检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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,可以参考本章节设置告警通知。您还可以参考本章节为分布式消息服务Kafka版的其他监控指标设置告警通知。
Kafka最佳实践汇总 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,
态提交到分布式消息服务Kafka版。 在消费过程中,如果出现异常,没有提交消费确认,该批消息会在后续的消费请求中再次被获取。 消息生产与消费的幂等传递 分布式消息服务Kafka版设计了一系列可靠性保障措施,确保消息不丢失。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
分布式消息服务Kafka版在兼容开源Kafka基础上,对版本特性做了一定程度的定制和增强,所以,除了拥有开源Kafka的优点,分布式消息服务Kafka版提供了更多可靠、实用的特性。 表1 分布式消息服务Kafka版与开源Kafka的差异说明 对比类 对比项 分布式消息服务Kafka版
件、软件、介质、虚拟机、操作系统、数据等)由客户完全控制向客户与华为云共同控制转变,这也就意味着客户需要承担的责任取决于客户所选取的云服务。如图1所示,客户可以基于自身的业务需求选择不同的云服务类别(例如IaaS、PaaS、SaaS服务)。不同的云服务类别中,每个组件的控制权不同
监控安全风险 DMS for Kafka提供基于云监控服务CES的资源和操作监控能力,帮助用户对每个Kafka实例进行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时掌握实例的各类业务请求、资源占用、流量、连接数和消息积压等关键信息。 关于DMS for Kafka支持的监控指标,以及
API V2(推荐) 生命周期管理 实例管理 Smart Connect 规格变更管理 主题管理 消费组管理 用户管理 消息管理 后台任务管理 标签管理 诊断管理 其他接口
开通自动续费后,还可以手动续费该Kafka实例。手动续费后,自动续费仍然有效,在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日,如到期前6日、到期前5日等等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月Kafka实例还未到期。
消费组问题 Kafka实例是否需要创建消费组、生产者和消费者? 如果消息组中没有在线的消费者(如empty状态),是否14天后会自动被删除? 为什么删除消费组不生效? 实例消费正常,为什么看不到消费者? Kafka可以删除消费组下不用的Topic吗? 为什么创建的消费组不见了?
service error. 内部服务错误。 请联系技术支持。 500 DMS.00500006 Internal service error. 内部服务错误。 请联系技术支持。 500 DMS.00500017 Internal service error. 内部服务错误。 请联系技术支持。
在实际业务场景中,为消息Key加随机后缀,会导致消息全局不保序,需根据实际业务判断是否适合给消息Key加随机后缀。 服务端 合理设置Topic的分区数,在不影响业务处理效率的情况下,调大Topic的分区数量。 当服务端出现消息堆积时,对生产者进行熔断,或将生产者的消息转发到其他Topic。
变更实例规格 变更Kafka集群实例规格 自动扩容Kafka实例存储空间
正文。 操作视频 本视频演示查看Kafka消息的操作。 约束与限制 当Topic中的数据量比较大时,单副本Topic查询消息可能会报“内部服务错误”,建议根据数据量适当减小查询时间范围。 使用消息内容或KEY查询消息时,由于查询资源和性能限制,最大搜索范围为10000条消息且所有
删除Kafka消息 本章节介绍如何在控制台删除Topic中存储的消息。 约束与限制 消息删除后无法恢复,请谨慎操作。 前提条件 删除消息前,请先在消费代码中设置“auto.offset.reset”参数。“auto.offset.reset”用来指定当Kafka中没有初始偏移量或
权限和授权项 权限及授权项说明 策略授权参考 身份策略授权参考
错峰流控与流量削峰 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
购买时长 请参见分布式消息服务Kafka版价格详情中的“实例价格”。 存储空间费用 存储空间单价 * 购买时长 请参见分布式消息服务Kafka版价格详情中的“存储价格”。 图2给出了上述示例配置的费用计算过程。图中价格仅供参考,实际计算请以分布式消息服务Kafka版价格详情中的价格为准。
protocol=SASL_SSL ## spring.kafka.ssl.trust-store-location为SSL证书的存放路径,如下代码以Windows系统路径格式举例,您在使用时请根据实际运行环境修改路径格式。 spring.kafka.ssl.trust-store-location=file:D:\\temp\\client
Flink 1.15消费进度提交失败 问题现象 Flink 1.15版本消费Kafka时, 消费进度提交失败,持续报错:COORDINATOR_NOT_AVAILABLE。 根因描述 Flink 1.15版本使用的Kafka客户端存在bug,当某次消费进度提交失败后, 客户端将c
诊断Kafka消息积压 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。 分布式消息服务Kafka版在控制台提供了消息积压诊断功能,如果消息存在堆积,诊断后