分区平衡前的准备工作 在不影响业务的前提下，适当调小Topic老化时间并等待消息老化，减少迁移数据，加快迁移速度，分区平衡任务结束后可重新调整为初始值。 确保分区平衡的目标Broker磁盘容量充足。如果目标Broker磁盘剩余容量接近分区平衡迁移到该Broker上的数据量，为了给目标Broker上的消息生产预留存储空间，应先进行磁盘扩容，再进行分区平衡。 自动平衡 1. 进入Kafka实例管理控制台。 2. 点击左侧菜单栏中的Topic管理，进入主题列表页面。 3. 选择需要平衡的主题，点击其右侧操作栏的更多选项。 4. 设置自动平衡参数。 ● 勾选目标的Broker，Topic分区的副本即将迁移至目标Broker上。 ● 输入带宽大小，默认值为“1”，表示不限制带宽。如果实例负载较低，建议不设置带宽限制。如果需要设置带宽限制，建议该参数值不小于待分区平衡Topic的总生产带宽 待分区平衡Topic的最大副本数。 ● 执行时间，支持立即执行和自定义时间，选择自定义时间时，自定义时间需要大于当前时间。通过定时任务去扫描任务，所以执行时间和自定义时间最多会有几分钟的偏差。 5. 单击“确认”，自动跳转到Topic列表页面。 6. 在Topic列表页面左上方单击“分区平衡任务”，查看分区平衡任务的状态。

接口功能 此接口用于获取对象的元数据信息，包括该Object的ETag、Size、LastModified信息，并且不返回该Object的内容。 接口约束 无 请求URI HEAD /v1/{bucket}/{objectName} 路径参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 bucket 是 String 桶名称。 testBucket objectName 是 String 对象名称。 test Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 getmetadata 是 String 固定参数。 getmetadata 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 无 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 LastModified String 对象最新修改时间。 Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 GMT XAmzStorageClass String 对象存储类型。 STANDARD xamzversionid String Object的版本ID。只有查看Object指定版本的元数据信息时才显示该字段。 dfafdsa21 xgwobjectatime String Object的最后一次访问时间。时间格式为HTTP 1.1协议中规定的GMT时间。开启访问追踪时，该字段的值会随着文件被访问的时间持续更新。注意： Object的最后一次访问时间是异步更新的，会保证在24小时内完成Object最后一次访问时间的更新。对于24小时内多次访问同一个Object，仅更新该Object的最早一次访问时间。 Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 GMT xamzbucketowner String 桶的拥有者。 test ETag String Object生成时会创建ETag (entity tag)，ETag用于标识一个Object的内容。 tx00000000000000000

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，ObsClient调用的异常信息统计。） exceptionType 异常类型 异常类型 ENUM LAST 异常（exception，ObsClient调用的异常信息统计。） causeType 异常类 发生异常的类 ENUM LAST 异常（exception，ObsClient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，ObsClient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，ObsClient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 url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） client client client ENUM LAST url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） url url 被调用url ENUM LAST url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） method httpmethod url的httpmethod ENUM LAST url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） concurrentMax 最大并发 被调用url的最大并发 INT MAX url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） errorCount 错误次数 被调用url的错误次数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） hostUri hostUri hostUri STRING LAST url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） invokeCount 调用次数 被调用url的调用次数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） lastError 错误信息 url发生错误时产生的错误信息 STRING LAST url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） maxTime 最大响应时间 被调用url的最大响应时间 INT MAX url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） responseCloseCount 响应关闭次数 响应关闭次数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） totalTime 总响应时间 被调用url的总响应时间 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） range1 010ms 响应时间在010ms范围请求数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） range2 10100ms 响应时间在10100ms范围请求数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） range3 100500ms 响应时间在100500ms范围请求数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） range4 5001000ms 响应时间在5001000ms范围请求数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） range5 110s 响应时间在110s范围请求数 INT SUM url监控（obsClientInvocation，以被调用的url为维度统计接口调用信息。） range6 10s以上 响应时间在10s以上请求数 INT SUM 状态码统计（code ，根据状态码维度统计接口调用信息。） code 状态码 状态码 ENUM LAST 状态码统计（code ，根据状态码维度统计接口调用信息。） url url 产生对应状态码的url STRING LAST 状态码统计（code ，根据状态码维度统计接口调用信息。） count 次数 对应状态码的发生次数 INT SUM ObsClient汇总（total ，ObsClient接口调用的汇总信息统计。） errorCount 请求错误次数总和 请求错误次数总和 INT SUM ObsClient汇总（total ，ObsClient接口调用的汇总信息统计。） invokeCount 调用次数 总的调用次数 INT SUM ObsClient汇总（total ，ObsClient接口调用的汇总信息统计。） totalTime 总响应时间 总响应时间 INT SUM

本节主要介绍SNAT规则的常见问题。 为什么使用SNAT？ 对公网NAT网关来说，一些弹性云主机不仅需要使用系统提供的服务，还需要访问外网以获取信息或下载软件。但是，给弹性云主机分配公网IP需要消耗稀缺资源（如IPv4地址），增加额外的成本，并有可能增加虚拟环境遭受攻击的几率。因此，多个弹性云主机共享同一公网IP是一种可行的方法，具体实施方法为源地址转换（SNAT）。 什么是SNAT连接数？ 由源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口、传输层协议这五个元素组成的集合视为一条连接。连接能够区分不同会话，并且对应的会话是唯一的。其中源IP地址和源端口指SNAT转换之后的IP和它的端口。 由于SNAT支持TCP、UDP和ICMP三种协议，每一个目的IP和目的端口，NAT网关最多可支持55000个并发连接。如果目的IP、端口或者协议（TCP/UDP/ICMP）发生变化，则可以再创建55000个连接。弹性云主机中通过netstat命令看到ESTABLISHED状态的连接数和实际SNAT连接数有时会不一致。假设一个弹性云主机平均每秒钟创建100个与固定目的的连接，不考虑连接老化的话，大约10分钟会将55000个连接耗尽导致连接无法新建。 NAT网关中SNAT连接如果长时间没有数据报文，会超时断开。因此为防止连接中断您需要发起更多的数据包或使用TCP保持连接。同时，为避免出现因连接数规格用满而出现的影响业务的情况，建议经常关注CES监控中的NAT网关SNAT连接数并合理设置告警。

