概述 在创建天翼云分布式消息服务RabbitMQ实例之前，您需要做一些准备工作。 首先，您需要设置一个虚拟私有云（VPC），这是一个隔离的网络环境，用于托管RabbitMQ实例。 接下来，您需要创建一个子网，它是VPC内部的一个子网络，用于划分不同的部分和区域。 最后，您需要配置一个安全组，用于控制入站和出站的流量规则，以保证RabbitMQ实例的安全性。 每个分布式消息服务RabbitMQ实例都会被部署在特定的VPC中，并与特定的子网和安全组相关联。这种方式可以让您自主配置和管理RabbitMQ实例的网络环境，并提供安全保护策略。如果您已经有了现成的VPC、子网和安全组，可以重复使用它们，无需重复创建。这样可以节省时间和资源，并确保一致性和可靠性。 VPC和子网 VPC和子网可重复使用，您也可以使用不同的VPC和子网来配置RabbitMQ实例，您可根据实际需要进行配置。在创建VPC和子网时应注意如下要求： VPC与使用的天翼云分布式消息服务RabbitMQ服务应在相同的区域。 如无特殊需求，创建VPC和子网的配置参数使用默认配置即可。 创建VPC和子网的操作请参考虚拟私有云创建VPC、子网搭建私有网络。 若需要在已有VPC上创建和使用新的子网，请参考虚拟私有云子网管理创建子网。

中间件 产品名称 描述 分布式消息服务Kafka 分布式消息服务Kafka支持云硬盘加密，云硬盘加密通过KMS提供的密钥实现。 分布式消息服务RabbitMQ 分布式消息服务RabbitMQ支持云硬盘加密，云硬盘加密通过KMS提供的密钥实现。 分布式消息服务RocketMQ 分布式消息服务RocketMQ支持云硬盘加密，云硬盘加密通过KMS提供的密钥实现。

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ与其他云服务的关系。 弹性云主机（Elastic Cloud Server） 弹性云主机是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。RabbitMQ实例运行在弹性云主机上，一个代理对应一台弹性云主机。 云硬盘（Elastic Volume Service） 云硬盘为弹性云主机提供块存储服务，RabbitMQ的所有数据（如消息和日志等）都保存在云硬盘中。 云审计（Cloud Trace Service） 云审计为您提供弹性云主机资源的操作记录，记录内容包括您从云服务平台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。 虚拟私有云 RabbitMQ实例运行于虚拟私有云，需要使用虚拟私有云创建的IP和带宽。通过虚拟私有云安全组的功能可以增强访问RabbitMQ实例的安全性。 云监控（Cloud Eye） 云监控是一个开放性的监控平台，提供资源的实时监控、告警、通知等服务。 说明 RabbitMQ实例向Cloud Eye上报监控数据的更新周期为1分钟。 弹性IP（Elastic IP） 弹性IP提供独立的公网IP资源，包括公网IP地址与公网出口带宽服务。RabbitMQ实例绑定弹性公网IP后，可以通过公网访问RabbitMQ实例。

本文主要介绍自动续订规则及操作流程。 为避免由于未及时对资源采取续订操作，资源被到期冻结或超期释放，客户购买包月包年产品后，可设置开通自动续订。开通自动续订后，系统将在资源到期前自动续订，无需客户再手动操作。 适用范围 自动续订仅针对采用包月、包年计费模式的资源。 已到期资源不支持设置/修改自动续订。 自动续订仅适于 付费用户 ，不适用于非付费用户。 目前支持设置自动续订的产品有：弹性云主机、GPU云主机、物理机、云桌面、云硬盘、对象存储经典版、云主机备份、专属云计算独享型、专属云存储独享型、弹性IP、共享带宽、天翼云SDWAN、云间高速、关系数据库MySQL版、关系数据库Postgre SQL版、分布式关系数据库、分布式缓存服务Redis版、分布式缓存服务Memcache、文档数据库服务、云HBASE数据库、分布式消息服务RocketMQ、分布式消息服务RabbitMQ、分布式消息服务Kafka、Web应用防火墙、服务器安全卫士、域名无忧、DDos高防IP、云解析、登录保护、网站安全监测、内容安全。 单次最多支持20个资源实例批量续订。 开通、变更、关闭自动续订 用户在续订管理页可开通自动续订功能，变更自动续约周期，或关闭自动续订。 不关闭自动续订的情况下，只要预付费账户余额充足，或为后付费客户，系统将持续按设定的周期自动续订下去。 预付费用户可在官网自主控制自动续订功能的开通、变更、关闭。后付费用户需要客户经理协助开启自动续订权限后才可以自主管理。

本文主要介绍了自动续订规则及操作流程。 为避免由于未及时对资源采取续订操作，资源被到期冻结或超期释放，客户购买包月包年产品后，可设置开通自动续订。开通自动续订后，系统将在资源到期前自动续订，无需客户再手动操作。 适用范围 自动续订仅针对采用包月、包年计费模式的资源。 已到期资源不支持设置/修改自动续订。 自动续订仅适于 付费用户 ，不适用于非付费用户。 目前支持设置自动续订的产品有：弹性云主机、GPU云主机、物理机、云桌面、云硬盘、对象存储经典版、云主机备份、专属云计算独享型、专属云存储独享型、弹性IP、共享带宽、天翼云SDWAN、云间高速、关系数据库MySQL版、关系数据库Postgre SQL版、分布式关系数据库、分布式缓存服务Redis版、分布式缓存服务Memcache、文档数据库服务、云HBASE数据库、分布式消息服务RocketMQ、分布式消息服务RabbitMQ、分布式消息服务Kafka、Web应用防火墙、服务器安全卫士、域名无忧、DDos高防IP、云解析、登录保护、网站安全监测、内容安全。 单次最多支持20个资源实例批量续订。 开通、变更、关闭自动续订 用户在续订管理页可开通自动续订功能，变更自动续约周期，或关闭自动续订。 不关闭自动续订的情况下，只要预付费账户余额充足，或为后付费客户，系统将持续按设定的周期自动续订下去。 预付费用户可在官网自主控制自动续订功能的开通、变更、关闭。后付费用户需要客户经理协助开启自动续订权限后才可以自主管理。

