事件回溯到22年1月某晚上，作者的某上游应用，新上线了一个功能，切入了比平时多好几倍的流量，它将这些消息通过MQ发送给我，我作为消费者去监听、拉取消息。...由于某些原因（后面会讲）在之后的1个小时时间内，作者的应用因为未及时消费掉MQ内的消息，导致一定程度消息积压，没几分钟就积压到大约50W左右的数量。...但为什么会积压这么多。个人分析了一下，积压原因主要还是跟消费者本身内部处理逻辑有关。...而我们其实是希望在下游服务相应慢的情况下,最好有更多线程参与去消费任务，提高消息的处理速度（IO密集型应用，尽量提高处理线程数）。...而我们的消费线程数设置了默认5个，即每次最多也只会有5个线程会去MQ中拉取消息。
1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景： 几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。...③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，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。...2.消息设置了过期时间，过期就丢了怎么办 假设你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了...3.积压消息长时间没有处理，mq放不下了怎么办 如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？...首先，临时写个程序，连接到mq里面消费数据，收到消息之后直接将其丢弃，快速消费掉积压的消息，降低MQ的压力，然后走第二种方案，在晚上夜深人静时去手动查询重导丢失的这部分数据。
导读： 1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。...③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，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。...kafka的示意图 2.消息设置了过期时间，过期就丢了怎么办 假设你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq...3.积压消息长时间没有处理，mq放不下了怎么办 如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？...比如说这个消息队列系统，我们来从以下几个角度来考虑一下 （1）首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？
MQ（Message Queue）消息积压问题指的是在消息队列中累积了大量未处理的消息，导致消息队列中的消息积压严重，超出系统处理能力，影响系统性能和稳定性的现象。1.消息积压是哪个环节的问题？...MQ 执行有三大阶段：消息生产阶段。消息存储阶段。消息消费阶段。很显然，消息堆积是出现在第三个消息消费阶段的。2.如何解决？消息积压问题的处理取决于消息积压的类型，例如，消息积压是突发性消息积压问题？...2.1 突发性消息积压问题突发性消息积压问题的解决思路是：先快速解决掉消息积压问题，然后再排查问题制定相应的解决方案，所以我们可以使用以下手段进行处理：水平扩容消费者（添加消费者数量）解决消息积压问题。...优化消费者处理速度：提升消费者的消费速度也可以避免消息积压的问题，它的解决方案有：优化消费者处理消息的逻辑，减少不必要的计算和 I/O 操作。对于可以并行处理的任务，使用多线程或异步处理来提高吞吐量。...监控和告警：设置合理的告警阈值，当消息积压达到一定程度时及时发出告警，以便快速响应和处理。课后思考在 Kafka 中，水平扩展消费者一定要解决消息积压的问题吗？为什么？
果然出现了消息积压。通常情况下，出现消息积压的原因有：mq消费者挂了。mq生产者生产消息的速度，大于mq消费者消费消息的速度。我查了一下监控，发现我们的mq消费者，服务在正常运行，没有异常。...剩下的原因可能是：mq消费者消费消息的速度变慢了。接下来，我查了一下划菜表，目前不太多只有几十万的数据。看来需要优化mq消费者的处理逻辑了。...这样优化之后， mq消费者处理消息的速度提升了很多，消息积压问题被解决了。2 第二次消息积压没想到，过了几个月之后，又开始出现消息积压的问题了。但这次是偶尔会积压，大部分情况不会。...而修改了订单状态，会自动发送mq消息。这样导致，他们的程序在极短的时间内，产生了大量的mq消息。而我们的mq消费者根本无法处理这些消息，所以才会产生消息积压的问题。...我们当时一起查了kafka消息的积压情况，发现当时积压了几十万条消息。要想快速提升mq消费者的处理速度，我们当时想到了两个方案：增加partion数量。使用线程池处理消息。
1 问题追溯 系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！...2 开发的梦魇 日常开发使用MQ时，如何避免消息积压？ 若线上已出现积压了，如何应急？ 3 性能优化 性能优化主要在生产者和消费者这俩业务逻辑。 MQ自身性能，作为API使用者，无需过于关注。...因大多MQ业务，MQ本身处理能力>>业务系统。主流MQ的单个节点，消息收发性能可达几w ~ 几十w条消息/s，还可水平扩展Broker实例数倍增处理能力。...而一般业务系统需处理的业务逻辑远比MQ复杂，单节点每秒可处理几百~几千次请求，已算性能佳。 所以，MQ性能优化，更关注在消息收发两端，业务代码怎么和MQ协作达到最佳性能。...消息积压，如何处理 还有种消息积压，日常系统正常运转时，没有积压或只有少量积压很快就消费了。但某刻，突然开始积压消息且积压持续上涨。
