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。

类别 用户名称 初始密码 描述 MRS集群系统管理员 admin 在集群创建时由用户指定。 Manager的管理员。 此外还具有以下权限： 具有HDFS、ZooKeeper普通用户的权限。 具有提交、查询Mapreduce、YARN任务的权限，以及YARN队列管理权限和访问YARN WebUI的权限。 Storm中，具有提交、查询、激活、去激活、重分配、删除拓扑的权限，可以操作所有拓扑。 Kafka服务中，具有创建、删除、授权、Reassign、消费、写入、查询主题的权限。 MRS集群节点操作系统用户 omm 系统随机生成 MRS集群系统的内部运行用户。在全部节点生成，属于操作系统用户，无需设置为统一的密码。 MRS集群节点操作系统用户 root 用户设置的密码。 MRS集群所属节点的登录用户。在全部节点生成，属于操作系统用户。

类别 用户名称 初始密码 描述 MRS集群系统管理员 admin 在集群创建时由用户指定。 Manager的管理员。 此外还具有以下权限： 具有HDFS、ZooKeeper普通用户的权限。 具有提交、查询Mapreduce、YARN任务的权限，以及YARN队列管理权限和访问YARN WebUI的权限。 Storm中，具有提交、查询、激活、去激活、重分配、删除拓扑的权限，可以操作所有拓扑。 Kafka服务中，具有创建、删除、授权、Reassign、消费、写入、查询主题的权限。 MRS集群节点操作系统用户 omm 系统随机生成 MRS集群系统的内部运行用户。在全部节点生成，属于操作系统用户，无需设置为统一的密码。 MRS集群节点操作系统用户 root 用户设置的密码。 MRS集群所属节点的登录用户。在全部节点生成，属于操作系统用户。

本文主要介绍如何实现RabbitMQ的高性能最佳实践。 本章节基于吞吐量和可靠性两个指标，指导您通过设置队列长度、集群负载均衡、优先队列数量等参数，实现RabbitMQ的高性能。 使用较小的队列长度 队列中存在大量消息时，会给内存使用带来沉重的负担，为了释放内存，RabbitMQ会将消息刷新到磁盘。这个过程通常需要时间，由于需要重建索引，重启包含大量消息的集群非常耗时。当刷盘的消息过多时，会阻塞队列处理消息，从而降低队列速度，对RabbitMQ节点的性能产生负面影响。 要获得最佳性能，应尽可能缩短队列。建议始终保持队列消息堆积的数量在0左右。 对于经常受到消息峰值影响的应用程序，和对吞吐量要求较高的应用程序，建议在队列上设置 最大长度 。这样可以通过丢弃队列头部的消息来保持队列长度，队列长度永远不会大于最大长度设置。 最大长度可以通过Policy设置，也可以通过在队列声明时使用对应参数设置。 在Policy中设置 在队列声明时使用对应参数设置 //创建队列 HashMap map new HashMap<>(); //设置队列最大长度 map.put("xmaxlength",10 ); //设置队列溢出方式保留前10 map.put("xoverflow","rejectpublish" ); channel.queueDeclare(queueName,false,false,false,map); 当队列长度超过设置的最大长度时，RabbitMQ的默认做法是将队列头部的信息（队列中最老的消息）丢弃或变成死信。可以通过设置不同的overflow 值来改变这种方式，如果overflow 值设置为 drophead ，表示从队列前面丢弃或deadletter消息，保存后n条消息。如果overflow 值设置为 rejectpublish ，表示最近发布的消息将被丢弃，即保存前n条消息。 说明 如果同时使用以上两种方式设置队列的最大长度，两者中较小的值将被使用。 超过队列最大长度的消息会被丢弃，请谨慎使用。

场景描述 RocketMQ提供了用户管理和权限管理机制，用于确保消息队列的安全性和访问控制。另外RocketMQ还支持角色的概念，可以将多个权限组合成一个角色，并将角色分配给用户。通过角色管理，可以简化权限管理的复杂性，提高管理效率。 通过用户管理和权限管理机制，RocketMQ可以实现对消息队列的细粒度访问控制，确保只有授权的用户能够读取、写入和订阅消息，并提供了灵活的角色管理功能，方便管理员进行权限分配和管理。这些机制可以帮助用户保护消息队列的安全性，防止未经授权的访问和操作。 应用用户管理 本章节适用于南京3、上海7、重庆2、乌鲁木齐27、保定、石家庄20、内蒙6、晋中、北京5 节点。 新建消息实例后，必须在此菜单新建应用用户，然后应用才能在此消息实例上发送、消费消息。此处的用户名即为管控openapi中的accessKey，加密后的密码即为管控openapi中的secretKey。 应用用户：指MQ客户端，连接服务器生产消费时，需要进行权限校验，所以MQ客户端的用户，称为应用用户； 除了用户密码的校验，还可以为用户指定topic，代表该用户只能生产消费，指定的topic，其他topic不能生产消费。 1、点击【新建用户】按钮 2）进入用户列表界面，新增用户 3）弹出框填写用户字段 默认展示租户名，不可修改。 选择集群名称，填写应用用户名，请输入大于6位字符，只能输入大小写字母，下划线，数字。 填写用户密码，请输入大于8位字符，需要包含数字大小写字母以及特殊符号(!@

