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最后更新时间：2024-01-09 14:54:11

本文列举了CKafka 连接器中对一些指标和性能的限制，请您在使用中注意不要超出对应的限制值，避免出现异常。
限制项
说明
任务并行度
数据接入、处理、转储底层都是多个子任务（worker）并发运行的。默认情况下，worker 并行度为1。系统会自动检查上有数据是否有堆积，当有堆积时会自动扩容运行 worker 数，以提高任务处理能力。当前阶段，worker 数的上限 = kafka Topic 的分区数。worker 数用户不可配置，系统会自动扩缩容 worker。
任务吞吐性能
CKafka 连接器是以任务形态进行，其任务性能依赖上下游组件的服务能力。如上游是 Kafka > DIP > Elasticsearch 链路。当上下游无性能瓶颈时，DIP 会通过调整任务并行度来提高数据处理能力，当上下游有性能瓶颈时，则数据的流转耗时会相应增加。客户可以通过查看监控指标和配置堆积告警等手段来发现瓶颈。
任务数量
默认情况下，每个客户的任务数量上限是200。如果需要更多的数量，可以 提工单 申请。
连接数量
默认情况下，每个客户的连接数量上限是100。如果需要更多的数量，可以 提工单 申请。
主题数量
默认情况下，每个客户的主题 数量上限是200。如果需要更多的数量，可以 提工单 申请。
Schema 数量
默认情况下，每个客户的主题 数量上限是100。每个 Schema 最多允许100个字段。如果需要更多的数量，可以 提工单 申请。
HTTP 接入 QPS 限制
默认情况下，每个 HTTP 接入点的 QPS 的限制为2000。如果需要更多的数量，可以 提工单 申请。
数据上报每批次数据总大小
HTTP 数据上报的每批次上报的数据大小最大为5MB，超过该数据大小就会报错。
数据上报每批次数据条数
HTTP 数据上报的每批次上报的数据条数最大为500条，超过该数据大小就会报错。
极端情况任务数据丢失
数据处理和数据流出任务本质上是创建 CKafka 生产者或消费者，对选定的任务数据源 topic 进行生产消费。
当消费成功，即数据成功投递到数据目标资源后，任务对应的消费者组（datahub-<任务ID>）才会提交数据对应的消息 offset。但如果任务在成功投递数据后，在提交 offset 前出现异常情况而导致重启，此时数据将会被重复投递到目标资源中。因此建议使用者在业务逻辑代码中对于极端情况做好幂等性等处理。
当消息还未被成功消费，但消息已经到了设置的消息最大保留时间(包括动态消息保留策略，以及手动设置的 topic 的消息保留策略)而被提前删除时，任务将无法消费这部分过期消息，导致数据目标缺少这部分消息对应的数据。
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限制项	说明
任务并行度	数据接入、处理、转储底层都是多个子任务（worker）并发运行的。默认情况下，worker 并行度为1。系统会自动检查上有数据是否有堆积，当有堆积时会自动扩容运行 worker 数，以提高任务处理能力。当前阶段，worker 数的上限 = kafka Topic 的分区数。worker 数用户不可配置，系统会自动扩缩容 worker。
任务吞吐性能	CKafka 连接器是以任务形态进行，其任务性能依赖上下游组件的服务能力。如上游是 Kafka > DIP > Elasticsearch 链路。当上下游无性能瓶颈时，DIP 会通过调整任务并行度来提高数据处理能力，当上下游有性能瓶颈时，则数据的流转耗时会相应增加。客户可以通过查看监控指标和配置堆积告警等手段来发现瓶颈。
任务数量	默认情况下，每个客户的任务数量上限是200。如果需要更多的数量，可以提工单申请。
连接数量	默认情况下，每个客户的连接数量上限是100。如果需要更多的数量，可以提工单申请。
主题数量	默认情况下，每个客户的主题数量上限是200。如果需要更多的数量，可以提工单申请。
Schema 数量	默认情况下，每个客户的主题数量上限是100。每个 Schema 最多允许100个字段。如果需要更多的数量，可以提工单申请。
HTTP 接入 QPS 限制	默认情况下，每个 HTTP 接入点的 QPS 的限制为2000。如果需要更多的数量，可以提工单申请。
数据上报每批次数据总大小	HTTP 数据上报的每批次上报的数据大小最大为5MB，超过该数据大小就会报错。
数据上报每批次数据条数	HTTP 数据上报的每批次上报的数据条数最大为500条，超过该数据大小就会报错。
极端情况任务数据丢失	数据处理和数据流出任务本质上是创建 CKafka 生产者或消费者，对选定的任务数据源 topic 进行生产消费。当消费成功，即数据成功投递到数据目标资源后，任务对应的消费者组（datahub-<任务ID>）才会提交数据对应的消息 offset。但如果任务在成功投递数据后，在提交 offset 前出现异常情况而导致重启，此时数据将会被重复投递到目标资源中。因此建议使用者在业务逻辑代码中对于极端情况做好幂等性等处理。当消息还未被成功消费，但消息已经到了设置的消息最大保留时间(包括动态消息保留策略，以及手动设置的 topic 的消息保留策略)而被提前删除时，任务将无法消费这部分过期消息，导致数据目标缺少这部分消息对应的数据。

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