通常面试官会给他抛出一个问题： 在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？ 这个问题在实际工作中很常见，既能考察候选者对于 MQ 中间件技术的掌握程度，又能很好地区分候选人的能力水平。...而引入 MQ 消息中间件解决流量控制 ， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是你要解决的问题。...当然，除了“怎么解决消息被重复消费的问题？”之外，面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题，解决消息积压问题，可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？
消息积压线上有时因为发送方发送消息速度过快，或者消费方处理消息过慢，可能会导致broker积压大量未消费消息。...消息数据格式变动或消费者程序有bug，导致消费者一直消费不成功，也可能导致broker积压大量未消费消息。...可以将这些消费不成功的消息转发到其它队列里去，类似死信队列，后面再慢慢分析死信队列里的消息处理问题。...这个场景下也是需要尽快的处理掉积压的消息。延迟队列消息被发送以后，并不想让消费者立刻获取，而是等待特定的时间后，消费者才能获取这个消息进行消费。...mq设置过期时间，就会有消息失效的情况，如果消息在队列里积压超过指定的过期时间，就会被mq给清理掉，这个时候数据就没了。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...Broker处理消息的时延 如果是单线程发送，每次只发送1条消息，那么每秒只能发送1000ms/1ms*1条/ms=1000条消息。...2、消息积压了该如何处理？ 还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
异常消息处理 上节课我们已经学习到了消息的持久化和确认相关的内容。但是，光有这些还不行，如果我们的消费者出现问题了，无法确认，或者直接报错产生异常了，这些消息要怎么处理呢？直接丢弃？这就是丢消息了呀。...再次处理？一直继续报错怎么办？这条消息就永远都在不停报错的死循环中了。 通常，消息队列系统都会提供一套对于异常消息的处理机制，比如 RabbitMQ 的死信队列。...首先，要定义一个用于接收死信消息的交换机和队列，我们顺便也直接做一个客户端消费者，专门读取死信队列里的消息。这个就相当于是正规队列消费者处理出现问题之后，再由这个消费者来做善后。...Redis 队列在 Laravel 框架中处理异常消息 好了，看完 RabbitMQ 的相关异常处理功能之后，我们马上会联想到，Redis 有这样的功能吗？...总之就是，任务失败后你想怎么处理都行。 只需要在任务类中实现 failed() 方法。
技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？...而引入 MQ 消息中间件解决流量控制， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是你要解决的问题。...当然，除了“怎么解决消息被重复消费的问题？”之外，面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题，解决消息积压问题，可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？
但是这些都是有前提的，当一些意外或者不合理的分区数设置情况的发生，积压问题就不可避免。...Kafka消息积压的典型场景： 1.实时/消费任务挂掉 比如，我们写的实时应用因为某种原因挂掉了，并且这个任务没有被监控程序监控发现通知相关负责人，负责人又没有写自动拉起任务的脚本进行重启。...那么在我们重新启动这个实时应用进行消费之前，这段时间的消息就会被滞后处理，如果数据量很大，可就不是简单重启应用直接消费就能解决的。...那么，针对上述的情况，有什么好的办法处理数据积压呢？...b.任务启动从上次提交offset处开始消费处理 如果积压的数据量很大，需要增加任务的处理能力，比如增加资源，让任务能尽可能的快速消费处理，并赶上消费最新的消息 2.Kafka分区少了 如果数据量很大
技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？...而引入 MQ 消息中间件解决流量控制 ， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是你要解决的问题。...当然，除了“怎么解决消息被重复消费的问题？”之外，面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题，解决消息积压问题，可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？
MQ又丢消息了，老板眉头一紧............ 在我们从事技术的工作中，离不开中间件，mq就是常见的中间件之一，丢消息可能是我们经常遇到的，为啥会丢？丢了怎么破？...分布式系统怎么办首先，像 Kafka 和 RocketMQ 这样的消息队列，它是不保证在 Topic 上的严格顺序的，只能保证分区上的消息是有序的，所以我们在发消息的时候必须要指定分区，并且，在每个分区单独检测消息序号的连续性...在消费阶段，你需要在处理完全部消费业务逻辑之后，再发送消费确认。...丢了怎么办要绝对保证系统的稳定性，有一种危机意识，持久化的消息，保存到硬盘过程中，当前队列节点挂了，存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办，产线网络环境太复杂，未知因素太多，消息补偿机制需要建立在消息要写入...然后根据DB日志记录check 消息发送消费是否成功，不成功，进行消息补偿措施，重新发送消息处理。 ?
