本节介绍针对DDos攻击设置告警通知的最佳实践。 用户可以开启DDoS攻击告警通知，当公网IP受到DDoS攻击时用户会收到提醒消息。 前提条件 登录账号已购买公网IP。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在产品服务列表中，选择“安全 > AntiDDoS流量清洗”，进入“AntiDDoS流量清洗”控制台。 3. 选择“告警通知”页签，设置告警通知。 告警通知参数说明： 参数 说明 告警通知开关 开启或关闭告警通知，说明如下： ：开启状态。 ：关闭状态。 消息通知主题 可以选择使用已有的主题，或者单击“查看消息通知主题”创建新的主题。 4. 将告警通知状态参数置为开启状态。 5. 单击“确定”，开启告警通知。

本章介绍函数工作流如何使用Kafka触发器。 使用Kafka触发器后，FunctionGraph会定期轮询Kafka实例指定Topic下的新消息，FunctionGraph将轮询得到的消息作为参数传递来调用函数。 前提条件 进行操作之前，需要做好以下准备。 已经创建函数。 创建Kafka触发器，必须开启函数工作流VPC访问，请参见配置网络。 已经创建Kafka实例。 在Kafka实例下创建主题。 创建Kafka触发器 1、登录函数工作流控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 2、选择待配置的函数，单击进入函数详情页。 3、选择“设置 > 触发器”，单击“创建触发器”，弹出“创建触发器”对话框。 4、设置以下信息。 触发器类型：选择“分布式消息服务（Kafka）”。 实例：选择已创建专享版Kafka实例。 主题：选择专享版Kafka实例的Topic。 批处理大小：每次从Topic消费的消息数量。 用户名：Kafka实例开启SSL时需要填写。连接Kafka专享版实例的用户名。 密码：Kafka实例开启SSL时需要填写。连接Kafka专享版实例的密码。 5、单击“确定”，完成kafka触发器的创建。 说明 开启函数流VPC访问后，需要在Kafka服务安全组配置对应子网的权限。如何开启VPC访问请参见 Kafka触发器当前支持选择多个Topic主题，从而避免Topic过多导致创建的触发器数量被限制。 配置Kafka事件触发函数。 1、返回函数工作流控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 2、选择待配置的函数，单击进入函数详情页。 3、在函数详情页，选择函数版本。 4、在“代码”页签下，单击“测试”，弹出“配置测试事件”对话框。 5、填写如下表示测试信息后，单击“保存”。 测试信息 参数 说明 配置测试事件 可创建新的测试事件也可编辑已有的测试事件。选择默认值：“创建新的测试事件”。 事件模板 选择"kafkaeventtemplate"模板，使用系统内置Kafka事件模板。 事件名称 事件名称必须以大写或小写字母开头，支持字母（大写或小写），数字和下划线“”（或中划线“”），并以字母或数字结尾，长度为125个字符，例如kafka123test。 测试事件 自动加载系统内置kafka事件模板，本例不做修改。 6、单击“测试”，可以得到函数运行结果，函数会返回输入kafka消息数据。

功能说明 GetSymlink获取软链接，得到版本号和链接所指向的对象名。如果软链接的当前版本为删除标记，服务端会返回404 Not Found。 请求消息样式 plaintext GET /{Bucket}/{Object}?symlink&versionIdxxx HTTP/1.1 Host: xxx.zos.ctyun.cn xzossymlinktarget: xxx xzosforbidoverwrite:xxx AcceptEncoding: identity xamzcontentsha256: ContentSHA256 xamzdate: 20250107T025728Z ContentLength: 0 Authorization: string 请求消息参数 参数名称 参数描述 类型 是否必须 Bucket 参数解释： Bucket的名称。 String 是 Object 参数解释： Object的名称。 String 是 versionId 参数解释： Object的指定版本。 String 否 请求消息头 该请求使用公共的请求消息头，请参见如何调用API构造请求请求消息头。 请求消息元素 请求消息中不带消息元素。 响应消息样式 plaintext HTTP/1.1 Status Code xamzrequestid: tx00000000000000000000400677c98181f09bbdefault ContentLength: 0 Date: Tue, 07 Jan 2025 02:57:28 GMT Connection: KeepAlive xzossymlinktarget: xxx 响应消息头 参数描述 参数描述 类型 xzossymlinktarget 参数解释： 软链接指向的目标文件。 String xamzversionid 参数解释： 指定对象的版本id。 String 响应消息元素 该请求的响应中不带有响应元素。

本文主要介绍编辑流控。 操作场景 本章节指导您在流控创建成功后，修改生产上限速率或者消费上限速率。 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 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 在左侧导航栏单击“流控管理 > 流控列表”，进入流控列表页面。 步骤 6 在待修改的流控所在行，单击“编辑”，弹出“编辑流控”对话框。 步骤 7 修改生产上限速率或者消费上限速率，单击“确定”，跳转到“后台任务管理”页面，当流控任务的“状态”为“成功”时，表示流控修改成功。 进入“流控管理 > 流控列表”页面，查看修改后流控的生产上限速率或者消费上限速率。 说明 “生产上限速率”和“消费上限速率”不可同时为空。

准备资源 要求 创建指导 VPC和子网 不同的RocketMQ实例可以重复使用相同的VPC和子网，也可以使用不同的VPC和子网，请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：·创建的VPC与使用的分布式消息服务RocketMQ应在相同的区域。·创建VPC和子网时，如无特殊需求，配置参数使用默认配置即可。 创建VPC和子网的操作指导请参考创建虚拟私有云和子网，若需要在已有VPC上创建和使用新的子网，请参考为虚拟私有云创建新的子网。 安全组 不同的RocketMQ实例可以重复使用相同的安全组，也可以使用不同的安全组，请根据实际需要进行配置。在创建安全组时应注意如下要求：·创建安全组时，“模板”选择“自定义”。·创建安全组后，请保留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”规则和出方向“放通全部流量”规则。·使用分布式消息服务RocketMQ必须添加表2所示安全组规则，其他规则请根据实际需要添加。 创建安全组的操作指导请参考创建安全组，为安全组添加规则的操作指导请参考添加安全组规则。

