当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度，就会导致队列中的消息堆积，直到队列存储消息达到上限。最早接收到的消息，可能就会成为死信，会被丢弃，这就是消息堆积问题。 解决消息堆积有三种思路： 增加更多消费者，提高消费速度 在消费者内开启线程池加快消息处理速度 扩大队列容积，提高堆积上限 1、惰性队列 上面呢，我们已经 知道解决消息队列的常见三种解决方案 但是RabbitMQ呢是内存存储的，如果说在高并发的情况下消息量非常的大，这些消息我们如果都给它丢到内存当中，显然是不合适的，所以我们就要学习一个惰性队列来解决这个问题! 惰性队列的特征如下： 接收到消息后直接存入磁盘而非内存 消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存 支持数百万条的消息存储 1.1 基于@Bean声明lazy-queue package rabbitTemplate.convertAndSend("normal.queue", message); } } } 2、总结 消息堆积问题的解决方案
解决方案： 后台修改成异步处理，如果收到TCP消息，先缓存到业务中，然后启动线程消费。 推荐阅读：
解决方案： 后台修改成异步处理，如果收到TCP消息，先缓存到业务中，然后启动线程消费。
这一篇我们要说的话题是消息的堆积处理，其实这个话题还是挺大的，因为消息堆积还是真的很令人头疼的，当堆积的量很大的时候，这真的是个很暴躁的问题，不过这时候真考验大家冷静的处理问题的能力了 我们一起来分析分析有关问题吧 资源上，以正常10倍的速度来消费消息，等到这些堆积的消息消费完了，便可以恢复到原来的部署架构 这种只是用于临时解决一些异常情况导致的消息堆积的处理，如果消息经常出现堵塞的情况，那该考虑一下彻底增强系统的部署架构了 分析下RocketMQ中的消息堆积原因 消息的堆积归根到底就是生产者生产消息的速度和消费者消费的速度不匹配导致的，输入的和消费的速度不统一 或许是突然搞了一波促销，系统业务量暴增，导致生产者发消息暴增 ，就会造成整个消息队列的堆积 RocketMQ分为发布方和订阅方，双方都有负载均衡策略，默认都是采用平均分配，producer消息以轮询方式发送到消息队列queue中，broker将这些的queue再平均分配到属于同一个 group id的订阅方集群 .如果消费者consumer机器数量和消息队列相等，则消息队列平均分配到每一个consumer上 如果consumer数量大于消息队列数量，则超出消息队列数量的机器没有可以处理的消息队列
本文主要介绍 RabbitMQ的常见问题 延迟消息问题：如何实现消息的延迟投递？ 消息堆积问题：如何解决数百万级以上消息堆积，无法及时消费问题？ 消息丢失解决方案：《RabbitMQ》 | 消息丢失也就这么回事 一、延迟消息 延迟消息 字面意思就是让延迟接收消息，那么如何能让消息延迟到达？ 需要符合以下三个条件： 消费者使用 basic.reject 或 basic.nack 声明消费失败，并将消息的 requeue 参数设置为 false 消息是一个过期消息，超时后无人消费 要投递的队列消息堆积满了 二、惰性队列 讲完延迟队列，我们继续来认识惰性队列 讲惰性队列之前，我们先抛出一个问题~ RabbitMQ 如何解决消息堆积问题 什么情况下会出现消息堆积问题？ 通常思路如下： 在消费者机器重启后，增加更多的消费者进行处理 在消费者处理逻辑内部开辟线程池，利用多线程的方式提高处理速度 扩大队列的容量，提高堆积上限 这几个方式从理论上来说解决消息堆积问题也是没有问题的
如果架构中有用到mq，那就不可避免会遇到消息堆积的问题，因为我们没办法保证自己生产和消费永远都是正确的。 像我们系统就遇到过很多次消息堆积情况，最严重的一次直接导致mq内存溢出，服务宕机，导致所有的mq消费全部出现异常，下面我就这个问题和童靴们唠叨唠叨。 监听器消费模式： 后面甚至还想通过监听器来消费掉这些堆积的消息（该监听器只用来ack掉消息，不做任何业务处理），但是这样不仅影响服务器的性能还影响网络带宽，所以这种方式也是不可取的。 echo "###################count at $(date +'%d-%m-%Y %H:%M:%S') ######################" fi 注意事项： 消息堆积的时候除了要及时清理堆积消息 ，还要进行必要报警，像我们系统就是通过企业微信报警群来报警的，一旦消息堆积，开发人员就可以马上收到相关报警信息，并及时的进行处理。
从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。 ，对于某些业务来说，处理消息可能需要很长时间，比如需要 1 分钟，那么该参数就需要设置成大于 1分钟的值，否则就会被 Coordinator 剔除消息组然后重平衡， 默认值为 300000； max.poll.records 表示每次默认拉取消息条数，默认值为 500。 结论： 本次出现的问题是由于客户端的消息消费逻辑耗时太长，如果生产端出现消息发送增多，消费端每次都拉取了 500 条消息进行消费，这时就很容易导致消费时间过长，如果超过了 max.poll.interval.ms ，导致消息堆积。