项目 描述 AccessKeyID 密钥ID。点击编辑按钮，可以对密钥ID进行复制。 SecretAccessKey 密钥值，点击查看按钮，可以查看密钥值的明文形式。 说明 在IAM上线之前创建的密钥才有此项。 创建时间 密钥创建时间。 无：表示该密钥是在IAM功能上线前创建的。 最后使用时间 密钥最后一次使用的时间。 密钥类型 主密钥。 普通密钥。 说明 在IAM上线之前创建的密钥才有此项。 状态 密钥启用状态： 启用。 禁用。 超期标记 密钥创建时间超过90天后，会有超期标记。建议及时删除超期密钥，并创建新的密钥。 ：表示未超期。 操作 可以对密钥进行操作： 启用。 禁用。 删除。

本文介绍如何续订混合备份存储库。 操作场景 当混合存储库需要延长使用期限时，可以对存储库进行续订操作。 操作须知 续订周期以年为单位。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台。 4. 在云备份页面，单击左侧“混合备份（存储版）”按钮，进入混合备份控制台。 5. 在存储库页面，单击待续订存储库所在行的“操作>续订”按钮。 6. 在弹出页面选择续订存储库周期，确定配置信息后，单击“确定”，进入订单页面，完成购买。 7. 回到存储库页面，可以看到存储库存储库过期时间更新，则表明续订成功。

本文介绍准入管控的功能和配置方法。 功能说明 针对企业管理要求，通过不同维度设置准入条件，仅满足准入条件的用户才可通过认证登录成功，进入内网访问，保障其企业安全性。 配置说明 主要常用策略条件如下： 是否开启指定软件：如内置防火墙是否开启、是否运行指定的杀毒软件等。 访问行为是否异常：根据用户平时行为进行记录分析，判断是否存在异常，如是否在异常时间登录、异常地点、异常的访问IP地址等。 终端环境是否符合企业要求：根据设定的终端环境条件进行判断，如mac地址、IP地址、访问地点、访问时间等。 支持配置对应的策略生效范围，可选按用户范围，按组织范围，按用户组范围三种模式进行范围圈选。 支持配置对应的策略处置动作，若检测到策略范围内的账号匹配到对应的准入管控策略，将实时下发处置动作到对应账号设备。 该功能暂不支持客户自助配置，如需使用，请通过提交工单给天翼云客服进行处理。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 createTime String 创建时间 20230921 17:49:52 prodDbEngine String 数据库实例引擎 prodInstId String 实例id 169528973574900007 prodInstName String 实例名称 testpg1 prodRunningStatus Integer 实例当前的运行状态 0:运行中 1:重启中 2:备份中 3:恢复中 1001:已停止 1006:恢复失败 1007:VIP不可用 1008:GATEWAY不可用 1009:主库不可用 1010:备库不可用 1021:实例维护中 2000:开通中 2002:已退订 2005:扩容中 2011:冻结 0 alive Integer 实例是否存活,0:存活，1：异常 0 prodOrderStatus Integer 订单状态，0：正常，1：冻结，2：删除，3：操作中，4：失败,2005:扩容中 0 prodType Integer 实例部署方式 0：单机，1：一主一备，2：一主两备，3：只读实例 1 readPort Integer 读端口 9304 vip String 虚拟ip地址 writePort String 写端口 9304 readonlyInstnaceIds Array of Strings 只读实例id列表 [] instanceType String 实例类型，primary:主实例，readonly:只读实例 primary toolType Integer 备份工具类型，1：pgbaseback，2：pgbackrest，3：s3 1

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 clustername 是 String 集群名称： 大写字母、小写字母、数字和特殊符号 : /组成，最多支持28个字符 sjfwtest1 clustertype 是 String 集群类型： datalake：数据湖 dataanalysis：数据分析 dataservice：数据服务 cloudsearch：云搜索 realtimedataprocessing：实时数据流 customize：自定义 datalake components 是 String 组件信息： 多个组件“,”隔开 OpenLDAP,Kerberos,ZooKeeper,HDFS,YARN,Hive,Tez,Spark,Hudi,Iceberg,Ranger regionid 是 String 资源池ID bb9fdb42056f11eda1610242ac110002 availablezoneid 是 String 可用区ID cnhuadong1jsnj3Apublicctcloud vpcId 是 String VPC ID vpcn83zi9vuo0 subnetid 是 String 子网ID subnet8hzbyype9r securitygroupsid 是 String 安全组ID sgzfh4pgydhe enableipv6 否 Boolean 开启IPv6： true：开启 false：关闭 VPC支持时默认true false noderootpassword 是 String 节点的root密码： 长度为1226字符，需包含大写字母、小写字母、数字和特殊符号（仅包括：~!@$%^+{[]}:,.?），不能包含root、toor相关大小写变形字符串和3位及以上连续数字或字符 Juhwqe7h!21Da. ostype 是 String 操作系统类型： CTyun：CTyunOS Kylin：麒麟 CTyun hosttype 是 String 主机类型： ecs：云主机 dps：物理机 ecs cputype 是 String CPU类型： X86：X86 ARM：ARM X86 spectype 是 Integer 规格类型： 1：通用云主机 2：国产云主机 3：通用物理机 4：国产物理机 主机类型为“ecs”时可选“1”和“2”，为“dps”时可选“3”和“4” 1 dpstype 否 String 裸金属类型： EBM：弹性裸金属 SBM：标准裸金属 主机类型为“dps”时必填 EBM chargeinfo 是 Object 计费信息 表chargeinfo datasourceconfigs 否 Array of Objects 关联数据连接信息： 部署Hive和Ranger等组件时，可以关联数据连接，将元数据存储于关联的数据库 表datasourceconfig nodedetails 是 Array of Objects 节点组详情 表nodedetail

