基本概念

Apache Kafka

• 一款开源的分布式数据流处理平台，可以实时发布、订阅、存储和处理数据流。更多信息，请参见Apache Kafka。

云消息队列 Kafka 版

• 一款由阿里云提供的Apache Kafka全托管服务，具备免部署、免运维、低成本、高弹性、高可靠、高吞吐等优势。更多信息，请参见什么是云消息队列 Kafka 版？。

ZooKeeper

• 一款开源的分布式应用程序协调服务。在云消息队列 Kafka 版中，ZooKeeper主要用于集群管理、配置管理、Leader选举。ZooKeeper是云消息队列 Kafka 版的一部分，您无需感知ZooKeeper。

Broker

• 一个云消息队列 Kafka 版服务端节点。云消息队列 Kafka 版提供全托管服务，会根据您的实例的流量规格自动变化Broker的数量和配置。您无需关心具体的Broker信息。

集群

• 由多个Broker组成的集合。

实例

• 一个独立的云消息队列 Kafka 版资源实体，对应一个集群。

VPC实例

• 仅提供专有网络VPC接入点，只能通过专有网络VPC访问。

公网/VPC实例

• 提供公网接入点和专有网络VPC接入点，可以通过公网访问，也可以通过专有网络VPC访问。

升级大版本

• 跨版本升级，例如将云消息队列 Kafka 版实例的版本从0.10.x升级至2.x。更多信息，请参见升级实例版本。

升级小版本

• 非跨版本升级，例如将云消息队列 Kafka 版实例的版本从0.10升级至0.10.2，或者从0.10.2升级至0.10.2内核优化版。更多信息，请参见升级实例版本。

接入点

• Producer或Consumer连接云消息队列 Kafka 版时使用的地址，由Broker的IP地址和端口号拼接而成，格式为Broker的IP地址:端口号，或由云消息队列 Kafka 版实例域名和端口号拼接而成，格式为实例域名:端口号。更多信息，请参见接入点对比。

消息

• 云消息队列 Kafka 版中信息传递的载体。消息可以是网站的页面访问、服务器的日志，也可以是和CPU、内存相关的系统资源信息，但对于云消息队列 Kafka 版，消息就是一个字节数组。

消息保留时长

• 在磁盘容量充足的情况下，消息的最长保留时间。

  • 磁盘容量不足（即磁盘水位达到85%）时，将提前删除旧的消息，以确保服务可用性。
  • 默认值为72小时，取值范围为24小时~480小时。

最大消息大小

• 云消息队列 Kafka 版能收发的消息的最大值。

  • 消息的最大值上限为10 MB，不区分标准版实例和专业版实例。
  • 修改该配置前，请确认修改值是否匹配生产和消费客户端相应配置。

发布/订阅模型

• 一种异步的服务间通讯模型。发布者无需了解订阅者的存在，直接将消息发送到特定的主题。订阅者无需了解发布者的存在，直接从特定的主题接收消息。云消息队列 Kafka 版支持发布/订阅模型。更多信息，请参见云消息队列 Kafka 版的发布/订阅模型。

订阅关系

• Topic被Group订阅的情况。云消息队列 Kafka 版支持查看订阅了指定Topic的在线Group的情况，非在线Group的情况无法查看。

Producer

• 向云消息队列 Kafka 版发送消息的应用。

Consumer

• 从云消息队列 Kafka 版接收消息的应用。

Group

• 一组具有相同Group ID的Consumer。当一个Topic被同一个Group的多个Consumer消费时，每一条消息都只会被投递到一个Consumer，实现消费的负载均衡。通过Group，您可以确保一个Topic的消息被并行消费。

