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消息队列RabbitMQ版_相关内容
- 购买类本节介绍了分布式消息服务RabbitMQ产品常见购买类问题。 到期后如何续费？ 在集群列表中点击“续费”，进入购买时长页面，购买成功续费成功。 产品订购时可选资源池节点不一致？ 已上线资源池节点的剩余容量达到一定比例后，为确保老客户权益，将不再面向新客户开放，产品订购时的可选资源节点范围以实际为准。 收费依据有哪些？ 根据规格和磁盘容量收费。
- 消息及异常输出本页介绍天翼云TeleDB数据库PL/pgsql的消息及异常输出。
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- 名词解释普通有序消息 有序消息的一种，在正常情况下可以保证完全的顺序消息，但是一旦发生通信异常，Broker重启，由于队列总数发生变化，哈希取模后定位的队列会变化，产生短暂的消息顺序不一致。如果业务能容忍在集群异常情况（如某个Broker宕机或者重启）下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方式比较合适。 严格有序消息 有序消息的一种。
- 管理消息与新建系统公告此小节介绍云堡垒机管理消息与新建系统公告。 消息中心是系统内各类消息接收提示管理中心。系统公告是对系统用户广播系统内重大变更的消息提醒。 管理消息列表 消息中心小窗可呈现最新三条未读消息。任务执行完成后，则可在任务中心查看全部任务。 消息类型共有5种，分别包括系统消息、业务消息、任务消息、命令告警、工单消息。 消息级别共有3种，分别包括“高”、“中”、“低”，消息级别越高代表消息重要程度越高。 本小节主要介绍如何在消息中心查看、删除、标记消息。 查看消息提醒 登录云堡垒机系统。
- 如何提高消息处理效率为提高消息发送和消息消费效率，推荐使用批量消息发送和消费。通常，默认消息消费为批量消费，而消息发送尽可能采用批量发送。同时批量方式可有效减少API调用次数，减少服务使用费用。 消息批量生产与消费，可以减少API调用次数，节约资源。 批量发送消息时，单次不能超过10条消息，总大小不能超过512KB。 批量生产（发送）消息可以灵活使用，在消息并发多的时候，批量发送，并发少时，单条发送。这样能够在减少调用次数的同时保证消息发送的实时性。
- 日志收集系统Flume接入Kafka如果Flume直接对接实时计算框架，当数据采集速度大于数据处理速度，很容易发生数据堆积或者数据丢失，而kafka可以当做一个消息缓存队列，可以把它理解为一个数据库，可以存放一段时间的数据。 因此数据从数据源（ HTTP、Log 文件、JMS、监听端口数据等）到flume再到Kafka进行消息缓存，数据一方面可以同步到HDFS做离线计算，另一方面可以做实时计算，可实现数据多分发。 技术架构图 暂无。
- 如何判断和处理消息堆积?说明客户端还在消费中，但是消息的消费速度慢于消息的发送速度。消息堆积大多是消费速度过慢或者消费线程阻塞造成的，建议不要在消费逻辑中有太多耗时的操作。 消息堆积的处理方式 经过上述判断，确认消息的确存在堆积情况时，建议打印消息的消费耗时，或者根据堆栈信息查看线程执行情况，适当调整以加快消息的消费速度，避免出现消息堆积。
- Logstash对接Kafka数据传输和转发：Logstash可以将处理后的数据发送到不同的目标位置，如Elasticsearch、MySQL、文件系统、消息队列等。通过配置适当的输出插件，可以将数据传输到目标系统，以便后续的数据分析、存储、可视化等操作。 实时数据处理：Logstash与Kafka结合使用，可以实现实时的数据处理和传输。Kafka作为高吞吐量的消息队列，可以确保数据的高效传输和缓冲。而Logstash作为数据处理引擎，可以对从Kafka中消费的数据进行实时处理，满足实时数据分析和监控的需求。
- 计费模式本节介绍了分布式消息服务RabbitMQ产品计费模式的区别。 包周期（包年/包月）、按需2种计费模式供您灵活选择，使用越久越便宜。 按包周期实例计费 天翼云提供包月和包年的购买模式。这种购买方式相对于按需付费则能够提供更大的折扣，对于长期使用者，推荐该方式。包周期计费按照订单的购买周期来进行结算。 按需实例计费 这种购买方式比较灵活，可以即开即停，支持秒级计费。实例从“开通”开启计费到“删除”结束计费，按实际购买时长（精确到秒）计费。
- ALM-19018 HBase合并队列超出阈值本章节主要介绍ALM-19018 HBase合并队列超出阈值的告警。 告警解释 系统每300秒周期性检测HBase服务的compaction队列长度，当检测到HBase服务的compaction队列长度超过告警的阈值（默认100）时产生该告警。当compaction队列长度小于告警的阈值时，告警恢复。 说明 说明 若集群启用了多实例功能且安装了多个HBase服务，请根据“定位信息”的“服务名”值来确定具体产生告警的HBase服务。