本文主要介绍查看监控数据。 操作场景 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。 前提条件 已创建Kafka实例，且实例中有可消费的消息。 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 请选择Kafka实例所在的区域。 步骤 3 在管理控制台左上角单击，选择“企业中间件”“分布式消息服务”“Kafka专享版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 4 通过以下任意一种方法，查看监控数据。 在Kafka实例名称后，单击。跳转到云监控页面，查看实例、节点、队列和消费组的监控数据，数据更新周期为1分钟。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页。在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面，查看实例、节点、队列和消费组的监控数据，数据更新周期为1分钟。

全托管 业务系统基于现有的开源 Apache Kafka 生态的代码，兼容社区版Kafka的API，具备原生Kafka的所有消息处理特性。无需任何改造，即可迁移上云，不再需要专门部署、运维，只需专注业务本身。 一键式部署 只需要在实例管理界面选好规格配置，提交订单。后台将自动创建部署完成一整套Kafka实例。 运维高效 提供多维度指标监控（队列级别）；支持消息查询、消息回溯以及消息数据过期自动删除。

如果消息重复消费会影响您的业务处理，要对消息做幂等处理。本文介绍消息幂等的概念、适用场景以及处理方法。 概念 在消息领域，幂等是指Consumer重复消费某条消息时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响。 例如，在支付场景下，Consumer消费扣款消息，对一笔订单执行扣款操作，扣款金额为500元。如果因网络不稳定等原因导致扣款消息重复投递，Consumer重复消费了该扣款消息，但最终的业务结果是只扣款一次，扣费500元，且用户的扣款记录中对应的订单只有一条扣款流水，不会多次扣除费用。那么这次扣款操作是符合要求的，整个消费过程实现了消息幂等。 适用场景 在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，分布式消息服务RabbitMQ的消息有可能会出现重复。如果消息重复消费会影响您的业务处理，请对消息做幂等处理。消息重复的可能原因如下： 发送时消息重复 当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。 如果此时Producer意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，Consumer后续会收到两条内容相同并且Message ID也相同的消息。 投递时消息重复 消息消费的场景下，消息已投递到Consumer并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。为了保证消息至少被消费一次，分布式消息服务RabbitMQ的服务端将在网络恢复后再次尝试投递之前已被处理过的消息，Consumer后续会收到两条内容相同并且Message ID也相同的消息。 负载均衡时消息重复（包括但不限于网络抖动、服务端重启以及Consumer应用重启） 当分布式消息服务RabbitMQ的服务端或客户端重启、扩容或缩容时，会触发Rebalance，此时Consumer可能会收到重复消息。

本文主要介绍 产品定义。 Kafka是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用。 分布式消息服务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。使用分布式消息服务Kafka，资源按需申请，即买即用，您将有更多精力专注于业务快速开发，不用考虑部署和运维。 关于Kafka的帮助手册阅读指引 受限于篇幅，我们提供的Kafka帮助手册重点描述产品相关的内容，以及与开源社区版Kafka的差异部分，例如Kafka的产品规格、控制台操作、客户端对接等。 如果您需要了解Kafka入门知识或消息生产、消费等方面的技术细节，请查阅Kafka官网资料。