本章节介绍了如何创建自定义的授权策略。 如果系统预置的DMS for RocketMQ权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考细粒度策略支持的授权项。 目前天翼云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的DMS for RocketMQ自定义策略样例。 说明：DMS for RocketMQ的权限与策略基于分布式消息服务DMS，因此在IAM服务中为DMS for RocketMQ分配用户与权限时，请选择并使用“DMS”的权限与策略。 DMS for RocketMQ自定义策略样例 示例1：授权用户删除实例和重启实例 { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ " dms:instance:delete dms:instance:modifyStatus " ] } ] } 示例2：拒绝用户删除实例 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny，则遵循Deny优先。 如果您给用户授予DMS FullAccess的系统策略，但不希望用户拥有DMS FullAccess中定义的删除实例权限，您可以创建一条拒绝删除实例的自定义策略，然后同时将DMS FullAccess和拒绝策略授予用户，根据Deny优先原则，则用户可以对DMS for RocketMQ执行除了删除实例外的所有操作。拒绝策略示例如下： { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Deny", "Action": [ "dms:instance:delete" ] } ] }

其他新增命令 1. swapdb 用途：交换同一Redis实例内2个db的数据。 用法：swapdb dbindex1 dbindex2 2. zlexcount 用途：在有序集合中，返回符合条件的元素个数。 用法：zlexcount key min max 内存使用和性能改进 1. 使用更少的内存来存储相同数量的数据 2. 可以对使用的内存进行碎片整理，并逐渐回收 Redis5.0支持的新特性说明 DCS的Redis 5.0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。 Redis Stream的结构示意图如下图所示，它是一个可持久化的数据结构，用一个消息链表，将所有加入进来的消息都串起来。 Stream数据结构具有以下特性 ： 1. Stream中可以有多个消费者组。 2. 每个消费组都含有一个Lastdeliveredid，指向消费组当前已消费的最后一个元素（消息）。 3. 每个消费组可以含有多个消费者对象，消费者共享消费组中的Lastdeliveredid，相同消费组内的消费者存在竞争关系，即一个元素只能被其中一个消费者进行消费。 4. 消费者对象内还维持了一个Pendingids，Pendingids记录已发送给客户端，但是还没完成ACK（消费确认）的元素id。 5. Stream与Redis其他数据结构的比较，见下表。 Stream数据结构示意图 Stream与Redis现有数据结构比较 比较项 Stream List、Pub/Sub、Zset 复杂度 获取元素高效，复杂度为O(logN) List获取元素的复杂度为O(N) offset 支持offset，每个消息元素有唯一id。不会因为新元素加入或者其他元素淘汰而改变id。 List没有offset概念，如果有元素被逐出，无法确定最新的元素 持久化 支持消息元素持久化，可以保存到AOF和RDB中。 Pub/Sub不支持持久化消息。 消费分组 支持消费分组 Pub/Sub不支持消费分组 消息确认 支持ACK（消费确认） Pub/Sub不支持 性能 Stream性能与消费者数量无明显关系 Pub/Sub性能与客户端数量正相关 逐出 允许按时间线逐出历史数据，支持block，给予radix tree和listpack，内存开销少。 Zset不能重复添加相同元素，不支持逐出和block，内存开销大。 删除元素 不能从中间删除消息元素。 Zset支持删除任意元素 Stream相关命令介绍 接下来按照使用流程中出现的顺序介绍 Stream相关命令 。详细命令见下表 1. 首先使用XADD添加流元素，即创建Stream，添加流元素时可指定消息数量最大保存范围。 2. 然后通过XGROUP创建消费者组。 3. 消费者使用XREADGROUP指令进行消费。 4. 客户端消费完毕后使用XACK命令确认消息已消费成功。 Stream相关命令介绍 Stream的详细命令 命令 说明 语法 XACK 从流的消费者组的待处理条目列表 （简称PEL）中删除一条或多条消息。 XACK key group ID [ID ...] XADD 将指定的流条目追加到指定key的流中。 如果key不存在，作为运行这个命令的副作用，将使用流的条目自动创建key。 XADD key ID field string [field string ...] XCLAIM 在流的消费者组上下文中，此命令改变待处理消息的所有权，因此新的所有者是在命令参数中指定的消费者。 XCLAIM key group consumer minidletime ID [ID ...] [IDLE ms] [TIME msunixtime] [RETRYCOUNT count] [FORCE] [JUSTID] XDEL 从指定流中移除指定的条目，并返回成功删除的条目的数量，在传递的ID不存在的情况下， 返回的数量可能与传递的ID数量不同。 XDEL key ID [ID ...] XGROUP 该命令用于管理流数据结构关联的消费者组。使用XGROUP你可以：l 创建与流关联的新消费者组。l 销毁一个消费者组。l 从消费者组中移除指定的消费者。l 将消费者组的最后交付ID设置为其他内容。 XGROUP [CREATE key groupname idor] [SETID key idor ] [DESTROY key groupname] [DELCONSUMER key groupname consumername] XINFO 检索关于流和关联的消费者组的不同的信息。 XINFO [CONSUMERS key groupname] key key [HELP] XLEN 返回流中的条目数。如果指定的key不存在，则此命令返回0，就好像该流为空。 XLEN key XPENDING 通过消费者组从流中获取数据。检查待处理消息列表的接口，用于观察和了解消费者组中哪些客户端是活跃的，哪些消息在等待消费，或者查看是否有空闲的消息。 XPENDING key group [start end count] [consumer] XRANGE 返回流中满足给定ID范围的条目。 XRANGE key start end [COUNT count] XREAD 从一个或者多个流中读取数据，仅返回ID大于调用者报告的最后接收ID的条目。 XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...] XREADGROUP XREAD命令的特殊版本，指定消费者组进行读取。 XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...] XREVRANGE 与XRANGE相同，但显著的区别是以相反的顺序返回条目，并以相反的顺序获取开始结束参数 XREVRANGE key end start [COUNT count] XTRIM XTRIM将流裁剪为指定数量的项目，如有需要，将驱逐旧的项目（ID较小的项目）。 XTRIM key MAXLEN [~] count 消息（流元素）消费确认 Stream与相比Pub/Sub，不仅增加消费分组模式，还支持消息消费确认。 当一条消息被某个消费者调用XREADGROUP命令读取或调用XCLAIM命令接管的时候， 服务器尚不确定它是否至少被处理了一次。 因此， 一旦消费者成功处理完一条消息，它应该调用XACK知会Stream，这样这个消息就不会被再次处理， 同时关于此消息的PEL（pendingids）条目也会被清除，从Redis服务器释放内存 。 某些情况下，因为网络问题等，客户端消费完毕后没有调用XACK，这时候PEL内会保留对应的元素ID。待客户端重新连上后，XREADGROUP的起始消息ID建议设置为00，表示读取所有的PEL消息及自lastid之后的消息。同时，消费者消费消息时需要能够支持消息重复传递。 ACK机制解读

