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当您购买了Kafka实例后，可以根据自身的业务需求使用分布式消息服务Kafka版提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 使用MirrorMaker跨集群同步数据 使用MirrorMaker可以实现将源集群中的数据镜像复制到目标集群中。 配置消息堆积数监控 介绍如何设置消息组的消息堆积数超过
实例规格和网络带宽说明 Kafka实例的网络带宽主要由以下两个部分组成： 实例Broker对应的网络带宽 实例Broker的磁盘所对应的带宽值（不同类型的磁盘对应的带宽值不同，具体参考：如何选择磁盘类型） 注意事项： Kafka默认情况下测试均为尾读场景（即仅消费最新生产的数据），而不是冷读场景（即从头开始消费历史数据的场景）。
Topic详情页面显示Topic的基本信息、订阅关系、分区信息和生产者信息。 基本信息：包含Topic名称、关联代理、分区数和创建时间。 2023年7月10日以及之前创建的Topic，在Topic详情页面不显示创建时间。 自动创建的Topic、在客户端使用命令行创建的Topic、在客户端通
Manager能否查询到消息的正文？ Kafka Manager WebUI的端口能否修改？ 在Kafka Manager上支持修改Topic的哪些属性？ Kafka Manager和云监控显示的信息不一致 Kafka Manager如何修改Topic的分区Leader？ 实例版本在控制台和Kafka
单到计费系统进行结算。查看指定资源的账单时，需要分别查看实例账单和存储空间账单。 在Kafka实例列表页面如下图所示位置单击鼠标左键，复制实例的资源ID。 图1 获取资源ID（实例） 单击实例名称，进入实例详情页，查看存储空间的资源ID。 图2 获取资源ID（存储空间） 进入“费用中心
Partitions：进行分区副本的重分配（不建议用户操作）。 Consumers：统计集群中的消费组状态。 图中②区域表示集群信息统计，包含集群的Topic数和集群的代理数。 图3 集群信息页 集群所有代理统计页 单击功能导航栏中的Brokers，即可进入代理统计页。如图4所示。 图中①区域代理列表，包含总的字节流入和字节流出。
状态下消费组中的所有消费者都无法进行正常的业务消费，该场景触发场景为消费组内有新的消费者加入或有已经建立连接的消费者退出。 STABILIZED：rebalance完成，消费组处于稳定状态，该状态下消费组中的消费者可以进行正常的业务消费，触发条件是，当前消费组内的所有消费者都同步
例。如果4中查找到的资源已在回收站中，单击操作列的“删除”，彻底删除此资源。 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。例如在8:30删除按小时结算的Kafka实例，但是8:00~9:00期间产生的费用，通常会在10:00左右才进行扣费。
cluster*3规格的实例分区数上限为750，此时无法缩容。 扩容/缩容代理规格的过程 在扩容/缩容代理规格的过程中，代理采用滚动重启的方式进行实例变更，具体过程如下（以3个代理为例介绍）： 停止Broker 0的Kafka进程 扩容/缩容Broker 0的规格 重启Broker 0的Kafka进程
说明 Topic名称 选择待查询消息的Topic名称。 分区 选择消息所在的分区。 如果未设置具体分区，查询结果显示Topic所有分区的消息。 查询方式 查询方式支持以下两种方式： 按创建时间查询：即按生产该消息的时间。 按偏移量查询：即记录消息的位置。 查询内容 仅在“查询方式”为“按创建时间查询”时，存在此参数。
在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图7 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=58.10% 图8 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=17.20% 图9 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中）
制生产/消费消息的上限速率。 用户/客户端的流控作用范围是整个Broker，Topic的流控作用范围是指定Topic。 2022年11月10日及以后创建的实例支持此功能。 单机实例不支持配置流控。 操作影响 当流控值达到上限后，会导致生产/消费的时延增大。 设置的流控值较小且生产
Rebalance是重新分配消息组中的消费者和Topic分区之间订阅关系的过程。在Rebalance过程中消费组下的所有消费者都会停止消费，等待Rebalance完成。 可能会触发Rebalance的原因： 消费组成员个数发生变化，例如有新的消费者加入，或者有消费者退出。 消费组订阅的Topic个数发生变化。
在分布式消息服务Kafka版提供的原生Kafka SDK中，消费者可以自定义拉取消息的时长，如果需要长时间的拉取消息，只需要把poll(long)方法的参数设置合适的值即可。但是这样的长连接可能会对客户端和服务端造成一定的压力，特别是分区数较多且每个消费者开启多个线程的情况下。 如图1所示，Top
存在端到端时延的问题。但在迁移生产的开始阶段，同时消费原Kafka与新Kafka实例，会导致部分消息之间的生产顺序无法保证，存在消息乱序的问题。此场景适用于对端到端时延有要求，却对消息顺序不敏感的业务。 启动新的消费客户端，配置Kafka连接地址为新Kafka实例的连接地址，消费新Kafka实例中的数据。
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