本章节介绍Kafka Broker节点主机宕机故障演练。 背景介绍 高性能高可靠的分布式消息服务 Kafka 在复杂分布式环境中仍可能因 Broker 节点宕机引发数据丢失、集群可用性下降、请求延迟升高、副本同步滞后等严重问题，本演练可测试业务系统应对此类核心组件故障的响应能力、高可用切换机制及数据一致性保障效果。 基本原理 指定或随机一个Broker节点进行关机。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择分布式消息服务Kafka，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标分布式消息服务Kafka实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择分布式消息服务Kafka。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的分布式消息服务Kafka实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择Broker宕机动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 故障节点：可选择随机一个节点或者特定的节点。

介绍分布式消息服务Kafka续订操作内容。 场景描述 分布式消息服务Kafka为用户提供全面周到的服务，支持用户续订的需求。针对包周期消息实例服务，用户可在到期前进行服务周期延长操作，即续订操作。 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“更多”，点击“续订”。 （4）点击“续订”后，会打开新页面，选择续订时长，会计算出对应价格，点击“确定”，后可到我的订单中支付。

模块 参数 参数说明 配置示例 备注 配置订阅渠道 网络通道 公网/vpc内网 公网 配置订阅渠道 订阅类型 公网：分布式消息服务/remotewriteAPI/API vpc内网:分布式消息服务 分布式消息服务 配置订阅渠道 类型 对应订阅类型下选择支持的类型 分布式消息服务Kafka 配置订阅渠道 地址 填写分布式消息服务/remotewriteAPI/API目标地址 配置订阅渠道 实例选择 下拉选择所创建的kafka实例（前提：“网络通道”选择“vpc内网”） 配置订阅渠道 用户名 目标地址用户名信息 test 配置订阅渠道 密码 目标地址用户名对应密码信息 配置订阅渠道 TOPIC 目标地址主题（TOPIC） 配置订阅渠道 kafka版本 选择目标客户端kafka版本，2.0.0/2.1.0 2.1.0 2.0.0及以下版本，请选择2.0.0 2.0.0以上版本，请选择2.1.0 基本信息 名称 填写订阅渠道名称 test 基本信息 描述 填写订阅渠道描述信息

模块 参数 参数说明 配置示例 备注 配置订阅渠道 网络通道 公网/vpc内网 公网 配置订阅渠道 订阅类型 公网：分布式消息服务/remotewriteAPI/API vpc内网:分布式消息服务 分布式消息服务 配置订阅渠道 类型 对应订阅类型下选择支持的类型 分布式消息服务Kafka 配置订阅渠道 地址 填写分布式消息服务/remotewriteAPI/API目标地址 配置订阅渠道 实例选择 下拉选择所创建的kafka实例（前提：“网络通道”选择“vpc内网”） 配置订阅渠道 用户名 目标地址用户名信息 test 配置订阅渠道 密码 目标地址用户名对应密码信息 配置订阅渠道 TOPIC 目标地址主题（TOPIC） 配置订阅渠道 kafka版本 选择目标客户端kafka版本，2.0.0/2.1.0 2.1.0 2.0.0及以下版本，请选择2.0.0 2.0.0以上版本，请选择2.1.0 基本信息 名称 填写订阅渠道名称 test 基本信息 描述 填写订阅渠道描述信息

分布式消息服务Kafka在某些功能做了约束和限制，如下表： 限制项 约束和限制 描述 Kafka Zookeeper 不对外暴露 Kafka实例的Zookeeper目前仅处于自用，不对外提供服务，为Kafka内部使用。 版本 当前服务端版本为1.1.0和2.3.0 兼容0.10以上的客户端版本，推荐使用和服务端一致的版本。 消息大小 生产消息的最大长度为10M 消息长度不要超过10M，否则生产失败。 登录Kafka节点所在机器 不能登录 无 限制Kafka Topic总分区数 限制 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。 是否支持自动创建Topic 支持 在创建实例时候，您可以选择是否开启。 当您选择开启，表示生产或消费一个未创建的Topic时，会自动创建一个包含3个分区和3个副本的Topic。 是否需要创建消费组、消费者、生产者 不需要 不需要单独创建消费组、生产者和消费者，在使用时自动生成，实例创建后，直接使用即可 减少分区数 不支持 按照开源Kafka现有逻辑，不支持减少分区数。

本章节介绍Kafka Broker节点磁盘IO高负载故障演练。 背景介绍 分布式消息服务 Kafka 集群的性能与稳定性高度依赖底层磁盘 IO 能力，高并发写入、集群数据复制、海量消息存储检索及磁盘故障恢复等场景易导致 Broker 节点磁盘 IO 触达瓶颈，引发消息持久化延迟等问题，本演练可测试业务系统的响应与恢复能力。 基本原理 指定或随机一个Broker节点先通过dd命令将数据写入文件中，然后再通过循环读写文件占用磁盘带宽。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择分布式消息服务Kafka，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标分布式消息服务Kafka实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择分布式消息服务Kafka。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的分布式消息服务Kafka实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择Broker 磁盘IO高负载动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 读负载：开启读压力模式，创建一个临时文件并对其进行持续的读取操作。 写负载：开启写压力模式，持续向一个临时文件写入数据。 块大小：控制单次读写操作的数据块大小，单位为MB。增大此值可以提升单次操作的 IO 压力。通常保持默认值即可。