本章节介绍如何基于消息队列RocketMQ实现全链路灰度 概述 本文介绍在使用消息队列（RocketMQ）这种异步场景下，可以在不修改业务代码的情况下，实现异步场景的灰度，从而实现全链路灰度。本文介绍基于消息队列RocketMQ实现全链路灰度。 背景介绍 在大多数业务场景中对于消息的灰度并没有RPC调用那么严格，但是当全链路灰度调用中涉及到消息消费时，如果消息消费没有按照全链路流量规则路由，则会导致通过消息产生的流量逃逸，从而破坏全链路规则，导致出现一些不符合预期的情况。 如下图所示，本文分别部署网关、appa、appagray、appb、appbgray、appc、appcgray以及RocketMQ，模拟一个真实的全链路灰度场景。 通过网关调用appa应用的接口，当满足路由规则后，灰度流量会被路由到appagray，appagray又会调用appbgray，随后由appbgray发送灰度消息，appcgray将会收到灰度消息，而appc不会收到灰度消息。 前提条件 1. 用户已开通微服务治理中心企业版。 2. 用户已开通云容器引擎。 3. 用户已部署RocketMQ，且RocketMQ版本在4.5.0以上，broker.conf中已配置enablePropertyFiltertrue。 部署Demo应用 准备自建入口网关msgczuul，准备应用msgcappa，msgcappb和msgcappc。调用过程是msgcappa –> msgcappb > msgcappc。 步骤1：在云容器引擎中安装微服务治理插件： 1. 登录“云容器引擎”控制台。 2. 在左侧菜单栏选择“集群”，点击目标集群。 3. 在集群管理页面点击“插件”“插件市场”，选择“cubems”插件安装。 步骤2：为应用开启微服务治理能力： 1. 登录“云容器引擎”控制台。 2. 左侧菜单栏选择“集群”，点击目标集群。 3. 在集群管理页面点击“工作负载”“无状态”，选择目标命名空间。 4. 在Deployment列表页选择指定Deployment，并点击“全量替换”，进入Deployment编辑页。 5. 在Deployment编辑页点击“显示高级设置”，新增“Pod标签”: mseCubeMsAutoEnable:on。 6. 在发布应用时，配置指定环境变量，可指定注入微服务治理中心的应用名、命名空间和标签等信息。 环境变量配置如下： 环境变量名 环境变量值 MSEAPPNAME 接入到微服务治理中心的应用名。 MSESERVICETAG 应用标签信息，如灰度应用可配置gray。 MSENAMESPACE（选填） 接入到微服务治理中心的命名空间，默认为：default。 7. 完成编辑后点击“提交”，重新发布容器即可接入。 appa应用的配置 基线： apiVersion: "apps/v1" kind: "Deployment" metadata: name: "appa" namespace: "default" spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: name: "appa" template: metadata: labels: mseCubeMsAutoEnable: "on" name: "appa" spec: containers: env: name: "MSEAPPNAME" value: "appa" image: "镜像仓库域名/xxx/appa:latest" imagePullPolicy: "Always" name: "appa" ports: containerPort: 26160 livenessProbe: tcpSocket: port: 26160 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 resources: limits: cpu: "1" memory: "1Gi" requests: cpu: "1" memory: "1Gi" 灰度： apiVersion: "apps/v1" kind: "Deployment" metadata: name: "appa" namespace: "default" spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: name: "appa" template: metadata: labels: mseCubeMsAutoEnable: "on" name: "appa" spec: containers: env: name: "MSEAPPNAME" value: "appa" name: "MSESERVICETAG" value: "gray" image: "镜像仓库域名/xxx/appa:latest" imagePullPolicy: "Always" name: "appa" ports: containerPort: 26160 livenessProbe: tcpSocket: port: 26160 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 resources: limits: cpu: "1" memory: "1Gi" requests: cpu: "1" memory: "1Gi" appb应用的配置 基线： apiVersion: "apps/v1" kind: "Deployment" metadata: name: "appb" namespace: "default" spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: name: "appb" template: metadata: labels: mseCubeMsAutoEnable: "on" name: "appb" spec: containers: env: name: "MSEAPPNAME" value: "appb" image: "镜像仓库域名/xxx/appb:latest" imagePullPolicy: "Always" name: "appb" ports: containerPort: 26160 livenessProbe: tcpSocket: port: 26160 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 resources: limits: cpu: "1" memory: "1Gi" requests: cpu: "1" memory: "1Gi" 灰度： 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"appc" ports: containerPort: 26160 livenessProbe: tcpSocket: port: 26160 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 resources: limits: cpu: "1" memory: "1Gi" requests: cpu: "1" memory: "1Gi" 灰度： apiVersion: "apps/v1" kind: "Deployment" metadata: name: "appc" namespace: "default" spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: name: "appc" template: metadata: labels: mseCubeMsAutoEnable: "on" name: "appc" spec: containers: env: name: "MSEAPPNAME" value: "appc" name: "MSESERVICETAG" value: "gray" image: "镜像仓库域名/xxx/appc:latest" imagePullPolicy: "Always" name: "appc" ports: containerPort: 26160 livenessProbe: tcpSocket: port: 26160 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 resources: limits: cpu: "1" memory: "1Gi" requests: cpu: "1" memory: "1Gi" zuul应用的配置： apiVersion: "apps/v1" kind: "Deployment" metadata: name: "zuul" namespace: "default" spec: progressDeadlineSeconds: 600 replicas: 1 revisionHistoryLimit: 10 selector: matchLabels: name: "zuul" template: metadata: labels: mseCubeMsAutoEnable: "on" name: "zuul" spec: containers: env: name: "MSEAPPNAME" value: "zuul" image: "镜像仓库域名/xxx/zuul:latest" imagePullPolicy: "Always" name: "zuul" ports: containerPort: 26160 livenessProbe: tcpSocket: port: 26160 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 30 resources: limits: cpu: "1" memory: "1Gi" requests: cpu: "1" memory: "1Gi"

场景描述 RocketMQ查询消息信息的作用如下： ● 监控消息状态：通过查询消息信息，可以实时监控消息的状态，包括消息是否已被消费、消费进度、重试次数等。这有助于及时发现消息消费异常或延迟等问题，以便进行及时处理和调整。 ● 故障排查与追踪：通过查询消息信息，可以帮助定位消息消费失败的原因，如消费者异常、网络故障等。同时，还可以追踪消息的消费路径，了解消息从生产到消费的流程，方便排查故障和进行问题定位。 ● 统计与分析：通过查询消息信息，可以进行消息的统计和分析，如消息的发送量、消费量、消费延迟等。这有助于了解系统的消息处理情况，评估系统的性能和稳定性，以便进行相应的优化和改进。 ● 数据同步与恢复：通过查询消息信息，可以了解消息的发送时间、内容和关键字等信息，方便进行数据的同步和恢复。当系统发生故障或数据丢失时，可以通过查询消息信息来恢复数据，并确保数据的一致性和完整性。 综上所述，通过查询RocketMQ中的消息信息，可以实现消息的监控、故障排查、统计分析以及数据同步与恢复等功能，为系统的稳定运行和数据管理提供了重要的支持。 操作步骤 1、 进入管理控制台消息查询菜单。 2、 下拉选择集群名称和Broker名称。 3、 提供五种查询消息的方式：按key，按ID，按偏移量，基于Topic查询，死信队列查询。 根据Key查询 根据消息的key查询消息列表，key要求尽可能全局唯一。 点击“查看”，可以查询该消息的包体内容。

RocketMQ无法避免消息重复，原因主要有以下几点： 签收的偏移量是定时（每5秒/次）同步到服务端的。 为保证消息不丢失，SDK每次提交的总是队列未签收的最小偏移量（比如无序消费，offset为1、2、3、4、5 的消息，1、3、4、5消费并已签收，2未签收，签收时最后提交的偏移量将会是2，如果此时客户端重启，会从2这个位置开始消费）。 有网络交互就不能确保每一次的交互数据都是送达的，为保证数据不丢失就要进行重试，有重试就存在重复的可能。 如果业务对消费重复非常敏感，务必要注意，建议可以采用以下两种方式处理： 业务层面可以根据msgId做去重处理，如果key字段为业务唯一字段，也可采用key去重。 业务逻辑实现消费幂等，即多次处理同一消息，对业务的影响是幂等的。