本文主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的准备环境。 虚拟私有云 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，以下简称VPC）为RabbitMQ专享版实例提供一个隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境。 1. 在创建RabbitMQ专享版实例前，确保已存在可用的虚拟私有云和子网。 创建方法，请参考创建虚拟私有云和子网。如果您已有虚拟私有云和子网，可重复使用，不需要多次创建。 在创建VPC和子网时应注意如下要求： 创建的VPC与使用的RabbitMQ服务应在相同的区域。 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。 2. 在创建RabbitMQ专享版实例前，确保已存在可用的安全组。 创建方法，请参考创建安全组。如果您已有安全组，可重复使用，不需要多次创建。 使用RabbitMQ实例前，添加表1所示安全组规则，其他规则请根据实际需要添加。 表1 安全组规则 方向 协议 端口 源地址 说明 入方向 TCP 5672 0.0.0.0/0 访问RabbitMQ实例（关闭SSL加密） 入方向 TCP 5671 0.0.0.0/0 访问RabbitMQ实例（开启SSL加密） 入方向 TCP 15672 0.0.0.0/0 访问Web界面UI地址（关闭SSL加密） 入方向 TCP 15671 0.0.0.0/0 访问Web界面UI地址（开启SSL加密） 说明 创建安全组后，系统默认添加入方向“允许安全组内的弹性云主机彼此通信”规则和出方向“放通全部流量”规则，此时使用内网通过同一个VPC访问RabbitMQ实例，无需添加上表中的规则。

