时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

时间粒度 可查询历史数据时间范围 数据延迟 单次可查询的时间跨度 1m 最近7天 5分钟 3小时 5m 最近186天 20分钟 31天 1h 最近186天 20分钟 31天 24h 最近186天 20分钟 31天

本节主要介绍查看堆栈 堆栈创建后，您可以在堆栈详情页面查看其数据和资源。 堆栈元素 显示堆栈的组成元素，如应用、云服务。 元素健康状态说明： 健康：说明该资源运行正常。 未知：AOS在执行该资源的健康检查时发生错误，未成功获取到资源的状态。 异常：AOS成功调用资源的健康检查接口，但资源的状态为异常。 样例： 输出参数 显示在堆栈模板中声明的输出参数及其取值。 样例： 输入参数 显示在堆栈模板中声明的输入参数及其取值。还支持导出配置，格式为.json文件。 样例： 告警 显示堆栈中的告警信息。 事件 通过查看堆栈事件来监控堆栈相关操作进度。例如，升级堆栈，在“事件”页签中会显示堆栈升级过程中的每个重要步骤（按照每个事件的时间进行排序，最新的事件显示在最上方）。 注：事件仅展示最近10条记录，且事件保存时间为48小时，48小时后自动清除数据。

码率（Mbps） 存储0天 存储3天 存储7天 存储15天 存储30天 存储60天 存储90天 存储180天 存储365天 0.5 7 9 10 14 20 33 45 83 161 1 7 10 13 20 33 58 83 159 315 2 7 13 19 33 58 109 159 311 623 3 7 15 25 45 83 159 235 463 931 4 7 18 31 58 109 210 311 615 1239 5 7 20 37 71 134 261 387 767 1547 6 7 23 43 83 159 311 463 919 1855 7 7 25 49 96 185 362 539 1071 2163 8 7 28 55 109 210 412 615 1222 2471

本章节主要介绍如何使用函数流实现流式大文件处理。 背景与价值 Serverless Workflow由于自身可编排、有状态、持久化、可视化监控、异常处理、云服务集成等特性，适用于很多应用场景，比如： 复杂度高需要抽象的业务（订单管理，CRM 等） 业务需要自动中断 / 恢复能力，如多个任务之间需要人工干预的场景（人工审批，部署流水线等） 业务需要手动中断 / 恢复（数据备份 / 恢复等） 需要详细监控任务执行状态的场景 流式处理（日志分析，图片 / 视频处理等）当前大部分 Serverless Workflow 平台更多关注控制流程的编排，忽视了工作流中数据流的编排和高效传输，上述场景创建函数流触发器中，由于数据流相对简单，所以各大平台支持都比较好，但是对于文件转码等存在超大数据流的场景，当前各大平台没有给出很好的解决方案。FunctionGraph函数工作流针对该场景，提出了 Serverless Streaming 的流式处理方案，支持毫秒级响应文件处理。 技术原理 FunctionGraph函数工作流提出 Serverless Streaming 的流式可编排的文件处理解决方案，步骤与步骤之间通过数据流驱动，更易于用户理解。本章通过图片处理的例子解释该方案的实现机制。 如果需要驱动一个工作流执行，工作流系统需要处理两个部分： 控制流：控制工作流的步骤间流转，以及步骤对应的 Serverless 函数的执行。确保步骤与步骤之间有序执行。 数据流：控制整个工作流的数据流转，通常来说上一个步骤的输出是下一个步骤的输入，比如上述图片处理工作流中，图片压缩的结果是打水印步骤的输入数据。 在普通的服务编排中，由于需要精准控制各个服务的执行顺序，所以控制流是工作流的核心部分。然而在文件处理等流式处理场景中，对控制流的要求并不高，以上述图片处理场景举例，可以对大图片进行分块处理，图片压缩和加水印的任务不需要严格的先后顺序，图片压缩处理完一个分块可以直接流转到下一个步骤，而不需要等待图片压缩把所有分块处理完再开始加水印的任务。 基于上述理解，FunctionGraph工作流的 Serverless Streaming 方案架构设计如下图所示： 在 Serverless Streaming 的流程中，弱化控制流中步骤之间的先后执行顺序，允许异步同时执行，步骤与步骤之间的交互通过数据流驱动。其中数据流的控制通过 Stream Bridge 组件来实现。同时函数 SDK 增加流式数据返回接口，用户不需要将整个文件内容返回，而是通过 gRPC Stream 的方式将数据写入到 Stream Bridge，Stream Bridge 用来分发数据流到下一个步骤的函数 Pod 中。

源端 目的端 目的端类型 可能故障 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Service ELB 公网IP 集群流量负载均衡入口 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Service ELB 私网IP 集群流量负载均衡入口 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Ingress ELB 公网IP 集群流量负载均衡入口 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Ingress ELB 私网IP 集群流量负载均衡入口 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Service Node Port 公网IP 集群流量入口 kube proxy配置覆盖，该故障已在升级流程适配 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Service Node Port 私网IP 集群流量入口 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Service Cluster IP Service网络平面 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 非Service NodePort 节点单口 节点容器网络 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 跨节点Pod 容器网络平面 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 同节点Pod 容器网络平面 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 Service域名、Pod域名等，基于CoreDNS解析 域名解析 未有记录 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 外部网站域名，基于CoreDNS hosts配置解析 域名解析 coredns插件升级后配置被覆盖，该故障已在插件升级流程适配 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 外部网站域名，基于CoreDNS 上游服务器解析 域名解析 coredns插件升级后配置被覆盖，该故障已在插件升级流程适配 集群内Pod 集群内节点 集群外同VPC下节点 天翼云外 外部网站域名，不通过CoreDNS解析 域名解析 未有记录