本章节主要介绍如何查看分布式消息服务RabbitMQ实例。 操作场景 本节介绍如何在控制台查看RabbitMQ实例的详细信息。例如，连接RabbitMQ时，需要获取连接IP和端口。 前提条件 已创建RabbitMQ实例。 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 此处请选择RabbitMQ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 > RabbitMQ专享版”，进入分布式消息服务RabbitMQ专享版页面。 步骤 4 RabbitMQ实例支持通过筛选来查询对应的RabbitMQ实例。当前支持的筛选条件为“标签”、“状态”、“名称”、“连接地址”和“ID”。RabbitMQ实例状态请参见表1。 表1 RabbitMQ实例状态说明 状态 说明 创建中 创建RabbitMQ实例后，在RabbitMQ实例状态进入运行中之前的状态。 运行中 RabbitMQ实例正常运行状态。在这个状态的实例可以运行您的业务。 故障 RabbitMQ实例处于故障的状态。 启动中 RabbitMQ实例从已冻结到运行中的中间状态。 重启中 RabbitMQ实例正在进行重启操作。 变更中 RabbitMQ实例正在进行规格变更操作。 变更失败 RabbitMQ实例处于规格变更操作失败的状态。 已冻结 RabbitMQ实例处于已冻结状态。 冻结中 RabbitMQ实例从运行中到已冻结的中间状态。 升级中 RabbitMQ实例正在进行升级操作。 回滚中 RabbitMQ实例正在进行回滚操作。 步骤 4 单击RabbitMQ实例的名称，进入该RabbitMQ实例的基本信息页面，查看RabbitMQ实例的详细信息。 表2为连接实例的相关参数，其他参数，请查看页面显示。 表2 连接参数说明 参数 说明 内网连接地址 未开启公网访问时，连接实例的地址。 Web界面UI地址 未开启公网访问时，访问实例管理工具的地址。 公网访问 是否开启公网访问开关。 公网连接地址 开启公网访问后，连接实例的地址。 公网访问Web界面UI地址 开启公网访问后，访问实例管理工具的地址。

本文主要介绍 创建流控。 操作场景 本章节指导您在控制台对用户/客户端/Topic进行流量控制，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。 操作影响 当流控值达到上限后，会导致生产/消费的时延增大。 设置的流控值较小且生产者速率较大时，可能会造成生产超时、消息丢失，导致部分消息生产失败。 初始生产/消费的流量较大，如果设置一个较小的流控值，会导致生产/消费的时延增大、部分消息生产失败。建议逐次减半设置流控值，待生产/消费稳定后继续减半设置，直到设置为目标流控值。例如初始生产流量100MB/s，可先设置生产流控为50MB/s，待稳定后再修改为25MB/s，直到目标流控值。 前提条件 如果需要对用户进行流量控制，请在创建Kafka实例时，开启SASLSSL功能。然后在控制台的“用户管理”页面，获取用户名。 如果需要对指定客户端进行流量控制，请在客户端配置中获取client ID。 如果需要对指定Topic进行流量控制，请在控制台的“Topic管理”页面，获取Topic名称。 创建用户/客户端流控 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 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 在左侧导航栏单击“流控管理 > 流控列表”，进入流控列表页面。 步骤 6 在页面顶端单击“User/Client”，进入“User/Client”页签。 步骤 7 在页面左上角单击“创建流控”，弹出“创建流控”对话框。 步骤 8 设置流控参数。 表 流控参数说明 参数名称 说明 用户名 输入指定用户名，对此用户进行流控。如果需要对所有用户进行流控，在“用户名”后，单击“选择默认”。流控创建完后，无法修改“用户名”。 客户端ID 输入指定客户端ID，对此客户端进行流控。如果需要对所有客户端进行流控，在“客户端ID”后，单击“选择默认”。流控创建完后，无法修改“客户端ID”。 生产上限速率 设置生产上限速率，单位为MB/s。为空时，表示不设置速率。 消费上限速率 设置消费上限速率，单位为MB/s。为空时，表示不设置速率。 说明 未开启SASL的实例，在“创建流控”对话框中，不显示“用户名”。 “用户名”和“客户端ID”不可同时为空。 “生产上限速率”和“消费上限速率”不可同时为空。 步骤 9 单击“确定”，跳转到“后台任务管理”页面，当流控任务的“状态”为“成功”时，表示流控创建成功。 进入“流控管理 > 流控列表”页面，在“User/Client”页签中，单击页面右上角的“仅设置了用户名”/“仅设置了客户端ID”/“设置了用户名和客户端ID”，输入新创建的流控名称，单击，查看新创建的流控。 图 查看新创建的流控

本章节主要介绍数据湖探索（DLI）其他服务的关系。 与对象存储服务（OBS）的关系 对象存储服务（Object Storage Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下四种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供API，支持将OBS对应路径的数据导入到数据湖探索。 • 存储数据：数据湖探索中支持创建OBS表，该类型表在数据湖探索服务中只有元数据，实际数据在该表对应的OBS路径中。 • 备份数据：数据湖探索提供导出API，支持将数据湖探索的数据导出到OBS中备份。 • 存储查询结果：数据湖探索提供API供用户将日常作业的查询结果数据保存到OBS。 与统一身份认证服务（IAM）的关系 统一身份认证服务（Identity and Access Management）为数据湖探索提供了天翼云统一入口鉴权功能。 与云审计服务（CTS）的关系 云审计服务（Cloud Trace Service）为数据湖探索提供对应用户的操作审计。 与云监控服务的关系 云监控（Cloud Eye）为数据湖探索提供监控数据，监控作业中的多项指标，从而集中高效地呈现状态信息。 与消息通知服务（SMN）的关系 消息通知服务（Simple Message Notification）可以在数据湖探索发生作业运行异常时给用户发送通知。 与云数据迁移服务（CDM）的关系 云数据迁移服务（Cloud Data Migration）可以将OBS的数据迁移到数据湖探索中。 与数据接入服务（DIS）的关系 数据接入服务（Data Ingestion Service）通过通道将数据导入到数据湖探索。