参数名称 描述 任务名称 输入定时任务的名称。 只能包含数字、英文字母和下划线，但不能是纯数字，不能以下划线开头，且不能为空。 输入长度不能超过128个字符。 激活任务 激活队列扩缩容定时任务。默认开启。如果关闭，则系统不会触发执行当前设置的定时规格变更任务。 有效期 设置执行定时任务的时间段。包括“日期”和“时间”。 实际CUs 队列扩容或缩容前的规格。 最终CUs 队列扩容或缩容后的规格。 说明 系统默认队列最大规格为512CUs。 进行定时扩缩容操作的队列最小规格为64CUs，即当“实际CUs”小于64CUs时，不能进行定时扩缩容。 最终规格只能为16的倍数。 重复规律 选择执行定时扩缩容的周期。定时任务的“重复规律”支持按周为周期进行调度。 默认不选，表示“不重复”，即只在“执行时间”执行一次； 如果全选，表示该计划每天都会执行； 如果选择部分，则选择规律的计划在对应的时间每周都会被执行一次。 说明 如果只是单次执行扩容或者缩容，无需选择“执行周期”。 如果同时设置了扩缩容，可根据需要选择“执行周期”，还可与“有效期”进行配合使用。 执行时间 执行定时扩容或者缩容的时间。 每个定时任务开始时，弹性扩缩容的实际开始的时间有5分钟误差。建议扩容时间定时至少比实际使用队列的时间提前20分钟。 每个定时任务之间需要至少有2小时的间隔。

本页介绍天翼云TeleDB数据库SQL语句执行卡住类问题。 SQL语句执行卡住问题部分排查思路 平时正常执行的SQL，某个时刻执行了很长时间仍未返回结果。通常有以下几种情况： 1）SQL语句执行可能涉及到不同粒度级别的锁申请和对象锁定，也就是说不同的SQL语句执行时，如果访问相同对象可能会冲突，需要先排查锁冲突情况，SQL被哪些会话阻塞了，，表现为有阻塞会话（pid大于0）； 2）SQL语句可能被2pc两阶段事务阻塞，表现为阻塞会话pid0； 3）SQL语句可能被同步事务阻塞，在配置了同步备机，但同步备机有异常或延迟的情况，表现为会话等待事件类型为SyncRep； 4）SQL语句没有被阻塞，可能因统计信息不准确而生成了差的执行计划，执行时间太长。 TeleDB分布式架构，在CN节点上显示为运行中的SQL，可能会在某个DN节点上执行被阻塞，所以需要检查每个DN节点该SQL的执行情况。 SQL语句被其它SQL语句阻塞问题 问题描述 平时正常执行的SQL，执行了很长时间仍未返回结果，通过pgblockingpids(pid)得到有阻塞的会话pid，且pid大于0。 每个CN、DN主节点上执行以下SQL，检查是否有会话阻塞： select pid,pgblockingpids(pid),EXTRACT(EPOCH FROM (now()querystart)), waiteventtype,waitevent,query from pgstatactivity where waiteventtype 'Lock' and pid!pgbackendpid(); 返回如下示例内容，pgblockingpids 返回非0，则表示该进程阻塞了当前SQL； pid pgblockingpids datepart waiteventtype waitevent query +++++ 1302 {11582} 102.134252 Lock transactionid INSERT INTO test (id, c1) VALUES (1, 1) (1 row)

本节介绍云堡垒机的实例状态，以及不同状态的含义、影响、原因和解决措施。 云堡垒机实例常见状态说明如下： 状态 含义&造成原因 影响 解决措施 运行中 堡垒机正常开机运行 离线 堡垒机失去了到控制中心的连接，心跳信息没有成功发送到控制中心侧。 一般是出公网方向不通导致。 影响用户的升级和续订。 后台无法及时监控资源状态，导致资源占满堡垒机服务不可用时，无法及时监控告警。 说明 此状态属于监控告警，暂时不影响堡垒机本身业务，但建议及时排查处理。 检查网络，确保堡垒机网络可连通公网。 冻结中 堡垒机资源已过期冻结，但未销毁。 用户无法使用堡垒机，堡垒机处于关机状态。 在资源销毁前及时续费。 创建中 订购堡垒机后，正在初始化。 用户无法使用堡垒机，堡垒机处于初始化阶段。 一般等待约15分钟后，会自动转为“运行中”状态。 如果状态长时间未发生变化，请检查网络，确保堡垒机网络可连通公网。 初始化失败 堡垒机创建失败 用户无法使用堡垒机。 请提交工单联系技术支持进行排查。 升级中 正在升级实例版本 用户无法使用堡垒机。 一般等待约15分钟后，会自动转为“运行中”状态。 如果状态长时间未发生变化，请检查网络，确保堡垒机网络可连通公网。

本章节会介绍如何设置延时阈值 开通数据库代理后，您可以根据需要设置读写分离的延时阈值。 读写分离参数说明 参数 说明 延时阈值 只读实例同步主实例数据时允许的最长延迟时间。为避免只读实例读取的数据长时间和主实例不一致，当一个只读实例的延迟时间超过设置的延迟阈值，则不论该只读实例的读权重是多少，读请求都不会转发至该只读实例。读写分离功能成功开启后，延时阈值默认为30s，阈值默认范围为0~7200s，建议该阈值不小于30s，超出阈值的只读实例不分配流量。 读权重分配 读写分离功能成功开启后，主实例的读权重默认为0，可以修改；只读实例可以设置读权重。实例的读权重越高，处理的读请求越多。例如，假设主实例有4个只读实例，实例的读权重分别为0、100、200、500、300，则表示主实例不处理读请求（写请求仍然自动发往主实例），四个只读实例按照1：2：5：3的比例处理读请求。开通读写分离功能后，系统将根据只读实例的规格默认分配权重，后续新增只读实例也将按照默认规则分配权重。 设置延迟阈值 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 3、选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 4、在实例列表中，单击只读实例所在的主实例名称，进入主实例的“基本信息”页面。 5、在左侧导航栏中，单击“数据库代理”， 在代理服务信息模块“延时阈值”处单击，设置延迟阈值。

响应码 错误码(code) 错误信息(message) 错误描述 403 AccessDenied User: user is not authorized to perform: action on resource: resource . 没有查询统计信息的权限。 405 MethodNotAllowed Method does not exist or is not attachable. 方法不被允许。 500 InternalError We encountered an internal error. Please try again. 发生内部错误。 400 InvalidArgument Invalid BeginDate or EndDate on querying by day 按天查询时，时间请求参数不合法。 400 InvalidArgument Invalid BeginDate or EndDate. 时间请求参数格式无效。 400 InvalidArgument Invalid BeginDate and EndDate. beginDate不早于endDate。 400 InvalidArgument Invalid EndDate. （旧接口）结束时间请求参数不合法，时间点不是整5分钟或EndDate晚于当前时刻。 400 InvalidArgument Invalid BeginDate. （旧接口）开始时间请求参数不合法，时间点不是整5分钟或BeginDate早于一个月前。 400 InvalidArgument Invalid BeginDate and EndDate. Too large time gap. beginDate和endDate之间时间间隔不能大于5分钟（旧api获取连接数）。 400 InvalidArgument Invalid Freq. 频率Freq请求参数格式不正确。 400 InvalidArgument Invalid NetType. 网络类型（精品网/普通网）请求参数不合法。 400 InvalidArgument Missing Freq. 没有输入参数Freq。