天翼云计划于2025年12月10日 00:00（北京时间）下线二类节点分布式消息服务RabbitMQ的部分插件，具体下线插件如下： rabbitmqamqp10 rabbitmqmqtt rabbitmqsharding rabbitmqstomp rabbitmqtracing rabbitmqwebmqtt rabbitmqwebstomp 下线范围 下线范围为天翼云二类节点：北京2、成都3、福州、广州4、贵州、杭州、昆明、南昌、内蒙3、青岛、上海4、深圳、石家庄、苏州、太原、芜湖、武汉2、西安2、华北、长沙2、兰州、重庆、郑州、乌鲁木齐。 下线原因 开启上述插件后，容易引起业务过载风险、影响业务系统稳定。 rabbitmqwebstomp插件通过临时队列提供WebSocket能力，同时其连接和释放依赖于心跳机制，过多的临时队列以及过多连接数会导致内存高水位，从而导致节点状态异常。 下线影响 未开启待下线插件的实例，插件列表中将不再显示这些插件。 已开启待下线插件的实例，仍然可以使用。如果您在控制台关闭这些插件后，也将不再显示。 如有任何问题可通过天翼云官网(www.ctyun.cn)提交工单或服务热线（4008109889）与我们联系。 消减措施 已开启插件的RabbitMQ实例，建议参考设置RabbitMQ告警规则，配置相应的告警，提前预知并消减风险。

本文主要介绍Hikari连接池监控 介绍APM采集的Hikari连接池监控指标的类别、名称、含义等信息。 表 Hikari连接池监控采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 获取连接调用链上报时间阈值(ms) integer JAVA 1 2.1.0 getConnection方法调用链上报阈值，不超过该阈值不上报。 getConnection时是否获取池内信息 radio JAVA false 2.1.0 getConnection时是否获取池内信息。 表 Hikari连接池监控指标说明 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 ::::::: 数据源（dataSource，数据源。） url url url ENUM LAST 数据源（dataSource，数据源。） maximumPoolSize 最大允许连接数 最大允许连接数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） leakDetectionThreshold 连接池大小上限 连接池大小上限 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） validationTimeout 等待线程数 等待线程数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） maxLifetime 等待线程数上限 等待线程数上限 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） poolingCount 池中连接数 池中连接数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） poolingPeak 最大池中连接数 最大池中连接数 INT MAX 数据源（dataSource，数据源。） activeCount 活跃连接数 活跃连接数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） activePeak 最大活跃连接数 最大活跃连接数 INT MAX 数据源（dataSource，数据源。） logicConnectCount 获取连接总数 获取连接总数 INT SUM 数据源（dataSource，数据源。） maxWait 获取连接最大等待时间 获取连接最大等待时间 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） removeAbandoned 自动回收超时连接 是否自动回收超时连接 STRING LAST 数据源（dataSource，数据源。） removeAbandonedCount 超时连接回收次数 超时连接回收次数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） removeAbandonedTimeoutMillis 连接使用时长上限 如果池中连接被获取且超过该时长未被还回，则回收该连接 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） testWhileIdle 空闲连接有效性校验 当应用向连接池申请连接且该连接被判断为空闲连接时是否校验其有效性 STRING LAST 数据源（dataSource，数据源。） testOnBorrow 获取连接有效性校验 在连接池中取连接前校验连接是否有效 STRING LAST 数据源（dataSource，数据源。） testOnReturn 归还连接有效性校验 当应用归还连接时是否校验连接有效性 STRING LAST 数据源（dataSource，数据源。） minEvictableIdleTimeMillis 池中连接可空闲的时间 池中连接可空闲的时间 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） timeBetweenEvictionRunsMillis 检查池中连接空闲周期 检查池中连接空闲周期 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） driverName 驱动名称 驱动名称 STRING LAST 数据源（dataSource，数据源。） totalConnections 总连接数 总连接数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） activeConnections 活跃连接数 活跃连接数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） idleConnections 空闲连接数 空闲连接数 INT LAST 数据源（dataSource，数据源。） threadsAwaitingConnection 等待连接数 等待连接数 INT LAST 获取连接详情（connection，获取连接详情。） url 连接地址 连接地址 ENUM LAST 获取连接详情（connection，获取连接详情。） concurrentMax 最大并发 最大并发 INT MAX 获取连接详情（connection，获取连接详情。） invokeCount 调用次数 调用次数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） totalTime 总时间 总时间 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） errorCount 错误次数 错误次数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） maxTime 最慢调用 最慢调用 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM 获取连接详情（connection，获取连接详情。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM 异常（exception，Hikari调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，Hikari调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，Hikari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，Hikari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，Hikari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 版本（version，版本。） version 版本 版本 STRING LAST