参数 描述 STARTTIME 请求开始时间。 REQ(:METHOD) 请求方法。 REQ(XENVOYORIGINALPATH?:PATH) 请求的原始路径，若无则使用标准路径。 PROTOCOL 请求所使用的协议。 RESPONSECODE 服务器对请求的响应状态码。 RESPONSEFLAGS 响应的标志，提供关于响应的特性信息。 BYTESRECEIVED 接收到的字节数，指示请求消息的大小。 BYTESSENT 发送出去的字节数，指示响应消息的大小。 DURATION 请求处理的持续时间，包括接收到请求到发送响应的时间。 RESP(XENVOYUPSTREAMSERVICETIME) 上游服务的响应时间，表示上游服务处理请求所花费的时间。 REQ(XFORWARDEDFOR) 请求的xff头部。 REQ(USERAGENT) 请求的用户代理，标识发起请求的软件。 REQ(XREQUESTID) 请求的唯一标识符，用于跟踪请求的生命周期。 REQ(:AUTHORITY) 请求的主机名，在HTTP/2中对应请求的authority字段。

Topic与Tag释义 1）Topic：消息主题，通过Topic对不同的业务消息进行分类。 2）Tag：消息标签，用来进一步区分某个Topic下的消息分类，消息队列RocketMQ允许消费者按照Tag对消息进行过滤，确保消费者最终只消费到他关注的消息类型。 Topic与Tag都是业务上用来归类的标识，区分在于Topic是一级分类，而Tag可以说是二级分类。 适用场景 什么时候该用Topic，什么时候该用Tag，可以参考下面的一些考虑进行权衡： 考虑消息类型：如普通消息、顺序消息，事务消息、定时（延时）消息，不同消息类型是无法通过Tag区分的，这种情况就需要我们创建不同的Topic。 业务关联性：如果是不同业务之间没有直关联的消息，建议按照Topic进行区分；而同一个业务只是子类型不一样的消息可以用Tag进行区分。 消息优先级：不同的业务场景可能会导致消费端对于消息的优先级需求不同，有的紧急，有的相对来说对于延时的接收程度更大，不同优先级的消息用不同的Topic进行区分。 消息量级：如果量小但延时要求高的消息，跟超大量级（如万亿）的消息使用同一个Topic，则有可能排队时间过长导致延时无法接受，所以不同量级的消息不要使用不同的Tag，需要用不同的Topic。 总结起来就是，在消息分类实践中，有创建多个Topic，以及在同一个Topic下创建多个Tag两种常见做法。一般来说，不同的Topic之间的消息不产生直接业务上的关联，而同一个Topic下相互之间产生联系的消息可以选择用Tag来区分，一般是相同业务下的不同板块不同类型。

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。

本节介绍分布式消息服务Kafka连接常见问题 接入地址出现不足三个ip+端口？ 集群三台机器正常运作的情况下，接入点会出现三个ip:port连起来，当出现不足三个时候，说明其中一台机器不正常工作（没出现在接入点的机器），请尽快联系管理人员查看不正常工作的节点，尽快恢复。 实例是否支持跨VPC访问？ 实例支持跨VPC访问，可以通过创建VPC对等连接，将两个VPC的网络打通，实现跨VPC访问实例。 如何通过代理访问Kafka实例 暂不支持通过代理访问Kafka实例。 原因：客户端通过bootstrap.servers随机访问服务器获取元数据，通过元数据里的IP地址进行后续的消息收发。配置代理后，第一步正常，但在第二步时，客户端仍然通过元数据中的IP地址进行访问，导致访问不通。因此，必须保证网络全连通。 生产者会建立多少个连接到Broker？ 每个生产者通常会建立2个到Broker的TCP连接，一个TCP连接用于更新元数据，一个TCP连接用于发送消息。 VPC实例和公网/VPC实例的区别是什么？ VPC实例：仅提供VPC接入点，只能通过VPC访问。 公网/VPC实例：提供公网接入点和VPC接入点，可以通过公网访问，也可以通过VPC访问。 Kafka实例是否支持公网访问？ Kafka实例支持公网访问。使用公网访问Kafka实例的具体操作，请参考设置公网ip。