产品分类 产品名称 存储 混合存储网关、云硬盘、弹性文件服务、媒体存储、云备份、云硬盘备份、对象存储、云主机备份、海量文件服务 OceanFS、云容灾、对象存储（经典版）I型、并行文件 网络与CDN 弹性IP、天翼云SDWAN、NAT网关、VPN连接、云间高速、虚拟私有云、弹性负载均衡、共享流量包、智能边缘云、云专线CDA、应用加速、边缘安全加速平台、CDN加速、智能DNS、VPC终端节点、全站加速、科研助手 计算 弹性云主机、天翼云电脑（政企版）、函数计算、弹性高性能计算、镜像服务、弹性伸缩服务、物理机、云骁智算平台、数据加密 数据库 关系数据库SQL Server版、关系数据库PostgreSQL版、分布式关系型数据库、关系数据库MySQL版、数据传输服务、文档数据库服务、数据管理服务、分布式缓存服务Redis版、时序数据库Influx版、分布式融合数据库HTAP、云数据库ClickHouse 监控与管理 云日志服务、应用性能监控 应用服务 API网关、EasyCoding敏捷开发平台、软件开发生产线CodeArts 数据库 关系型数据库MySQL版（CTRDS）、关系型数据库PostgreSQL版、关系型数据库SQL Server版、云数据库GaussDB、分布式关系型数据库、分布式融合数据库HTAP、文档数据库服务、时序数据库Influx版、分布式缓存服务Redis版 人工智能 AI能力开放平台、慧聚一站式智算服务平台 大数据 云搜索服务、大数据管理平台 DataWings、翼MapReduce 容器与中间件 应用服务网格、弹性容器实例、分布式容器云平台、容器镜像服务、分布式消息服务RabbitMQ、分布式消息服务RocketMQ、微服务应用平台MSAP、云容器引擎、分布式消息服务Kafka、微服务引擎注册配置中心、微服务引擎MSE、应用性能监控apm、分布式容器云平台CCSE ONE 安全及管理 云防火墙（原生版）、统一身份认证、密钥管理、服务器安全卫士（原生版）、云监控、Web应用防火墙（原生版）、证书管理服务、DDoS高防（边缘云版）、云堡垒机、Web应用防火墙（边缘云版）、云审计 企业应用 云通信短信 视频 视频直播、智能视图服务、云点播 专属云 专属云（计算独享型） 价格 账务 其他 数据库审计、云日志服务、轻量型云主机、云原生网关、API网关

本章节主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的心跳检测特性。 RabbitMQ实例提供了心跳功能，以确保应用程序层及时发现中断的连接和完全无响应的对端。心跳还可以防止某些网络设备在一段时间内由于没有活动而中断TCP连接。 心跳超时时间 心跳超时时间定义了对等TCP连接在多长时间后被服务端和客户端视为关闭。 在RabbitMQ服务端和客户端分别设置心跳超时时间，服务端和客户端会对配置的心跳超时时间进行协商，客户端必须配置该值来发送心跳。RabbitMQ官方团队维护的3个客户端（Java、.NET、Erlang语言）的心跳超时时间协商逻辑如下： 服务端和客户端设置的心跳超时时间都不为0时，两者间较小的值生效。 服务端和客户端任意一端设置的心跳超时时间为0，另一端不为0时，非0的值生效。 服务端和客户端的心跳超时时间都设置为0时，表示禁用心跳。 更多关于心跳检测的说明，请参考Detecting Dead TCP Connections with Heartbeats and TCP Keepalives。 心跳帧 心跳帧发送时间间隔为心跳超时时间/2，该值有时也被称为心跳间隔。客户端在两次错过心跳后，会被认为是不可达的。不同的客户端会以不同的方式显示这一点，但TCP连接将被关闭。当客户端检测到服务端由于心跳而无法访问时，需要重新连接。 任何流量（如协议操作、消息发布、消息确认、心跳帧等）都会被认为是有效的心跳。如果连接上有其他流量，客户端可以选择发送心跳帧，也可以选择不发送。如果连接上没有其他流量，客户端必须发送心跳帧。

本章节主要介绍如何查看分布式消息服务RabbitMQ的云审计日志。 查看RabbitMQ云审计日志，请参考《云审计服务 用户指南》的“查看追踪事件”章节。

本章节主要介绍监控告警类问题。 云监控无法展示RabbitMQ监控数据 监控数据无法展示，可能原因：队列名称开头包含特殊字符，例如点号“.”、下划线“”，建议删除带特殊字符的队列。 云监控显示通道数一直上升报警有影响吗？ 一个连接最大通道数是2047，超过后再创建通道数会失败，建议排查是否为资源没有释放导致的。

云终端 云服务名称 区域 控制台 OpenAPI 系统策略 云服务名称 区域 支持IAM 支持企业项目 支持IAM 支持企业项目 系统策略 天翼云电脑（政企版） 全局 是 否 是 否 有 天翼云手机 全局 是 是 是 是 有 CDN与边缘 云服务类别 区域 控制台 OpenAPI 系统策略 云服务类别 区域 支持IAM 支持企业项目 支持IAM 支持企业项目 系统策略 边缘安全加速平台 全局 是 是 是 是 有 容器与中间件 云服务名称 区域 控制台 OpenAPI 系统策略 云服务名称 区域 支持IAM 支持企业项目 支持IAM 支持企业项目 系统策略 分布式消息服务Kafka 全局 是 是 是 是 有 分布式消息服务RabbitMQ 全局 是 是 是 是 有 分布式消息服务RocketMQ 全局 是 是 是 是 有 微服务云应用平台 全局 是 是 是 是 有 云容器引擎 全局 是 是 是 是 有 弹性容器实例 全局 是 是 是 是 有 函数计算 全局 是 是 是 是 有 云日志服务LTS 全局 是 是 是 是 有 容器镜像服务 全局 是 是 是 是 有 分布式消息服务MQTT 全局 是 是 是 是 有 应用服务网格 全局 是 是 是 是 有 微服务引擎 全局 是 是 是 是 有

Kafka是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用。 分布式消息服务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。使用分布式消息服务Kafka，资源按需申请，按需配置Topic的分区与副本数量，即买即用，您将有更多精力专注于业务快速开发，不用考虑部署和运维。

