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"license" for more information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： Python 2.x版本：pip install
security_group_id：安全组ID。请参考创建实例获取。 subnet_id：VPC内子网的网络ID。请参考创建实例获取。 available_zones：创建节点到指定的AZ ID，该参数不能为空数组或者数组的值为空，请参考查询可用区信息获取。 product_id：产品标识。请参考查询产品规格列表获取。
Java Development Kit 1.8.111及以上版本，可至Oracle官方下载页面下载。 安装后注意配置JAVA的环境变量。 IntelliJ IDEA 获取并安装IntelliJ IDEA，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 操作步骤 下载Demo包。 下载后解压，有如下文件：
消息超过老化时间，消息仍存在的原因 问题现象：消息超过设置的老化时间（如果Topic已经设置了老化时间，此时“配置参数”中的log.retention.hours值将不对此Topic生效。仅在Topic中未设置老化时间时，“配置参数”中的log.retention.hours值才会对此Topic生效。），消息仍存在。
动创建该消费组。 解决办法：关闭自动创建消费组功能，即在Kafka控制台的“配置参数”页面，把“auto.create.groups.enable”设置为“false”，然后再删除消费组。部分实例在“配置参数”中没有“auto.create.groups.enable”参数，具体
characters `~!@#$%^&*()-_=+\|[{}];:',<.>/? 密码格式不符合要求。 密码复杂度要求： 1、输入长度为8到32位的字符串。 2、必须包含如下四种字符中的三种组合：小写字母、大写字母、数字、特殊字符包括（`~!@#$%^&*()-_=+\|[{}]:'"
Kafka实例创建成功后，您可以根据业务需要，扩容或者缩容实例规格，Kafka实例支持的变更配置如表1所示。代理数量、基准带宽、存储空间和代理规格不能同时变更，每次变更只支持一种配置类型的变更。 表1 变更配置列表 实例规格类型 变更配置类型 是否支持扩容 是否支持缩容 新规格实例 代理数量 √ × 存储空间
实例版本在控制台和Kafka Manager上显示不一致？ Kafka实例的版本以控制台为准。Kafka Manager使用了开源Kafka 2.2.0的公共信息配置，所以显示的版本是2.2.0，和购买的Kafka实例版本没有关系。 父主题： Kafka Manager问题
的Rebalance。 消费者消费时间间隔过长。 消费者每次最多消费max.poll.records条消息，多数情况下客户端都会把一次消费到的数据处理完后才会开始下一次消费，如果单次消费的消息太多导致无法在max.poll.interval.ms时间内处理完或消息处理流程发生了异
Kafka实例创建Topic失败 可能原因：已创建的Topic，分区数之和达到实例规格的分区数上限。不同规格实例配置的分区数上限不同，具体请参考产品规格。 解决方案：对Kafka实例扩容，或者删除不需要的Topic。 父主题： Topic和分区问题
String 产品类型。当前产品类型有单机和集群。 product_id String 产品ID。 ecs_flavor_id String 底层资源类型。 billing_code String 账单计费类型。 arch_types Array of strings CPU架构。 charging_mode
Topic数量和Topic总分区数、每个Topic的分区数有关，Kafka实例对Topic总分区数设置了上限，当达到上限后，会导致用户无法继续创建Topic。 不同规格配置的Topic总分区数不同，如下表所示。 表1 Kafka集群实例规格 规格名称 代理个数范围 单个代理TPS 单个代理分区上限 单个代理建议消费组数
故障及时预警监控，通常需要将各系统应用的日志集中分析处理。 Kafka设计初衷就是为了应对大量日志传输场景，应用通过异步方式将日志消息同步到消息服务，再通过其他组件对日志做实时或离线分析，也可用于关键日志信息收集进行应用监控。 日志同步主要有三个关键部分：日志采集客户端，Kafka消息队列以及后端的日志处理应用。
apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer #======== SASL配置(不开启SASL时将以下配置删除) ======= ## 设置SASL认证机制、账号和密码。 ## spring.kafka.properties.sasl
Kafka以分区为粒度管理消息，分区多导致生产、存储、消费都碎片化，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，用户就无法继续创建Topic。 不同规格配置的Topic总分区数不同，如下表所示。 表1 Kafka集群实例规格 规格名称 代理个数范围 单个代理TPS 单个代理分区上限 单个代理建议消费组数
消息不丢失。例如使用消息同步存储机制防止系统与服务器层面的异常重启或者掉电，使用消息确认（ACK）机制解决消息传输过程中遇到的异常。 考虑到网络异常等极端情况，用户除了做好消息生产与消费的确认，还需要配合分布式消息服务Kafka版完成消息发送与消费的重复传输设计。 当无法确认消息
实例保持一致，“可用区”为“可用区2”，规格为4U8G，Linux系统的ECS。 购买完成ECS后，需要在ECS中完成以下配置： 安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。 export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 export
还会有消息生产行为，并自动创建Topic。 问题解决措施 关闭Kafka自动创建Topic功能，才可以正常删除Topic。关闭方法请参考配置Kafka自动创建Topic。
如果Topic已经设置了老化时间，此时“配置参数”中的log.retention.hours值将不对此Topic生效。仅在Topic中未设置老化时间时，“配置参数”中的log.retention.hours值才会对此Topic生效。 例如：Topic01设置的老化时间为60小时，“配置参数”中的log.retention
连接实例 配置Kafka网络连接 配置Kafka访问控制 配置Kafka客户端 使用客户端连接Kafka（关闭SASL） 使用客户端连接Kafka（开启SASL） 使用控制台连接Kafka
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