指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 异常（exception，RocketMqConsumer调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，RocketMqConsumer调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，RocketMqConsumer调用的异常信息统计。） count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常（exception，RocketMqConsumer调用的异常信息统计。） message 异常消息 该异常产生的异常消息 STRING LAST 异常（exception，RocketMqConsumer调用的异常信息统计。） stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） group consumerGroup 消费者组 ENUM LAST 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） pid pid pid STRING LAST 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） currentConsumeRequestQueueSize 当前消费请求队列长度 当前消费请求队列长度 INT AVG 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） maxConsumeRequestQueueSize 最大消费请求队列长度 最大消费请求队列长度 INT MAX 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） currentConsumingThreadCount 当前消费线程数 当前消费线程数 INT AVG 消费池监控（consumeServicePool ，消费池监控采集器。） maxConsumingPoolSize 最大消费线程数 最大消费线程数 INT MAX MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） consumeListener MessageListener 注册的MessageListener，为消费消息的回调函数 ENUM LAST MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount 消费消息数 消费消息数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） reconsumeTimes 消息重投次数 消息重投次数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的消费消息数量 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM MessageListener监控（consumeListener，以MessageListener为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） group 消费者组 消费者组 ENUM LAST clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） pid pid pid STRING LAST clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount 消费消息数 消费消息数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） reconsumeTimes 消息重投次数 消息重投次数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的消费消息数量 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdConsume，以clientId为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） group 消费者组 消费者组 ENUM LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） pid pid pid STRING LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） topic 主题 消息消费的主题 ENUM LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount 消费消息数 消费消息数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） reconsumeTimes 消息重投次数 消息重投次数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的消费消息数量 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM topic监控（topicConsume，以topic为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） group 消费者组 消费者组 ENUM LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） queue 消息队列 消息队列标识 ENUM LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） pid pid pid STRING LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） concurrentMax 最大并发 消费消息最大并发 INT MAX queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） errorCount 错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount 消费消息数 消费消息数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） reconsumeTimes 消息重投次数 消息重投次数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） lastError 错误信息 消费消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） maxTime 最大响应时间 消费消息的最大响应时间 INT MAX queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的拉取消息数量 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） totalTime 总响应时间 拉取消息的总响应时间 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM queue监控（queueConsume，以queue为维度统计消息消费详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） group 消费者组 消费者组 ENUM LAST clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） pid pid pid STRING LAST clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） concurrentMax 最大并发 拉取消息最大并发 INT MAX clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） errorCount 错误次数 拉取消息的错误次数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） invokeCount invokeCount Pull调用次数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） pulledMsgCount 拉取消息数 拉取消息数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） pulledBytes 拉取字节数 拉取字节数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） lastError 错误信息 拉取消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） maxTime 最大响应时间 拉取消息的最大响应时间 INT MAX clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的拉取消息数量 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） totalTime 总响应时间 拉取消息的总响应时间 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPull，以clientId为维度统计消息拉取详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） group 消费者组 消费者组 ENUM LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） topic 主题 消息拉取的主题 ENUM LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） pid pid pid STRING LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） concurrentMax 最大并发 拉取消息最大并发 INT MAX topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） errorCount 错误次数 拉取消息的错误次数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） invokeCount invokeCount Pull调用次数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） pulledMsgCount 拉取消息数 拉取消息数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） pulledBytes 拉取字节数 拉取字节数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） lastError 错误信息 拉取消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） maxTime 最大响应时间 拉取消息的最大响应时间 INT MAX topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的拉取消息数量 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） totalTime 总响应时间 拉取消息的总响应时间 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM topic监控（topicPull,以topic为维度统计消息拉取详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） group 消费者组 消费者组 ENUM LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） queue 消息队列 消息队列标识 ENUM LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） pid pid pid STRING LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） concurrentMax 最大并发 拉取消息最大并发 INT MAX queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） errorCount 错误次数 拉取消息的错误次数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） invokeCount invokeCount Pull调用次数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） pulledMsgCount 拉取消息数 拉取消息数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） pulledBytes 拉取字节数 拉取字节数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） lastError 错误信息 拉取消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） maxTime 最大响应时间 拉取消息的最大响应时间 INT MAX queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的拉取消息数量 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） totalTime 总响应时间 拉取消息的总响应时间 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM queue监控（queuePull，以queue为维度统计消息拉取详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） consumeErrorCount 消费错误次数 消费消息的错误次数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） consumeInvokeCount consumeInvokeCount Consume调用次数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount consumedMsgCount 消费消息数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） consumeTotalTime 消费总响应时间 消费消息的总响应时间 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） reconsumeTimes 消息重投次数 消息重投次数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） pullErrorCount 拉取错误次数 拉取消息的错误次数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） pullInvokeCount pullInvokeCount Pull调用次数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） pulledMsgCount pulledMsgCount 拉取消息数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） pulledBytes 拉取字节数 拉取字节数 INT SUM total监控（total以客户端为维度统计消息消费详情。） pullTotalTime 拉取总响应时间 拉取消息的总响应时间 INT SUM

sectionaf1f4cd067bf253e)。 Kafka实例的SSL证书有效期多长？ Kafka实例开启SASL时，需进行单向认证，证书有效期足够长（超过15年），客户端不需要关注证书过期风险。 如何将Kafka实例中的数据同步到另一个Kafka实例中？ Kafka实例之间没有好的实时同步方案，如果需要做实例迁移，可以同时向两个实例生产消息，源实例中的消息可继续消费，待源实例的消息数据全部被消费完或老化后，业务可迁移到新的Kafka实例。 Kafka实例的SASLSSL开关如何修改？ Kafka SASLSSL开关不支持购买实例后修改，在购买时，请慎重选择，如果购买后需要修改，需要重新购买实例。 开启IPv6的实例不支持动态修改SASLSSL开关。 SASL认证机制如何修改？ 实例创建后，不支持修改SASL认证机制。如果需要修改，请重新购买实例。 修改企业项目，是否会导致Kafka重启？ 修改企业项目不会导致Kafka重启。 Kafka服务和ZK是部署在相同的虚拟机中，还是分开部署？ Kafka服务和ZK部署在相同的虚拟机中。 Kafka包周期实例不支持删除吗？ 可以删除。登录Kafka控制台，在包周期实例所在行，单击“更多 > 退订”，完成实例的删除。 Kafka支持哪些加密套件？ 由于安全问题，支持的加密套件为TLSECDHEECDSAWITHAES128CBCSHA256，TLSECDHERSAWITHAES128CBCSHA256和TLSECDHERSAWITHAES128GCMSHA256。 购买实例时选择的单AZ，怎样可以扩展为多AZ？ 已购买的实例无法扩展AZ，请重新购买多AZ的实例。

本章节会介绍如何设置数据库监控告警规则。 操作场景 通过在云监控中设置告警规则，用户可自定义关系型数据库的监控目标与通知策略，及时了解关系型数据库运行状况，从而起到预警作用。 设置关系型数据库的告警规则包括设置告警规则名称、服务、维度、监控对象、监控指标、告警阈值、监控周期和是否发送通知等参数。 设置告警规则 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 步骤 3 在“服务列表”中选择“管理与部署 > 云监控服务”，进入云监控服务信息页面。 步骤 4 选择“告警 > 告警规则”。 步骤 5 单击“创建告警规则”。 步骤 6 在“创建告警规则”界面，根据界面提示配置参数。 表 告警规则信息 参数 参数说明 名称 系统会随机产生一个名称，用户也可以进行修改。 描述 告警规则描述。 告警类型 选择指标。 资源类型 选择关系型数据库。 维度 选择MySQL实例。 监控范围 资源分组：该分组下任何资源满足告警策略时，都会触发告警通知。 指定资源：在“监控对象”单击“选择指定资源”进行指定资源的选择。 触发规则 关联模板：所关联模板内容修改后，该告警规则中所包含策略也会跟随修改。 建议选择导入已有模板，模板中已经包含CPU使用率、内存使用率、磁盘利用率三个常用告警指标。 自定义创建：自行配置告警策略。 模板 触发规则选择关联模板时，需要选择模板。 您可以选择系统预置的默认告警模板，或者选择自定义模板。 表 告警通知 参数 参数说明 发送通知 配置是否发送邮件、短信、HTTP和HTTPS通知用户。 通知方式 根据需要可选择通知组或主题订阅两种方式。 通知组 需要发送告警通知的通知组。 通知对象 选择主题订阅时设置需要发送告警通知的对象，可选择云账号联系人或主题名称。 云账号联系人为注册时的手机和邮箱。 主题是消息发布或客户端订阅通知的特定事件类型。 生效时间 该告警仅在生效时间段发送通知消息，非生效时段则在隔日生效时段发送通知消息。 如生效时间为08:0020:00，则该告警规则仅在08:0020:00发送通知消息。 触发条件 可以选择“出现告警”、“恢复正常”两种状态，作为触发告警通知的条件。 归属企业项目 告警规则所属的企业项目。只有拥有该企业项目权限的用户才可以查看和管理该告警规则。 步骤 7 单击“立即创建”，告警规则创建完成。 结束