本章节介绍Kafka Broker分区Leader不可用故障演练。 背景介绍 分布式消息服务 Kafka 集群中，分区 Leader 节点宕机、网络分区或资源过载等因素均可能造成分区 Leader 不可用，进而引发对应分区服务中断、客户端请求失败、Leader 重选举导致延迟升高及副本同步紊乱等问题，本演练可帮助验证集群高可用选举机制的有效性、监控告警的及时性，以及业务系统应对此类故障的容错能力与恢复效率。 基本原理 指定一个或多个分区Leader，通过调用Kafka模拟Leader故障OpenAPI，触发Leader重新选举。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择分布式消息服务Kafka，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标分布式消息服务Kafka实例，单击确定。 2、编排演练任务 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 演练管理 页面，单击新建演练。 2. 在基本信息 页面，按提示填写演练名称和描述，然后单击下一步。 3. 在演练对象配置页面： 配置动作组 ：为动作组 命名，资源类型选择分布式消息服务Kafka。 添加实例 ：单击添加实例 ，勾选上一步中添加的分布式消息服务Kafka实例。 添加故障动作 ：单击立即添加 ，在列表中选择分区Leader不可用动作。 4. 在弹出的参数配置框中，配置所需参数，然后单击确定。 持续时间：故障动作持续时间。 主题分区：指定需要模拟分区Leader不可用的目标对象。

本文主要介绍重启实例。 操作场景 分布式消息服务Kafka管理控制台支持重启运行中的Kafka实例，且可实现批量重启Kafka实例。 说明 在Kafka实例重启过程中，客户端的生产与消费消息等请求会被拒绝。 前提条件 只有当Kafka实例处于“运行中”或“故障”状态，才能执行重启操作。 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，重启Kafka实例。 勾选Kafka实例名称左侧的方框，可选一个或多个，单击信息栏左上侧的“重启”。 在待重启Kafka实例所在行，单击“重启”。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。单击右上角的“重启”。 步骤 5 在“重启实例”对话框中，单击“是”，完成重启Kafka实例。 重启Kafka实例大约需要3到15分钟。Kafka实例重启成功后，实例状态切换为“运行中”。 说明 重启Kafka实例只会重启实例进程，不会重启实例所在虚拟机。

分布式消息服务Kafka 当事件目标选择分布式消息服务Kafka时，事件目标的type值为kafka，eventTargets中的resourceKey字段中含义如下表所示。 resourceKey 是否必传 form value template instanceId 是 CONSTANT 分布式消息服务Kafka实例Id。 说明 实例Id可在分布式消息服务Kafka管理控制台实例详情页获取。 无 topic 是 CONSTANT Kafka主题。 无 value 是 CONSTANT ORIGINAL JSONPATH TEMPLATE 消息体。 如果form选择TEMPLATE，则在此处配置模板。详见事件内容转换。 key 是 CONSTANT EMPTY JSONPATH TEMPLATE 消息键值。 如果form选择TEMPLATE，则在此处配置模板。详见事件内容转换。 请求示例： plaintext { "eventBusName": "test", "eventRuleName": "test", "desc": "", "filterPattern": "{}", "eventTargets": [ { "type": "kafka", "eventTargetName": "1gQfuPljs9MJsWM1eHYch", "params": [ { "resourceKey": "instanceId", "value": "356b3496b87xxxxxxxxfe7deef7fe35", "form": "CONSTANT" }, { "resourceKey": "topic", "value": "test2", "form": "CONSTANT" }, { "resourceKey": "value", "value": "", "form": "ORIGINAL" }, { "resourceKey": "key", "value": "", "form": "EMPTY" } ] } ] } 分布式消息服务RocketMQ 当事件目标选择分布式消息服务RocketMQ时，事件目标的type值为rocketmq，eventTargets中的resourceKey字段中含义如下表所示。 resourceKey 是否必传 form value template instanceId 是 CONSTANT 分布式消息服务RocketMQ实例ID。 说明 实例Id可在分布式消息服务RocketMQ管理控制台实例详情页获取。 无 topic 是 CONSTANT RocketMQ主题。 无 body 是 CONSTANT ORIGINAL JSONPATH TEMPLATE 消息体。 如果form选择TEMPLATE，则在此处配置模板。详见事件内容转换。 keys 是 CONSTANT EMPTY JSONPATH TEMPLATE 消息索引。 如果form选择TEMPLATE，则在此处配置模板。详见事件内容转换。 properties 是 CONSTANT EMPTY JSONPATH TEMPLATE 消息自定义属性。 如果form选择TEMPLATE，则在此处配置模板。详见事件内容转换。 tags 是 CONSTANT EMPTY JSONPATH TEMPLATE 消息标签。 如果form选择TEMPLATE，则在此处配置模板。详见事件内容转换。 请求示例： plaintext { "eventBusName": "test", "eventRuleName": "test", "desc": "", "filterPattern": "{}", "eventTargets": [ { "type": "rocketmq", "eventTargetName": "lMVBoqi55L3Q6QaCKFWYA", "params": [ { "resourceKey": "instanceId", "value": "89ceb110331e4c968499744c2ccbdbcc", "form": "CONSTANT" }, { "resourceKey": "topic", "value": "TopicA", "form": "CONSTANT" }, { "resourceKey": "body", "value": "", "form": "ORIGINAL" }, { "resourceKey": "properties", "value": "", "form": "EMPTY" }, { "resourceKey": "keys", "value": "", "form": "EMPTY" }, { "resourceKey": "tags", "value": "", "form": "EMPTY" } ] } ] }

