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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),
for Kafka的使用情况,并根据业务需要在本指导的基础上进行安全配置。 通过访问控制,保护数据安全性 SSL链路传输加密方式访问DMS for Kafka 不存储敏感数据 构建数据的恢复和容灾能力 审计是否存在异常数据访问 使用最新版本SDK获得更好的操作体验和更强的安全能力 通过访问控制,保护数据安全性
默认情况下,新建的IAM用户没有任何权限,您需要将其加入用户组,并给用户组授予策略或角色,才能使用户组中的用户获得相应的权限,这一过程称为授权。授权后,用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度,分为角色和策略。角色以服务为粒度,是IAM最初提供的一种根据用户的工作职
策略:IAM最新提供的一种细粒度授权的能力,可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如:针对DMS for Kafka服务,管理员能够控制IAM用户仅能对实例进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分,DMS
Kafka实例是否支持修改访问端口? Kafka实例的访问端口固定,不支持修改。 如果是访问未开启SASL的Kafka实例 支持的访问方式如下:同一VPC内访问、公网访问、跨VPC访问和DNAT访问。 同一VPC内使用IPv4地址访问,访问端口为9092。 同一VPC内使用IPv6地址访问,访问端口为9192。
迁移分区,将已写满的磁盘中的分区迁移到本节点的其他磁盘中。 合理设置Topic的数据老化时间,减少历史数据的容量大小。 在CPU资源情况可控的情况下,使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括:ZIP,GZIP,SNAPPY,LZ4等。选择压缩算法时,需考虑数据的压缩率和压缩耗时。通常压缩
问题现象:实例的监控指标“堆积消息数”产生了告警。 处理方法1: 登录Kafka实例控制台,单击产生告警的实例名称,进入实例详情页。 在左侧导航栏,单击“监控与告警 > 监控详情”,进入监控页面。 在“消费组”页签中,查看“消息堆积数(消费组可消费消息数)”,找出消息堆积的消费组。
Trace Service,CTS),您可以记录与分布式消息服务Kafka版相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通CTS。 CTS支持的DMS for Kafka操作 表1 云审计服务支持的DMS for Kafka操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建DMS实例订单成功
List)权限管理,您可以在Topic中为不同的用户设置不同的生产消费消息的权限,以达到用户之间的权限隔离。 本章节主要介绍Kafka实例开启密文接入后,如何创建用户、重置用户密码、修改用户信息和删除用户。创建用户后,对Topic进行用户授权的操作,请参见设置Kafka Topic权限。 在控制台创建用户的方法有两种,两种方法对应的重置密码的步骤有区别。
mechanism=PLAIN 参数说明如下:username和password为首次开启密文接入时填入的用户名和密码,或者创建用户时设置的用户名和密码。 SASL_SSL:如果已经设置了用户名和密码,以及SSL证书配置,请跳过此步骤,执行2。否则在Kafka客户端的“/config”目录中创建“ssl-user-config
在电子商务系统或大型网站中,上下游系统处理能力存在差异,处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击,需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时,可以通过队列服务堆积缓存订单等信息,在下游系统有能力处理消息的时候再处理,避免下游订阅系统因突发流量
本文汇总了基于分布式消息服务Kafka版常见应用场景的操作实践,为每个实践提供详细的方案描述和操作指导,帮助用户轻松使用Kafka。 表1 Kafka最佳实践一览表 最佳实践 说明 提高Kafka消息处理效率 本章节提供了生产者和消费者对于消息的使用建议,以提高消息发送和消息消费的效率与可靠性。 优化消费者轮询(Polling)
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候,部分URL中需要填入账号名和账号ID,所以需要先在管理控制台上获取到账号名和账号ID。账号名和账号ID获取步骤如下: 登录管理控制台。 鼠标悬停在右上角的用户名,选择下拉列表中的“我的凭证”。 查看账号名和账号ID。 图1 查看账号名和账号ID
约束与限制 本章节介绍分布式消息服务Kafka版产品功能的约束和限制,您在使用Kafka实例时注意不要超过相应的约束和限制,以免程序出现异常。 如果因为您的实例配置超过相应的约束和限制而导致的任何不稳定情况,不在SLA承诺和赔偿范围内。 实例 表1 实例约束与限制 限制项 约束与限制
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。 消息堆积原因 导致消息堆积的常见原因如下: 生产者短时间内生产大量消息到Topic,消费者无法及时消费。 消费者的消费能力不
单机和集群Kafka实例差异概述 单机实例是分布式消费服务Kafka版提供的单代理实例,只适用体验和业务测试场景,无法保证性能和可靠性。如果需要在生产环境使用Kafka实例,建议购买集群实例。 单机实例和集群实例支持的特性和功能有部分差异,具体如表1所示。 表1 单机实例和集群实例的差异说明
Integer 本次修改动态配置参数个数。 static_config Integer 本次修改静态配置参数个数。 请求示例 修改实例的连接空闲超时和日志删除的时间阈值。 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/instances/{instance_id}/configs
Kafka)是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 免费体验 图说Kafka 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转Kafka 01 了解 了解分布式消息服务Kafka版的产品特点和业务使用场景,有助于您更准确地匹配实际业务,更快速地选择所需实例。
留足够的带宽进行分区平衡,CPU使用率在90%以上时,不建议进行分区平衡。Topic的数据量和CPU使用率可以通过监控页面的“队列数据容量”和“CPU使用率”查看,具体步骤请参考查看Kafka监控数据。 带宽限制是指设定Topic进行副本同步的带宽上限,确保不会对该实例上的其他T
提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic,以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议: 重视消息生产与消费的确认过程