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message.max.bytes参数最大只能修改为10485760字节，如果您实际的业务场景中单条消息的大小超过此值，建议使用压缩算法或者业务逻辑做切分。 父主题： 消息问题
使用控制台连接Kafka 本章节介绍Kafka实例如何在控制台生产消息。此功能通过将指定消息发送给Kafka实例，验证业务逻辑是否正常。 前提条件 仅在实例的“状态”为“运行中”时，才可以在Topic中生产消息。 已创建Topic。 在控制台生产消息 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。
意以下几点： 如果客户端和Kafka实例部署在同一个VPC内，网络默认互通。 如果客户端和Kafka实例部署在不同VPC中，由于VPC之间逻辑隔离，客户端和Kafka实例不能直接通信，需要打通VPC之间的网络。 客户端连接Kafka实例的方式如表1所示。 表1 连接方式说明 连接方式
使用VPCEP实现跨VPC访问Kafka Kafka客户端和Kafka实例在同一区域的不同VPC中，由于VPC之间逻辑隔离，Kafka客户端和Kafka实例不能直接通信。您可以通过以下任意一个方式实现跨VPC访问： 创建VPC对等连接，将两个VPC的网络打通，实现跨VPC访问。具体步骤请参考对等连接。
发送消息后，生产者需要根据分布式消息服务Kafka版的返回信息确认消息是否发送成功，如果返回失败需要重新发送。 生产消息时，生产者通过同步等待发送结果或异步回调函数，判断消息是否发送成功。在消息传递过程中，如果发生异常，生产者没有接收到发送成功的信号，生产者自己决策是否需要重复发送消息。如果接收到发送
专用Region。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目
根据实际业务需求，合理增加消费者个数（消费并发度），确保分区数/消费者数=整数，建议消费者数和分区数保持一致。 提高消费者的消费速度，通过优化消费者处理逻辑（减少复杂计算、第三方接口调用和读库操作），减少消费时间。 增加消费者每次拉取消息的数量：拉取数据/处理时间 >= 生产速度。 生产者端
分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。 图1 Kafka消息流 老化时间
生产者发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随
与其他云服务的关系 云审计（Cloud Trace Service） 云审计为您提供云服务资源的操作记录，记录内容包括您从管理控制台或者开放API发起的云服务资源操作请求以及每次请求的结果，供您查询、审计和回溯使用。 当前CTS记录的操作，请参考云审计日志。 虚拟私有云（Virtual
poll.interval.ms的默认配置，降低问题频率。 问题解决措施 区分业务使用不同消费组。 需要客户侧排查自身业务，优化自身业务处理逻辑，提高处理效率，降低阻塞时间。 背景知识介绍 消费组可以简单认为有两种状态REBALANCING和STABILIZED。 REBALANC
查询Kafka实例的协调器信息 功能介绍 查询Kafka实例的协调器信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/management/coordinators 表1 路径参数 参数 是否必选
根据业务实际情况设定 连续触发次数：1 告警级别：重要 该指标用于统计消费组指定队列可以消费的消息个数。 出现该告警时，首先排查消费者代码逻辑是否有误，例如消费者出现了异常不再消费等。其次，可以考虑加快消息的消费，例如增加队列消费者，并确保分区数大于或等于消费者数。 配置Kafka监控告警
在Windows服务器中无法登录Kafka Manager 问题现象 在Windows服务器的浏览器中输入Kafka Manager地址，无法登录Kafka Manager，报错信息如下图。 根因描述 Windows服务器和Kafka实例不在同一个VPC同一个子网内，或者安全组配置不正确，导致网络无法连通。
使用MirrorMaker跨集群同步数据 方案概述 应用场景 在以下场景，使用MirrorMaker进行不同集群间的数据同步，可以确保Kafka集群的可用性和可靠性。 备份和容灾：企业存在多个数据中心，为了防止其中一个数据中心出现问题，导致业务不可用，会将集群数据同步备份在多个不同的数据中心。
查询消费组信息 当前页面API为历史版本API，未来可能停止维护。请使用查询消费组信息。 URI GET /v1.0/{project_id}/instances/{instance_id}/manage/groups/{group} 参数说明如下表所示。 表1 参数说明 参数 类型
消费者单次从Broker中拉取的最大消息条数。 max.poll.interval.ms 300000 如果在两次poll之间存在复杂、耗时的逻辑，需要延长该参数值。 消费者两次拉取消息的最大时间间隔，单位为ms。如果两次拉取消息的时间间隔超过该间隔时间，就视为此次消费失败，消费者被踢出消费组，触发Rebalance。
查询Kafka实例所有消费组对应的协调器信息 当前页面API为历史版本API，未来可能停止维护。请使用查询Kafka实例的协调器信息。 URI GET /v1.0/{project_id}/instances/{instance_id}/manage/coordinators 参数说明如下表所示。
影响性能稳定性。在使用过程中，当Topic的总分区数达到上限后，用户无法继续创建Topic。 单个Topic分区数 按照开源Kafka现有逻辑，单个Topic分区数只支持增加，不支持减少。 出于性能考虑，建议单个Topic的分区数设置为200以内。 Topic数量 Topic数量
修改Kafka Topic分区数 创建Kafka实例Topic成功之后，您可以根据业务需要修改Topic的分区数。分区数只支持增加，不支持减少。 修改分区数，不会重启实例，不会影响业务。 修改Topic分区数的方法如下： 在控制台修改Topic分区数 在Kafka Manager修改Topic分区数
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