本章介绍分布式缓存服务Redis版的典型应用场景。 Redis应用场景 很多大型电商网站、视频直播和游戏应用等，存在 大规模数据访问 ，对 数据查询效率要求高 ，且 数据结构简单 ， 不涉及太多关联查询 。这种场景使用Redis，在速度上对传统磁盘数据库有很大优势，能够有效减少数据库磁盘IO，提高数据查询效率，减轻管理维护工作量，降低数据库存储成本。Redis对传统磁盘数据库是一个重要的补充，成为了互联网应用，尤其是支持高并发访问的互联网应用必不可少的基础服务之一。 以下举几个典型样例： 1. （电商网站）秒杀抢购 电商网站的商品类目、推荐系统以及秒杀抢购活动，适宜使用Redis缓存数据库。 例如秒杀抢购活动，并发高，对于传统关系型数据库来说访问压力大，需要较高的硬件配置（如磁盘IO）支撑。Redis数据库，单节点QPS支撑能达到10万，轻松应对秒杀并发。实现秒杀和数据加锁的命令简单，使用SET、GET、DEL、RPUSH等命令即可。 2. （视频直播）消息弹幕 直播间的在线用户列表，礼物排行榜，弹幕消息等信息，都适合使用Redis中的SortedSet结构进行存储。 例如弹幕消息，可使用ZREVRANGEBYSCORE排序返回，在Redis5.0中，新增了zpopmax，zpopmin命令，更加方便消息处理。 3. （游戏应用）游戏排行榜 在线游戏一般涉及排行榜实时展现，比如列出当前得分最高的10个用户。使用Redis的有序集合存储用户排行榜非常合适，有序集合使用非常简单，提供多达20个操作集合的命令。 4. （社交APP）返回最新评论/回复 在web类应用中，常有“最新评论”之类的查询，如果使用关系型数据库，往往涉及到按评论时间逆排序，随着评论越来越多，排序效率越来越低，且并发频繁。 使用Redis的List（链表），例如存储最新1000条评论，当请求的评论数在这个范围，就不需要访问磁盘数据库，直接从缓存中返回，减少数据库压力的同时，提升APP的响应速度。

本章节主要介绍消息类问题的解决方法。 RabbitMQ实例支持延时消息队列么？ RabbitMQ可以通过设置消息的有效期和死信队列来实现延迟消息。同时，也提供安装插件实现延迟消息。当前RabbitMQ支持的插件：rabbitmqamqp10、rabbitmqdelayedmessageexchange、rabbitmqfederation、rabbitmqsharding、rabbitmqshovel、rabbitmqtracing、rabbitmqmqtt、rabbitmqwebmqtt、rabbitmqstomp、rabbitmqwebstomp和rabbitmqconsistenthashexchange。 消息的最长保留时间是多久？ 一般情况下消息如果未被消费会一直保留，只有被消费后，才会被删除。但是如果设置了过期时间（TTL），则以TTL时间为准。 消息创建时间在哪设置？ 消息创建时间是由生产客户端在生产消息时设置的。 RabbitMQ生产消息的最大长度是多少？ 单条消息的最大长度为50MB，请勿发送大于此长度的消息，否则会导致生产失败。

本文主要介绍RocketMqProducer监控 介绍APM采集的RocketMqProducer监控指标的类别、名称、含义等信息。 表 RocketMqProducer监控指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 ::::::: 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） message 异常消息 该异常产生的异常消息 STRING LAST 异常（exception，RabbitMqProducer调用的异常信息统计。） stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） group 生产者组 生产者组 ENUM LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） pid pid pid STRING LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM clientId监控（clientIdPublish，以clientId为维度统计消息推送详情） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） group 生产者组 生产者组 ENUM LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） topic 主题 消息推送的主题 ENUM LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） pid pid pid STRING LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM topic监控（topicPublish，以以topic为维度统计消息推送详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） group 生产者组 生产者组 ENUM LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） queue 消息队列 消息队列标识 ENUM LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） pid pid pid STRING LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM queue监控（queuePublish，以queue为维度统计消息推送详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） group 生产者组 生产者组 ENUM LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） broker broker broker地址 ENUM LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） pid pid pid STRING LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） concurrentMax 最大并发 推送消息最大并发 INT MAX broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） lastError 错误信息 推送消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） maxTime 最大响应时间 推送消息的最大响应时间 INT MAX broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送消息数量 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM broker监控（brokerPublish，以broker为维度统计消息推送详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） clientId clientId 客户端实例标识 ENUM LAST 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） group 生产者组 生产者组 ENUM LAST 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） pid pid pid STRING LAST 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） concurrentMax 最大并发 推送事务消息最大并发 INT MAX 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） errorCount 错误次数 推送事务消息的错误次数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） invokeCount invokeCount 推送事务消息调用次数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） lastError 错误信息 推送事务消息发生错误产生的错误信息 STRING LAST 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） maxTime 最大响应时间 推送事务消息的最大响应时间 INT MAX 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） runningCount 正在执行数 采集时间点正在执行的推送事务消息数量 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） totalTime 总响应时间 推送事务消息的总响应时间 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） range3 100200ms 响应时间在100200ms范围请求数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） range4 2001000ms 响应时间在2001000ms范围请求数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM 事务监控（transactionPublish，以client为维度统计事务消息推送详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情） errorCount 错误次数 推送消息的错误次数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息推送详情） totalTime 总响应时间 推送消息的总响应时间 INT SUM