流程说明 1. 创建 死信交换机（DLX） 和 死信队列 2. 创建业务队列，并配置： xdeadletterexchange xdeadletterroutingkey 3. 消息进入业务队列并等待 TTL 到期 4. 消息过期后转入 DLX 5. 消费者从最终队列中消费消息 代码示例 java // 声明死信交换机 channel.exchangeDeclare("dlxexchange", "direct", true); // 声明死信队列 channel.queueDeclare("dlxqueue", true, false, false, null); channel.queueBind("dlxqueue", "dlxexchange", "dlxroutingkey"); // 创建业务队列并设置死信规则Map args new HashMap<>(); args.put("xdeadletterexchange", "dlxexchange"); args.put("xdeadletterroutingkey", "dlxroutingkey"); args.put("xmessagettl", 10000); //队列级TTL：10秒 channel.queueDeclare("businessqueue", true, false, false, args); //发送消息（消息级 TTL） AMQP.BasicProperties props new AMQP.BasicProperties.Builder() .expiration("5000") // 5 秒后过期 .build(); channel.basicPublish("","businessqueue",props,"延迟消息".getBytes(StandardCharsets.UTF8)); 特点说明 TTL 优先级 同时设置消息 TTL 和队列 TTL 时，取较小值 延迟精度 依赖队列头部过期检查机制，精度非严格实时 实现成本 无需额外组件，但配置相对复杂 方案二：延时消息插件方案 实现原理 通过声明特殊类型的交换机，使消息在 Exchange 层面延迟投递 。 消息在延迟时间到期前不会进入正常路由流程。

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，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常 (exception，RabbitMqConsumer调用的异常信息统计。) causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常 (exception，RabbitMqConsumer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，RabbitMqConsumer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，RabbitMqConsumer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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） pushConsumeIdentifier identifier 推模式消费标识 ENUM LAST 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount consumedMsgCount 消费消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 INT MAX 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） manualAckCount ack消息数 ack消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） rejectCount reject消息数 reject消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） requeueCount requeue消息数 requeue消息数 INT SUM 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式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 推模式消费维度监控（pushConsume，以推模式为维度统计消息消费详情。） unackedMsgCount 未确认消息数(Channel) 该channel中未确认的消息数 INT LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connection connection consumer连接信息 ENUM LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connectionCount 当前连接数 当前连接数 INT LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） channelCount 当前Channel数 当前Channel数 INT LAST connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connectionCreated 创建连接数 创建连接数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） connectionClosed 销毁连接数 销毁连接数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） channelCreated 创建Channel数 创建Channel数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） channelClosed 销毁Channel数 销毁Channel数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount Consume调用次数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） consumedMsgCount consumedMsgCount 消费消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） consumedBytes 消费字节数 消费字节数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 INT MAX connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） manualAckCount ack消息数 ack消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） rejectCount reject消息数 reject消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） requeueCount requeue消息数 requeue消息数 INT SUM connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection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 connection监控（connectionConsume，以connection为维度统计消息消费详情。） unackedMsgCount 未确认消息数 该连接中未确认的消息数 INT LAST total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） invokeCount invokeCount 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。） maxSingleMsgBytes 单次消费最大字节数 单次消费最大字节数 INT MAX total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） manualAckCount ack消息数 ack消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） rejectCount reject消息数 reject消息数 INT SUM total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） requeueCount requeue消息数 requeue消息数 INT SUM total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端为维度统计消息消费详情。） unackedMsgCount 未确认消息数 该客户端中未确认的消息数 INT LAST

对于包周期订购后，支持通过控制台进行续订操作。 具体操作如下： 步骤1：登录Kafka专享版控制台，在实例列表中，右侧的“更多”菜单下拉选择“续费”按钮； 步骤2：进入续订管理界面后，选择续订周期后，点击“确认提交”，按提示完成后续支付流程。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 diff Integer 差值 0 total Integer 消息总数 27 consumedTotal Integer 已消费消息总数 27 retryNums Integer 重试次数 0 groupName String 消费组名称 group brokerName String Broker名称 mqtestbroker1 topicName String 主题名称 test outTps Integer 出消息TPS 0 outTotalMsgToday Integer 今日出消息总数 0 offSetDiff Integer 偏移量差值 0 notAckMsgNum Integer 未确认消息数 0 notAckMsgTime Integer 未确认消息时长 0 notConsumeMsgTime Integer 未消费消息时长 0

