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为什么磁盘读/写流量、磁盘平均读/写操作耗时和CPU使用率出现明显波动？ 磁盘读流量、磁盘写流量、磁盘平均读操作耗时、磁盘平均写操作耗时和CPU使用率这几个监控指标采集的是瞬时值，仅作为系统资源评估参考。它们出现明显波动通常情况下是由于Kafka数据采用异步落盘会消耗磁盘I/O和CPU
Kafka集群实例 Kafka集群实例规格 Kafka集群实例由三个及以上代理组成，兼容开源Kafka 1.1.0、2.7和3.x。 关于下表中TPS的说明： TPS（Transaction per second）：在Kafka场景中，指每秒能写入到Kafka实例的最大消息数量。
Kafka单机实例 Kafka单机实例规格 Kafka单机实例由一个代理组成，兼容开源Kafka 2.7版本，适用于测试场景，不建议用于生产业务。 关于下表中TPS的说明： TPS（Transaction per second）：在Kafka场景中，指每秒能写入到Kafka实例的最大消息数量
Kafka支持的监控指标 功能说明 本章节定义了分布式消息服务Kafka版上报云监控服务的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，您可以通过云监控服务的管理控制台或API接口来检索Kafka实例产生的监控指标和告警信息，也可以通过分布式消息服务Kafka版控制台提供的“监控详情
消息从生产到消费时延高达6分钟 问题现象 消息从生产到消费的端到端时延偶现到达6分钟，业务对消息时延较为敏感。 分析过程 怀疑是业务堆积，处理慢导致时延。 通过查看监控数据，发现业务请求并不是很多，堆积最多时也只有50条消息，同时每秒新增消息只有10条左右，应该还没有到达处理极限。
查看Kafka流控统计 如果Kafka配置了流量控制，可在控制台查看当前流控策略下，每个代理上用户/客户端/Topic的带宽使用量。 约束与限制 单机实例不支持查看流控监控。 查看带宽使用量 登录Kafka控制台。 在管理控制台左上角单击，选择Kafka实例所在的区域。 单击Kafka
Kafka实例的Topic数量是否有限制？ 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
Kafka实例的连接地址默认有多少个？ Kafka实例的连接地址个数和实例的代理个数有关，连接地址个数即为代理个数。每类实例规格对应的代理个数如下表所示。 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 单个代理客户端总连接数上限
查看Kafka监控数据 云监控对Kafka实例的运行状态进行日常监控，可以通过控制台直观的查看Kafka实例各项监控指标和关键指标的Top数据。 约束与限制 在Kafka控制台的“监控 > 监控详情”页面中，下拉框中每次最多可以选择50个资源，即每次最多可以查看50个资源的监控数据
选择和配置安全组 Kafka实例支持使用内网通过同一个VPC访问、跨VPC访问、通过DNAT访问和公网访问，访问实例前，需要配置安全组。 使用内网通过同一个VPC访问实例 客户端和实例是否使用相同的安全组？ 是，如果保留了创建安全组后，系统默认添加的入方向“允许安全组内的弹性云服务器彼此通信
监控告警问题 云监控无法展示Kafka监控数据 Kafka监控显示消息堆积数跟实例里的消息数不一致？ Kafka的消费组删除了，怎么监控页面还可以看到这个消费组？ 为什么磁盘读/写流量、磁盘平均读/写操作耗时和CPU使用率出现明显波动？ 为什么JVM堆内存使用率出现明显波动？ 生产消息数不为
业务数据不均衡处理建议 方案概述 Kafka将Topic划分为多个分区，所有消息分布式存储在各个分区上。每个分区有一个或多个副本，分布在不同的Broker节点上，每个副本存储一份全量数据，副本之间的消息数据保持同步。Kafka的Topic、分区、副本和代理的关系如下图所示： 在实际业务过程中可能会遇到各节点间或分区之间业务数据不均衡的情况
开启Smart Connect Smart Connect用于Kafka实例和其他云服务（如OBS）之间的数据同步，或者两个Kafka实例之间的数据同步，实现数据的备份或迁移。 Smart Connect的使用流程为： 开启Smart Connect。 创建Smart Connect
版本发布说明 表1列出了分布式消息服务Kafka版相对开源版本新增/优化的特性。 表1 版本发布说明 实例版本 发布时间 新增/优化特性 1.1.0和2.7 2023年7月 控制台支持查看重平衡日志 1.1.0和2.7 2023年4月 控制台支持手动创建消费组 1.1.0和2.7
配置Kafka流控 Kafka支持对用户/客户端/Topic配置流量控制，控制生产/消费消息的上限速率。 用户/客户端的流控作用范围是整个Broker，Topic的流控作用范围是指定Topic。 约束与限制 2022年11月10日及以后创建的实例支持此功能。 单机实例不支持配置流控
典型应用场景 Kafka作为一款热门的消息队列中间件，具备高效可靠的消息异步传递机制，主要用于不同系统间的数据交流和传递，在企业解决方案、金融支付、电信、电子商务、社交、即时通信、视频、物联网、车联网等众多领域都有广泛应用。 对于同步链路，需要实时返回调用结果的场景，建议使用RPC
与RabbitMQ、RocketMQ的差异 表1 功能差异 功能项 RocketMQ Kafka RabbitMQ 优先级队列 不支持 不支持 3.x.x版本：支持。建议优先级大小设置在0-10之间。 AMQP-0-9-1版本：支持。优先级大小设置在1-9之间。 延迟队列 支持 不支持
为什么限制Topic的总分区数？ 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
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，以及如何创建监控告警规则等内容
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，诊断后会生成诊断记录