支持的高级特性 分布式消息服务RocketMQ支持4种高级特性。 消息过滤：消费者根据分布式消息服务RocketMQ设置的标签对已订阅Topic中的消息进行过滤，达到只消费需要的消息的目的。 消息重试：消费者消费某条消息失败后，分布式消息服务RocketMQ根据重试机制将消息重新发送给消费者进行消费。如果重试次数到达设定的最大值时，消息尚未被成功消费，此消息将被发送到死信队列。 分布式消息服务RocketMQ的重试机制如表1所示。 表1 消息重试机制 消费类型 重试时间间隔 最大重试次数 顺序消费 通过suspendTimeMillis设置重试时间间隔。 默认值为1000ms，即1s。 通过消费者的setMaxReconsumeTimes函数配置最大重试次数。若未设置参数值，默认为无限重试。 普通消费 重试时间间隔根据重试次数阶梯变化，如表2所示。 创建消费组时设置。 取值范围：116 表2 普通消费重试时间间隔 重试次数 与上次的间隔时间 重试次数 与上次的间隔时间 1 10s 9 7min 2 30s 10 8min 3 1min 11 9min 4 2min 12 10min 5 3min 13 20min 6 4min 14 30min 7 5min 15 1h 8 6min 16 2h 延时消息：生产者生产消息到分布式消息服务RocketMQ后，消息不会立即被消费，而是延迟固定时间后才会发送给消费者进行消费。生产者可以指定18个延时等级，每个延时等级对应的时间如表3所示。 表3 延时等级 延时等级 延时时间 延时等级 延时时间 1 1s 10 6min 2 5s 11 7min 3 10s 12 8min 4 30s 13 9min 5 1min 14 10min 6 2min 15 20min 7 3min 16 30min 8 4min 17 1h 9 5min 18 2h 定时消息：生产者生产消息到分布式消息服务RocketMQ后，消息不会立即被消费，而是延迟到设定的时间点后才会发送给消费者进行消费。分布式消息服务RocketMQ支持任意时间的定时消息，最大推迟时间可达到1年。同时也支持定时消息的取消。

本文介绍节点重启后消费者如何重连，以Java中使用的RabbitMQ客户端amqpclient为例。 amqpclient自带重连机制，但是自带的重连机制只会重试一次，一次连不上后就不会再执行了，这时如果消费者没有做额外的重试机制，那么这个消费者就彻底丧失的消费能力。 amqpclient在节点断连后，根据与通道建立的节点不同，产生不同的错误。 如果通道连接的是队列所在的节点，消费者就会收到一个shutdown信号，这时amqpclient的重连机制就会生效，尝试重新连接服务端。如果连上了，这个通道就会继续连接消费。如果连不上，就会执行channel.close方法，关闭这个通道。 如果通道连接的不是队列所在的节点，消费者不会触发关闭动作，而是由服务端发送的一个取消动作，这个动作对amqpclient来说并不是异常行为，所以日志上不会有明显的报错，但是连接最终还是会关闭。 amqpclient出现上面两种错误时，会分别回调handleShutdownSignal以及handleCancel方法，您可以通过重写这两种方法，在回调时执行重写的重连逻辑，就能在通道关闭后重新创建消费者的新通道继续消费。 以下提供一个简单的代码示例，能够解决上面的两种错误，实现消费者的持续消费。 import com.rabbitmq.client.; import java.io.IOException; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.concurrent.TimeoutException; public class MyRabbitConsumer { public static void main(String... args) throws IOException, TimeoutException { ConnectionFactory factory new ConnectionFactory(); factory.setHost("192.168.x.x"); factory.setPort(5672); factory.setUsername("name"); factory.setPassword("password"); Connection connection factory.newConnection(); createNewConnection(connection); } public static void createNewConnection(Connection connection) { try { Channel channel connection.createChannel(); channel.basicQos(64); channel.basicConsume("queue1", false, new CustomConsumer(channel, connection)); } catch (Exception e) { createNewConnection(connection); } } static class CustomConsumer implements Consumer { private final Channel channel; private final Connection connection; public CustomConsumer(Channel channel, Connection connection) { channel channel; connection connection; } @Override public void handleConsumeOk(String consumerTag) {} @Override public void handleCancelOk(String consumerTag) {} @Override public void handleCancel(String consumerTag) throws IOException { createNewConnection(connection); } @Override public void handleShutdownSignal(String consumerTag, ShutdownSignalException sig) { createNewConnection(connection); } @Override public void handleRecoverOk(String consumerTag) {} @Override public void handleDelivery(String consumerTag, Envelope env, AMQP.BasicProperties prop, byte[] body) throws IOException { String message new String(body, StandardCharsets.UTF8); System.out.println("收到消息: " + message); channel.basicAck(env.getDeliveryTag(), false); } } }

本节介绍分布式消息服务RocketMQ相关的产品规格,以便您正确理解和使用。 （1）以下适用于华东1、华北2、西南1、华南2、上海36、青岛20、长沙42、南昌5、武汉41、杭州7、西南2贵州、太原4、郑州5、西安7、呼和浩特3 节点。 注意 通用型规格已调整为白名单特性，如需了解该规格参数请联系技术支持。 ctgmq引擎已调整为白名单特性，如需了解该引擎请联系技术支持。 单机版实例面向用户体验和业务测试场景，无法保证性能和高可用。如果需要在生产环境使用RocketMQ实例，建议购买集群版实例。 天翼云分布式消息服务RocketMQ版产品规格由以下五个维度定义： 资源规格：定义使用的弹性云服务器的规格类型。 代理个数：即Broker数量，定义实例的规模，天翼云分布式消息RocketMQ每个Broker由一个Master节点（主节点）和一个Slave节点（备节点）组成，详细见产品架构。 存储容量：定义单个代理可以保存的存储容量。 单个代理TPS：定义单个代理的TPS性能。 单个代理消费组数上限：定义单个代理可以创建的消费组数量。 天翼云分布式消息服务RocketMQ支持的产品规格如下所示： 说明 TPS（Transaction per second）是指每秒可以生产消息和消费消息的总次数，可以理解为对应规格每秒生产消息和消费消息的总吞吐量。