本节主要介绍分布式消息服务Kafka常用术语解释。 代理（Broker） kafka集群包含一个或多个消息处理服务器，该服务器成为Broker，提供数据刷盘等核心功能。可以横向扩展、在线扩容以提高集群性能。 主题（Topic） 每条发布到Kafka 集群的消息都有一个主题，这个主题被称为 Topic。通过 Topic 可以对消息进行分类。每个 Topic 可以由一个或多个分区（Partition）组成，存储于一个或多个Broker 上。 分区（partition） 消息分区是物理上的概念，一个Topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。 生产者（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的一个Topic发布消息。 消费者（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。 消费组（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。

本节介绍分布式消息服务Kafka实例常见问题 为什么可用区不能选择2个？ Kafka 通常选择三个可用区而不是两个的原因在于数据的容错性和高可用性。通过将副本分布在三个可用区中，Kafka 能够实现更高级别的容错性和可用性，即使一个可用区发生故障，系统仍然可以继续正常运行。这种三个可用区的配置是为了提供更强大的冗余和容错能力，确保 Kafka 集群在面对故障时仍能保持数据的可靠性和可用性。 创建实例时为什么无法查看子网和安全组等信息？ 创建实例时，如果无法查看虚拟私有云、子网、安全组、弹性IP，可能原因是该用户还没创建相关网络实例，需要到对应天翼云网络产品购买相应的网络产品实例。 如何选择实例硬盘大小？ 磁盘大小：流量均值×存储时长×3（备份），建议在迁移上云过程中优化Topic以降低成本。 Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 选择Kafka磁盘类型主要取决于应用的需求和预算。通常，对于Kafka来说，高IO磁盘是更常见的选择，因为它提供了更好的性能和吞吐量。更多信息请参考计费及购买类问题Kafka磁盘选择超高IO还是高IO？ Kafka服务端支持版本是多少？ 分布式消息服务Kafka支持2.132.8.2版本和2.133.6.2版本服务端。 Kafka实例是否支持修改访问端口？ 分布式消息服务Kafka支持在实例创建时指定访问端口。

介绍分布式消息服务Kafka的数据保护技术 天翼云分布式消息服务Kafka通过多种数据保护手段和措施，保障您在Kafka实例上的数据的安全性。 容灾 根据数据和服务的不同可靠性需求，您有多种选择。您可以选择在一个可用区（即单个机房）内部署Kafka实例，或者选择跨多个可用区（即同城灾备）进行部署。目前跨可用区在华东1、华南2支持跨可用区部署。具体请参考容灾策略。 副本冗余 通过配置适当数量的副本和分布在不同的节点上，Kafka可以提供高可用性和数据冗余，以保护数据免受节点故障的影响。同时，副本机制还可以提高读取性能，因为客户端可以从就近的副本中读取数据，而不必从远程节点获取数据。 数据持久化 Kafka中数据的持久化是通过将消息写入磁盘上的日志文件来实现的。这种设计使得Kafka能够提供高吞吐量和持久性，即使在发生故障或重启时也能够保留数据。此外，Kafka还提供了数据复制和故障转移机制，以确保数据的可用性和可靠性。

本节主要介绍分布式消息服务Kafka的创建Topic说明 背景信息 Kafka的主题（Topic）是对消息进行分类和组织的概念。主题是Kafka中最基本的逻辑单元，用于区分不同类型的消息。 每个主题可以有多个分区（Partition），每个分区都是一个有序的消息日志。分区允许消息在集群中进行并行处理，提高了吞吐量和并发性能。 主题的特点包括： 逻辑分类：主题可以根据业务需求或数据类型进行逻辑分类，例如订单主题、日志主题、用户行为主题等。 多分区：主题可以被分成多个分区，每个分区都有自己的消息顺序。分区可以在不同的节点上进行存储和处理，实现了水平扩展和负载均衡。 副本复制：每个分区可以有多个副本（Replica），副本用于提供高可用性和容错性。副本可以分布在不同的节点上，当节点故障时可以自动进行故障转移。 持久化存储：主题中的消息被持久化存储在磁盘上，确保消息的可靠性和持久性。消费者可以随时消费主题中的历史消息，而不仅仅是最新的消息。 通过使用主题，Kafka能够有效地组织和管理大规模的消息流。主题的分区和副本机制提供了高可用性和容错性，使得Kafka成为处理大规模实时数据流的理想选择。 前提条件 已购买并部署分布式消息服务Kafka 操作步骤 创建Topic （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、点击“创建Topic”。 （5）点击“创建Topic”后，输入Topic名称、分区数等参数。 （6）创建好Topic后，可以点击“更多”按钮中的“生产消息”来测试其是否正常。

