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消息队列RocketMQ版_相关内容
- 产品优势发布/订阅模式： MQTT采用发布/订阅模式，允许客户端订阅感兴趣的主题，以接收与这些主题相关的消息。这种模式具有灵活性，能够支持多对多的通信，而不需要直接点对点的连接。 异步通信： MQTT允许异步通信，客户端可以发布消息而不必等待接收方的响应。这有助于提高系统的响应速度和吞吐量。 保留消息： MQTT支持保留消息，这意味着最新的消息可以保留在主题中，以便新订阅者可以立即获取到最新数据，而不必等待下一个消息发布。
- 关系数据库PostgreSQL版RDS-PostgreSQL是一个开源对象关系型数据库管理系统，并侧重于可扩展性和标准的符合性，是当前主流的数据库之一。RDS-PostgreSQL面向企业复杂SQL处理的OLTP在线事务处理场景，支持NoSQL数据类型（JSON/XML/hstore），支持GIS地理信息处理，在可靠性、数据完整性方面有良好声誉，适用于互联网网站、位置应用系统、复杂数据对象处理等应用场景。
- Web应用防火墙（独享版）Web应用防火墙（独享版）（Web Application Firewall）对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习，智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。识别并阻断 SQL 注入、跨站脚本攻击、CC 攻击等攻击，保护 Web 服务安全稳定。
- 分布式缓存服务Redis版分布式缓存服务Redis版是天翼云打造的分布式Key-Value数据库服务，兼容Redis协议，主要用于持久化数据的存储或缓存数据的存储。分布式缓存服务Redis版提供单机、主备、集群等多种缓存实例类型，支持自动容灾切换、在线扩容、数据备份、实例监控等数据库服务。
- 分布式缓存服务Redis版分布式缓存服务（Distributed Cache Service，CT-DCS）是天翼云打造的分布式key-Value数据库服务，兼容Redis协议，主要用于持久化数据的存储或缓存数据的存储。DCS提供单机和主备两种缓存实例类型，支持自动容灾切换、在线扩容、数据备份、实例监控等数据库服务。
- 关系数据库PostgreSQL版PostgreSQL是一个开源对象关系型数据库管理系统，并侧重于可扩展性和标准的符合性，被业界誉为“最先进的开源数据库”。PostgreSQL面向企业复杂SQL处理的OLTP在线事务处理场景，支持NoSQL数据类型（JSON/XML/hstore），支持GIS地理信息处理，在可靠性、数据完整性方面有良好声誉，适用于互联网网站、位置应用系统、复杂数据对象处理等应用场景。
- Web应用防火墙（原生版）Web应用防火墙（原生版）（CT-WAF，Web Application Firewall，简称云WAF）为用户Web应用提供一站式安全防护，对Web业务流量进行智能全方位检测，有效识别恶意请求特征并防御，避免源站服务器被恶意入侵，保护网站核心业务安全和数据安全。
- 添加子租户但是，Yarn会额外为非叶子租户增加一个任务队列（隐含），队列默认命名为“default”，用于统计当前租户剩余的资源容量，实际任务不会分配在此队列中运行。不选择“Yarn”时，系统不会自动创建任务队列。 默认资源池容量（%） 配置当前租户使用的计算资源百分比，基数为父租户的资源总量。 默认资源池最大容量（%） 配置当前租户使用的最大计算资源百分比，基数为父租户的资源总量。 存储资源 为当前租户选择存储资源。
- KafkaConsumer监控ididclientid和ip信息-ENUMLASTpartitionpartitionkafka的partition名称-ENUMLAST...消息数堆积消息数-INTLASTrecordsLagAvg平均堆积消息数平均堆积消息数-INTAVGrecordsLagMax最大堆积消息数最大堆积消息数-INTMAXseqIdsProducer生成序列号Producer生成序列号-STRINGLASTkafka消费方法监控 (consumer，kafka消费方法监控。)
- 消费端挂载NFS是否会影响消费速度？本节介绍消费端挂载NFS是否会影响消费速度 消费端在消费消息的主线程里同步将拉取的消息存储在NFS，导致消费端处理消息的速度变慢，阻塞消息处理。 可能原因 NFS本身速度就不太理想。 NFS是网络共享存储，虽然有多机器共享访问的能力优势，但多台机器访问是争抢的，消费者个数增多，性能反而下降。 解决方案 建议将消费端拉取消息和存储消息分别放在两个独立且不同的线程里操作。拉取消息的线程只管消费消息，把消息转给缓存处理线程后就继续消费消息，这样可以保证消费速度的稳定。
- Kafka消费者poll的优化运行结果 上面的示例代码中，消费者线程会循环调用 poll()方法来拉取消息，并对拉取到的消息进行处理。在处理消息时，示例代码只是简单地打印了消息的值。 因此，示例代码的响应结果将是每个消费者线程在拉取到消息时打印出消息的值。具体的响应结果将取决于你所消费的Kafka主题中的消息内容。 例如，假设你的Kafka主题中有以下两条消息： Key: null, Value: "Hello, Kafka!" Key: null, Value: "How are you?"