本文为您介绍分布式消息服务MQTT客户端连接配置。 引入依赖//版本号按需调整 org.eclipse.paho org.eclipse.paho.client.mqttv3 1.2.5 连接mqtt云消息服务的示例代码如下： import java.security.SecureRandom; import java.security.cert.X509Certificate; import javax.net.ssl.SSLContext; import javax.net.ssl.TrustManager; import javax.net.ssl.X509TrustManager; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.IMqttDeliveryToken; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttCallbackExtended; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttClient; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttConnectOptions; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttException; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.MqttMessage; import org.eclipse.paho.client.mqttv3.persist.MemoryPersistence; public class ConnTest { // 填入您在mqtt控制台创建的ACL账号密码。 private static final String USERNAME "yourusername"; private static final String AUTHPASSWORD "yourpassword"; // 是否使用tls加密传输 private static final Boolean isTls true; public static void main(String[] args) { // 填写mqtt云消息服务的接入点。接入点分为tls以及非tls两种接入。tls接入格式为:ssl://{ip}:8085 String broker "tcp://localhost:1883"; // 指定连接客户端的id，该id可用于查询连接会话信息以及设备轨迹信息。 String clientId "ctgmqttclienttest"; MemoryPersistence persistence new MemoryPersistence(); try { final MqttClient myClient getMqttClient(broker, clientId, persistence); MqttConnectOptions connOpts new MqttConnectOptions(); connOpts.setCleanSession(true); connOpts.setUserName(USERNAME); connOpts.setPassword(AUTHPASSWORD.toCharArray()); // 设置心跳间隔（这里示例为2分钟） connOpts.setKeepAliveInterval(120); // 设置自动重连 connOpts.setAutomaticReconnect(true); // 设置tls相关配置（可选） // 目前暂未支持自动配置ssl证书，默认的ssl证书需要客户端进行默认证书信任。不影响正常的tls链路加密 if (isTls) { SSLContext sslContext SSLContext.getInstance("TLS"); // 默认信任服务端ssl证书 sslContext.init(null, new TrustManager[]{new X509TrustManager() { public void checkClientTrusted(X509Certificate[] chain, String authType) { } public void checkServerTrusted(X509Certificate[] chain, String authType) { } public X509Certificate[] getAcceptedIssuers() { return new X509Certificate[0]; } }}, new SecureRandom()); // 可以按照自定义的方式进行ssl证书的主机名验证 connOpts.setHttpsHostnameVerificationEnabled(false); connOpts.setSSLHostnameVerifier((hostname, session) > true); connOpts.setSocketFactory(sslContext.getSocketFactory()); } System.out.println("Connecting to broker: " + broker); myClient.connect(connOpts); System.out.println("Connected"); // 这里编写您的消息收发逻辑 myClient.disconnect(); System.out.println("Disconnected"); System.exit(0); } catch (MqttException me) { // 打印详细的错误信息。 System.out.println("reason " + me.getReasonCode()); System.out.println("msg " + me.getMessage()); System.out.println("cause " + me.getCause()); System.out.println("excep " + me); me.printStackTrace(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } } private static MqttClient getMqttClient(String broker, String clientId, MemoryPersistence persistence) throws MqttException { final MqttClient myClient new MqttClient(broker, clientId, persistence); myClient.setCallback(new MqttCallbackExtended() { @Override public void connectComplete(boolean reconnect, String serverURI) { // 连接建立成功 } @Override public void connectionLost(Throwable cause) { // 连接丢失，建议记录日志，做好监控 } @Override public void messageArrived(String topic, MqttMessage message) throws Exception { // 收到消息的回调，这里不要进行阻塞操作，以免卡住导致连接断开 } @Override public void deliveryComplete(IMqttDeliveryToken token) { // 成功发送消息到服务端 } }); return myClient; } }

本文介绍主账号登录和开通AI创作平台(天翼云DramaFlow)。 注册账号 如果您已经拥有一个天翼云实名账号可直接跳过本步骤，如果您还没有天翼云账号，具体可参见注册天翼云账号。 实名认证 具体可参见实名认证模块对天翼云账号进行实名认证。 购买套餐 进入AI创作平台(天翼云DramaFlow)控制台，同意承诺函，点击左下角【开会员】即可选择适合您的会员套餐进行购买。 AI生成内容水印设置 平台生成内容默认带有AI生成水印，已开通会员的主账号可向平台申请关闭显式AI水印标识。 1. 主账号登录AI创作平台(天翼云DramaFlow)控制台，点击左下角【设置】按钮。 2. 在弹窗中开启“去除AI水印”开关，并输入“我已充分知悉并同意本规则全部内容”确认申请操作。配置后可生成不带显式标识的AI生成内容。

本章节主要介绍ALM16003 Background线程使用率超过阈值的告警。 告警解释 系统每30秒周期性检测Background线程使用率情况，默认阈值为90%。如果Hive使用的background线程池使用率超过阈值，则发出告警。 说明 MRS 3.X支持Hive多实例，若集群启用了多实例功能且安装了多个Hive服务，请根据“定位信息”的“服务名”值来确定具体产生告警的Hive服务。例如Hive1服务不可用，则“定位信息”中显示服务名Hive1，处理步骤中的操作对象也应由Hive调整为Hive1。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 16003 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 后台Background线程数过多，导致新提交的任务无法及时运行。 可能原因 Hive后台的background线程池使用率过大。 HiveServer后台的background线程池执行的任务过多。 HiveServer后台的background线程池的容量过小。 处理步骤 检查HiveServer background线程池执行任务数量 1.在FusionInsight Manager首页，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Hive > 具体的HiveServer实例 ”，找到“Background线程数”与“Background线程使用率”监控信息。 2.在Background线程数监控中，线程数目最近半小时时间内是否有异常偏高（默认队列数值为100，偏高数值>90）。 是，执行步骤3。 否，执行步骤5。 3.调整提交到background线程池的任务数（比如，取消一些后台性能低，耗时长的任务）。 4.“Background线程数”和“Background线程数使用率”是否下降。 是，执行步骤7。 否，执行步骤5。