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

天翼云云搜索团队RAGFlow社区贡献 RAGFlow默认使用Elasticsearch 8.x作为向量库数据库。天翼云云搜索团队成员贡献了OpenSearch作为向量数据库的全流程支持，已合入社区，并在正式发版中作为NewFeatures单独致谢。在RAGFlow的v0.19.0以后的版本中均支持OpenSearch作为底层向量数据库。 前置需求 开通天翼云云搜索服务OpenSearch实例，获取内网地址和实例密码。 准备好云主机环境用来部署RAGFlow，需要和OpenSearch实例网络互通。 准备好Deepseek模型、Embedding向量模型、Rerank重排序模型。 安装好Docker环境。 RAG运行流程 1. 用户通过RAGFlow对话框进行提问。 2. 调用Embedding模型将查询向量化。 3. 使用OpenSearch的Hybridsearch混合检索进行召回，调用Rerank模型进行重排序，返回和提问相关的文档。 4. 将检索到的文档及对话的上下文通过Deepseek大模型总结归纳生成详细准确的回复。 步骤一：部署RAGFlow 1. 拉取RAGFlow最新源码到云主机上，以下以v0.19.1为例。 2. 进入ragflow源码的docker目录 plaintext cd ragflow/docker 3. 修改向量数据库为OpenSearch plaintext vim .env DOCENGINE${DOCENGINE:opensearch} 修改如下配置项 plaintext OSPORT9200 OSHOSTnode1 OPENSEARCHPASSWORDxxxxxx 4. 确认使用镜像 plaintext vim .env RAGFLOWIMAGEinfiniflow/ragflow:v0.19.1 5. 修改dockercomposebase.yml文件 为了性能，不适用docker自带的Elasticsearch和OpenSearch，注释掉如下代码： plaintext es01: containername: ragflowes01 profiles: elasticsearch image: elasticsearch:${STACKVERSION} volumes: esdata01:/usr/share/elasticsearch/data ports: ${ESPORT}:9200 envfile: .env environment: node.namees01 ELASTICPASSWORD${ELASTICPASSWORD} bootstrap.memorylockfalse discovery.typesinglenode xpack.security.enabledtrue xpack.security.http.ssl.enabledfalse xpack.security.transport.ssl.enabledfalse cluster.routing.allocation.disk.watermark.low5gb cluster.routing.allocation.disk.watermark.high3gb cluster.routing.allocation.disk.watermark.floodstage2gb TZ${TIMEZONE} memlimit: ${MEMLIMIT} ulimits: memlock: soft: 1 hard: 1 healthcheck: test: ["CMDSHELL", "curl interval: 10s timeout: 10s retries: 120 networks: ragflow restart: onfailure opensearch01: containername: ragflowopensearch01 profiles: opensearch image: hub.icert.top/opensearchproject/opensearch:2.19.1 volumes: osdata01:/usr/share/opensearch/data ports: ${OSPORT}:9201 envfile: .env environment: node.nameopensearch01 OPENSEARCHPASSWORD${OPENSEARCHPASSWORD} OPENSEARCHINITIALADMINPASSWORD${OPENSEARCHPASSWORD} bootstrap.memorylockfalse discovery.typesinglenode plugins.security.disabledfalse plugins.security.ssl.http.enabledfalse plugins.security.ssl.transport.enabledtrue cluster.routing.allocation.disk.watermark.low5gb cluster.routing.allocation.disk.watermark.high3gb cluster.routing.allocation.disk.watermark.floodstage2gb TZ${TIMEZONE} http.port9201 memlimit: ${MEMLIMIT} ulimits: memlock: soft: 1 hard: 1 healthcheck: test: ["CMDSHELL", "curl interval: 10s timeout: 10s retries: 120 networks: ragflow restart: onfailure 6. 修改部分conf配置 plaintext vim serviceconf.yaml.template hosts: ' 7. 启动服务 plaintext docker compose f dockercompose.yml up d 8. 查看启动log plaintext docker logs f ragflowserver 9. 浏览器页面打开，默认服务在80端口

本文为您介绍云主机热变配的规则、限制及注意事项等。 热变配，即开机变配，是指云主机在运行中状态下进行变更规格的操作。热变配规则如下： 仅支持热升配，不支持热降配。 仅支持vCPU在32C及以上的规格进行热升配。 仅支持7代机/6代机/3代机进行同代热升配，即变更为同代系更大规格。例如，支持s3.8xlarge.2热变配为s3.8xlarge.4，不支持s3.8xlarge.2热变配为s6.8xlarge.4。 仅支持S类型之间、C/M类型之间进行同类型热升配，不支持跨类型热升配。例如，支持c3.8xlarge.2热变配为c3.8xlarge.4，支持c3.8xlarge.2热变配为m3.8xlarge.8，不支持s6.8xlarge.2热变配为c6.8xlarge.4。 支持热变配的镜像列表： 系统 版本 CentOS CentOS 7.2 64位 CentOS CentOS 7.3 64位 CentOS CentOS 7.4 64位 CentOS CentOS 7.5 64位 CentOS CentOS 7.6 64位 CentOS CentOS 7.7 64位 CentOS CentOS 7.8 64位 CentOS CentOS 8.0 64位 CentOS CentOS 8.1 64位 CentOS CentOS 8.2 64位 CTyunOS CTyunOS 2.0.121.06.4 64位 CTyunOS CTyunOS 2.0.121.06.4 64位 ARM版 CTyunOS CTyunOS 323.01 64位 存量云主机，即在热变配功能上线前已开通的云主机，不支持热变配。 已加入云主机组的云主机不支持热变配。 注意 热变配过程约在15~60秒，并且可能对业务有一定影响，例如可能造成读业务性能下降约10%，持续时间不超过5秒。规格跨度越大变配耗时越久、业务影响越大，请您根据自身业务情况谨慎操作。 请勿连续进行热变配操作，建议两次热变配操作至少间隔五分钟。 部分资源池由于版本问题可能不支持热变配，如遇相关问题可联系天翼云客服。