Topic

• 消息的主题，用于分类消息。

Topic引流

• 云消息队列 Kafka 版集群横向扩容完成后，使Topic流量重新均匀分布到扩容后的集群上的行为。更多信息，请参见Topic引流。

分区

• 消息的分区，用于存储消息。一个Topic由一个或多个分区组成，每个分区中的消息存储于一个或多个Broker上。

位点

• 消息到达分区时被指定的序列号。

最小位点

• 分区的最小位点，即当前分区的首条消息的位点。如何查看当前分区的最小位点，请参见查看分区状态。

最大位点

• 分区的最大位点，即当前分区的最新消息的位点。如何查看当前分区的最大位点，请参见查看分区状态。

消费位点

• 分区被当前Consumer消费了的消息的最大位点。如何查看消费位点，请参见查看消费状态。

最近消费时间

• Group最近消费的消息被发布到云消息队列 Kafka 版服务端的存储时间。如果消费没有堆积，那么这个时间接近发送时间。

堆积量

• 当前分区下的消息堆积总量，即最大位点减去消费位点的值。堆积量是一个关键指标，如果发现堆积量较大，则Consumer可能产生了阻塞，或者消费速度跟不上生产速度。此时需要分析Consumer的运行状况，尽力提升消费速度。您可以清除所有堆积消息，从最大位点开始消费，或按时间点进行位点重置。具体操作，请参见重置消费位点。

Local存储

• 使用原生Apache Kafka的ISR复制算法的存储引擎。如果您有特殊需求，例如Compact、幂等、事务、分区顺序消息等，建议您选择Local存储。更多信息，请参见存储引擎对比。

云存储

• 使用阿里云云盘算法的存储引擎，充分发挥阿里云底层存储优势，其弹性伸缩、可靠性、可用性、成本都要优于Local存储。因此，在绝大多数情况下，建议您使用云存储。更多信息，请参见存储引擎对比。

cleanup.policy

• 日志清理策略。当您选择了Local存储时，才需配置日志清理策略。云消息队列 Kafka 版支持以下日志清理策略：

  • Delete：默认的消息清理策略。在磁盘容量充足的情况下，保留在最长保留时间范围内的消息；在磁盘容量不足时（一般磁盘使用率超过85%视为不足），将提前删除旧消息，以保证服务可用性。
  • Compact：使用Kafka Log Compaction日志清理策略。Log Compaction清理策略保证相同Key的消息，最新的value值一定会被保留。主要适用于系统宕机后恢复状态，系统重启后重新加载缓存等场景。例如，在使用Kafka Connect或Confluent Schema Registry时，需要使用Kafka Compact Topic存储系统状态信息或配置信息。
    重要 Compact Topic一般只用在某些生态组件中，例如Kafka Connect或Confluent Schema Registry，其他情况的消息收发请勿为Topic设置该属性。具体信息，请参见云消息队列 Kafka 版Demo库。

普通消息

• 默认情况下，保证相同Key的消息分布在同一个分区中，且分区内消息按照发送顺序存储。集群重启或者宕机时，会导致极少量乱序。更多信息，请参见存储引擎对比。

分区顺序消息

• 默认情况下，保证相同Key的消息分布在同一个分区中，且分区内消息按照发送顺序存储。集群宕机时，不会造成消息乱序。但是会出现部分分区发送消息失败的情况，等到宕机机器重新上线后即可恢复正常。更多信息，请参见存储引擎对比。

Connector

• 云消息队列 Kafka 版的组件，用于云消息队列 Kafka 版和其他阿里云服务之间的数据同步。更多信息，请参见Connector概述。

标签

• 用于识别云消息队列 Kafka 版资源。您可以将作用相同的云消息队列 Kafka 版的资源归类，便于搜索和资源聚合。更多信息，请参见标签管理。

RAM

• 阿里云提供的管理阿里云用户身份与阿里云资源访问权限的服务。RAM只针对云消息队列 Kafka 版控制台和API操作，客户端使用SDK收发消息与RAM无关。更多信息，请参见权限控制概述。

ACL

• 云消息队列 Kafka 版提供的管理SASL用户和客户端使用SDK收发消息权限的服务，和开源Apache Kafka保持一致。ACL只针对客户端使用SDK收发消息，与云消息队列 Kafka 版控制台和API操作无关。更多信息，请参见权限控制概述。