核心点有很多，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手： 如何保证消息不丢失？ 如何处理重复消息？ 如何保证消息的有序性？ 如何处理消息堆积？ 一般可以采用轮询或者 key hash 取余等策略来将同一个主题的消息分配到不同的队列中。 与之对应的消费者一般都有组的概念 Consumer Group, 即消费者都是属于某个消费组的。 这样就能保证在生产消息阶段消息不会丢失。 存储消息 存储消息阶段需要在消息刷盘之后再给生产者响应，假设消息写入缓存中就返回响应，那么机器突然断电这消息就没了，而生产者以为已经发送成功了。 如何处理消息堆积 消息的堆积往往是因为生产者的生产速度与消费者的消费速度不匹配。有可能是因为消息消费失败反复重试造成的，也有可能就是消费者消费能力弱，渐渐地消息就积压了。 一个Topic中，一个队列只会分配给一个消费者。 当然你消费者内部是单线程还是多线程消费那看具体场景。
其中讲到了： 消息堆积 重复消费自不必说，你 ClientID 都相同了。本篇着重聊聊为什么会消息堆积。 文章中讲到，初始化 Consumer 时，会初始化 Rebalance 的策略。 举个例子，假设有 8 个 MessageQueue，2 个 Consumer，那么每个 Consumer 就会被分配到 4 个 MessageQueue。 那如果分配不均匀怎么办？ 例如刚刚说的 7 个 MessageQueue 和 2 个 ConsumerGroup 这种 case，排在第一个的 Consumer 就会被分配到 4 个 MessageQueue，而第二个会被分配到 ，Consumer 1 和 Consumer 2 都取到了前 3 个 MessageQueue），从而造成有些 MessageQueue（如果有的话） 没有 Consumer 对其消费，而没有被消费，消息也在不停的投递进来 ，就会造成消息的大量堆积。
题目描述 蒜头君有 n 块积木，编号分别为 1 到 n。一开始，蒜头把第 i 块积木放在位置 i。蒜头君进行 m 次操作，每次操作，蒜头把位置 b 上的积木...
既然一个topic有多个partition，那么消息是怎么样分配到partition的呢？ ? 下面是Kafka对消息分配分区 DefaultPartitioner.java 类的核心代码： 1 public int partition(String topic, Object key, Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions; 17 } 18 } 第4、7行：如果没有指定key值并且可用分区个数大于0时，在就可用分区中做轮询决定改消息分配到哪个 第4、10行：如果没有指定key值并且没有可用分区时，在所有分区中轮询决定改消息分配到哪个partition。 第14行：如果指定key值，对key做hash分配到指定的partition。 所以当同一个key的消息会被分配到同一个partition中。消息在同一个partition处理的顺序是FIFO，这就保证了消息的顺序性。
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 背景说明： 深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云kafka中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近100w条数据。 数据链路：Filebeat采集日志数据 ---> 腾讯云kafka ----> 客户自建logstash ----> 腾讯云Elasticsearch 具体问题反馈： kafka的日常消息生产量在260w 也就是说每分钟会堆积近100w条消息，积累了一段时间后，kafka中堆积的数据量达到数亿条。 kafka消息生产消费监控 问题分析： 经过电话沟通后，拿到了客户的logstash配置如下： logstash.conf input{ kafka{ bootstrap_servers = 再也不用担心两天后的促销活动的消息堆积问题。 优化后的消费能力 问题解答： 1、这个客户为什么用冷热分离的架构呢？
作为后端程序员日常工作中难免会遇到要跟消息队列打交道的时候，而且在当下微服务的场景下，很多服务的性能不是我们自己能控制的。 这不阿粉最近就遇到了一个场景，由于上游服务流量增加，发送到消息队列的消息增多，阿粉在处理消息的时候需要依赖下游的一个服务，可是谁想到下游的服务效率太差，消息太多处理不过来，CPU 居高不下。 public void login(String username, String password) { System.out.println("login"); //模拟一百万条消息
背景说明： 深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云kafka中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近100w条数据。但是查看es监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。 数据链路：Filebeat采集日志数据 ---> 腾讯云kafka ----> 客户自建logstash ----> 腾讯云Elasticsearch 具体问题反馈： kafka的日常消息生产量在260w 也就是说每分钟会堆积近100w条消息，积累了一段时间后，kafka中堆积的数据量达到数亿条。 再也不用担心两天后的促销活动的消息堆积问题。 image.png 问题解答： 1、这个客户为什么用冷热分离的架构呢？