介绍分布式消息服务Kafka认证与访问控制方式 分布式消息服务Kafka支持CTIAM身份认证和多种访问控制，多维度保障您数据的安全。 身份认证 CTIAM 统一身份认证（Identity and Access Management， 简称：CTIAM）是提供用户进行权限管理的基础服务，可以帮助您安全的控制天翼云服务和资源的访问及操作权限，包括：用户身份认证、权限分配、访问控制等功能。具体介绍请参考统一身份认证产品介绍。 您可以创建IAM用户，并为其设置关联分布式消息服务Kafka实例权限，该用户就可以通过用户名和密码访问授权的实例资源。具体请参见统一身份认证快速入门创建IAM用户。 访问控制 权限控制 购买分布式消息服务Kafka实例之后，您可以使用CTIAM为企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，通过CTIAM进行精细的权限管理。 VPC和子网 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC）为分布式消息服务Kafka构建隔离、私密的虚拟网络环境，提升数据库的安全性，并简化用户的网络部署。您可以完全掌控自己的专有网络，VPC丰富的功能帮助您灵活管理云上网络，包括创建子网、设置安全组和网络ACL、管理路由表、申请弹性公网IP和带宽等。通过子网与其他网络隔离，独享网络资源，提高网络安全性。具体内容请参见虚拟私有云用户指南创建虚拟私有云和子网 。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，可以为同一个虚拟私有云内具有相同安全保护需求并相互信任的Kafka实例提供相同的访问策略。您可以通过为数据库实例设置安全组，开通需访问Kafka实例的IP地址和端口，来保证保障其运行环境的安全性和稳定性。具体请参见配置安全组

本章节将为您介绍分布式消息服务Kafka入门的基本流程，主要包括环境准备、购买实例、创建Topic以及编译运行Demo Java工程，帮助您快速上手Kafka。 操作流程 操作流程如下： 1. 环境准备 创建Kafka实例先要准备好虚拟私有云、子网和安全组，可选弹性公网IP。 2. 创建实例 在订购分布式消息Kafka填写和确认实例名称、计费模式等信息，确认费用后点击下一步，等待开通流程结果通知成功后完成创建实例。 3. 创建Topic 开通实例后，在控制台相关页面按照指引创建主题，用于发送消息。点击“生产消息”来测试Topic是否正常。 4. 编译运行Demo Java工程 以上工作完成后，在客户端应用编译工程进行生产消费，包括引入依赖，生产消息和消费消息。

本文主要介绍如何转储日志数据至分布式消息服务Kafka。 云日志服务采集到数据后，支持将数据转储至对天翼云分布式消息服务kafka，用于实时流计算等场景。 前提条件 已创建日志项目和日志单元 已开通天翼云分布式消息服务kafka 已采集到日志 创建日志转储任务 1. 登录云日志服务控制台。 2. 左侧点击【日志转储】菜单，进入日志转储页面。 3. 在页面上方选择“kafka”。 4. 点击【创建转储任务】。 5. 在创建转储任务功能面板，配置如下参数，然后单击确定，完成转储任务创建。 参数 说明 日志项目名称 选择源日志所在的日志项目。 日志单元名称 选择源日志所在的日志单元。 转储任务名称 转储任务的名称。 kafka实例 选择转出目标的kafka实例。 Topic 选择当前kafka的topic。（当前仅支持转储至公有 Topic） 转储时间范围 1、某时间开始：指定转储任务的开始时间，从该时间点开始进行数据转储，直到您手动停止转储任务。(开始时间不得早于当前时间，早于当前时间则以当前时间为准) 2、特定时间范围：指定转储任务的起止时间，转储任务将执行到您指定的结束时间后自动停止。(开始时间不得早于当前时间，早于当前时间则以当前时间为准)

本文主要介绍删除实例。 操作场景 分布式消息服务Kafka管理控制台支持删除Kafka实例，且可实现批量删除Kafka实例、一键式删除创建失败的Kafka实例、单个删除创建失败的实例记录。 说明 Kafka实例删除后，实例中原有的数据将被删除，且没有备份，请谨慎操作。 前提条件 Kafka实例状态为运行中、故障、已冻结的按需付费实例才能执行删除操作。 包年/包月类型的Kafka实例，不支持进行删除和批量删除操作。若不再使用，可单击“操作”栏下的“更多 > 退订”进行退订。 删除Kafka实例 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，删除Kafka实例。 勾选Kafka实例名称左侧的方框，可选一个或多个，单击信息栏左上侧的“更多 > 删除”。 在待删除Kafka实例所在行，单击“更多 > 删除”。 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。单击右上角的“更多 > 删除”。 说明 Kafka实例状态为创建中、启动中、变更中、变更失败、重启中时不允许执行删除操作。 步骤 5 在“删除实例”对话框中，单击“是”，完成删除Kafka实例。 删除Kafka实例大约需要1到60秒。