本文向您介绍天翼云与客户的安全责任共担机制。 与传统的本地数据中心相比，云计算的运营方和使用方分离，提供了更好的灵活性和控制力，有效降低了客户的运营负担。正因如此，云的安全性无法由一方完全承担，云安全工作需要天翼云与您共同努力。 天翼云：无论在任何云服务类别下，天翼云都会承担基础设施的安全责任，包括安全性、合规性。该基础设施由天翼云提供的物理数据中心（计算、存储、网络等）、虚拟化平台及云服务组成。在PaaS、SaaS场景下，天翼云也会基于控制原则承担所提供服务或组件的安全配置、漏洞修复、安全防护和入侵检测等职责。 客户：无论在任何云服务类别下，客户数据资产的所有权和控制权都不会转移。在未经授权的情况，天翼云承诺不触碰客户数据，客户的内容数据、身份和权限都需要客户自身看护，这包括确保云上内容的合法合规，使用安全的凭证（如强口令、多因子认证）并妥善管理，同时监控内容安全事件和账号异常行为并及时响应。 图天翼云安全责任共担模型 云安全责任基于控制权，以可见、可用作为前提。在客户上云的过程中，资产（例如设备、硬件、软件、介质、虚拟机、操作系统、数据等）由客户完全控制向客户与天翼云共同控制转变，这也就意味着客户需要承担的责任取决于客户所选取的云服务。如上图所示，客户可以基于自身的业务需求选择不同的云服务类别（例如IaaS、PaaS、SaaS服务）。不同的云服务类别中，每个组件的控制权不同，这也导致了天翼云与客户的责任关系不同。 在IaaS场景下，客户控制着除基础设施外的所有组件，因此客户需要做好除基础设施外的所有组件的安全工作，例如应用自身的合法合规性、开发设计安全，以及相关组件（如中间件、数据库和操作系统）的漏洞修复、配置安全、安全防护方案等。 在PaaS场景下，客户除了对自身部署的应用负责，也要做好自身控制的中间件、数据库、网络控制的安全配置和策略工作。 在SaaS场景下，客户对客户内容、账号和权限具有控制权，客户需要做好自身内容的保护以及合法合规、账号和权限的配置和保护等。

本页介绍天翼云TeleDB数据库存储过程开发的错误俘获处理和获取错误相关信息的语法。 错误俘获处理 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE pexception(aid integer,anc text) AS $$ BEGIN INSERT INTO texception VALUES(aid,anc); RETURN ; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN RAISE NOTICE '执行出错'; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb teledb CALL pexception(1,'Teledb'); CALL teledb CALL pexception(1,'Teledb'); NOTICE: 执行出错 CALL 获取错误相关信息 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE pexceptionerror(aid integer,anc text) AS $$ DECLARE vsqlstate text; vcontext text; vmessagetext text; BEGIN INSERT INTO texception VALUES(aid,anc); RETURN ; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN GET STACKED DIAGNOSTICS vsqlstate RETURNEDSQLSTATE, vmessagetext MESSAGETEXT, vcontext PGEXCEPTIONCONTEXT; RAISE NOTICE '错误代码 : %',vsqlstate; RAISE NOTICE '出错信息 : %',vmessagetext; RAISE NOTICE '发生异常语句 : %',vcontext; raise notice '错误代码 : % n出错信息 : % 发生异常语句 : %',vsqlstate ,vmessagetext,vcontext; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL pexceptionerror(2,'Teledb'); CALL teledb CALL pexceptionerror(2,'Teledb'); NOTICE: 错误代码 : 23505 NOTICE: 出错信息 : node:dn001, backendpid:16204, nodename:dn001,backendpid:16204,message:duplicate key value violates unique constraint "texceptioniduidx" NOTICE: 发生异常语句 : SQL statement "INSERT INTO texception VALUES(aid,anc)" PL/pgSQL function pexceptionerror(integer,text) line 7 at SQL statement NOTICE: 错误代码 : 23505 n出错信息 : node:dn001, backendpid:16204, nodename:dn001,backendpid:16204,message:duplicate key value violates unique constraint "texceptioniduidx" 发生异常语句 : SQL statement "INSERT INTO texception VALUES(aid,anc)" PL/pgSQL function pexceptionerror(integer,text) line 7 at SQL statement CALL teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库存储过程开发的错误俘获处理和获取错误相关信息的语法。 错误俘获处理 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE pexception(aid integer,anc text) AS $$ BEGIN INSERT INTO texception VALUES(aid,anc); RETURN ; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN RAISE NOTICE '执行出错'; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb teledb CALL pexception(1,'Teledb'); CALL teledb CALL pexception(1,'Teledb'); NOTICE: 执行出错 CALL 获取错误相关信息 plaintext teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE pexceptionerror(aid integer,anc text) AS $$ DECLARE vsqlstate text; vcontext text; vmessagetext text; BEGIN INSERT INTO texception VALUES(aid,anc); RETURN ; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN GET STACKED DIAGNOSTICS vsqlstate RETURNEDSQLSTATE, vmessagetext MESSAGETEXT, vcontext PGEXCEPTIONCONTEXT; RAISE NOTICE '错误代码 : %',vsqlstate; RAISE NOTICE '出错信息 : %',vmessagetext; RAISE NOTICE '发生异常语句 : %',vcontext; raise notice '错误代码 : % n出错信息 : % 发生异常语句 : %',vsqlstate ,vmessagetext,vcontext; END; $$ LANGUAGE plpgsql; CREATE PROCEDURE teledb CALL pexceptionerror(2,'Teledb'); CALL teledb CALL pexceptionerror(2,'Teledb'); NOTICE: 错误代码 : 23505 NOTICE: 出错信息 : node:dn001, backendpid:16204, nodename:dn001,backendpid:16204,message:duplicate key value violates unique constraint "texceptioniduidx" NOTICE: 发生异常语句 : SQL statement "INSERT INTO texception VALUES(aid,anc)" PL/pgSQL function pexceptionerror(integer,text) line 7 at SQL statement NOTICE: 错误代码 : 23505 n出错信息 : node:dn001, backendpid:16204, nodename:dn001,backendpid:16204,message:duplicate key value violates unique constraint "texceptioniduidx" 发生异常语句 : SQL statement "INSERT INTO texception VALUES(aid,anc)" PL/pgSQL function pexceptionerror(integer,text) line 7 at SQL statement CALL teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库通过分布键join+limit优化来提高性能的优化案例。 1. 测试数据准备： teledb CREATE TABLE t1(f1 serial not null unique,f2 text,f3 text,f4 text,f5 text,f6 text,f7 text,f8 text,f9 text,f10 text,f11 text,f12 text) distribute by shard(f1); CREATE TABLE teledb CREATE TABLE t2(f1 serial not null unique,f2 text,f3 text,f4 text,f5 text,f6 text,f7 text,f8 text,f9 text,f10 text,f11 text,f12 text) distribute by shard(f1); CREATE TABLE teledb insert into t1 select t,md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text) from generateseries(1,1000000) as t; INSERT 0 1000000 teledb insert into t2 select t,md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text),md5(t::text) from generateseries(1,1000000) as t; INSERT 0 1000000 teledb analyze t1; ANALYZE teledb analyze t2; ANALYZE teledb teledb timing Timing is on. 2. 优化前SQL执行计划和耗时： 此处是将preferolap参数设置为off的场景，该参数默认为on。 teledb explain select t1. from t1,t2 where t1.f1t2.f1 limit 10; QUERY PLAN Limit (cost0.25..1.65 rows10 width367) > Merge Join (cost0.25..140446.26 rows1000000 width367) Merge Cond: (t1.f1 t2.f1) > Remote Subquery Scan on all (dn01,dn02,dn03,dn04,dn05,dn06,dn07,dn08,dn09,dn10) (cost100.12..434823.13 rows1000000 width367) > Index Scan using t1f1key on t1 (cost0.12..62723.13 rows1000000 width367) > Remote Subquery Scan on all (dn01,dn02,dn03,dn04,dn05,dn06,dn07,dn08,dn09,dn10) (cost100.12..71823.13 rows1000000 width4) > Index Only Scan using t2f1key on t2 (cost0.12..62723.13 rows1000000 width4) (7 rows) Time: 1.372 ms teledb