本文帮助您快速熟悉虚拟私有云VPC的创建。 操作场景 当需要为您的弹性云主机构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境时，首先要申请虚拟私有云。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东华东1。 3. 依次选择“网络”，单击“虚拟私有云”；进入网络控制台页面。 4. 在“虚拟私有云列表”界面，单击“创建虚拟私有云”。 5. 在“申请虚拟私有云”页面，根据界面提示配置参数。 参数 说明 取值样例 资源类型 创建VPC支持两种资源类型： （1）VPC：包含VPC、子网、网关等基本网络要素配置 （2）VPC和扩展选项：除了VPC基本网络要素配置之外还可以创建ZOS终端节点、关联DHCP选项集。通过ZOS终端节点可以实现内网对ZOS的便捷访问。 VPC 名称 VPC名称 VPC001 VPC网段(IPv4) VPC的地址范围，VPC内的子网地址必须在VPC的地址范围内。建议使用网段：10.0.0.0/828、172.16.0.0/1228、192.168.0.0/1628。如果要使用其他网段，请参考VPC网段和扩展网段。 192.168.0.0/16 VPC网段（IPv6） 是否分配虚拟私有云VPC的IPv6地址，仅部分可用区资源池支持为VPC开启IPv6，不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 开启 IPv6地址类型 开启IPv6的情况下，显示此选项，默认仅支持中国电信单线。 中国电信单线 VPC IPv6地址段 开启IPv6的情况下，显示此选项。 自动分配: 系统会在客户选定的IPv6地址类型中自动分配一个56位的可用网段。 手动分配：您可以输入十进制数字，来自定义VPC的IPv6网段。 IPv6地址类型为中国电信单线时，仅支持自动分配。 自动分配 企业项目 可以为VPC实例关联企业项目 project1 VPC描述 备注信息 测试VPC 子网配置 子网类型 普通子网：默认选项，此类子网中可以用于创建除标准裸金属服务器外的资源，推荐选择； 标准裸金属子网：仅支持创建标准裸金属服务器和虚拟IP，仅部分可用区资源池支持此选项；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 普通子网 子网名称 子网的名称 Subnet001 子网网段(IPv4) 子网的地址范围，需要在VPC的地址范围内 192.168.0.0/24 网关(IPv4) 子网的网关，默认为子网内第一个可用IP。 对于可用区资源池，网关地址默认为.1,不可以指定其他地址（部分可用区资源池指定其他地址；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准）。 对于地域资源池，网关地址默认为.1,可以指定其他地址。 192.168.0.1 DHCP(IPv4) 子网的DHCP地址，仅部分可用区资源池支持指定；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 192.168.0.2 子网IPv6网段 开启IPv6功能后，将自动为子网分配IPv6网段，但您不能选择IPv6地址范围 开启 子网IPv6地址段 子网开启IPv6的情况下，显示此选项。 自动分配: 系统会在客户选定的IPv6地址类型中自动分配一个56位的可用网段。 手动分配：您可以输入十进制数字，来自定义VPC的IPv6网段。 IPv6地址类型为中国电信单线时，仅支持自动分配。 仅部分可用区资源池支持此选项；不同资源池列表见产品简介资源池区别页面，实际情况以控制台展现为准。 自动分配 DNS服务器地址 部分可用区资源池默认值为100.95.0.1，该地址为天翼云DNS服务的地址，支持解析内网域名和公网域名；其他资源池默认值为114.114.114.114、8.8.8.8 100.95.0.1 子网描述 备注信息 测试子网

本文解释从天翼云CDN访问到的文件和直接回源结果不一样的原因和解决方案。 背景说明 使用天翼云CDN加速后，如用户请求的文件在节点已有缓存，则直接响应给用户；如用户请求的文件为首次访问，或文件过期，则CDN节点会回源站获取文件，缓存在节点并响应给用户。 正常情况下，用户请求CDN节点和直接访问源站，访问到的内容相同。本文主要介绍CDN节点和源站文件内容如果不一致时，可能的原因及解决方案。 详细内容 从天翼云CDN访问到的文件和直接回源结果如不一样，可从以下几方面着手进行分析： 1.CDN节点回源，会在用户请求基础上增加部分请求头，源站如对相应请求头有处理策略上的差异，可能会导致响应不同内容 用户请求至CDN节点后，CDN节点会在原始请求头基础上增加类似如下的请求头： Via: http/1.1 fjningde5xxx[aff7324a97b346daaf21ba85e1876868] (ApacheTrafficServer/xxx)；该请求头值为请求进入CDN节点后经过的节点信息。 RequestId：9011f7a06787a0fd560cd724dd9989fb；该请求头值为对应请求的唯一ID。 如果源站针对上述请求头有做特殊处理，例如，有Via时可能响应不同的值，则会导致CDN和源站响应不同内容。 解决方案：可尝试通过直接回源请求，并逐个新增携带上述请求头，对比是否与源站获取的内容一致，直到找到造成响应差异的对应请求头。此后，可通过调整源站设置，或在CDN节点配置去掉对应请求头来规避问题。目前，删除CDN内部请求头尚不支持自助，需要提交工单给天翼云客服人工处理。