介绍分布式消息服务Kafka 如何提高消息处理效率。 要提高Kafka的消息处理效率，可以考虑以下几个方面： 分区和副本设置：合理设置分区和副本数量，可以提高并行处理能力和容错性。较大的分区数可以增加并行处理的能力，而较多的副本数可以提高数据的冗余和可用性。 优化消息生产者：在消息生产者端，可以采取一些措施来提高效率。例如，使用批量发送来减少网络开销，使用异步发送来提高吞吐量，设置适当的缓冲区大小来避免频繁的IO操作等。 优化消息消费者：在消息消费者端，可以通过增加消费者实例来提高并行处理能力。同时，可以使用多线程或多进程方式来并行处理消息，提高处理效率。 合理设置Kafka参数：根据实际情况，可以调整Kafka的一些参数来提高性能。例如，调整消息的最大大小、网络缓冲区大小、批量发送的大小等。 使用分区和消费者组：合理使用分区和消费者组可以提高消息的负载均衡和并行处理能力。分区可以将消息分散到多个消费者实例上，而消费者组可以将消息分发给不同的消费者组成的消费者实例。 监控和调优：定期监控Kafka集群的性能指标，如吞吐量、延迟等，并进行调优。可以通过调整参数、增加资源、优化代码等方式来提高性能。 总之，提高Kafka的消息处理效率需要综合考虑多个因素，包括分区和副本设置、优化生产者和消费者、调整参数、硬件优化等。根据实际情况进行优化，可以提高Kafka的性能和吞吐量。 对使用分布式消息服务kafka的生产者和消费者有如下的使用建议：

本文主要介绍 Kafka相关概念。 云服务平台使用Kafka作为消息引擎，以下概念基于Kafka进行描述。 Topic 消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。 Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。 生产者（Producer） 向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。 消费者（Consumer） 从Topic（消息主题）订阅消息的一方。订阅消息最终目的在于处理消息内容，如日志集成场景中，监控告警平台（消费者）从主题订阅日志消息，识别出告警日志并发送告警消息/邮件。 代理（Broker） 即Kafka集群架构设计中的单个Kafka进程，一个Kafka进程对应一台服务器，因此手册中描述的代理，还包括对应的存储、带宽等服务器资源。 分区（Partition） 为了实现水平扩展与高可用，Kafka将Topic划分为多个分区，消息被分布式存储在分区中。 副本（Replica） 消息的备份存储。为了确保消息可靠，Kafka创建Topic时，每个分区会分别从代理中选择1个或多个，对消息进行冗余存储。 Topic的所有消息分布式存储在各个分区上，分区在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，任何一个副本不可用，数据都不会丢失。 每个分区都随机挑选一个副本作为Leader，该分区所有消息的生产与消费都在Leader副本上完成，消息从Leader副本复制到其他副本（Follower）。 Kafka的主题和分区属于逻辑概念，副本与代理属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、代理与主题间的关系。 图 Kafka消息流

本文主要介绍权限管理。 如果您需要对云服务平台上购买的DMS for Kafka资源，给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。 通过IAM，您可以在帐号中给员工创建IAM用户，并使用策略来控制他们对云服务资源的访问范围。例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有DMS for Kafka的使用权限，但是不希望他们拥有删除Kafka实例等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用Kafka实例，但是不允许删除Kafka实例的权限策略，控制他们对DMS for Kafka资源的使用范围。 如果帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用DMS for Kafka的其它功能。 IAM是云服务平台提供权限管理的基础服务，无需付费即可使用，您只需要为您帐号中的资源进行付费。 关于IAM的详细介绍，请参见《IAM产品介绍》。 说明 DMS for Kafka的权限与策略基于分布式消息服务DMS，因此在IAM服务中为Kafka分配用户与权限时，请选择并使用“DMS”的权限与策略。 DMS for Kafka权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 DMS for Kafka部署时通过物理区域划分，为项目级服务。授权时，“作用范围”需要选择“区域级项目”，然后在指定区域对应的项目中设置相关权限，并且该权限仅对此项目生效；如果在“所有项目”中设置权限，则该权限在所有区域项目中都生效。访问DMS for Kafka时，需要先切换至授权区域。 权限根据授权精细程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于云服务平台各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角色，才能正确完成业务。角色并不能满足用户对精细化授权的要求，无法完全达到企业对权限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对DMS for Kafka服务，管理员能够控制IAM用户仅能对实例进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，DMS for Kafka支持的API授权项请参见《分布式消息服务Kafka API参考》的“权限策略和授权项”章节。 如下表所示，包括了DMS for Kafka的所有系统权限。 表 DMS for Kafka系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 依赖关系 DMS FullAccess 分布式消息服务管理员权限，拥有该权限的用户可以操作所有分布式消息服务的功能。 系统策略 无 DMS UserAccess 分布式消息服务普通用户权限（没有实例创建、修改、删除、扩容）。 系统策略 无 DMS ReadOnlyAccess 分布式消息服务的只读权限，拥有该权限的用户仅能查看分布式消息服务数据。 系统策略 无 DMS VPCAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的VPC操作权限。 系统策略 无 DMS KMSAccess 分布式消息服务租户委托时需要授权的KMS操作权限。 系统策略 无 DMS Administrator 分布式消息服务的管理员权限。 系统角色 依赖Tenant Guest和VPC Administrator。 说明 系统策略有包含OBS授权项，由于缓存的存在，对用户、用户组以及企业项目授予OBS相关的系统策略后，大概需要等待5分钟系统策略才能生效。 下表列出了DMS for Kafka常用操作与系统策略的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统策略。 表常用操作与系统策略的关系 操作 DMS FullAccess DMS UserAccess DMS ReadOnlyAccess 创建实例 √ × × 修改实例 √ × × 删除实例 √ × × 变更实例规格 √ × × 重启实例 √ √ × 查询实例信息 √ √ √