这次继续聊一聊MQ 对线面试官-为什么要使用MQ 对线面试官 - MQ经典面试题之高可用性及幂等性 面试官：如何保证消息的顺序性，可以简单聊聊什么场景需要避免这种问题的发生以及如何解决吗？...面试官：嗯，不错那你简单说说不同MQ消息错乱的一个场景吗？ 派大星：可以的。...面试官：什么情况下Kafka会出现消息顺序不一致的情况呢？ 派大星：当消费者内部搞多个线程并发处理的时候，则可能会出现顺序不一致的问题。...那你在实际使用过程中有遇到过消息积压的问题吗？能说说遇到这种问题的时候你的解决思路是什么样的？ 派大星：好的。其实在面对消息有积压的情况。多数都是消费者故障导致的。...(Kafka-新建一个topic，partition是原来的十倍) 写一个临时分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入已经建立好10/20倍数量的
流量控制：遇到秒杀等流量突增的场景，通过 MQ 还可以实现流量的“削峰填谷”的作用，可以根据下游的处理能力自动调节流量。不过引入 MQ 虽然实现了系统解耦和流量控制，也会带来其他问题。...引入MQ消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。而引入MQ消息中间件解决流量控制，会使消费端处理能力不足从而导致消息积压。一、如何确保消息不丢失首先我们来看下哪些环节可能消息会丢失。...图片消息生产阶段： 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。...总结如下：图片三、如何解决消息积压问题如果出现消息积压问题，必然是一个消费端的性能问题。如果出现这个情况，首先那要临时扩容，增加消费端的数量，与此同时，降级一些非可信的业务。...最后如果消费端的处理能力不足，可以通过水平扩容来提供消费端的并发处理能力。需要注意的是，在扩容消费者的实例数的同时，必须同步扩容主题Topic的分区数量，确保消费者的实例数和分区数相等。
更可怕的是由于积压时间太长，导致如果起初还设置了TTL后失效了怎么办？ 消息积压 其实数据积压的问题是架构设计不合理。...资源和consumer资源扩大10倍，以正常的10倍速度来消费数据 等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署架构，重新用原先的consumer机器来消费消息 消息丢失 假设用rabbitmq，可设置TTL...，积压超时后消息就没了，数据也就丢了。...注意此时，并非数据大量积压在MQ，而是大量数据直接搞丢了。...可以采取批量重导，就是大量积压时，就直接丢弃数据，然后等高峰期后，比如半夜，将丢失的那批数据，写个程序查出来，然后重新灌入MQ，把白天丢的数据补回来。
G0 消费了哪些消息，G1 是不知道的，也不用知道。G0 消费过的消息，G1 还可以消费。即使 G0 积压了很多消息，对 G1 来说也没有任何影响。...每个消费位置一般就是一个整数，记录这个消费组中，这个队列消费到哪个位置了，这个位置之前的消息都成功消费了，之后的消息都没有消费或者正在消费。3.怎么保证消息可靠？...查询与更新分为了两部分，更新前先检查查询之前的标记值5.消息积压了怎么办？...对于系统发生消息积压的情况，需要先解决积压，再分析原因，毕竟保证系统的可用性是首先要解决的问题，如果短时间无法定位问题和扩容无法解决积压问题，可以先记录，直接丢弃消息，低峰时间段再进行补偿（再次发送消息进行消费...下文继续讲解怎么使用事务消息保证事务一致性怎么保证消息顺序消费？我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文，瓜分万元奖池和键盘手表
消费端出问题之后,消息队列可能出现的问题 - 消息队列满了以后该怎么处理？ - 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？ - 有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？...一 有几百万消息持续积压几小时，怎么解决？...如果我们用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL 如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了,可能导致大量的数据丢失。...一般不建议设置过期时间自动失效 如果消息真的没处理就 失效没了 解决方法 : 写程序重导丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入mq里面去，把白天丢的数据补回来。...三 消息队列满了以后该怎么处理？ 同积压消息处理思路,将消息进行快速处理和清空.
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