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。

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，Websocket的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，Websocket的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，Websocket的异常信息统计。） count 次数 该异常的发生次数 INT SUM 异常（exception，Websocket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，Websocket的异常信息统计。） stackTrace 异常堆栈 该异常产生的堆栈信息 CLOB LAST websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） url url websocket对应的url ENUM LAST websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） errorCount 错误次数 消息处理错误次数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） slowTraceId 慢traceId 采集周期内最慢的调用链对应的traceid STRING LAST websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） invokeCount 调用次数 消息处理方法调用次数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） traffic 流量 流量 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） createSessionCount 创建连接数 创建连接数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） closeSessionCount 关闭连接数 关闭连接数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） closeReason 关闭原因 连接关闭的原因 STRING LAST websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） maxTime 最大响应时间 最大响应时间 INT MAX websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM websocket消息监控（message，websocket消息处理信息。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM Websocket汇总（total，汇总信息统计。） errorCount 错误次数 总的错误次数 INT SUM Websocket汇总（total，汇总信息统计。） invokeCount 调用次数 总的调用次数 INT SUM Websocket汇总（total，汇总信息统计。） createSessionCount 创建连接数 创建连接数 INT SUM Websocket汇总（total，汇总信息统计。） closeSessionCount 关闭连接数 关闭连接数 INT SUM Websocket汇总（total，汇总信息统计。） traffic 流量 流量 INT SUM Websocket汇总（total，汇总信息统计。） totalTime 总响应时间 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。

类型 默认用户组 描述 集群默认用户组 hadoop 将用户加入此用户组，可获得所有Yarn队列的任务提交权限。 集群默认用户组 hadoopmanager 将用户加入此用户组，可获得HDFS和Yarn的组件运维管理员权限。对HDFS来说，运维管理员可以访问NameNode WebUI，还能进行手动主备倒换等操作。对Yarn来说，运维管理员可以执行Yarn集群的管理操作，例如访问ResourceManager WebUI，管理NodeManager节点，刷新队列，设置NodeLabel等，但不能提交任务。 集群默认用户组 hive 普通用户组。Hive用户必须属于该用户组。 集群默认用户组 hive1 普通用户组。Hive1用户必须属于该用户组。 集群默认用户组 hive2 普通用户组。Hive2用户必须属于该用户组。 集群默认用户组 hive3 普通用户组。Hive3用户必须属于该用户组。 集群默认用户组 hive4 普通用户组。Hive4用户必须属于该用户组。 集群默认用户组 kafka Kafka普通用户组。添加入本组的用户，需要被kafkaadmin组用户授予特定Topic的读写权限，才能访问对应Topic。 集群默认用户组 kafkaadmin Kafka管理员用户组。添加入本组的用户，拥有所有Topic的创建，删除，授权及读写权限。 集群默认用户组 kafkasuperuser Kafka的Topic读写用户组。添加入本组的用户，拥有所有Topic的读写权限。 集群默认用户组 storm Storm的普通用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理属于自己的拓扑的权限。 集群默认用户组 stormadmin Storm的管理员用户组，属于该组的用户拥有提交拓扑和管理所有拓扑的权限。 集群默认用户组 supergroup 这个用户组内的用户具有HBase，HDFS和Yarn的超级权限，并且可以使用Hive。 集群默认用户组 yarnviewgroup Yarn任务只读用户组。将用户加入此用户组，可获得Yarn和Mapreduce界面上任务的只读权限。 集群默认用户组 checksecldap 用于内部测试主LDAP是否工作正常。用户组随机存在，每次测试时创建，测试完成后自动删除。系统内部组，仅限组件间内部使用。 集群默认用户组 compcommon 系统内部组，用于访问集群公共资源。所有系统用户和系统运行用户默认加入此用户组。 操作系统默认用户组 wheel 系统内部运行用户“omm”的主组。 操作系统默认用户组 ficommon 系统公共组，对应“compcommon”，可以访问集群在操作系统中保存的公共资源文件。

本章节主要介绍分布式消息服务RabbitMQ的实例类问题。 RabbitMQ使用的版本是多少？ 服务端RabbitMQ的版本是3.8.35、3.7.17。 RabbitMQ实例SSL连接的协议版本号是多少？ TLS v1.2版本。 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，可能原因是该用户无Server Administrator和VPC Administrator权限，增加权限的详细步骤请参考《统一身份认证服务 用户指南》的“用户指南 > 用户组及授权 > 查看或修改或删除用户组”章节。 若其中一台RabbitMQ重启失败，需要会如何处理？ 重启RabbitMQ实例时，不会重启实例所在虚拟机，仅重启RabbitMQ进程。 重启集群实例时，若其中一台RabbitMQ进程重启失败，则重启后实例状态依然为“运行中”，并提示“部分节点故障”。在每台虚拟机上都有RabbitMQ的守护进程，定时检查RabbitMQ进程是否存在，当进程不存在时会自动拉起RabbitMQ进程。 如果RabbitMQ实例异常持续超过1分钟，会上报告警。 RabbitMQ集群实例如何均衡分发请求到每个虚拟机？ 集群内部使用LVS做负载均衡，由LVS将请求均衡分发到每个虚拟机节点。 RabbitMQ实例集群内部的队列是否有冗余备份？ 队列是否做镜像（即冗余备份）取决于用户的需要，如果用户设置了镜像，会在集群中多个代理上存储队列的副本，当某个代理故障，集群会从其他正常的代理中选择一个代理，用来同步队列数据。