参数 说明 策略名称 自定义策略名称。 防护状态 开启则策略生效。 策略描述 自定义描述策略情况。 快速配置模版 系统提供不同攻击防护的快速配置模板，可以下拉勾选模板实现参数快速填充，也可以根据企业情况修改配置参数。 处置粒度 支持根据设备，账号，公网IP三种类型作为处置粒度，会对所选粒度的访问行为进行统计和处置，其中设备是关联到账号的最小处置粒度 ，处置粒度选择为设备时只会对触发规则的账号当前登录设备进行处置，当处置粒度为账号时，在处置动作生效时期，该账号登录其他设备同样会被处置。 统计粒度 统计上方所选处置粒度在周期内对该统计粒度不同地址的请求次数，支持按照域名+端口或协议+IP+端口两种粒度。 统计周期 单位秒。 访问阈值 单位次数。 处置时间 单位秒。 处置动作 监控：仅监控观察，不对网络连接、访问权限进行任何干预。 挑战认证：需通过配置的认证方式完成身份认证，才能继续访问内网。 禁止访问内网：关闭对内网环境资源的访问权限，即无法连接公司 / 单位内部系统、共享文件等内网资源。 注销登录：退出当前客户端登录状态，若账号不符合安全要求，将持续触发注销。 提示语 针对不同处置动作均默认设置有对应提示语，可进行自定义修改。

时间点 作业B（小时调度，开始时间00:00，间隔时间10小时） 作业A（天调度，每天02:00执行） 第1天00:00 执行 第1天02:00 检查 [第0天00:00:00, 第1天00:00:00) 区间，无作业B实例运行，不执行 第1天10:00 执行 第1天20:00 执行 第2天00:00 执行 第2天02:00 检查[第1天00:00:00, 第2天00:00:00) 区间，有作业B实例运行完成，执行作业A 第2天10:00 执行 第2天20:00 执行 ... ... ...

介绍APM监控详情里上下游分析中的下游应用相关指标的名称、含义等信息。 下游应用指标说明表 指标类别 指标 指标说明 数据类型 下游应用详情 dboutcallduration DB请求排队数量 Double 下游应用详情 dboutcallcount DB请求数量 Double 下游应用详情 dboutcallerrorcount DB请求错误数据 下游应用详情 dbOutcallDurationMapSize DB外部调用持续时间 Long 下游应用详情 dbOutcallCountMapSize DB外部调用数量 Long 下游应用详情 dbOutcallErrorCountMapSize DB外部调用错误数量 Long

本章节主要介绍翼MapReduce的配置集群静态资源操作。 操作场景 当需要控制集群服务可以使用节点资源的情况，或者控制集群服务在不同时间段节点可用配额的CPU与I/O资源时，管理员可以在FusionInsight Manager调整资源基数，并自定义资源配置组。 对系统的影响 配置静态服务池后，受影响的服务的“配置状态”将显示为“配置过期”，需要重启服务，重启期间服务不可用。 配置静态服务池后，各服务及角色实例使用的最大资源将不能超过限制。 操作步骤 修改资源调整基数 1.在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 静态服务池”。 2.单击右上角“配置”，进入静态资源池配置向导。 3.在“系统资源调整基数”分别修改参数“CPU（%）”和“Memory（%）”。 修改“系统资源调整基数”将限制服务能够使用节点的最大物理CPU和内存资源百分比。如果多个服务部署在同一节点，则所有服务使用的最大物理资源百分比不能超过此参数值。 4.单击“下一步”。 需要重新修改参数，可单击“上一步”返回。 修改资源池默认“default”配置组 5.单击“default”，在“权重配置”表格中各服务对应的“CPU LIMIT(%)”、“CPU SHARE(%)”、“I/O(%)”和“Memory(%)”填写各服务的资源使用百分比数量。 说明 所有服务使用的“CPU LIMIT(%)”和 “CPU SHARE(%)”资源配置总和可以大于100%。 所有服务使用的“I/O(%)”资源配置总和可以大于100%，不能为0。 所有服务使用的“Memory(%)”资源配置总和可以小于或等于100%，也可以大于100%。 “Memory(%)”不支持动态生效，仅在“default”配置组中可以修改。 “CPU LIMIT(%)”用于配置服务可使用的CPU核数与节点可分配的CPU核数占比。 “CPU SHARE(%)”用于配置服务在与其他服务使用同一个CPU核的时间占比，即多个服务在使用同一个CPU核发生争抢时的时间占比。 6.单击“根据权重配置生成详细配置”，FusionInsight Manager将根据集群硬件资源与分配情况，生成资源池实际参数配置值。 7.单击“确定”。 在弹出窗口单击“确定”，确认保存配置。