两个应用，通过消息系统间接建立关系，避免一个系统宕机后对另一个系统的影响，提升系统的可用性。如：下单异步扣减库存 消息通讯。内置了高效的通信机制，可用于消息通讯。如：点对点消息队列、聊天室。 答案：在了解消息中间件的运作模式后，主要从三个方面来考虑这个问题： 1、生产端，不丢失消息 2、MQ服务端，存储本身不丢失消息 3、消费端，不丢失消息 详细内容，参考 硬核 | Kafka 如何解决消息不丢失 如何解决消息的重复消费？ 答案：生产端为了保证消息发送成功，可能会重复推送（直到收到成功ACK），会产生重复消息。 详细内容，参考 面试官问：如何保证 MQ消息是有序的？ 消息堆积如何处理？ 答案：主要是消息的消费速度跟不上生产速度，从而导致消息堆积。 Tom哥之前带的团队就有小伙伴出现这个问题，当时是数据库的一条sql没有命中索引，导致单条消息处理耗时拉长，进而导致消息堆积，线上报警，不过凭我们丰富的经验，很快就定位解决了。
继上篇 RabbitMQ实战1.消息代理 消息轮询分配 如果生产者投递的消息需要运行相当长的时间，且有多个消费者在处理消息，那么RabbitMQ是怎么分配消息的？ [x] Done 由此可见，五条消息被轮流分配到不同的消费者 默认来说，RabbitMQ会按顺序把消息发送给每个消费者（consumer）。平均每个消费者都会收到同等数量得消息。 这种发送消息得方式叫做——轮询（round-robin） ? 一对多 消息响应防丢失 在以上的代码中，当消息被RabbitMQ发送给消息者后，就从内存中移除了。 我们可以延迟RabbitMQ移除消息的时间，当消费者将任务完成后，发送一个响应给RabbitMQ，此时RabbitMQ再移除消息。 [x] Done 消息持久化 默认情况下，当RabbitMQ崩溃时，会丢失所有队列及消息，可通过设置durable=True使消息持久化 在 worker.py 声明队列时，添加持久化的配置参数 ☁
excel中关于折线图和堆积折现图的解释： “堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。 如果有很多类别或者数值是近似的，则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据，您可能要考虑改用堆积面积图。 更通俗的解释为： 如果有两个数据系列，折线图中两个数据系列是独立的，而堆积折线图中，第一个数据系列和折线图中显示的是一样的，而第二个数据系列的值要和第一个数据系列的值在同一分类（或时间上）进行累计，这样可以显示两个数据系列在同一分类 比如企业生产两种产品，制作销售额的折线图，只能单纯反映每种产品的销售额随时间的变化情况，而制作销售额的堆积折线图则可以反映这两种产品的总销售额随时间发展变化的情况。
patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改 R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 （ggcorr包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化（28）蜜蜂图 R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题：如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。
主要思路 用一个几乎透明的 series-bar3D 铺满整个 grid3D，作为操作区，监听鼠标点击事件、完成堆积木的操作； 用多层数据为 0 的 series-bar3D 放在操作层 bar3D 下方 ，堆积木时，按照从下向上的顺序，更新其数据 series-bar3D.data（包括数值和样式，即 value 和 itemStyle）； 用一个 series-heatmap 制作菜单，也是监听鼠标点击事件 return redo(); } } //alert(`正在 (${params.data[0]}, ${params.data[1]}) 处堆积一个砖块 `); // 堆积木（砖块）操作处理 for (let i in series) { if (series[i].name === 'bricks' && series
如何画出比较好看的堆积小提琴图？ image.png 此外，生信店小二还整理了其他四种实现堆积小提琴的方式。
消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件，是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列，拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API， 支持 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