- 消费端从服务端拉取不到消息或拉取消息缓慢本文介绍Kafka消费端从服务端拉取不到消息或拉取消息缓慢原因及解决方案 问题现象 Topic中有消息并且Consumer未消费到最新的位置，出现消费端从服务端拉取不到消息或拉取消息缓慢的情况（特别是公网消费时）。 可能原因 消费流量达到网络带宽。 单个消息大小超过网络带宽。 Consumer每次拉取的消息量超过网络带宽。 说明 Consumer每次消息的拉取量受以下参数影响：max.poll.records：每次拉取的最多消息数。fetch.max.bytes：每次拉取的最大总byte数。
- Topic管理操作步骤 登录分布式消息服务RocketMQ控制台。 单击RocketMQ实例的名称，进入实例详情页面。 在左侧导航栏，单击“Topic管理”，进入“Topic管理”页面。 单击需要查询的Topic名称，进入Topic详情页面。 在详情页上方可以查看Topic名称、关联代理、读队列个数、写队列个数和权限。 在详情页下方可以查看Topic在每个代理上的队列状态，包括队列ID、最小偏移量、最大偏移量和消息更新时间。还可以查看消费组消费此Topic的情况，包括消费组名称、最大重试次数和广播消费。
- 基础版/企业版/旗舰版本小节介绍企业主机安全基础版/企业版/旗舰版开启防护。 开启主机安全防护时，您需为指定的主机分配一个配额，关闭主机安全防护或删除主机后，该配额可分配给其他的主机使用。 若您购买的是网页防篡改版，请在“主动防御 > 网页防篡改> 防护配置”页面开启防护。 说明购买“网页防篡改版”后，您也可以使用“旗舰版”中的所有功能，但是您需要通过“主动防御 > 网页防篡改 > 防护配置”页面开启防护，当开启网页防篡改防护时会自动开启旗舰版防护。 检测周期 主机防护每日凌晨会进行全量检测。
- 连接和查看Kafka Manager图中⑤区域表示队列监控数据统计。 图中⑥区域表示队列分区信息，包括分区消息数(Latest Offset)，分区leader(Leader)，副本列表(Replicas)，同步副本列表(In Sync Replicas)。 图 队列详情页 6.查看消费组列表 导航栏中单击 Consumers ，即可查看当前集群中的消费组列表。 说明 只显示14天内有消费记录的消费组。
- 创建Topic关联代理 选择在某个代理上创建Topic，并设置Topic的队列个数。如果实例部署在多个代理上，单击“添加关联代理”，可以在其他代理上创建Topic，并设置Topic的队列个数。 图 创建Topic 配置完成后，单击“确定”，完成Topic的创建。
- 设置消息回执的接收方式本文为您介绍设置消息回执接收方式的操作流程。 注意事项使用短信的API接口发送短信后，可以通过HTTP批量推送模式来接收短信的回执消息和上行短信等内容。如果出现网络问题等异常情况，导致消息回执未成功获取，还可以通过短信发送记录查询API接口进行一定的补偿。目前支持30天内发送记录的查询，可查询一天的发送数据。消息类型短信提供3种消息类型：SmsReport（短信下行回执报告消息）、SmsMo（上行短信消息）、eventReport（事件回调消息）。
- 回调消息简介与配置流程回调消息即需要云通信平台通知客户的消息。例如短信发送之后，接收平台推送的短信发送状态和用户回复的短信内容，随时掌握短信的发送成功率和用户的反馈信息。 配置回调消息接收URL 如果需要接收回执消息，必须先在控制台上开启消息接收。 登录云通信控制台。 在左侧导航栏中选择 消息设置 。 在事件回调配置中分别配置 状态报告通知URL 、 事件回调URL 、用户回复URL。
- 开源对比介绍分布式消息服务RocketMQ与开源自建的对比情况。 分布式消息服务RocketMQ基于开源产品RocketMQ进行问题修复与优化，并自主研发，实现低成本、高可靠、高性能和具备监控运维能力的中间件产品。 使用开源RocketMQ遇到的问题 功能不完善：功能比较单一，针对不同应用场景无法有效支持，如消息查询，数据自动删除策略等。 可维护性差：缺乏配套监控运维能力，难以迅速发现解决如消息堆积、队列堵塞等问题。 可靠性较低：消息服务不提供主备切换能力，存在单点故障，无法保证服务高可用。
- 集群版客户端常见错误码有哪些？本文介绍Redis集群版客户端常见错误码 50010001：路由队列堵塞。 50010002：添加路由队列异常。 50010003： 路由处理异常。 50010004：注册客户端读失败。 50010005：超过允许的最大客户端连接数。 50010006：注册目标路由读事件异常。 50010007：单个客户端连接请求数大于规定值。 50010008：协议异常，一般为客户端发送了不支持的命令或者断开连接。 50010009：不完整的报文。 50010010：读取redis超时。
- 实例类型/版本用法：zlexcount key min max 内存使用和性能改进 使用更少的内存来存储相同数量的数据 可以对使用的内存进行碎片整理，并...版本继承了Redis 4.0版本的所有功能增强以及新的命令，同时还兼容开源Redis 5.0版本的新增特性。 Stream数据结构 Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型，它是一个全新的支持多播的可持久化消息队列。
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