本章主要介绍翼MapReduce的恢复Hive业务数据功能。 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对Hive进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对Hive进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight Manager创建恢复Hive任务并恢复数据。只支持创建任务手动恢复数据。 Hive备份恢复功能不支持识别用户的Hive表、索引、视图等对象在业务和结构上存在的关联关系。用户在执行备份恢复任务时，需要根据业务场景管理统一的恢复点，防止影响业务正常运行。 须知 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的Hive数据。 对系统的影响 恢复过程中会停止用户认证，用户无法开始新的连接。 数据恢复后，会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的数据。 数据恢复后，需要重新启动Hive的上层应用。 前提条件 如果需要从远端HDFS恢复数据，需要准备备集群。如果主集群部署为安全模式，且主备集群不是由同一个FusionInsight Manager管理，则必须配置系统互信，请参见配置跨Manager集群互信。如果主集群部署为普通模式，则不需要配置互信。 主备集群必须已配置跨集群拷贝，请参见启用集群间拷贝功能。 主备集群上的时间必须一致，而且主备集群上的NTP服务必须使用同一个时间源。 规划好恢复数据保存表的数据库，数据表在HDFS的保存位置，以及访问恢复数据的用户清单。 检查Hive备份文件保存路径。 停止Hive的上层应用。 登录FusionInsight Manager，请参见登录管理系统。

本章节主要介绍翼MapReduce的配置私有属性操作。 操作场景 admin用户或绑定Manageradministrator角色的管理员用户，可以在FusionInsight Manager配置私有属性功能开关，用于支持用户（集群中所有业务用户）设置或取消自己的私有（Independent）属性。 开启私有属性开关后，需要业务用户登录后设置Independent属性，完成用户私有属性配置。 限制约束 管理员不能设置或取消业务用户的Independent属性。 管理员不能获取私有用户的认证凭据。 前提条件 已获取要求权限的管理员用户和密码。 操作步骤 配置私有属性开关 1. 以admin用户或绑定Manageradministrator角色的用户登录FusionInsight Manager。 2. 选择“系统 > 权限 > 安全策略 > 配置Independent”。 3. 打开或关闭Independent属性，根据提示输入密码，单击“确认”完成身份验证。 4. 身份验证通过后，等待修改OMS配置完成，单击“完成”结束操作。 说明 关闭Independent属性功能后： 已拥有这个属性的业务用户可以在右上角用户名下取消Independent属性，取消后无法重新设置。取消后已创建的私有表继续保持私有属性，取消后无法继续创建私有表。 没有这个属性的业务用户无法在右上角用户名下进行设置和取消操作。 配置用户私有属性 5. 以业务用户登录FusionInsight Manager。 须知 设置Independent属性后，管理员不能初始化私有用户（业务用户设置了Independent属性后，即为私有用户）的密码；如果忘记此用户密码，密码将无法找回。 admin用户无法设置Independent属性。 6. 移动鼠标到界面右上角的用户名。 7. 在弹出的菜单栏中单击“设置Independent”或“取消Independent”。 说明 私有属性功能开关已开启，业务用户当前已设置私有属性时，菜单栏显示“取消Independent”。 私有属性功能开关已开启，业务用户当前已取消私有属性时，菜单栏显示“设置Independent”。 私有属性功能开关已关闭，业务用户当前已设置私有属性时，菜单栏显示“取消Independent”。 私有属性功能开关已关闭，业务用户当前已取消私有属性时，菜单栏不显示。 8. 根据界面提示，输入密码，单击“确定”完成身份验证。 9. 身份验证通过后，在确认对话框中单击“确定”。

本章节主要介绍翼MapReduce的配置Syslog北向参数操作。 操作场景 如果用户需要在统一的告警平台查看集群的告警和事件，管理员可以在FusionInsight Manager使用Syslog协议将相关数据上报到告警平台。 须知 Syslog协议未做加密，传输数据容易被窃取，存在安全风险。 操作步骤 1. 登录FusionInsight Manager。 2. 选择“系统 > 对接 > Syslog”。 3. 单击“Syslog服务”右侧的开关。 “Syslog服务”默认为不启用，开关显示为表示启用。 4. 根据下表所示的说明填写北向参数。 Syslog对接参数 参数区域 参数名称 参数说明 Syslog协议 服务IP模式 设置对接服务器IP地址模式，可选择“IPV4”或者“IPV6”。 Syslog协议 服务IP 设置对接服务器IP地址。 Syslog协议 服务端口 设置对接端口。 Syslog协议 协议 设置协议类型，可选值： l TCP l UDP Syslog协议 安全级别 设置上报消息的严重程度，取值范围： l Emergency l Alert l Critical l Error l Warning l Notice l Informational（默认值） l Debug 说明 “安全级别”和“Facility”共同组成发出消息的优先级（Priority ）。 优先级（Priority ） “Facility” × 8 +“安全级别” “安全级别”和“Facility”各项对应的数值请参考下表：“安全级别”和“Facility”字段数值编码 。 Syslog协议 Facility 设置产生日志的模块。可选项参考下表：“安全级别”和“Facility”字段数值编码[](file:///D:/%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%A4%B9/1%E3%80%81%E7%BF%BCMapReduce%EF%BC%88MRS%EF%BC%89/%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E6%8F%90%E4%BE%9B%E6%96%87%E6%A1%A3MRS/%E5%A4%A9%E7%BF%BC%E5%9C%A8%E7%94%A8%E6%96%87%E6%A1%A323.6.26%EF%BC%88%E5%B7%B2%E4%BF%AE%E6%94%B9%EF%BC%89/%EF%BC%88%E5%B7%B2%E4%BF%AE%E6%94%B9%EF%BC%89%E7%BF%BCMapReduce%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%8C%87%E5%8D%97.docx