创建泳道组 1. 登录微服务治理控制台。 2. 在左侧导航栏选择全链路灰度，点击创建泳道组。 3. 在创建泳道组也页面，设置泳道组相关参数，然后单击确定。 创建泳道 1. 找到目标泳道组页面，点击创建第一个分流泳道。 2. 设置泳道名称，选择目标应用所属标签，创建泳道。 设置泳道组路由规则 设置路由规则，通过前端访问传过来不同的Header，在自建网关通过header判断将流量路由到指定的泳道。 开启消息灰度 1. 进入微服务治理中心控制台，点击应用治理。 2. 依次点击应用卡片appa、appb和appc。 3. 选择流量治理>消息灰度。 4. 点击编辑，分别打开appa、appb和appc的消息灰度开关。 结果验证 通过自建网关访问appa>appb>appc。 不携带Header参数taggray请求appa接口/a/mqGray，发现appc获得消息消费。 携带Header参数taggray请求appa接口/a/mqGray，发现appcgray获得消息消费。

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的入门指引。 本文将为您介绍分布式消息服务RabbitMQ入门的基本流程，主要包括控制台创建RabbitMQ实例、使用弹性云主机连接实例的操作，帮助您快速上手RabbitMQ。 操作流程 图1 RabbitMQ使用流程 环境准备 RabbitMQ实例运行于虚拟私有云中，在创建实例前需要确保有可用的虚拟私有云。 创建RabbitMQ实例 在创建实例时，您可以选择是否开启SSL访问，开启后，数据加密传输，安全性更高。同时，SSL开关只能在创建实例时设置，实例创建成功后，不支持修改。 连接实例 客户端连接实例，根据实例是否开启SSL开关，存在以下两种场景：不使用SSL证书连接和使用SSL证书连接。 配置必须的监控告警 配置RabbitMQ实例监控告警策略，监控实际业务运行状态。 说明 关于RabbitMQ的相关概念，请参考

本章节介绍应用高可用的产品定义。 产品定义 应用高可用服务 是为应用提供高可用解决方案的产品，包含应用容灾多活 和故障演练服务 ，提供应用流量调度、数据同步、演练容灾一站式管理，助力企业云上业务实现多活高可用建设。 产品优势 多种容灾架构：丰富的容灾架构，满足应用级、业务级多场景容灾。 一站接入管控：应用分层管理，接入层、服务层、数据层等统一纳管调度。 快速恢复预期：确定的流程编排，一键容灾切换，分钟级业务恢复能力。 高效运维监控：组件协同管理，全链路监控告警，容灾运维简单高效。 产品特性 引导接入：可视化引导用户进行应用改造、配置和流程编排，降低用户学习和实施成本。 资源管理：应用核心链路节点资源集成纳管，具备网关、服务、消息、数据等多层组件全栈管理能力。 流量调度：识别应用流量，支持按比例与精准路由规则，控制后端应用流量分配，实现流量分发多活。 数据保护：支持应用核心数据多集群冗余，通过SDK植入管控，实现请求封闭、消息过滤、数据禁写等一致性保护策略。 故障切换：多活应用分层协同切流，保障业务分钟级别恢复。 容灾演练：多活流量灰度验证，确保容灾操作可执行，恢复效果可预期。

本章节介绍了如何连接已开启SSL的分布式消息服务RocketMQ实例。 实例开启SSL时，数据使用加密传输，安全性更高。本文主要介绍在命令行模式下使用SSL连接RocketMQ实例的操作，其中包含VPC内和公网环境下两种连接场景。 在使用SSL连接的场景下，通过VPC内访问和通过公网环境访问，仅涉及连接IP和端口不一致，其他操作步骤是一样的，VPC内访问的连接端口为8100，公网环境下访问的连接端口为8200。 文中仅介绍公网环境下的连接示例，在VPC内连接时，替换为相应的连接地址即可。 前提条件 已创建RocketMQ实例，并记录实例详情中的“元数据连接地址”（VPC内访问）/“元数据公网连接地址”（公网访问）。 已配置安全组。 已创建Topic。 已创建弹性云服务器，并且弹性云服务器的VPC、子网、安全组与RocketMQ实例的VPC、子网、安全组保持一致。 已安装Java Development Kit 1.8.111或以上版本，并完成环境变量配置。 命令行模式连接实例 1. 下载“rocketmqtutorial”示例软件包。 wget 2. 解压“rocketmqtutorial”。 unzip rocketmqtutorial.zip 3. 进入“rocketmqtutorial/bin”目录。 cd rocketmqtutorial/bin 4. 运行生产普通消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" 使用Ctrl+C命令退出。 5. 运行消费普通消息示例。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest 如需停止消费使用Ctrl+C命令退出。 6. 运行生产带消息轨迹的消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" m true 使用Ctrl+C命令退出。 7. 运行消费消息示例，并发送消息轨迹。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest m true 使用Ctrl+C命令退出。

本章节介绍了如何连接未开启SSL的分布式消息服务RocketMQ实例。 实例开启SSL时，数据使用加密传输，安全性更高。本文主要介绍在命令行模式下使用SSL连接RocketMQ实例的操作，其中包含VPC内和公网环境下两种连接场景。 在使用SSL连接的场景下，通过VPC内访问和通过公网环境访问，仅涉及连接IP和端口不一致，其他操作步骤是一样的，VPC内访问的连接端口为8100，公网环境下访问的连接端口为8200。 文中仅介绍公网环境下的连接示例，在VPC内连接时，替换为相应的连接地址即可。 前提条件 已创建RocketMQ实例，并记录实例详情中的“元数据连接地址”（VPC内访问）/“元数据公网连接地址”（公网访问）。 已配置安全组。 已创建Topic。 已创建弹性云服务器，并且弹性云服务器的VPC、子网、安全组与RocketMQ实例的VPC、子网、安全组保持一致。 已安装Java Development Kit 1.8.111或以上版本，并完成环境变量配置。 命令行模式连接实例 1. 下载“rocketmqtutorial.zip”示例软件包。 wget 2. 解压“rocketmqtutorial”。 unzip rocketmqtutorial.zip 3. 进入“rocketmqtutorial/bin”目录。 cd rocketmqtutorial/bin 4. 运行生产普通消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" 使用Ctrl+C命令退出。 5. 运行消费普通消息示例。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest 如需停止消费使用Ctrl+C命令退出。 6. 运行生产带消息轨迹的消息示例。 sh mqadmin sendMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} p "hello rocketmq" m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin sendMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest p "hello rocketmq" m true 使用Ctrl+C命令退出。 7. 运行消费消息示例，并发送消息轨迹。 sh mqadmin consumeMessage n "{连接地址}" t {Topic名称} m true 参数说明如下： 连接地址：表示RocketMQ实例的元数据连接地址（VPC内访问）/元数据公网连接地址（公网访问）。 Topic名称：RocketMQ实例下创建的Topic名称。 示例如下，其中“100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200”为RocketMQ实例的元数据公网连接地址，“topictest”为Topic名称。 sh mqadmin consumeMessage n "100.xxx.xxx.89:8200;100.xxx.xxx.144:8200" t topictest m true 使用Ctrl+C命令退出。