参数 类型 是否必传 名称 描述 starttime int 是 开始时间戳 起始时间，时间戳(秒)。 endtime int 是 结束时间戳 结束时间，时间戳(秒)。 interval string 否 时间粒度 时间粒度，目前支持1m，5m，1h和24h，默认5m。 producttype list< string > 否 产品类型 传“006”代表全站加速，不传代表全部产品。 busitype list< int > 否 业务类型 0(base)，1(upload)，2(websocket)，不传默认所有业务类型 domain list< string > 否 域名列表 域名，不传默认名下所有域名，可多个域名，作为统计筛选项。 province list< int > 否 省编码列表 省编码，不传默认所有省份，可多个省编码，作为统计筛选项，点击查看 isp list< string > 否 运营商编码列表 运营商编码，不传默认所有运营商，可多个运营商编码，作为统计筛选项，点击查看 networklayerprotocol string 否 网络层协议 网络层协议，不传默认所有网络层协议，支持作为统计筛选项，可以为ipv4、ipv6、other。 applicationlayerprotocol string 否 应用层协议 应用层协议，不传默认所有应用层协议，支持作为统计筛选项，可以为http，https，rtmp，quic，other。 abroad int 否 区域 0(国内)，1(国外)，不传或为空默认返回全部区域 groupby list< string > 否 结果聚合维度 指标在计算结果的聚合维度，不传或为空默认按照时间粒度聚合，可多个统计维度，可以为producttype，busitype，domain，province，isp，networklayerprotocol，applicationlayerprotocol，abroad 。

本文主要介绍查询消息。 操作场景 您可以查看指定Topic不同分区的偏移量、消息大小、创建时间以及消息正文。 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实例名称，进入实例详情页面。 步骤 5 选择“消息查询”页签，在消息页签页面，设置查询的Topic名称、分区以及查询方式。 如果未设置具体分区，查询结果显示Topic所有分区的消息。 查询方式支持以下两种方式： 按创建时间查询：即按生产该消息的时间。 按偏移量查询：即记录消息的位置。 说明 当Topic中的数据量比较大时，单副本Topic查询消息可能会报“内部服务错误”，建议根据数据量适当减小查询时间范围。 步骤 6 单击“搜索”，查询消息。 查询结果如下： 图 查询Topic消息 消息的参数说明如下： Topic名称：消息所在的Topic名称。 分区：消息所在的分区。 偏移量：消息在分区中的位置。 消息大小：消息存入磁盘的大小，单位为B。 创建时间：消息的创建时间。创建时间由生产客户端在生产消息时通过CreateTime指定的，如果生产消息时没有设置此参数，创建时间会默认为1970。 步骤 7 单击“查看消息正文”，弹出“查看消息正文”对话框，查看消息的内容，包括Topic名称、分区、偏移量、创建时间和消息正文。 步骤 8 （可选）如果需要恢复默认设置，单击“重置”。

添加自定义资源配置组 8.是否需要在不同时间段自动调整资源配置？ 是，执行步骤 9 。 否，只需要使用“default”在所有时间段生效，任务结束。 9.单击“配置”，修改“系统资源调整基数”，然后单击“下一步”。 10.单击“添加”增加新的资源配置组。 11.在“第一步：调度时间”，单击“配置”显示时间策略配置页面。 根据业务需要修改以下参数，并单击“确定”保存： “重复”：勾选时表示此资源配置组按调度周期重复运行。不勾选时请设置一个资源配置组应用的日期与时间。 “重复策略”：支持“每天”、“每周”和“每月”。仅在“重复”模式中生效。 “在”：表示资源配置组应用的开始与结束时间。请设置一个唯一的时间区间，如果与已有配置组的时间区间有重叠，则无法保存。 说明 “default”配置组会在所有未定义的时间段内生效。 新增加的配置组属于动态生效的配置项集合，在配置组应用的时间区间内可直接生效。 新增加的配置组可以被删除。最多增加4个动态生效的配置组。 选择任一种“重复策略”，如果结束时间小于开始时间，默认标识为第二天的结束时间。例如“22:00”到“6:00”表示调度时间为当天22点到第二天6点。 若多个配置组的“重复策略”类型不相同，则时间区间可以重叠，且生效的策略优先级从低到高的顺序为“每天”、“每周”、“每月”。例如，有“每月”与“每天”的调度配置组，时间区间分别为4:00到7:00，6:00到8:00，此时以每月的配置组为准。 若多个配置组的“重复策略”类型相同，当日期不相同时，则时间区间可以重叠。例如，有两个“每周”的调度配置组，可以分别指定时间区间为周一和周三的4:00到7:00。 12.在“第二步：权重配置”修改各服务资源配置。 13.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。 14.单击“确定”。 在弹出窗口单击“确定”，确认保存配置。