约束与限制 使用ISO文件注册的ISO镜像无法在创建云主机页面选择到，也无法用来切换操作系统，必须完成操作系统及驱动安装做成系统盘镜像后才能使用。 ISO镜像在镜像服务页面创建的临时云主机只建议用来装机，部分功能受限。如：不支持挂载磁盘操作。 将ISO文件注册为镜像（Linux） 操作场景 通过注册镜像操作，将外部镜像ISO文件注册为云平台的私有镜像，即ISO镜像。注册镜像前，需先将ISO文件上传到OBS桶中。 使用ISO文件注册的ISO镜像不支持复制、导出和加密。 前提条件 待注册文件需为iso格式。 已上传ISO镜像文件到OBS的个人桶中。具体操作请参见上传镜像文件（Linux）。 说明： ISO镜像文件名称只能包含英文字母、数字、中划线（）和下划线（）。如果不符合要求，请先修改名称再上传至OBS桶。 操作步骤 1、登录控制台。 a.登录管理控制台。 b.选择“镜像服务”。 进入镜像服务页面。 2、创建ISO镜像。 a.单击右上角的“创建私有镜像”，进入创建私有镜像页面。 b.在创建方式选择“导入私有镜像”，在“镜像类型”区域，选择镜像的创建方式为“ISO镜像”。 c.从镜像文件列表中先选择保存ISO镜像文件的桶，再选择对应的ISO文件。 使用ISO文件创建私有镜像 d.在“配置信息”区域，填写镜像的基本信息。 操作系统：选择ISO镜像文件对应的操作系统。为保证镜像的正常创建和使用，请确保选择的操作系统与镜像文件的操作系统类型一致。 系统盘：设置系统盘容量，要求不小于镜像文件的系统盘大小。 名称：输入镜像的名称。 企业项目：选择资源所属的企业项目。 标签：可选配置，根据需要为待创建私有镜像添加资源标签。 描述：可选配置，根据需要输入描述信息。 e.单击“立即创建”。 f.根据界面提示，确认镜像参数。阅读并勾选《天翼云镜像服务协议》，单击“提交申请”。 3、返回私有镜像界面，查看创建的ISO镜像的状态。 当镜像的状态为“正常”时，表示创建成功。

API风险监测 API风险监测支持标准版 、高级版 、企业版 、旗舰版。 版本 TPS指标 标准版 2000 高级版 4000 企业版 6000 旗舰版 20000 数据安全运营中心 数据安全运营中心仅有标准版，主要能力为监控数据的流向和路径，集中管理数据安全策略，实现对数据分布、流转和访问过程中的态势呈现和风险识别 。

号“ ”时，监控数据无法展示。 示例如下： [root@ecskafka bin] ./kafkaconsoleconsumer.sh bootstrapserver 10.3.196.45:9094,10.78.42.127:9094,10.4.49.103:9094 topic topicdemo group ordertest frombeginning Kafka! DMS Hello ^CProcessed a total of 3 messages [root@ecskafka bin] 如需停止消费使用Ctrl+C命令退出。

其他与工作流编排应用区别 无会话变量配置 无回复节点 无日志功能 无监控功能 运行：支持单次运行或者上传批量运行所需的入参文件进行工具效果测试。 完成配置的工作流需要点击右上角发布菜单中的工具配置进行入参设置，正确完成设置的工具支持添加至应用。

本文介绍如何开通花卷慧办服务。 开通天翼云花卷慧办服务，需首先注册天翼云账户。 开通步骤如下： 步骤一：注册并登录 注册并登录天翼云 步骤二：实名认证 未实名认证的用户完成实名认证后才能开通服务。确认账号是否已实名认证，详情请参见：实名认证。 步骤三：快速了解产品 实名认证后进入花卷慧办产品详情页快速了解产品，之后单击【立即开通】。 步骤四：开通服务 开通花卷慧办 在购买页面选择适合的套餐和扩展服务，阅读并勾选服务协议，确认无误后点击【立即支付】，花卷慧办服务即开通。

介绍分布式消息服务RabbitMQ查看虚拟主机操作内容。 场景描述 在RabbitMQ中，虚拟主机（Virtual Host）是一个逻辑隔离的消息代理环境，用于分隔不同应用或不同团队之间的消息流。当需要查看虚拟主机的信息时，可能有以下场景描述： 管理员查看虚拟主机配置：管理员需要查看虚拟主机的配置信息，包括虚拟主机的名称、权限设置、连接数限制等。这可以帮助管理员了解当前系统的虚拟主机情况，进行配置管理和优化。 开发人员查看虚拟主机队列信息：开发人员需要查看虚拟主机中队列的信息，包括队列的名称、消息数量、消费者数量等。这可以帮助开发人员了解当前队列的状态，监控消息的流动情况，进行故障排查和性能调优。 运维人员查看虚拟主机连接信息：运维人员需要查看虚拟主机的连接信息，包括连接的客户端IP、连接数、协议等。这可以帮助运维人员监控连接的使用情况，检测异常连接，进行资源管理和安全审计。 操作步骤 （1）在虚拟主机管理页面，点击目标虚拟主机名称，即可参看虚拟主机详情。 （2）查看虚拟主机概览，主要展示最近时间段各类型消息数量和消息tps统计。 （3）参看用户配置权限及读写权限信息。 （4）查看用户主题权限信息。

