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
这篇文章，我们聊聊如何应对 RocketMQ 消息堆积。 1 基础概念 消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。...虽然笔者经常讲：RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力，但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题： 业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。...业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消息延迟也无法接受。...所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。 阶段二：消费消息 提交消费线程，客户端将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑进行处理。...通过以上客户端消费原理可以看出，消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力，即消费耗时和消费并发度。
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：
很多同学都在使用 RocketMQ 时，经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章，我们聊聊消息堆积的概念，以及如何应对消息堆积。...图片1 基础概念消费者在消费的过程中，消费的速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。...虽然笔者经常讲：RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力，但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题：业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。...业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消息延迟也无法接受。...所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。阶段二：消费消息 提交消费线程，客户端将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑进行处理。
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。
消费者逻辑优化，屏蔽掉调用库存的接口，直接处理消息，但这种我们的逻辑是不完成，虽然能减少服务器的压力，后续处理起来也非常的麻烦，这种方式不可取方案三 清空堆积的消息为了减少消息的堆积，减轻服务器的压力，...新建消费者，消费rabbitmq的消息，不做任何业务逻辑处理，直接快速消费消息，把消息存在一张表里，这样就没消息的堆积，服务器压力自然就下来了。...问题虽然解决了，但我很好奇，消息堆积为什么会导致cpu飙升呢？RabbitMQ 是一种消息中间件，用于在应用程序之间传递消息。...当消息堆积过多时，可能会导致 CPU 飙升的原因有以下几点：消息过多导致消息队列堆积：当消息的产生速度大于消费者的处理速度时，消息会积累在消息队列中。...如果消息堆积过多，RabbitMQ 需要不断地进行消息的存储、检索和传递操作，这会导致 CPU 使用率升高。
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
此时数据库有大量的送审binlog消息到kafka，从而出现了消息量剧增，下游消费延迟报警。 整个链路的demo如下图所示。...拉取消息的时候批量拉，如下图所示，我拉三条消息，收到消息后抛到线程池（三个线程）中。此时系统消费能力提高三倍。...此时遇到不顺序消费问题，如上图所示，当我的消息需要顺序消费（同userld顺序）时，但是因为我把消息打平了，所以出现了不顺序消费的问题。...2.4、多线程-顺序消费 通过对消息中的业务key（本文中的userid）做路由，如下图中的接收线程中的hash，再路由到固定的线程，从而实现本批次的顺序消费。
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。
线上kafka消息堆积，所有consumer全部掉线，到底怎么回事？ 最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。...1、现象 线上kafka消息突然开始堆积 消费者应用反馈没有收到消息（没有处理消息的日志） kafka的consumer group上看没有消费者注册 消费者应用和kafka集群最近一周内没有代码、配置相关变更...消息内容中的一个字段有新的值，触发了消费者消费逻辑的死循环，导致后续消息无法消费。同时，消费阻塞导致消费者自我驱逐，partition重新reblance，所有消费者逐个自我驱逐。...这个线程会同步处理 poll消息，然后动态代理回调用户自定义的消息消费逻辑，也就是我们在@KafkaListener中写的业务。 所以，从这里可以知道两件事情。...consumer会启动一个异步线程池对正在消费的消息做定时做 cleanExpiredMsg() 处理。 注意，如果消息类型是顺序消费（orderly），这个机制就不生效。
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...
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？
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。
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。
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