本文主要介绍了消息管理页面的功能和使用。 当前支持的消息接收方式包括：邮箱、短信。用户可以开启或关闭消息接收。 操作步骤 1、登录消息中心。 2、点击消息中心左侧导航，选择“消息管理“ 3、配置消息接收方式。 勾选邮箱、短信，可以选择该类消息的接收方式。 点击修改，可以选择该类消息的接收人。 勾选多个消息类型，可进行批量添加或删除消息接收人。

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 exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） connection connection producer连接信息 ENUM LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） exchange exchange exchange名 ENUM LAST exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM exchange监控（exchangePublish，以exchange为维度统计消息推送详情） maxSingleMsgBytes 单次推送最大字节数 单次推送最大字节数 INT MAX exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 exchange监控（exchangePublish，以exchange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 connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connection connection producer连接信息 ENUM LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connectionCount 当前连接数 当前连接数 INT LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） channelCount 当前Channel数 当前Channel数 INT LAST connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connectionCreated 创建连接数 创建连接数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） connectionClosed 销毁连接数 销毁连接数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） channelCreated 创建Channel数 创建Channel数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） channelClosed 销毁Channel数 销毁Channel数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） invokeCount invokeCount Publish调用次数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） publishedMsgCount publishedMsgCount 推送消息数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） publishedBytes 推送字节数 推送字节数 INT SUM connection监控（connectionPublish，以connection为维度统计消息推送详情。） maxSingleMsgBytes 单次推送最大字节数 单次推送最大字节数 INT MAX connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 connection监控（connectionPublish，以connection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 total监控（total，以客户端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 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。） errorTraceId 错误traceId 采集周期内发生错误的调用链对应的traceid STRING LAST 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。） maxSingleMsgBytes 单次推送最大字节数 单次推送最大字节数 INT MAX total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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 total监控（total，以客户端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

使用Pull可以实现的所有场景，均可使用Push实现，并且更简单。 Push其实是长轮询的Pull（依然是由客户端发起），在客户端通过配置参数是可以实现流控的，并不会出现服务端的流量压垮客户端的情况。 Push封装了拉取消息，分发给消费线程的线程模型，非流控的情况下，由后台线程主动拉取消息，并缓存在本地，消费线程池有空闲线程时，分发给消费线程，在有堆积量的情况下，可以保证消费线程一直工作，性能更高（备注：Pull只提供了拉取消息的功能，并且何时去拉取，拉取时机，这些都需要应用去控制；分发给消费线程的逻辑需要应用封装，除了增加应用工作量外，还可能有不稳定、性能问题等）。 Push经过多个大型项目的长时间的使用(比如物联网，使用能台，多个试点省份)，更成熟稳定。 Push会自动订阅重试队列，不需要再次调用拉取重试队列的API来取得重试队列的消息（备注：Pull需要另外调用API拉取重试队列的消息）。 Pull是一种遗留的消费模式（兼容早期的API），新开发的应用，或者未上线的应用，都要求使用Push消费模式。

本文为您介绍分布式消息服务MQTT的API认证授权修改认证用户密码。 POST ContentType：application/json 请求体json参数说明： 参数名 参数类型 是否必填 参数描述 prodInstId String 是 实例ID userName String 是 认证用户 password String 是 新认证用户密码 password加密方式如下： cpp import java.security.KeyFactory; import java.security.PublicKey; import java.security.spec.X509EncodedKeySpec; import java.util.Base64; import javax.crypto.Cipher; public class PasswdEncryptor { public static void main(String[] args) throws Exception { // 请使用该公钥进行加密 String keyStr "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAlh28O0zrmBs6Ok0bVMdOIXd0lkL/Y2em1Km9zfba+iNNgz6eJe2vW3Fr/TJgAl4Wt7t4G/yY0oj2d3/og2YdqQ5jeMO0+wjAuYfXGG/Yi5VU1VNEYYtHBWRaNFk8rTLVeqUZnCP0SOxiwlcA3npObw80xt3Z/qgYWVAF2AbJ2zkc1ItA/b2KrX+8FP4MxOg97drFzWj7DQEDawwWOmPsW2ah5is5uF3oWll/5eyMhClTxywn1hJNkrbsmPztZG30DMwfLrP7GYSbjhSoGBui3CvpY6JqHxHKmpR1zV7YnfdYlJYhBgc72tg0DMCiAlmD/1wEiyX4X9SVAv5iFuCjswIDAQAB"; // 请填写您的用户密钥 String rawPasswd "YOUR PASSWORD"; // 输出加密好的密文作为密钥 System.out.println(encrypt(getPublicKeyFromString(keyStr), rawPasswd)); } public static PublicKey getPublicKeyFromString(String publicKeyStr) throws Exception { byte[] keyBytes Base64.getDecoder().decode(publicKeyStr); X509EncodedKeySpec spec new X509EncodedKeySpec(keyBytes); KeyFactory keyFactory KeyFactory.getInstance("RSA"); return keyFactory.generatePublic(spec); } public static String encrypt(PublicKey publicKey, String plainText) throws Exception { Cipher cipher Cipher.getInstance("RSA/ECB/PKCS1Padding"); cipher.init(Cipher.ENCRYPTMODE, publicKey); byte[] encryptedBytes cipher.doFinal(plainText.getBytes()); return Base64.getEncoder().encodeToString(encryptedBytes); } } 返回参数说明： 参数名 参数类型 参数描述 message String 描述状态 statusCode String 800成功 其他失败 返回示例：成功 { "message": "success","statusCode": "800"} 返回示例：失败 {"returnObj": null,"message": "error","statusCode": "900"}