本节介绍Kafka 发送给Topic的消息在分区中分布不均衡原因 问题现象 发送消息到某个Topic后，该Topic下部分分区消息比较多，部分分区消息少，甚至没有。 可能原因 发送消息时指定了分区，导致未指定的分区没有消息。 发送消息时指定了消息Key，按照对应的Key发送消息至对应的分区，导致分区消息不均衡。 通过代码重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，导致分区消息不均衡。

运行结果 上面的示例代码中，消费者线程会循环调用 poll()方法来拉取消息，并对拉取到的消息进行处理。在处理消息时，示例代码只是简单地打印了消息的值。 因此，示例代码的响应结果将是每个消费者线程在拉取到消息时打印出消息的值。具体的响应结果将取决于你所消费的Kafka主题中的消息内容。 例如，假设你的Kafka主题中有以下两条消息： 1. Key: null, Value: "Hello, Kafka!" 2. Key: null, Value: "How are you?" 当消费者线程拉取到这两条消息时，它们将会打印如下的响应结果： Received message: Hello, Kafka! Received message: How are you? 请注意，示例代码中的打印语句只是简单地将消息值输出到控制台。在实际应用中，你可以根据需要对消息进行进一步的处理，比如将消息存储到数据库、执行业务逻辑等操作。

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。 可能原因1： Topic的每个分区都是由多个大小相同的segment文件组成，每个segment文件的大小为500MB，当segment文件存储的消息大小到达500MB后，才会新建下一个segment文件。Kafka删除消息是删除segment文件，而不是删除一条消息。Kafka要求至少保留一个segment文件用来存储消息，如果正在使用的segment文件中包含超过老化时间的消息，由于此时segment文件不会被删除，所以超过老化时间的消息也不会被删除。 处理方法： 等待segment文件被使用完，或者删除超过老化时间的消息所在的Topic。 可能原因2： Topic中存在一条create time为未来时间的消息（例如当前时间为1月1日，create time设置成了2月1日），此消息在72小时后，并不会被老化，导致在此消息后创建的其他消息都不会被老化。 处理方法： 删除create time为未来时间的消息所在的Topic。 Kafka实例是否支持延迟消息？ 不支持延迟消息。 如何查看堆积消息数？ 通过以下任意一种方法，查看堆积消息数。 在Kafka控制台的“消费组管理”页面，单击待查看堆积消息的消费组名称，进入消费组详情页。在“消费进度”页签，查看消费组中每个Topic的总堆积数。具体步骤，请参考查询消费组信息。 在Kafka控制台的“监控”页面的“消费组”页签中，“消费组”选择待查看堆积消息数的消费组名称，“队列”选择“全部队列”，“消费组可消费消息数”表示此消费组中所有Topic的堆积消息数之和。查看监控数据的具体步骤，请参考查看监控数据。 在云监控页面的“消费组”页签中，“消费组”选择待查看堆积消息数的消费组名称，“队列”选择“全部队列”，“消费组可消费消息数”表示此消费组中所有Topic的堆积消息数之和。查看监控数据的具体步骤，请参考查看监控数据。 在Kafka客户端，在“/{命令行工具所在目录}/kafka{version}/bin/”目录下，通过 kafkaconsumergroups.sh bootstrapserver {kafka连接地址} describe group {消费组} 命令查看消费组中每个Topic的堆积消息数。“LAG”表示每个Topic的总堆积数。 图 查看每个Topic的总堆积数 说明 如果Kafka实例开启SASL认证，则以上命令还需要增加SASL认证的“consumer.properties”配置文件参数： commandconfig {SASL认证的consumer.properties配置文件} ，“consumer.properties”配置文件参考开启SASL认证的Kafka命令行连接说明。

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。

本文主要介绍如何连接分布式消息服务RabbitMQ的管理地址。 在浏览器中输入RabbitMQ管理地址，访问开源RabbitMQ的集群管理工具。 操作步骤 一、获取实例管理地址。 1. 登录管理控制台。 2. 在管理控制台右上角单击，选择区域。 说明 此处请选择与您的应用服务相同的区域。 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 > RabbitMQ专享版”，进入分布式消息服务RabbitMQ专享版页面。 4. 单击实例名称，进入实例详情页面，获取Web界面UI地址和用户名。 图1 获取实例Web界面UI地址（未开启公网访问） 图2 获取实例Web界面UI地址（开启公网访问） 说明 用户名和密码为创建RabbitMQ实例时自定义的内容。 二、确认实例安全组规则是否配置正确。 1. 在实例详情页面的“基本信息 > 网络”，单击安全组名称，跳转到安全组页面。 2. 选择“入方向规则”，查看安全组入方向规则。 实例未开启SSL开关 如果是VPC内访问，实例安全组入方向规则，需要允许端口5672的访问。 如果是公网访问，需要允许端口15672的访问。 实例已开启SSL开关 如果是VPC内访问，实例安全组入方向规则，需要允许端口5671的访问。 如果是公网访问，需要运行端口15671的访问。 三、在浏览器中打开Web界面UI地址，进入Web登录页面。 说明 如果RabbitMQ实例开启了公网访问，可直接在公网环境下的浏览器访问Web页面。 如果RabbitMQ实例未开启公网访问，您需要购买一台与RabbitMQ实例网络相通的Windows弹性云主机，然后登录弹性云主机访问Web页面。 购买弹性云主机操作，请参考 图3 登录实例Web页面 四、单击“Login”，登录完成。