事后：损失最小化，被勒索后“及时恢复” 当前勒索攻击发展迅速，任何工具都无法提供100%防护。若不幸失陷，备份恢复能够将损失最小化。通过云备份服务快速恢复业务，保障业务安全运行。 备份数据恢复业务：首先还原业务关键型系统，请在还原之前再次验证备份是否正常。 勒索防护配置说明 当前勒索病毒频繁升级、变种，主机安全可支持对勒索病毒的检测及系统风险项的识别，但无法做到百分百的病毒防护能力，需要通过配置CBR备份服务进一步提升勒索病毒防护能力、消减勒索带来的影响。仅配置CBR备份服务，可能出现备份副本到勒索攻击时间节点间的业务无法恢复，需要同步配置HSS勒索病毒防护功能实时检测勒索病毒，减小业务受损范围。 云安全事件数据表明，HSS与CBR对勒索综合防御能力均具有影响，为使您的业务环境处于最佳勒索防御状态，强烈建议开通HSS旗舰版勒索防护策略，开通并配置小时级别永久保存的CBR备份： 企业主机安全HSS服务状态 云备份 CBR服务状态 被加密概率 加密后恢复概率 防御勒索病毒侵害的综合得分（0~100） 开通版本 勒索防护策略 配置状态 最短备份周期（推荐） 被加密概率 加密后恢复概率 防御勒索病毒侵害的综合得分（0~100） 非常高（90%） 0% 0 基础版 不支持 非常高（90%） 0% 0 企业版 不支持 非常高（85%） 0% 10 旗舰版 未配置 中（50%） 0% 15 基础版/未开通 不支持 已配置 天 非常高（90%） 50% 20 企业版 不支持 已配置 天 非常高（85%） 50% 30 基础版/未开通 不支持 已配置 小时 非常高（90%） 90% 30 旗舰版 未配置 已配置 天 中（50%） 50% 35 企业版 不支持 已配置 小时 非常高（85%） 90% 40 旗舰版 未配置 已配置 小时 中（50%） 90% 45 旗舰版 已配置 非常低（<10%） 0% 60 旗舰版 已配置 已配置 天 非常低（<10%） 50% 80 旗舰版 已配置 已配置 小时 非常低（<10%） 90% 90 旗舰版 已配置 已配置 小时（永久备份） 非常低（<10%） 90% 99（推荐）

该任务用于指导用户对实例节点进行扩容。 本章节用于指导如何在依赖统一PaaS平台的环境上对telepg实例扩容。 前提条件 1. 已部署好telepg后端控制台。 2. 已在统一PaaS平台上配置了Postgresql数据库应用的资源池版本。 3. 扩容实例 1. 使用租户管理员(租户拥有者) 登录到统一PaaS平台，进入Telepg控制台，选择对应实例 ，单击更多 > 扩容。 2. 跳转进入云翼平台，显示对应待操作的实例，单击更多> 扩容。 3. 根据扩容需要选择对应列表页，其中telepg支持按规格扩容和磁盘扩容。 按规格扩容是根据当前实例规格信息及其配置的可扩容规格，进行节点扩容。 4. 例如：机器规格扩容：从实例规格2核4G扩容为4核8G,节点数保持不变。 5. 磁盘扩容是对当前实例的机器挂载磁盘进行扩容，常用于云硬盘扩容。 4. 按规格扩容机器规格扩容 若当前实例规格为高可用版2核4G，扩容目标实例规格为高可用版4核8G 。您可参考如下步骤实现： 1. 选择按规格扩容 页签，扩容规格选择为高可用版4核8G。 2. 单击检测 ，检测当前资源池是否有相应资源支持该规格扩容。 3. 单击预览 ，查看待扩容信息。 4. 单击扩容 ，即可完成机器规格扩容。 5. 磁盘扩容 若当前实例磁盘规格大小为50G，扩容目标实例磁盘规格大小为100G。 1. 选择磁盘扩容 页签，在对应节点中，分区大小扩容后选择目标磁盘规格为100G。 2. 单击预览，查看待扩容信息。 3. 单击提交，即可完成磁盘扩容。 6. 查看扩容工单 在云翼平台中，进入我的订购 菜单页面，在我的订单中查询对应的扩容工单。

本节主要介绍查看事件 事件告诉您AOM自身或外部服务发生了某种变化，但不一定会引起业务异常，事件一般用来表达一些重要信息。您不用对事件进行处理。 查看事件 步骤 1 在AOM左侧导航栏中选择“告警 > 事件列表”。 步骤 2 在“事件列表”页面中查看事件。 1、设置时间范围，查看已设时间范围内产生的事件。可通过如下两种方式设置时间范围： 方式一：在界面右上角处单击AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时、近一天等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。 方式二：在界面右上角处选择“自定义时间段”，通过设置开始时间和结束时间，自定义时间范围，您最长可设置为15天。 2、设置搜索条件后，单击“搜索”，查看在已设时间范围内满足搜索条件的事件。 单击“重置”清除输入的搜索条件。 步骤 3 您可参考下表执行如下操作： 操作说明 操作 方法 :: 查看事件统计数据 通过柱状图查看在指定时间范围内和搜索条件下事件的统计数据。

仪表板是将日志审计(原生版)获取到的数据源数据按事件分类,通过不同的维度和统计方式展示分析结果。 操作步骤 1. 登录日志审计（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏选择“审计报表 > 仪表板”，进入“仪表板”页面。 3. 选择事件。 4. 在右上角选择时间范围。 说明 时间选择器中的“自定义”仅能选择最近30天内。 5. 单击时间选择器右侧的刷新按钮。 系统将根据筛选条件获取数据并更新视图。 说明 内置的仪表板视图不能修改。 相关操作 刷新：触发数据更新，系统会重新获取数据并更新视图，同时保持当前时间范围设置不变。 重置：时间选择器恢复至默认的"最近1周"状态，并自动刷新数据视图。

