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cketMQ版提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 RocketMQ业务迁移 介绍将其他厂商或者自建的RocketMQ迁移到华为云分布式消息服务RocketMQ版。 迁移RabbitMQ的元数据 迁移RabbitMQ的元数据到云上RocketMQ实例。
名称 关联代理 最大重试次数 是否允许以广播模式消费 group-01 broker-0 16 否 购买1台ECS服务器（区域、可用区、虚拟私有云、子网、安全组与RocketMQ实例保持一致，Linux系统），具体步骤请参考购买弹性云服务器。 在ECS中安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。
for RocketMQ提供了3级可靠性架构，通过跨AZ容灾、AZ内实例容灾、实例数据多副本技术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 DMS for RocketMQ可靠性架构 可靠性方案 简要说明 跨AZ容灾 DMS for RocketMQ提供跨AZ类型实例，支持跨AZ容灾，当
实例ID。 charging_mode Integer 付费模式，1表示按需计费，0表示包年/包月计费。 vpc_id String 私有云ID。 vpc_name String 私有云名称。 created_at String 完成创建时间。 格式为时间戳，指从格林威治时间1970年
可用性更高。 建议使用如下方法处理RocketMQ 4.8.0版本实例仅配置单组Broker的问题： 扩容到两组或更多组Broker。 迁移到5.x版本实例，5.x实例各种规格均有多组Broker。 配置多组Broker后，可添加如下代码开启生产者异常检测机制（仅Java客户端5
漏洞公告 漏洞修复策略
消息堆积处理建议 方案概述 在RocketMQ的实际业务中，消息堆积是比较常见的问题。在消息处理过程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息没有被及时消费而产生消息堆积，从而会造成消息消费延迟。对于消息消费实时性要求
配置消息堆积数监控 方案概述 在消息处理过程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息没有被及时消费就会产生消息堆积，从而会造成消息消费延迟。 如果您想要在消费组的消息堆积数超过阈值时，通过短信/邮件及时收到通知信息，
RocketMQ是否支持自建Broker连接云上nameserver？ 不支持。自建Broker连接到云上RocketMQ的nameserver，会影响管理面功能，导致查询不到Topic等问题。 父主题： 连接问题
新建元数据迁移任务 功能介绍 新建元数据迁移任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/metadata 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
开启云审计服务，记录DMS for RocketMQ的所有访问操作，便于后期审查。 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 您
支持区域： 全部 监控指标有哪些？ 如何查看监控数据？ 审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，您可以通过CTS对RocketMQ实例的操作记录进行收集、存储和查询，用于安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等。
ReadOnlyAccess 分布式消息服务的只读权限，拥有该权限的用户仅能查看分布式消息服务数据。 系统策略 无 DMS VPCAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的VPC操作权限。 系统策略 无 DMS KMSAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的KMS操作权限。 系统策略
控告警在内的多种运维手段，业务无需过多关注分布式消息服务RocketMQ版的部署与运维工作，可以专注于自身业务的开发。 低延迟：基于华为云网络部署，在内网访问可达微秒级时延。 弹性高可靠：基于Raft协议实现集群内部节点的管理，及时发现故障节点并进行流量迁移，保证业务的连续性可靠。
迁移RabbitMQ的元数据到RocketMQ实例 分布式消息服务RocketMQ版支持通过控制台迁移RabbitMQ的元数据到云上RocketMQ实例。 前提条件 已购买RocketMQ实例。 已开启RabbitMQ管理插件。 已购买RabbitMQ 3.7.17/3.8.35版本实例。
通过消息幂等实现消息去重 方案概述 在RocketMQ的业务处理过程中，如果消息重发了多次，消费者端对该重复消息消费多次与消费一次的结果是相同的，多次消费并没有对业务产生负面影响，那么这个消息处理过程是幂等的。消息幂等保证了无论消息被重复投递多少次，最终的处理结果都是一致的，避免了因消息重复而对业务产生影响。
通过Topic和Tag实现消息分类 方案概述 Topic是消息关联的基础逻辑单元，消息的生产与消费围绕着Topic进行。每个Topic包含若干条消息，每条消息只能属于一个Topic。 Tag是消息的标签，用于在同一Topic下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不
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