临时表导致实例I/O高 现象 通常情况下MySQL产生的临时文件很小，同时也会及时释放，但是一些异常情况下，比如慢查询，会导致短时间产生大量的临时文件。如果临时目录很大，可能存在慢SQL排序、去重等操作导致创建很大的临时表。临时表写入也会造成I/O增加。您可以在实例监控指标页面查看临时表创建情况。 解决方案 在控制台的慢日志页面，下载并查看执行缓慢的SQL，通过分析慢SQL的执行耗时和执行计划，优化对应的SQL。 读取冷数据导致实例I/O高 现象 关系型数据库MySQL版采用的是buffer pool缓存架构，SQL访问或者修改的数据行，不在buffer pool中命中，就需要到文件系统中读取物理文件，这时会产生大量的读IO，如果buffer pool空闲页不够，还需要交换部分脏页数据到磁盘，同时又会产生大量的写IO。您可以在实例监控指标页面查看缓冲池命中率。 解决方案 根据业务场景重新设计业务缓存策略，或者升级实例规格。 大事务写Binlog导致实例I/O高 现象 关系数据库MySQL版在事务提交时候需要写binlog，默认binlog日志为行格式，当出现大事务时候，比如一个大表一次delete大量数据，这时候会产生大量的binlog日志，可能达到几十G甚至更多，binlog文件需要刷盘，造成突然很高的磁盘IO使用率。 解决方案 建议尽量将大事务拆分为小事务，避免大事务和降低刷新磁盘频率。

介绍分布式消息服务Kafka消费组查看功能操作内容。 场景描述 在以下场景中，可以考虑查看Kafka的消费组列表： 监控消费组：通过查看消费组列表，可以监控和管理Kafka中的消费者。可以查看消费组的健康状态等信息，以确保消费者正常工作并及时发现潜在的问题。 动态调整消费者数量：通过查看消费组列表，可以了解当前的消费者数量和状态。根据实际需求，可以动态增加或减少消费者的数量，以适应不同的负载和流量变化。 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“消费组管理”后出现如下图列表 （5）右上角输入消费组名称，可查询对应消费组 消费组状态说明见下表： 状态 说明 Empty 消费组没有分配到任何分区进行消费。 PreparingRebalance 消费组中有新的消费者加入或者有消费者离开，正在进行重新分配分区的准备工作。 CompletingRebalance 1. 重新分配分区的过程已经完成，消费组即将开始消费。 Stable 消费组中的消费者正常消费消息，并且消费进度与分区分配是一致的。 Dead 消费组已经停止工作，没有任何活跃的消费者。 PreparingSync 消费组正在准备同步消费进度，以确保消费者之间的一致性。 AwaitingSync 消费组中的消费者正在等待同步消费进度的完成。 Rebalancing 消费组正在进行重新分配分区的操作。 DeadAndEmpty 消费组已经停止工作，且没有分配到任何分区进行消费。

本章介绍函数工作流的事件函数的概述和优势。 概述 FunctionGraph支持事件类型函数。事件是指用于触发函数，通常为JSON格式的请求。用户作为事件源（事件的生产者），可以通过云服务平台或Cloud IDE触发函数并进行执行。在函数创建界面可以选择函数类型，事件类型的函数不受触发器类型的限制，当前FunctionGraph支持的所有类型触发器均可用于触发事件函数。 说明 1. FunctionGraph原生支持事件类型函数，在函数创建界面默认选择该类型。 2. 测试函数时在参数配置界面输入用户指定的事件JSON即可完成函数触发。 3. 用户也可以通过FunctionGraph支持的触发器进行事件函数触发。 优势 单机编程体验，简单易用 事件类型函数可以在FunctionGraph函数界面或Cloud IDE界面进行函数编辑或代码包上传，一键式完成函数云上部署，用户无需关心并处理函数的并发、故障恢复等问题。 高性能极速运行时 事件函数提供毫秒级函数启动、函数扩容、函数调用，秒级故障中断检测及秒级故障恢复。 便捷完备的工具链 提供完备的日志、调用链、debug及监控能力，支撑开发者“三步”上线函数应用。 限制 事件函数受限于事件格式（事件源），开发者在开发过程中需要遵循函数平台的函数开发规则。

Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延13ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 如何选择Kafka实例存储容量阈值策略？ 支持以下两种策略： 生产受限策略 该策略场景下一旦磁盘使用达到容量阈值95%，会导致后续生产失败，但保留了当前磁盘中的数据，直至数据自然老化（Kafka原有的老化机制，数据默认保留3天）。该场景适用于对数据不能丢的业务场景，但是会导致生产业务失败。 自动删除策略 该策略场景下磁盘使用到达容量阈值95%后，依旧可以正常生产和消费消息，但是会删除最早的10%的消息，以保证磁盘容量充足。该场景优先保障业务不中断，数据可能会丢失。 以上两种策略的需要基于业务对数据和业务的可靠性来进行选择，只能作为极端场景下的一个种处理方式。 建议业务购买时保证有充足的磁盘容量，避免磁盘的使用达到容量阈值 。 Kafka服务端支持版本是多少？ Kafka 1.1.0、2.7和3.x版本。 如果您想要创建Kafka实例，具体步骤请参考购买Kafka实例。