- 下载防护事件数据步骤3 单击页面左上方的，选择“安全 Web应用防火墙（独享版）”。 步骤4 在左侧导航树中，选择“防护事件”，进入“防护事件”页面。 步骤5 选择“下载”页签，下载防护数据文件，参数说明如表。 参数名称参数说明文件名称样式为文件名称.csv。事件数量被拦截和仅记录的事件总数量。说明单个文件的事件总数量最大值为5000，超过5000就会生成另一个文件。 步骤6 在目标时间段所在行的“操作”列，单击“下载数据”，下载到本地。
- 查看弹性资源池扩缩容历史操作场景 当弹性资源池添加队列、删除队列，或添加的队列扩缩容时，可能会引起弹性资源CUs扩缩容变化。控制台提供的“扩缩容历史”功能，可以查看弹性资源池的CUs变化历史。 约束与限制 当前控制台仅支持查看30天以内的弹性资源池扩缩容历史。 查看弹性资源池扩缩容历史 1.在DLI管理控制台左侧，选择“资源管理 > 弹性资源池”。 2.选择需要查看的弹性资源池，单击“操作”列“更多”中的“扩缩容历史”。 3.在“扩缩容历史”页面，选择日期范围，查看CUs资源使用趋势。
- DLI Flink JobDLI队列 是 默认选择“共享队列”，用户也可以选择自定义的独享队列。说明当子用户在创建作业时，子用户只能选择已经被分配的队列。 作业特性 否 选择自定义镜像和对应版本。仅当DLI队列为容器化队列类型时，出现本参数。自定义镜像是DLI的特性。用户可以依赖DLI提供的Spark或者Flink基础镜像，使用Dockerfile将作业运行需要的依赖（文件、jar包或者软件）打包到镜像中，生成自己的自定义镜像，然后将镜像发布到SWR（容器镜像服务）中，最后在此选择自己生成的镜像，运行作业。
- 创建Topic多分区：主题可以被分成多个分区，每个分区都有自己的消息顺序。分区可以在不同的节点上进行存储和处理，实现了水平扩展和负载均衡。 副本复制：每个分区可以有多个副本（Replica），副本用于提供高可用性和容错性。副本可以分布在不同的节点上，当节点故障时可以自动进行故障转移。 持久化存储：主题中的消息被持久化存储在磁盘上，确保消息的可靠性和持久性。消费者可以随时消费主题中的历史消息，而不仅仅是最新的消息。 通过使用主题，Kafka能够有效地组织和管理大规模的消息流。
- 产品定义底层架构基于虚拟机的标准版 ，单节点QPS达10万/秒。高可用与容灾主备与集群实例提供Region内的跨可用区部署，实现实例内部节点间的电力、网络层面物理隔离。 有关开源Redis技术细节，您可以访问Redis官方网站https://redis.io/了解。
- 创建IAM用户并授权使用DLI如果在“队列管理”页面可以查看队列列表，但是单击右上角“购买队列”，无法购买DLI队列（假设当前权限仅包含DLI ReadOnlyAccess），表示“DLI ReadOnlyAccess”已生效。 在“服务列表”中选择除数据湖探索外（假设当前策略仅包含DLI ReadOnlyAccess）的任一服务，若提示权限不足，表示“DLI ReadOnlyAccess”已生效。
- 功能特性消息有序性 针对消息有序的业务需求，分为全局有序和局部有序。 全局有序：一个Topic下的所有消息都需要按照生产顺序消费。 局部有序：一个Topic下的消息，只需要满足同一业务字段的要按照生产顺序消费。例如：Topic消息是订单的流水表，包含订单orderId，业务要求同一个orderId的消息需要按照生产顺序进行消费。 由于Kafka的一个Topic可以分为了多个Partition，Producer发送消息的时候，是分散在不同 Partition的。
- 备份HDFS业务数据“队列名称”：填写备份任务执行时使用的YARN队列的名称。需和集群中已存在且状态正常的队列名称相同。 “最大map数”：填写执行MapReduce任务的最大map数，默认值为“20”。 “单个map的最大带宽(MB/s)”：填写单个map最大带宽，默认值为“100”。 “NameService名称”：选择备份目录对应的NameService名称。默认值为“hacluster”。 “NFS”：表示将备份文件通过NFS协议保存在NAS中。
- Kafka业务迁移3、创建Topic 在新的Kafka实例上创建与原Kafka实例相同配置的Topic，包括Topic名称、副本数、分区数、消息老化时间，以及是否同步复制和落盘等。具体请参考创建Topic。 方案一：先迁生产，再迁消费 指先将生产消息的业务迁移到新的Kafka，原Kafka不会有新的消息生产。待原有Kafka实例的消息全部消费完成后，再将消费消息业务迁移到新的Kafka，开始消费新Kafka实例的消息。 1、将生产客户端的Kafka连接地址修改为新Kafka实例的连接地址。
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