本章节主要介绍如何查看客户端连接地址。 分布式消息服务RabbitMQ支持通过Web界面查看客户端连接地址。 说明 客户端处于连接RabbitMQ实例时，才可以查看客户端连接地址。 操作步骤 步骤 1 登录RabbitMQ Web界面。 步骤 2 在导航栏单击“Connections”，进入“Connections”页面。 步骤 3 查看客户端连接地址，如图1所示。 图1 客户端连接地址 同一个客户端可以作为生产者生产消息，也可以作为消费者消费消息，连接IP地址是相同的，如图1，此时我们无法区分哪个是生产者IP地址，哪个是消费者IP地址。如果想要直观体现生产者/消费者IP地址，您可以在客户端中设置“clientProperties”参数，通过此参数来标明生产者/消费者IP地址，示例如下。 //配置客户端连接参数 HashMap clientProperties new HashMap<>(); clientProperties.put("connectionname", "producer"); connectionFactory.setClientProperties(clientProperties); //创建连接 Connection connection connectionFactory.newConnection(); 设置“clientProperties”参数后，连接地址显示如图2所示。 图2 客户端连接地址（分区生产者/消费者IP地址）

Kafka触发器可以订阅天翼云提供的分布式消息队列Kafka实例，并根据消息触发关联的函数，借此能力，使得函数可以消费指定Topic的消息，执行自定义处理逻辑。 注意事项 Kafka触发器订阅的Kafka实例必须和函数计算的函数实例在相同地域。 前提条件 已创建函数。 已开通分布式消息Kafka实例（KAFKA引擎版），详情请参考创建分布式消息服务Kafka实例。 已创建Topic，创建GroupID（可选）。 操作步骤 1. 登录函数计算控制台，点击目标函数，进入函数详情。 2. 选择详情下顶部的配置选项卡。 3. 在配置选项卡 中，选择左边的触发器选项卡。 4. 点击创建触发器 ，在弹出的右抽屉中选择Kafka触发器，配置参数解释如下。 配置项 操作 示例 触发器类型 选择Kafka触发器。 Kafka触发器 名称 填写自定义的触发器名称。 kafkatrigger 版本或别名 默认值为LATEST，支持选择任意函数版本或函数别名。 LATEST Kafka 实例 选择已创建的Kafka实例。 Topic 选择已创建的Kafka实例的Topic。 Group ID 快速创建：推荐方案。自动创建以 GROUPFCTrigger{triggername}{uuid} 命名的 Group ID。 使用已有：选择Kafka实例已有的GroupID，请您注意不要与已有的业务混用GroupID，否则会影响已有的消息收发。 消费任务并发数 消费者的并发数量，有效取值范围为[1,20]，建议不超过Topic的分区数。该值同时影响投递到函数的并发数。 消费位点 选择消息的消费位点，即触发器从kafka消息队列开始拉取消息的位置。 最早位点 ：从最早位点开始消费。 最新位点：从最新位点开始消费。 最新位点 调用方式 选择函数调用方式。 同步调用 ：指触发器消费topic消息后投递到函数是同步调用，会等待函数响应后继续下一个消息投递。但消费任务并发数大于1时，多个消费者有可能会并发消费消息并投递，并发的情况视Topic队列本身积存的消息而定。 异步调用：指触发器消费topic消息后投递到函数是异步调用，不会等待函数响应，可以快速消费事件。 同步调用 触发器启用状态 创建触发器后是否立即启用。默认选择开启，即创建触发器后立即启用触发器。 启用 推送配置 批量推送条数：批量推送的最大值，积压值达到后立刻推送，取值范围为 [1, 10000]。 批量推送间隔：批量推送的最大时间间隔，达到后立刻推送，单位秒，取值[0,15]。默认0无需等待，数据直接推送。 推送格式：函数收到的事件格式，详情请查阅触发器事件消息格式。 重试策略 消息推送函数失败后重试的策略，共两种： 指数退避：指数退避重试，重试5次，重试周期为2，4，8，16，32（秒）。 线性退避：线性退避重试，重试5次，重试周期为1，2，3，4，5（秒）。 容错策略 当重试次数耗尽后仍然失败时的处理方式： 允许容错：当异常发生并超过重试策略配置时直接丢弃。 禁止容错：当异常发生并超过重试策略配置时继续阻塞执行。 死信队列 当容错策略为：允许容错时，可以额外开启死信队列。当开启死信队列时且异常发生并超过重试策略配置时，消息会被投递到指定的消息队列里，当前只支持投递到kafka和rocketmq

分布式消息服务Kafka版完全兼容开源社区版本，旨在为用户提供便捷高效的消息队列。业务无需改动即可快速迁移上云，为您节省维护和使用成本。 一键式部署，免去集群搭建烦恼 专享实例只需要在实例管理界面选好规格配置，提交订单。后台将自动创建部署完成一整套Kafka实例。 兼容开源，业务零改动迁移上云 兼容社区版Kafka的API，具备原生Kafka的所有消息处理特性。 业务系统基于开源的Kafka进行开发，只需加入少量认证安全配置，即可使用分布式消息服务Kafka，做到无缝迁移。 说明：Kafka专享实例兼容开源社区Kafka 1.1.0和2.3.0版本。在客户端使用上，推荐使用和服务端版本一致的版本。 安全保证 独有的安全加固体系，提供业务操作云端审计，消息存储加密等有效安全措施。 在网络通信方面，除了提供SASL认证，还借助虚拟私有云（VPC）和安全组等加强网络访问控制。 数据高可靠 Kafka专享实例支持消息持久化，多副本存储机制。副本间消息同步、异步复制，数据同步或异步落盘多种方式供您自由选择。 集群架构与跨AZ部署，服务高可用 Kafka后台为多集群部署，支持故障自动迁移和容错，保证业务的可靠运行。 Kafka专享实例支持跨AZ部署，节点部署在不同的AZ，进一步保障服务高可用。 无忧运维 公有云提供一整套完整的监控告警等运维服务，故障自动发现和告警，避免724小时人工值守。Kafka专享实例自动上报相关监控指标，如分区数、主题数、堆积消息数等，并支持配置监控数据发送规则，您可以在第一时间通过短信、邮件等获得业务消息队列的运行使用和负载状态。 海量消息堆积与弹性扩容 内建的分布式集群技术，使得服务具有高度扩展性。分区数可配置多达100个，存储空间弹性扩展，保证在高并发、高性能和大规模场景下的访问能力，轻松实现百亿级消息的堆积和访问能力。 多规格灵活选择 Kafka专享实例的带宽与存储资源可灵活配置，并且自定义Topic的分区数。