本文介绍分布式消息服务Kafka入门指引的环境准备内容。 概述 在创建天翼云分布式消息服务Kafka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Kafka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Kafka实例的安全性。 每个分布式消息服务Kafka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Kafka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Kafka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Kafka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。

本文介绍了分布式消息服务Kafka版提供的SDK语言版本。 SDK列表 下表提供了分布式消息服务Kafka版支持的SDK列表。 编程语言 参考文档 :: Java 开发指南Java Python 开发指南Python Go 开发指南Go

介绍分布式消息服务Kafka消费组详情功能操作内容。 场景描述 当需要查询以下信息时，可通过消费组详情页面操作： 查看在线消费者列表及其订阅的主题、分区。 查看消费组订阅的主题的消息堆积详细情况。 Kafka消息堆积的场景包括以下几个： 消费者处理延迟：当消费者的处理能力不足或出现故障时，无法及时消费Kafka中的消息，导致消息堆积。这可能是由于消费者的处理逻辑复杂、处理速度慢，或者消费者的资源不足等原因引起的。 网络故障：当Kafka集群与消费者之间的网络出现故障或不稳定时，可能导致消息传输延迟或中断。这会导致消息在Kafka中堆积，等待网络恢复后才能被消费。 生产者速度超过消费者：当生产者产生消息的速度超过消费者的处理速度时，会导致消息在Kafka中堆积。这可能是由于生产者的速度过快、消费者处理能力不足或者消费者故障等原因引起的。 消费者组调整：当消费者组中的消费者发生变化，如新增或退出消费者，会触发Kafka的重平衡操作。在重平衡期间，消费者无法消费消息，导致消息堆积。这通常发生在消费者扩展或故障恢复时。 高峰期消息涌入：在某些特定的时间段或事件发生时，可能会引发大量的消息涌入Kafka，超过消费者的处理能力。这会导致消息在Kafka中堆积，直到消费者能够跟上消息的处理速度。

本文主要介绍查看实例。 操作场景 本节介绍如何在分布式消息服务Kafka管理控制台查看Kafka实例的详细信息。例如，连接Kafka实例时，需要获取连接IP和端口。 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 Kafka实例支持通过筛选来查询对应的Kafka实例。当前支持的筛选条件为标签、状态、名称、ID和连接地址。Kafka实例状态请参见下表。 表 Kafka实例状态说明 状态 说明 创建中 创建Kafka实例后，在Kafka实例状态进入运行中之前的状态。 运行中 Kafka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 Kafka实例处于故障状态。 启动中 Kafka实例从已冻结到运行中的中间状态。 重启中 Kafka实例正在进行重启操作。 变更中 Kafka实例正在进行规格变更、公网访问变更等操作。 变更失败 Kafka实例处于规格变更、公网访问变更等操作失败的状态。 已冻结 Kafka实例处于已冻结状态。 冻结中 Kafka实例从运行中到已冻结的中间状态。 升级中 Kafka实例正在进行升级操作。 回滚中 Kafka实例正在进行回滚操作。 步骤 5 单击Kafka实例的名称，进入该Kafka实例的基本信息页面，查看Kafka实例的详细信息。 下表为连接实例的相关参数，其他参数，请查看页面显示。 信息类型 参数 说明 ::: 连接信息 内网连接地址 未开启公网访问时，连接实例的地址。 显示的连接地址个数为实例代理个数。 连接信息 Manager内网访问地址 未开启公网访问时，连接Kafka Manager的地址。 连接信息 公网访问 是否开启公网访问开关。 连接信息 公网连接地址 开启公网访问后，连接实例的地址。 仅当开启了公网访问才显示该参数。 连接信息 Manager公网访问地址 开启公网访问后，连接Kafka Manager的地址。 仅当开启了公网访问才显示该参数。

步骤四：在Kafka控制台绑定弹性公网IP地址 步骤 1 在管理控制台左上角单击，选择“应用服务 > 分布式消息服务 Kafka”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 步骤 2 单击Kafka实例名称，进入实例详情页面。 步骤 3 在“基本信息”页面的“高级配置”区域，单击“修改”。 步骤 4 将“advertised.listeners IP/域名”改为DNAT规则中的弹性公网IP，内网连接地址和弹性公网IP的对应关系与添加DNAT规则中记录的对应关系保持一致，单击“保存”。 图修改advertised.listeners IP（使用DNAT访问） 步骤五：验证接口连通性 参考连接未开启SASL的Kafka实例或者连接已开启SASL的Kafka实例，测试是否可以生产和消费消息。 测试接口连通性时，注意以下几点： 连接Kafka实例的地址为“advertised.listeners IP:9011”，以上图为例，连接Kafka实例的地址为“124.xxx.xxx.167:9011,124.xxx.xxx.174:9011,124.xxx.xxx.57:9011”。 在Kafka实例安全组的入方向规则中放通9011端口。 连接Kafka实例的客户端已开启公网访问功能。