本文为您介绍分布式消息服务MQTT的API认证授权创建认证用户。 POST ContentType：application/json 请求体参数说明： 参数名 参数类型 是否必填 参数描述 prodInstId String 是 实例ID userName String 是 认证用户 password String 是 认证用户密码 remark String 否 备注 password加密方式如下： cpp import java.security.KeyFactory; import java.security.PublicKey; import java.security.spec.X509EncodedKeySpec; import java.util.Base64; import javax.crypto.Cipher; public class PasswdEncryptor { public static void main(String[] args) throws Exception { // 请使用该公钥进行加密 String keyStr "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAlh28O0zrmBs6Ok0bVMdOIXd0lkL/Y2em1Km9zfba+iNNgz6eJe2vW3Fr/TJgAl4Wt7t4G/yY0oj2d3/og2YdqQ5jeMO0+wjAuYfXGG/Yi5VU1VNEYYtHBWRaNFk8rTLVeqUZnCP0SOxiwlcA3npObw80xt3Z/qgYWVAF2AbJ2zkc1ItA/b2KrX+8FP4MxOg97drFzWj7DQEDawwWOmPsW2ah5is5uF3oWll/5eyMhClTxywn1hJNkrbsmPztZG30DMwfLrP7GYSbjhSoGBui3CvpY6JqHxHKmpR1zV7YnfdYlJYhBgc72tg0DMCiAlmD/1wEiyX4X9SVAv5iFuCjswIDAQAB"; // 请填写您的用户密钥 String rawPasswd "YOUR PASSWORD"; // 输出加密好的密文作为密钥 System.out.println(encrypt(getPublicKeyFromString(keyStr), rawPasswd)); } public static PublicKey getPublicKeyFromString(String publicKeyStr) throws Exception { byte[] keyBytes Base64.getDecoder().decode(publicKeyStr); X509EncodedKeySpec spec new X509EncodedKeySpec(keyBytes); KeyFactory keyFactory KeyFactory.getInstance("RSA"); return keyFactory.generatePublic(spec); } public static String encrypt(PublicKey publicKey, String plainText) throws Exception { Cipher cipher Cipher.getInstance("RSA/ECB/PKCS1Padding"); cipher.init(Cipher.ENCRYPTMODE, publicKey); byte[] encryptedBytes cipher.doFinal(plainText.getBytes()); return Base64.getEncoder().encodeToString(encryptedBytes); } } 返回参数说明： 参数名 参数类型 参数描述 message String 描述状态 statusCode Integer 800成功 其他失败 返回示例：成功 { "message": "success","statusCode": "800"} 返回示例：失败 {"returnObj": null,"message": "error","statusCode": "900"}

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。

本小节介绍服务器安全卫士的设置通知方式。 通知类型 产品到期、入侵告警等，支持邮箱、站内信和短信通知。 设置方法 初次登录服务器安全卫士时，需要录入手机号和邮箱，以便进行通知。 也可以登录消息中心——消息接收设置界面，设置接收的消息类型、接收方式，或增加接收人。