本章节主要介绍创建消息通知主题。 操作场景 确定创建消息通知主题后，您可在消息通知服务的“主题管理”页面中，对对应的主题“添加订阅”，选择不同方式（例如短信或者邮件等）进行订阅；订阅成功后，若作业失败，则系统将会自动发送消息到您指定的订阅终端。 操作步骤 1.在“资源管理 > 队列管理”页面，单击左上角“创建消息通知主题”。 2.选择队列，单击“确定”。 说明 选择队列时，可以选择单个队列，也可以选择所有队列。 如果单个队列和所有队列的终端不一致，当选择了单个队列，同时选择了所有队列进行订阅时，在所有队列的消息通知中将不包含该队列的消息。 创建消息通知主题后，只有在订阅队列上创建的Spark作业失败时才会收到消息通知。 3.单击“主题管理”，跳转至消息通知服务“主题管理”页面。 4.在对应主题的“操作”栏中，单击“添加订阅”，选择“协议”，确定订阅方式。 5.通过单击邮件中的链接确认后，将收到“订阅成功”的信息。 6.在消息通知服务的“订阅”页面，对应的订阅状态为“已确认”，表示订阅成功。

生产者 是用来构建并传输数据到服务端的逻辑概念，负责把数据放入消息队列。 订阅器 用于订阅态势感知（专业版）管道消息，一个管道可由多个订阅器进行订阅，态势感知（专业版）通过订阅器进行消息分发。 消费者 是用来接收并处理数据的运行实体，负责通过订阅器把态势感知（专业版）管道中的消息进行消费并处理。 消息队列 是数据存储和传输的实际容器。 威胁检测模型 是一种被训练的AI智能识别算法模型。能针对特定威胁，自动化的完成数据汇聚、分析和报警，这种检测模式具备较好的泛化能力，防躲避能力强，可在不同业务系统中发挥同等效果，应对复杂的新型攻击。

本文为您介绍分布式消息服务MQTT产品规格。 注意 通用型规格已调整为白名单特性，如需了解该规格参数请联系技术支持。 单机版实例面向用户体验和业务测试场景，无法保证性能和高可用。如果需要在生产环境使用MQTT实例，建议购买集群版实例。 集群版 Intel计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理最大连接数 单个代理最大支持消息读写TPS总和 单个连接最大订阅数 mqtt.2u4g.cluster 39 10000 8000 30 mqtt.4u8g.cluster 39 20000 16000 30 mqtt.8u16g.cluster 39 40000 32000 30 mqtt.12u24g.cluster 39 60000 48000 30 mqtt.16u32g.cluster 39 80000 64000 30 单机版 Intel计算增强型 实例规格 代理个数 单个代理最大连接数 单个代理最大支持消息读写TPS总和 单个连接最大订阅数 mqtt.2u4g.single 1 10000 8000 30 mqtt.4u8g.single 1 20000 16000 30 mqtt.8u16g.single 1 40000 32000 30

分布式消息服务RocketMQ版支持任意时间的定时消息，最大推迟时间可达到40天。 定时消息即生产者生产消息到分布式消息服务RocketMQ版后，消息不会立即被消费，而是延迟到设定的时间点后才会发送给消费者进行消费。 收发消息前，请参考收集连接信息收集RocketMQ所需的连接信息。 准备环境 1. 在命令行输入python，检查是否已安装Python。得到如下回显，说明Python已安装。 PS C:> python Python 3.9.9 (tags/v3.9.9:ccb0e6a, Nov 15 2021, 18:08:50) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 如果未安装Python，请使用以下命令安装： pip install rocketmqclientpython 2. 安装librocketmq库和rocketmqclientpython。 说明 建议下载rocketmqclientcpp2.2.0，获取librocketmq库。 3. 将librocketmq.so添加到系统动态库搜索路径。 1. 查找librocketmq.so的路径。 find / name librocketmq.so 2. 将librocketmq.so添加到系统动态库搜索路径。 ln s /查找到的librocketmq.so路径/librocketmq.so /usr/lib sudo ldconfig 以下示例代码中的参数说明如下，请参考收集连接信息获取参数值。 GROUP：表示消费组名称。 ENDPOINT：表示实例连接地址和端口。 TOPIC：表示Topic名称。 发送消息 参考如下示例代码。 import datetime from rocketmq.client import Producer, Message from rocketmq.exceptions import RocketMQException endpoint "${ENDPOINT}" 填写分布式消息服务RocketMQ控制台Namesrv接入点 accesskey "${ACCESSKEY}" 填写AccessKey 在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户ID accesssecret "${SECRETKEY}" 填写SecretKey 在分布式消息服务RocketMQ控制台用户管理菜单中创建的用户密钥 topic "${TOPIC}" 填写Topic，在管理控制台创建 producergroup "${GROUP}" 生产者组group 初始化生产者 producer Producer(producergroup) producer.setnamesrvaddr(endpoint) producer.setsessioncredentials(accesskey, accesssecret, "") 启动生产者 try: producer.start() except RocketMQException as e: print('start producer error:', e) exit(1) msg Message(topic) msg.setbody("Hello RocketMQ") delaytime 10 发送任意延迟消息，时间单位为毫秒，如下所示：消息将在10s后投递 delaytimestamp int((datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(secondsdelaytime)).timestamp() 1000) msg.setproperty('STARTDELIVERTIME', str(delaytimestamp)) 发送消息 try: result producer.sendsync(msg) print('send result:', result) except RocketMQException as e: print('send message error:', e) producer.shutdown() exit(1) 关闭生产者实例，释放资源 producer.shutdown()

