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RabbitMQ消息堆积问题
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 .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT) .build(); //2、 .setDeliveryMode(MessageDeliveryMode.NON_PERSISTENT) .build(); //2、 发送消息 rabbitTemplate.convertAndSend("normal.queue", message); } } } 2、总结 消息堆积问题的解决方案
1.6K10编辑于 2022-11-07- 来自专栏后台技术汇
Kafka消息堆积问题排查
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
1.2K30编辑于 2024-09-26 - 来自专栏勇哥编程游记
如何应对 RocketMQ 消息堆积
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。 2 消费原理 客户端使用 Push 模式 启动后，消费消息时，分为以下两个阶段： 阶段一：拉取消息 客户端通过长轮询批量拉取的方式从 Broker 服务端获取消息，将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。 消费空闲情况下消费线程都会处于 WAITING 状态等待从消费任务队里中获取消息。 示例2：消费逻辑有抢锁休眠等待等情况 。 消费线程阻塞在内部的一个睡眠等待上，导致消费缓慢。
99310编辑于 2023-12-21 - 来自专栏让技术和时代并行
TCP滑动窗口消息堆积
0x0020: 547e 079e cb35 0c6f 535c 531b 640c 8010 T~...5.oS\S.d... 0x0030: 0026 8383 0000 0101 080a 5fa2 0x0020: 547e 079e cb35 0c6f 535c 531b 7504 8010 T~...5.oS\S.u... 0x0030: 0005 7284 0000 0101 080a 5fa2 cb35 079e 531b 7504 0c6f 535c 8018 T{.5..S.u..oS\.. 0x0030: 0073 c1b7 0000 0101 080a 5fbe 3f47 5fa2 cb35 079e 531b 85fc 0c6f 535c 8018 T{.5..S....oS\.. 0x0030: 0073 c437 0000 0101 080a 5fbe 4048 5fa2 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：
1.1K10发布于 2019-11-26 - 来自专栏勇哥编程游记
如何应对RocketMQ消息堆积
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。 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。 2 消费原理图片客户端使用 Push 模式启动后，消费消息时，分为以下两个阶段：阶段一：拉取消息 客户端通过长轮询批量拉取的方式从 Broker 服务端获取消息，将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。 消费空闲情况下消费线程都会处于 WAITING 状态等待从消费任务队里中获取消息。图片示例2：消费逻辑有抢锁休眠等待等情况 。 消费线程阻塞在内部的一个睡眠等待上，导致消费缓慢。
3.1K92编辑于 2023-10-08 - 来自专栏让技术和时代并行
TCP滑动窗口消息堆积bug
0x0020: 547e 079e cb35 0c6f 535c 531b 640c 8010 T~...5.oS\S.d... 0x0030: 0026 8383 0000 0101 080a 5fa2 0x0020: 547e 079e cb35 0c6f 535c 531b 7504 8010 T~...5.oS\S.u... 0x0030: 0005 7284 0000 0101 080a 5fa2 cb35 079e 531b 7504 0c6f 535c 8018 T{.5..S.u..oS\.. 0x0030: 0073 c1b7 0000 0101 080a 5fbe 3f47 5fa2 cb35 079e 531b 85fc 0c6f 535c 8018 T{.5..S....oS\.. 0x0030: 0073 c437 0000 0101 080a 5fbe 4048 5fa2 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。
1.4K100发布于 2019-04-20 - 来自专栏柯柏后端架构
Rabbitmq消息大量堆积,我慌了！
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。
1.9K100编辑于 2024-01-08 - 来自专栏Vincent-yuan
遇到了消息堆积，但是问题不大
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
62710发布于 2021-11-04 - 来自专栏高并发流量解决方案
如何处理RabbitMQ消息堆积问题？
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。
1.4K10编辑于 2024-07-01 - 来自专栏小菜良记
《RabbitMQ》| 解决消息延迟和堆积问题
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？ 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 消息被消费者 reject 或返回 nack 消息超时未及时消费 消息队列满了 问题2：消息超时的方式 给队列设置 TTL 属性 给消息设置 TTL 属性 问题3：如何使用延迟队列 下载并启用 RabbitMQ 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
2.5K40发布于 2021-11-12 Rabbitmq消息大量堆积怎么办？
，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， 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。
57300编辑于 2024-05-23- 来自专栏CBeann的博客
【面试题】消息堆积解决方案