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。

本节介绍了完成日志采集规则配置后，在云日志控制台实时查看上报的日志。 前提条件 已创建日志组和日志流。 已完成ICAgent安装。 已接入日志。 查看实时日志 1. 在云日志服务管理控制台，单击“日志管理”。 2. 在日志组列表中，单击已创建的日志组名称。 3. 在日志流列表中，单击已创建的日志流名称。 4. 在日志流详情页面，单击“实时日志”，查看实时日志。 日志每隔大约5秒钟上报一次，在日志消息区域，您最多需要等待5秒钟左右，即可查看实时上报的日志。 同时，您还可以通过页面右上方的“清屏”、“暂停”对日志消息区域进行操作。 1. 清屏：清除日志消息区域已经显示出来的日志。 2. 暂停：暂停日志消息的实时显示，页面定格在当前已显示的日志。 暂停后，“暂停”会变成“继续”，再次单击“继续”，日志消息继续实时显示。 说明 如果您正在使用实时查看功能，请停留在实时查看页面，请勿切换页面。如果您离开实时查看页面，实时查看功能将会被关闭。

本文主要介绍异常 异常监控项是对应用的异常日志进行监控，比如java的日志异常监控，一旦用户采用log系统打印日志，就会被采集上来。具体的异常采集类型会根据不同的采集器类型有变化。 查看异常日志 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击左侧，选择“应用性能管理 APM”，进入APM服务页面。 步骤 3 在左侧导航栏选择“应用监控 > 指标”。 步骤 4 在界面左侧树单击待查看接口调用的环境后的。 步骤 5 单击“异常”，切换至异常页签。页面默认展示所“全部实例”的“异常日志”异常日志信息。 异常指标包括：类名、异常类型、日志类型、总次数、消息以及以及异常堆栈。请参照下表 日志版本指标包括：logType以及版本。 图 异常监控数据 表 指标说明 指标集 参数 说明 ::: 异常 类名 发生异常的所在类 异常 异常类型 该异常的类型 异常 日志类型 该异常打印所属的日志类型 异常 次数 异常发生的次数 异常 异常消息 该异常产生的异常消息 异常 异常堆栈 该异常产生的异常堆栈 日志版本 日志类型 日志类型 日志版本 日志版本 日志类型对应的版本 单击蓝色数值，可以查看所选时间段内该线程的趋势图。 单击“消息”列的蓝色文字，可以查看消息的详细内容，包括：时间和消息内容。 单击“异常堆栈”列的“查看详情”可以查看异常的详细信息。 单击“异常堆栈”列的“历史信息”可以查看该类名的历史异常堆栈列表。 单击“版本”列的蓝色文字，可以查看该版本的日志详情。 步骤 6 在异常页签选择您想要查看的“实例名称”，并选择“异常日志”，可以查看该实例在对应采集器下的应用异常监控数据。 图 选择实例、异常日志

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。

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

参数 参数说明 Hadoop版本 显示Hadoop组件的版本信息。 Spark版本 显示Spark组件的版本信息，MRS 3.x之前版本集群支持。 HBase版本 显示HBase组件的版本信息。 Hive版本 显示Hive组件的版本信息。 Hue版本 显示Hue组件的版本信息。 Loader版本 显示Loader组件的版本信息。 Kafka版本 显示Kafka组件的版本信息。 Storm版本 显示Storm组件的版本信息。 Flume版本 显示Flume组件的版本信息。 Tez版本 显示Tez组件的版本信息。 Presto版本 显示Presto组件的版本信息。 KafkaManager版本 显示KafkaManager组件的版本信息。 Flink版本 显示Flink组件的版本信息。 Ranger版本 显示Ranger组件的版本信息。 Spark2x版本 显示Spark2x组件的版本信息。仅MRS 3.x及之后版本集群支持。 Oozie版本 显示Oozie组件的版本信息。仅MRS 3.x及之后版本集群支持。 ClickHouse版本 显示ClickHouse组件的版本信息。仅MRS 3.x及之后版本集群支持。

本文介绍分布式消息服务RabbitMQ的计费样例。 计费场景 某用户于2023/03/18 15:30:00在“广州4”区域购买了一个按需计费的RabbitMQ实例，规格配置如下： 实例规格：rabbitmq.2u4g.cluster3 总存储空间：高I/O，300GB 用了一段时间后，用户发现RabbitMQ实例当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20 9:00:00升配为rabbitmq.4u8g.cluster3。因为该RabbitMQ实例打算长期使用下去，于2023/03/20 10:30:00将RabbitMQ实例转为包年/包月计费，购买时长为1个月。那么在3~4月份，该RabbitMQ实例总共产生多少费用呢？ 计费构成分析 可以将RabbitMQ实例的使用阶段按照计费模式分为两段：在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费，2023/03/20 10:30:00 ~ 2023/04/20 23:59:59期间为包年/包月计费。 按需计费 在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 9:00:00期间按照rabbitmq.2u4g.cluster3规格计费，计费时长为41.5小时，费用计算如下： 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间按照rabbitmq.4u8g.cluster3规格计费，计费时长为1.5小时，费用计算如下：