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...，其中一种方案就是想办法去提高一个队列它能存储一个消息量的上限。...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!...rabbitTemplate.convertAndSend("normal.queue", message); } } } 2、总结 消息堆积问题的解决方案
业务架构图 根据 微服务重构：Mysql+DTS+Kafka+ElasticSearch解决跨表检索难题所描述，我们使用了Es解决微服务重构中遇到的Mysql库拆分问题，业务架构图如下所示： Kakfa消息堆积导致的数据一致性问题...4w条/分钟 结论： 某个group对topic进行的消费，出现了大量消息堆积，导致了下游业务的数据一致性问题 虽然产生了消费的波峰，但远未达到ckafka的消费瓶颈，因为Kafka是号称百万吞吐量的中间件...方向： 需要定位消息产生方，为什么会出现瞬时流量顶点 2、Kafka的topic分区消息堆积情况-监控 分析： topic级别监控，知道某一分区，存在大量被写入和被消费的情况 3、kakfa实例监控...4、生产者和消费者能力监控 Kafka 实例监控的指标有很多，我们主要关注下面几个： 实例生产消息总数： 实例消费消息总数： 结论是： 最大生成消息数量是473w，最大消息消费速度是472w，Kakfa...可以参考我公众号写的另外文章大表拆分方案：亿级大表冷热分级的工程实践、亿级大表冷热分级的工程实践 8、验证问题 通过对消费能力提升，我们通过对kafka的监控，找了一个业务低峰期执行SQL变更的时机，观察到topic分区消息堆积情况不再出现
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。...客户端批量拉取消息，常见内网环境下都会有很高的吞吐量，例如：1个单线程单分区的低规格机器（4C8GB）可以达到几万 TPS ，如果是多个分区可以达到几十万 TPS 。...如果业务处理逻辑复杂，处理单条消息耗时都较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致客户端本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。...通常消费堆积都是由于这些下游系统出现了服务异常、容量限制导致的消费耗时增加。 例如：某业务消费逻辑中需要调用下游 Dubbo 接口 ，单次消费耗时为 20 ms，平时消息量小未出现异常。...3.2 消费并发度 绝大部分消息消费行为都属于 IO 密集型，即可能是操作数据库，或者调用 RPC，这类消费行为的消费速度在于后端数据库或者外系统的吞吐量，通过增加消费并行度，可以提高总的消费吞吐量，但是并行度增加到一定程度
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。...客户端批量拉取消息，常见内网环境下都会有很高的吞吐量，例如：1个单线程单分区的低规格机器（4C8GB）可以达到几万 TPS ，如果是多个分区可以达到几十万 TPS 。...如果业务处理逻辑复杂，处理单条消息耗时都较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致客户端本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。...通常消费堆积都是由于这些下游系统出现了服务异常、容量限制导致的消费耗时增加。例如：某业务消费逻辑中需要调用下游 Dubbo 接口 ，单次消费耗时为 20 ms，平时消息量小未出现异常。...3.2 消费并发度绝大部分消息消费行为都属于 IO 密集型，即可能是操作数据库，或者调用 RPC，这类消费行为的消费速度在于后端数据库或者外系统的吞吐量，通过增加消费并行度，可以提高总的消费吞吐量，但是并行度增加到一定程度
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。
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，...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。...可以通过优化算法、减少消费过程的计算量或是提高代码的效率来减少消费者的 CPU 开销。
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...倍或者20倍，根据堆积情况来决定 2、然后写一个临时分发消息的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的消息，消费的就是刚刚新建的Topic，消费之后不做耗时的处理，只需要直接均匀的轮询将这些消息轮询的写入到临时创建的...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...Queue 的消息不能及时处理 消息队列 RocketMQ 版的消息负载是按 Queue 为粒度维护，所以，整个 Queue 上的消息都会堆积 那说一下解决思路吧 我们知道了最根本原因是生产和消费速度不匹配导致的
RabbitMQ消息堆积问题可以通过以下几种方法处理： 增加消费者数量：当生产消息的速度长时间远大于消费的速度时，可以通过水平扩展，增加消费者的数量来提高处理能力。...使用消息优先级：将重要的消息设置为较高的优先级，可以优先处理重要的消息，从而减少消息堆积的情况。 设置消息的过期时间：让消息在一定时间内未被消费时自动被删除，避免消息的长时间堆积。...增加RabbitMQ的节点：通过增加RabbitMQ的节点，可以提高消息的处理能力，从而减少消息堆积的情况。...调整消息的持久化方式：将消息设置为持久化的，可以保证消息在RabbitMQ异常情况下不会丢失。 设置监控和告警机制：及时发现消息堆积的情况，并采取相应的处理措施。...以上方法可以根据实际应用场景进行选择和组合，以有效地处理RabbitMQ消息堆积问题。
，那消息就不存在堆积的问题，自然服务器压力也就下来了通知运维，再部署三个点，也是就增加三个消费者，由原来的三个消费者变为6个消费者，信心满满的部署完成后，等待一段时间，不出意外还是出了意外，消息还是在持续堆积...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，...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。...可以通过优化算法、减少消费过程的计算量或是提高代码的效率来减少消费者的 CPU 开销。
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
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。
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。...偏移量什么时候提交？ 本批次全部消费完提交，不论失败与成功。使用CDL。 消费失败怎么办？ 记录日志，人工接入。 3、案例拓展 大盘监控：完善的监控报警方案，早发现早治疗，别等用户反馈。
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。
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？...是的，通过多队列全量存储相同的消息，即数据的冗余可以实现一条消息被多个消费者消费。...小结一下 队列模型每条消息只能被一个消费者消费，而发布/订阅模型就是为让一条消息可以被多个消费者消费而生的， 当然队列模型也可以通过消息全量存储至多个队列来解决一条消息被多个消费者消费问题，但是会有数据的冗余...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。
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。...，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...
关于吞吐量的一些思考 写入消息队列吞吐量取决于以下两个方面 * 网络带宽 * 消息队列（比如Kafka）写入速度 最佳吞吐量是让其中之一打满，而一般情况下内网带宽都会非常高，不太可能被打满，所以自然就是讲消息队列的写入速度打满...，这就就有两个点需要平衡 * 批量写入的消息量大小或者字节数多少 * 延迟多久写入 go-zero 的 PeriodicalExecutor 和 ChunkExecutor 就是为了这种情况设计的 从消息队列里消费消息的吞吐量取决于以下两个方面...： * 内存占用过高，甚至出现OOM，`pod` 也是有 `memory limit` 的 * 停止 `pod` 时堆积的消息来不及处理而导致消息丢失 解决方案和实现 借用一下 Rob Pike 的一张图...比较理想的结果是左边和右边速率基本一致，没有谁浪费，没有谁等待，中间交换处也没有堆积。...启动 queue，有了这些我们就可以通过控制 producer/consumer 的数量来达到吞吐量的调优了 func (q *Queue) Start() { q.startProducers
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。...后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少2倍。这让客户很是着急。那这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。...但是看kafka监控发现消费量只有180w/min。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。...优化建议： 经过和客户更细致的沟通，得到如下反馈： logstash是统一消费一个消费组，该消费组中一共有24个topic； 24个topic中有2个topic数据量非常大，其他22个topic数据量一般...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？
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