文章目录 1、背景 2、解决方案 2.1、加机器 2.2、继续加机器 2.3、多线程 2.4、多线程-顺序消费 3、案例拓展 1、背景 临近双十一了，产品找到开发的同学帮忙把某些广告主的广告投放时间延长两个月并重新送审风控审核 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。 中间件监控如下图所示 2、解决方案 2.1、加机器 一开始以为偶尔出现的一波流量，加一台机器看看。所以整个链路如下图所示。机器总数小于分区总数。 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。
70210编辑于 2024-01-07 - 来自专栏强仔仔
MQ消息堆积终极解决方案【RabbitMQ】
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。
4.2K10发布于 2020-06-16 - 来自专栏后端进阶
一次 kafka 消息堆积问题排查
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。 在第 2、3 点都没有发生的情况下，那么就是由消费组成员发生了变化导致 Kafka 发生重平衡。 在查看 kafka 客户端日志，发现有很多如下日志： ? 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。
5.8K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏阿丸笔记
线上kafka消息堆积，consumer掉线，怎么办？
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 2、排查过程 服务端、客户端都没有特别的异常日志，kafka其他topic的生产和消费都是正常，所以基本可以判断是客户端消费存在问题。 2）arthas查看相关线程状态变量 用arthas vmtool命令进一步看下kafka-client相关线程的状态。 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。
1.5K30编辑于 2023-10-22 - 来自专栏Vincent-yuan
面试题：如何保证消息不丢失？处理重复消息？消息有序性？消息堆积处理？
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？ 当然在剖析这几个问题之前需要简单的介绍下什么是消息队列，消息队列常见的一些基本术语和概念。 接下来进入正文。 什么是消息队列 消息队列就是一个使用队列来通信的组件。 一条消息会发往多个订阅了这个主题的消费组。 假设现在有两个消费组分别是Group 1 和 Group 2，它们都订阅了Topic-a。 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。
2.3K20发布于 2021-11-04 - 来自专栏生信小驿站
如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序
R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续 R语言之可视化⑨火山图 R语言之可视化⑩坐标系统 R语言之可视化①①热图绘制heatmap R语言之可视化①②热图绘制2 R语言之可视化①③散点图+拟合曲线 R语言之可视化①④一页多图（1） R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图（2） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合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 R语言之可视化（23）高亮某一元素 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。 原始图表 library(reshape2) library(ggplot2) ra.melt <- melt(ra) p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y
14.4K31发布于 2020-03-20 - 来自专栏SH的全栈笔记
关于 RocketMQ ClientID 相同引发的消息堆积的问题
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。 例如只有 7 个 MessageQueue，但是 Consumer 仍然是 2 个。 2 个 排在第 4 的消费者 分到 2 个 排在第 5 的消费者 分到 2 个 具体分配流程 所以，你可以大致认为： 先“均分”，12 / 5 取整为 2。 然后“均分”完之后还剩下 2 个，那么就从上往下，挨个再分配，这样第 1、第 2 个消费者就会被多分到 1 个。 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。
1.4K30编辑于 2022-08-17 - 来自专栏用户7627119的专栏
ggplot2绘制堆积柱形图
前面给大家简单介绍了如何用☞R绘制堆积柱形图，今天我们来看看如何用ggplot2这个包来绘制堆积柱形图。 我们还是使用☞R绘制堆积柱形图中用到的all_pool_species_sample.txt这套数据。 数据的格式如下 利用ggplot绘制堆积柱形图，需要对数据格式进行转换 library(ggplot2) raw=read.table("sample_bacteria_percentage.txt ",header=T,sep="\t") library("reshape2") data=melt(raw,id="class") 转换之后的数据格式如下 我们先用默认参数来画一张图看看 p=ggplot 1）字体有点小 2）不想要灰色背景 3）横轴标签variable和纵轴标签value可以不显示 接下来我们就来解决这几个问题 p+theme( text = element_text
97420编辑于 2022-09-21 - 来自专栏小L的魔法馆
堆积木
比如 1 位置的积木是 1，2 位置的积木是 2，那么把位置 2 的积木移动到位置 1 后，位置 1 上的积木从下到上依次为 1,2。 输入格式 第一行输入 2 个整数 n,m(1≤n≤10000,0≤m≤10000)。 接下来 m 行，每行输入 2 个整数 a,b(1≤a,b≤n)，如果a，b 相等则本次不需要移动。 样例输入1 2 2 1 2 1 2 样例输出1 1 2 样例输入2 4 4 3 1 4 3 2 4 2 2 样例输出2 2 4 3 1 题目分析： RT
70910发布于 2019-02-21
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