本节主要介绍Kafka Connect接入Kafka。 最佳实践概述 场景描述 Kafka Connect可以将完整的数据库注入到Kafka的Topic中，或者将服务器的系统监控指标注入到Kafka，然后像正常的Kafka流处理机制一样进行数据流处理。而导出工作则是将数据从Kafka Topic中导出到其它数据存储系统、查询系统或者离线分析系统等。 如果您想要在流数据平台场景下，使用Kafka Connect快速实现数据从Kafka和其它系统之间进行导入导出，可以参考本实践方案。 技术架构图 暂无。 方案优势 用户可按业务需要，参考Kafka Connect数据导入导出，实现流数据的消息消费。 前提条件 需已购买Kafka实例、创建Topic，并且已成功消费消息。 资源规划 本实践方案内容仅涉及Kafka专享版实例和Flink的安装配置。 分布式消息服务 Figure 1 分布式消息服务 资源类型 配置项 配置明细 说明 :::: 企业中间件 DMS Kafka专享实例 需已购买kafka专享实例，创建好Topic，并成功消费消息。 Kafka Connect流数据平台 Figure 2 Kafka Connect流数据平台 资源类型 配置项 配置明细 说明 :::: 应用软件 Flink框架 Flink 1.14 使用开源Apache Flink 方案正文 Kafka Connect 目前支持两种执行模式：standalone 和 distributed。 standalone模式 通过以下命令以 standalone 模式启动 connect： 接入Kafka专享版与接入开源 Apache Kafka 没有区别，仅需要修改 bootstrap.servers 为申请实例时分配的 IP。 distributed模式 通过以下命令以 distributed 模式启动 connect： 该模式下，Kafka Connect 会将 offsets、configs 和 task status 信息存储在 Kafka Topic 中，存储的Topic 在 connectdistributed 中的以下字段配置： 这三个 Topic 需要手动创建，才能保证创建的属性符合 connect 的要求。 config.storage.topic 需要保证只有一个 partition，多副本且为 compact 模式。 offset.storage.topic 需要有多个 partition，多副本且为 compact 模式。 status.storage.topic 需要有多个 partition，多副本且为 compact 模式。 配置 bootstrap.servers 为申请实例是分配的 IP。 配置 group.id，用于标识 connect 集群，需要与消费者分组区分开来。

参数 说明 示例 规则名称 订阅规则名称 输入：aomkafkatest。 订阅内容 支持“指标”和“告警”。 选择：指标。 订阅目标类型 选择“自定义Kafka”或“分布式消息服务DMS”。 分布式消息服务DMS 实例 选择DMS实例，如没有DMS实例，请单击“创建DMS实例”，创建DMS实例。 kafkaaom7160

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ与Kafka、RocketMQ的差异。 分布式消息服务RabbitMQ与Kafka、RocketMQ的差异，如下表。 功能项 RocketMQ Kafka RabbitMQ 优先级队列 不支持 不支持 支持。建议优先级大小设置在010之间。 延迟队列 支持 不支持 不支持 死信队列 支持 不支持 支持 消息重试 支持 不支持 不支持 消费模式 支持客户端主动拉取和服务端推送两种方式 客户端主动拉取 支持客户端主动拉取以及服务端推送两种模式 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持。Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯。 不支持。RabbitMQ中消息一旦被确认消费就会被标记删除。 消息堆积 支持 支持。考虑吞吐因素，Kafka的堆积效率比RabbitMQ总体上要高。 支持 持久化 支持 支持 支持 消息追踪 支持 不支持 支持。RabbitMQ中可以采用Firehose或者rabbitmqtracing插件实现，但开启rabbitmqtracing插件会影响性能，建议只在定位问题过程中开启。 消息过滤 支持 支持 不支持，但可以自行封装。 多租户 支持 不支持 支持 多协议支持 兼容RocketMQ协议 只支持Kafka自定义协议。 RabbitMQ基于AMQP协议实现，同时支持MQTT、STOMP等协议。 跨语言支持 支持多语言的客户端 采用Scala和Java编写，支持多种语言的客户端。 采用Erlang编写，支持多种语言的客户端。 流量控制 待规划 支持client和user级别，通过主动设置可将流控作用于生产者或消费者。 RabbitMQ的流控基于CreditBased算法，是内部被动触发的保护机制，作用于生产者层面。 消息顺序性 单队列（queue）内有序 支持单分区（partition）级别的顺序性。 不支持。需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合，才能实现消息有序。 安全机制 支持SSL认证 支持SSL、SASL身份认证和读写权限控制。 与Kafka相似 事务性消息 支持 支持 支持