介绍分布式消息服务Kafka主题列表功能操作内容。 场景描述 Kafka主题列表是Kafka消息队列中的一个重要概念，用于列出所有可用的主题。以下是一些Kafka主题列表的应用场景的描述： 监控和管理：通过查看Kafka主题列表，管理员可以了解当前系统中存在的所有主题。他们可以监控主题的状态、分区数量和副本分布，并进行必要的管理操作，如创建、删除和修改主题。 数据消费者选择：Kafka主题列表可以帮助数据消费者选择他们感兴趣的主题。消费者可以浏览主题列表，找到包含他们需要的数据的主题，并订阅这些主题以接收数据。 数据集成和数据流转：Kafka主题列表可以帮助数据集成和数据流转的过程。数据源可以查看主题列表，确定将数据写入哪些主题。而数据接收方可以查看主题列表，选择他们需要的主题来消费数据。 监控数据流：通过查看Kafka主题列表，监控系统可以了解当前系统中的所有数据流。监控系统可以根据主题列表中的信息，监控每个主题的数据流量、延迟和健康状况，并进行实时的监控和报警。 系统调试和故障排查：Kafka主题列表可以帮助开发人员进行系统调试和故障排查。他们可以查看主题列表，确定消息是否正确地写入和消费，并检查主题的状态和分区情况，以解决潜在的问题。 总之，Kafka主题列表提供了对Kafka消息队列中所有主题的全局视图，帮助管理员、数据消费者和开发人员进行监控、管理和调试。 操作步骤 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“Topic管理”后即可查看所有Topic的信息。 （5）右上角输入Topic名称，可查询对应Topic。

多活容灾是否只要做好入口流量分发和底层数据同步？ 否。入口流量分发和底层数据同步是实现多活能力的重要步骤，但并不能完全保证系统具备多活能力。 要具备完整的多活能力，首先做好架构规划与演进，其次要有配套的管控能力，包括集中管理、流量控制、数据同步、数据保护等。 如何保障业务在多活场景下的数据一致性？ 默认使用异步复制和最终一致性模型，通过流量纠错和禁写保护避免脏写，有更高要求建议使用分布式数据库。 微服务是如何实现跨集群发现的？ 微服务通过注册中心数据同步来实现跨集群服务发现，服务调用时根据路由规则计算路由命中来选择跨单元或跨站点调用。 微服务在多活场景该如何处理？ 尽可能单元内自封闭，若无法自封闭，可配置HTTP/DUBBO的解析规则对微服务进行打标，流量通过路由规则计算后实现跨单元调用。 消息在多活场景该如何处理？ 生产侧在消息的header或body打标，消费侧根据路由规则进行过滤或接管，消息在站点间同步，避免数据丢失。 缓存在多活场景该如何处理？ 应用读写本地缓存集群，缓存本身不建议同步，本地数据中心的缓存不包含其他中心的数据，当流量切换到新中心时可通过数据库重建缓存。 任务调度在多活场景该如何处理？ 您可以考虑以下两个方案： 数据双活：2个站点均开启定时任务，捞取全量数据，过滤掉非本单元的数据后再执行。 应用双活：2个站点均开启定时任务，通过配置中心开关控制任务执行的主、备站点角色，由主站点执行全量定时任务。

介绍分布式消息服务Kafka删除消费组功能操作内容。 场景描述 Kafka删除消费组的场景包括： 消费组不再使用：当一个消费组不再需要使用时，可以选择删除该消费组。这可能是因为业务需求变化，或者消费组已经完成了其任务。删除消费组可以释放资源，并减少管理和维护的工作量。 重置消费者偏移量：在某些情况下，可能需要重置消费者组的偏移量，以重新开始消费消息。例如，当需要重新处理之前的消息，或者需要从最早的消息开始消费时，可以删除消费组并创建一个新的消费组来实现偏移量的重置。 清理过期的消费组：如果消费组长时间未被使用或者没有活跃的消费者，可以选择删除这些过期的消费组。这有助于减少资源占用和管理的复杂性，同时也可以提高整体性能和效率。 需要注意的是，在删除消费组之前，要确保没有任何正在运行的消费者实例与该消费组相关联。否则，删除消费组可能会导致数据丢失或其他问题。在删除消费组之前，建议先停止相关的消费者实例，并确保所有的消费者都已经退出消费组。 操作步骤 删除消费组 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“消费组管理”后进入消费组管理页面。 （5）在目标消费组所在行，单击“更多 ”“删除”。 批量删除消费组 （1）登录管理控制台。 （2）进入Kafka管理控制台。 （3）在实例列表页在操作列，目标实例行点击“管理”。 （4）点击“消费组管理”后进入消费组管理页面。 （5）在目标消费组所在行，勾选其左侧目标框。 （6）点击左上角“删除消费组”按钮，完成批量删除。

本文主要介绍查看消费者连接地址。 分布式消息服务Kafka支持通过以下两种方式查看消费者连接地址，您可以根据实际情况选择任意一种方式。 方法一：在管理控制台查看消费者连接地址 方法二：在Kafka Manager中查看消费者连接地址 说明 消费者处于连接Kafka实例时，才可以查看消费者连接地址。 Kafka Manager由于缓存原因，显示的消费者连接地址可能不是当前消费者连接地址，建议重启Kafka Manager解决。 方法一：在管理控制台查看消费者连接地址 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 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 在左侧导航栏选择“消费组管理”，进入消费组列表页面。 步骤 6 单击待查看消费者连接地址的消费组名称，进入消费组详情页。 步骤 7 在“消费者列表”页签，查看消费者连接地址。 图 消费者列表 方法二：在Kafka Manager中查看消费者连接地址 步骤 1 登录Kafka Manager。 步骤 2 单击“kafkacluster”，进入集群详情页。 步骤 3 在顶部导航栏单击“Consumers”，进入消费组列表页面。 图 导航栏 步骤 4 单击待查看消费者连接地址的消费组名称，进入消费组订阅的Topic列表页面。 图 消费组列表页面 步骤 5 单击待查看消费者连接地址的Topic名称，进入Topic详情页。 图 消费组订阅的Topic列表页面 步骤 6 在“Consumer Instance Owner”中，查看消费者连接地址。 图Topic详情页