本文主要介绍数据采集 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据，不涉及个人隐私数据。所采集的数据仅用于应用的性能分析和故障诊断，不会用于其他商业目的。 数据类型 采集数据 传输方式 存储方式 数据用途 时限 性能指标数据 JVM相关数据、异常、数据库、SQL语句以及中间件调用相关的数据 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 指标查看页面展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 调用链数据 调用链event数据，包含中间件调用的相关数据 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 调用链前台查询展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 资源信息 服务类型、服务名称、创建时间、删除时间、所在节点地址和服务发布端口 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 资源库前台查询展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 资源属性 系统类型、系统启动事件、CPU个数、服务执行用户名称、服务进程id、服务的PodID、CPU标志、系统版本、服务使用的Web框架、JVM版本、时区、系统名称、采集器版本以及LastMail的Url 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 资源库前台查询展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除 表 采集项限制说明 采集项名称 最大值 监控项默认最大行数 500行 SQL默认长度限制 2000字符 SQL Result Body体默认采集数量限制 100个 SQL Result Body体默认采集内容大小限制 999字符 Redis Body体默认长度限制 100字符 Mongo最大集群数 10个 Mongo command默认长度限制 2000字符 Hbase command默认长度限制 500字符 Es RestClient上限 10个 Cassandra CQL默认长度限制 2000字符 Cassandra Session上限 10个 Kafka Mbean采集ObjectName上限 100个 Kafka ClientId对应IP缓存上限 100个 RabbitMq连接地址上限 20个 RabbitMq每个地址最大缓存连接数 100个 RabbitMq Consumer上限 500个 RabbitMq每个Consumer最大缓存Channel数 100个 RabbitMq每个Channel没有ACK的消息数 3000条 RabbitMq缓存的手动ACK Consumer个数 20个 RocketMq PID上限 20个 RocketMq ClientId上限 20个 Jetcd Tag最大长度 500字符 HttpClient连接池上限 10条 连接池调用链默认上报时间阈值 1毫秒 Dubbo Invocation长度限制 500字符 Dubbo Attachment长度限制 500字符 URL Body体默认长度限制 9999字符 URL采集应用code body长度限制 0字符 Java Method Body体长度限制 8192字符

本节介绍了RabbitMQ 接入方式。 安全接入点 RabbitMQ 安全接入点支持 "PLAIN"、"AMQPLAIN" 授权机制。 1、访问控制 RabbitMQ "PLAIN"、"AMQPLAIN"授权机制需要创建用户，从而获得对应虚拟主机的访问权限。 2、接入步骤 （1）新建用户（集群管理>用户>新建用户） （2）运行demo 客户端关键参数设置 "PLAIN"、"AMQPLAIN" 授权机制的客户端关键参数配置 String host "192.168.0.0"; //安全接入点ip Integer port 5672; //安全接入点port String username "xxx"; //集群管理用户列表的用户名 String password "xxx"; String vhost "/"; ConnectionFactory connectionFactory new ConnectionFactory(); connectionFactory.setHost(host); connectionFactory.setPort(port); connectionFactory.setUsername(username); connectionFactory.setPassword(password); connectionFactory.setVirtualHost(vhost); SSL接入点 RabbitMQ 安全接入点支持 "EXTERNAL" 授权机制 1、访问控制 无 2、接入步骤 （1）下载SSL证书（实例概览>导出服务>下载SSL文件） （2）运行demo 客户端关键参数设置 "EXTERNAL" 授权机制的客户端关键参数配置 java String host "192.168.0.0"; //SSL接入点ip int port 5671; //SSL接入点port //以下2个ssl文件可通过控制台获取安装包, 具体的获取方式可以查看2.2.1接入步骤的第二小节 String ksFile "D:tmpsslclientrabbitmqkey.p12"; String tksFile "D:tmpssltruststore"; String vhost "/"; char[] keyPassphrase "W3zT98Zz9Io".toCharArray(); KeyStore ks KeyStore.getInstance("PKCS12"); ks.load(new FileInputStream(ksFile), keyPassphrase); KeyManagerFactory kmf KeyManagerFactory.getInstance("SunX509"); kmf.init(ks, keyPassphrase); char[] trustPassphrase null; trustPassphrase "W3zT98Zz9Io".toCharArray(); KeyStore tks KeyStore.getInstance("JKS"); tks.load(new FileInputStream(tksFile), trustPassphrase); TrustManagerFactory tmf TrustManagerFactory.getInstance("SunX509"); tmf.init(tks); SSLContext c SSLContext.getInstance("tlsv1.2"); c.init(kmf.getKeyManagers(), tmf.getTrustManagers(), null); ConnectionFactory connectionFactory new ConnectionFactory(); connectionFactory.setHost(host); connectionFactory.setPort(port); connectionFactory.setVirtualHost(vhost); connectionFactory.setSaslConfig(DefaultSaslConfig.EXTERNAL); connectionFactory.useSslProtocol(c);

事件目标是事件规则的一部分，负责消费经事件规则过滤与转换后的事件。 事件目标 事件总线EventBridge支持以下事件目标： 函数计算 分布式消息服务RocketMQ 分布式消息服务RabbitMQ 分布式消息服务Kafka HTTP、HTTPS地址

本节主要介绍分布式消息服务Kafka的产品简介 分布式消息服务Kafka 是一个分布式、高吞吐量、高可用的消息队列服务，针对开源的 Kafka 提供全托管服务，解决开源产品长期以来的痛点，用户只需专注于业务开发，无需部署运维，低成本、更弹性、更可靠，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，是大数据生态中不可或缺的产品之一。 关于Kafka的帮助手册阅读指引 考虑到篇幅的限制，我们提供的Kafka用户手册主要描述了产品相关的信息，以及与开源社区版Kafka的差异，如天翼云Kafka的产品规格、控制台操作、API接口调用，以及客户端对接等方面。 如果您需要了解Kafka的基础入门知识或者消息的生产和消费等技术细节，请查阅Kafka官网资料。 产品架构 Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。 Topic：主题 一类消息的集合。 Partition：分区，topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。 Segment：partition物理上由多个segment组成。 offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息。 Producer：消息和数据生成者，一般为应用调用API进行消息生产，并向Kafka的Topic发布消息。 Consumer：消息订阅者，也成为消息消费者，负责向 Kafka Broker 读取消息并进行消费。 Consumer Group：一类Consumer的集合名称，这类Consumer通常消费一类消息，且消费逻辑一致，Consumer Group 和 Topic 的关系是 N：N，同一个 Consumer Group 可以订阅多个 Topic，同一个 Topic 也可以被多个 Consumer Group 订阅。 更多信息请参见名词解释。