本节主要介绍分布式消息服务Kafka常用的应用场景 分布式消息服务Kafka主要适用于以下几种场景： 日志收集 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦。 支持实时在线分析系统和类似于 Hadoop 的离线分析系统。 Kafka本身的性能是非常高效的，同时Kafka的特性决定它非常适合作为"日志收集中心"，这是因为Kafka在采集日志的时候业务是无感知的，其能够兼容自己的上游，能够直接地通过配置加密消息。当日志数据发送到Kafka集群里面，其实对于业务而言是完全无侵入的。同时其在下游又能够直接地对接Hadoop/ODPS等离线仓库存储和Strom/Spark等实现实时在线分析。在这样的情况之下，使用Kafka，只需要用户去关注整个流程里面的业务逻辑，而无需做更多的开发就能够实现统计、分析以及报表。 流计算处理 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦。 通过支持流计算引擎，可对接开源 Storm/Samza/Spark 流计算引擎。 Kafka能够做到流计算处理，比如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域，由于在这些领域中数据产生快、实时性强、数据量大，所以很难统一采集并入库存储后再做处理，这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。而Kafka Stream以及Storm/Samza/Spark等流计算引擎的出现，可以根据业务需求对数据进行计算分析，最终把结果保存或者分发给需要的组件。

本节主要介绍分布式消息服务Kafka的功能特性 消息收发 消息发送，支持指定分区发送、同步发送、异步发送、分区批量累积发送；支持身份认证，客户端连接Broker时使用SSL或SASL进行验证，数据传加密传输；支持ACL机制，提供客户端读、写权限认证。支持通过压缩算法实现消息体压缩，减少网络传输数据量，提高Kafka的消息发送吞吐量。 消息消费，支持指定Partition消费、指定分区的offset消费；采用poll方式，支持批量消费，支持广播消费。 消息有序性 针对消息有序的业务需求，分为全局有序和局部有序。 全局有序：一个Topic下的所有消息都需要按照生产顺序消费。 局部有序：一个Topic下的消息，只需要满足同一业务字段的要按照生产顺序消费。例如：Topic消息是订单的流水表，包含订单orderId，业务要求同一个orderId的消息需要按照生产顺序进行消费。 由于Kafka的一个Topic可以分为了多个Partition，Producer发送消息的时候，是分散在不同 Partition的。当Producer按顺序发消息给Broker，但进入Kafka之后，这些消息就不一定进到哪个Partition，会导致顺序是乱的。因此要满足全局有序，需要1个Topic只能对应1个Partition。 要满足局部有序，只需要在发消息的时候指定Partition Key，Kafka对其进行Hash计算，根据计算结果决定放入哪个Partition。这样Partition Key相同的消息会放在同一个Partition。此时，Partition的数量仍然可以设置多个，提升Topic的整体吞吐量。

本文主要介绍消息队列 Kafka 发布者的最佳实践，从而帮助您更好的使用该产品。 文中的最佳实践基于消息队列 Kafka 的 Java 客户端；对于其它语言的客户端，其基本概念与思想是通用的，但实现细节可能有差异，仅供参考。 Kafka 发送示例代码片段 Key 和 Value Kafka 0.10.0.0 的消息字段只有两个：Key 和 Value。Key 是消息的标识，Value 即消息内容。为了便于追踪，重要消息最好都设置一个唯一的 Key。通过 Key 追踪某消息，打印发送日志和消费日志，了解该消息的发送和消费情况。 失败重试 在分布式环境下，由于网络等原因，偶尔的发送失败是常见的。导致这种失败的原因有可能是消息已经发送成功，但是 Ack 失败，也有可能是确实没发送成功。 消息队列 Kafka 是 VIP 网络架构，会主动掐掉空闲连接（30 秒没活动），也就是说，不是一直活跃的客户端会经常收到 “connection rest by peer” 这样的错误，因此建议都考虑重试消息发送。 异步发送 发送接口是异步的；如果你想得到发送的结果，可以调用metadataFuture.get(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS)。 线程安全 Producer 是线程安全的，且可以往任何 Topic 发送消息。通常情况下，一个应用对应一个 Producer 就足够了。 Acks Acks的说明如下： acks0，表示无需服务端的 Response，性能较高，丢数据风险较大； acks1，服务端主节点写成功即返回 Response，性能中等，丢数据风险中等，主节点宕机可能导致数据丢失； acksall，服务端主节点写成功，且备节点同步成功，才返回 Response，性能较差，数据较为安全，主节点和备节点都宕机才会导致数据丢失。 一般建议选择 acks1，重要的服务可以设置 acksall。

为了让更多客户享受到分布式消息Kafka产品服务，我们致力于为客户提供更具竞争力的价格，并持续提升服务质量。 分布式消息服务KafkaⅡ类资源池从7月15日开始启用新资费计价，老资费计算增强型同规格对比新费用降幅达19%27%，更多资费信息请参见产品资费。 规格名称 计费单位 实例包月标准价格 降幅 规格名称 计费单位 20240715前价格 新价格 降幅 kafka.4u8g.cluster 元/代理 1726 1260 27% kafka.8u16g.cluster 元/代理 3122 2430 22% kafka.16u32g.cluster 元/代理 5555 4500 19% 注意 通用型规格已经调整为白名单特性，如需了解相关资费请联系技术支持。 本次降价适用于Ⅱ类资源池。