本章节主要介绍如何开启心跳。 客户端连接RabbitMQ集群实例时，如果存在消息收发时间间隔大于90秒的场景，请在客户端开启心跳并设置小于90秒的心跳超时时间，防止断连。 什么是心跳 RabbitMQ实例提供了心跳功能，以确保应用程序层及时发现中断的连接和完全无响应的对端。心跳还可以防止某些网络设备在一段时间内由于没有活动而中断TCP连接。开启心跳的方法为在连接上指定心跳超时时间。 心跳超时时间定义了对等TCP连接在多长时间后被服务端和客户端视为关闭。服务端和客户端会对配置的心跳超时时间进行协商，客户端必须配置该值来发送心跳。RabbitMQ官方团队维护的3个客户端（Java、.NET、Erlang语言）的心跳超时时间协商逻辑如下： 服务端和客户端设置的心跳超时时间都不为0时，两者间较小的值生效。 服务端和客户端任意一端设置的心跳超时时间为0，另一端不为0时，非0的值生效。 服务端和客户端的心跳超时时间都设置为0时，表示禁用心跳。 配置心跳超时时间后，RabbitMQ服务端和客户端都会向对方发送AMQP心跳帧作为心跳，发送的时间间隔为心跳超时时间的一半。客户端在两次错过心跳后，会被认为是不可达的，TCP连接将被关闭。当客户端检测到服务端由于心跳而无法访问时，需要重新连接。 说明 一些客户端（如C语言客户端）没有发送心跳的逻辑，即使配置了心跳超时时间，开启了心跳，仍然无法发送心跳。此时需要额外启动一个线程，编写发送心跳的逻辑。

本文主要介绍创建节点池。 操作场景 本章介绍了如何添加运行节点池以及对节点池执行操作。要了解节点池的工作原理，请参阅节点池概述。 约束与限制 节点弹性伸缩功能需要安装autoscaler插件。 仅按需计费支持节点弹性伸缩，包年/包月计费模式不支持弹性伸缩。 仅1.19及以上版本集群支持自定义安全组。 操作步骤 步骤 1 登录CCE控制台。 步骤 2 单击集群名称进入集群，在左侧选择“节点管理”，在右侧选择“节点池”页签。 步骤 3 单击右上角“创建节点池”。 基础配置 表 基础配置 参数 参数说明 节点池名称 新建节点池的名称，默认按“集群名nodepool随机数”生成名称，可自定义。 节点数量 创建节点池时，创建节点的数量。 弹性伸缩 默认不开启。 包年/包月不支持弹性伸缩，仅按需支持。 开启弹性扩缩容功能要求安装AutoScaler插件。单击开启后，节点池将根据集群负载情况自动创建或删除节点池内的节点，参数设置如下： 节点数上限和节点数下限：您可设置节点数的上限和下限，保证节点数在合理的范围内伸缩。 节点池优先级：请根据业务需要设置相应数值，该数值表示节点池之间进行 扩容的优先级 ，数值越大优先级越高，如设置为4的节点池比设置为1的节点池优先启动扩容。 若多个节点池的值设置相同，如都设置为2，表示这几个节点池之间不分优先级，系统将按最小资源浪费原则进行扩容。说明弹性扩容时CCE将按照如下策略来选择节点池进行扩容： 1. 通过预判算法判断节点池是否能满足让Pending的Pod正常调度的条件，包括节点资源大于Pod的request值、nodeSelect、nodeAffinity和taints等是否满足Pod正常调度的条件；另外还会过滤掉扩容失败（因为资源不足等原因）还处于15min冷却时间的节点池。 2. 有多个节点池满足条件时，判断节点池设置的优先级（优先级默认值为0，取值范围为0100，其中100为最高，0为最低），选择优先级最高的节点池扩容。 3. 如果有多个节点池处于相同的优先级，或者都没有配置优先级时，通过最小浪费原则，根据节点池里设置的虚拟机规格，计算刚好能满足Pending的Pod正常调度，且浪费资源最少的节点池。 4. 如果还是有多个节点池的虚拟机规格都一样，只是AZ不同，那么会随机选择其中一个节点池触发扩容。 弹性缩容冷却时间：请设置时间，单位为分钟或小时。 弹性缩容冷却时间是指当前节点池扩容出的节点多长时间不能被缩容。 节点池中配置的缩容冷却时间和autoscaler插件中配置的缩容冷却时间之间的影响和关系如下： 节点池配置的缩容冷却时间 弹性缩容冷却时间：当前节点池扩容出的节点多长时间不能被缩容，作用范围为节点池级别。 autoscaler插件配置的缩容冷却时间 扩容后缩容冷却时间：autoscaler触发扩容后（不可调度、指标、周期策略等场景）整个集群多长时间内不能被缩容，作用范围为集群级别。节点删除后缩容冷却时间：autoscaler触发缩容后整个集群多长时间内不能继续缩容，作用范围为集群级别。 缩容失败后缩容冷却时间：autoscaler触发缩容失败后整个集群多长时间内不能继续缩容，作用范围为集群级别。说明节点池中的节点建议不要放置重要数据，以防止节点被弹性缩容，数据无法恢复。

表达式 说明 access plus 1 years 过期时间设置为，访问开始计算的一年后。 now plus 30 days 当前时间的30天后。 modification plus 12 hours 过期时间设置为，文件最后修改时间的12小时后。 A2592000 过期时间设置为，访问开始计算的2592000秒后，即一个月后。 M86400 过期时间设置为，文件最后修改时间的86400秒后，即一天后；该方式只对静态文件起作用，脚本生成的动态页面不起作用。

配置项 说明 任务状态 报告订阅任务的状态，开启后定时推送任务才生效，关闭则不生效 任务名称 报告订阅的任务名称，限制不能重名 接收邮箱 接收服务报告的邮箱，支持配置多个 备注 可编辑任务的详细说明或备注信息 报告周期 可选择日报、周报、月报、单次 当选择日报时，报告默认统计前一天的数据 当选择周报时，报告默认统计前一周周一至周日的数据 当选择单次时，报告只发送一次，并且可以自由选择报告统计周期以及发送时间 发送时间 支持配置报告的发送时间，由于报告需要一定的生成时间，最终发送时间可能会有些许差异