RabbitMQ - 消息堆积问题的最佳解决方案？惰性队列

最新推荐文章于 2024-10-31 22:24:43 发布
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分类专栏： RabbitMQ（从理论到根据源码实现） 面试总结 文章标签： rabbitmq 分布式
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目录

一、惰性队列

1.1、消息堆积问题

1.2、消息堆积问题的解决方法

从消费者的角度：

从队列的角度：

1.3、引入惰性队列

1.3.1、什么是惰性队列

1.3.2、惰性队列的使用

1.3.3、效果演示

一、惰性队列

1.1、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，直到队列存储消息到达上限.

这就像是有一个蓄水池，一边往里注水，一边向外排水，但是注水速度比排水快，因此这个水池最终就会填满.

接着，最早收到的消息，就可能成为死信，默认情况下会把死信丢弃，丢弃了之后队列就有了空间，就可以新消息进入队列.

1.2、消息堆积问题的解决方法

从消费者的角度：

1. 增加更多的消费者，调高消费速度.

如果说现在只有单个消费者，处理速度是 100ms 一个消息，那么如果有三个消费者，理论上就处理速度就是 300ms 一个消息.

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惰性队列会尽可能的将消息存入磁盘中，而在消费者消费到相应的消息时才会被加载到内存中，它的一个重要的设计目标是能够支持更长的队列，即支持更多的消息存储。当消费者由于各种各样的原因（比如消费者下线、宕机亦或者是由于维护而关闭等）而致使长时间内不能消费消息造成堆积时，惰性队列就很有必要了。 默认情况下，当生产者将消息发送到RabbitMQ的时候，队列中的消息会尽可能的存储在内存之中，这样可以更加快速的将消息发送给消费者。即使是持久化的消息，在被写入磁盘的同时也会在内存中驻留一份备份。当R...
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越努力越幸运。
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RabbitMQ:如何防止RabbitMq消息堆积？
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MQ - RabbitMQ - 消息的可靠性 --学习笔记
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消息队列（MQ）的生产者重试机制是指当生产者尝试将消息发送到消息队列中时，如果因为某些原因（如网络问题、队列不可用或其他任何导致消息发送失败的问题）导致消息未能成功发送，那么生产者会根据预设的策略尝试重新发送消息的过程。生产者确认机制是一种确保消息从生产者安全达到消息队列的方法，尤其是在使用像RabbitMQ这样的消息中间件时，这种机制尤为重要。生产者确认（Publisher Confirms）也被视为是一种可靠性保障，使得生产者在发送消息后可以知晓该消息是否已被消息队列成功接收。
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消息的堆积问题是指在消息队列系统中，当生产者以较快的速度发送消息，而消费者处理消息的速度较慢，导致消息在队列中积累并达到队列的存储上限。在这种情况下，最早被发送的消息可能会在队列中滞留较长时间，直到超过队列的容量上限。当队列已满且没有更多的可用空间来存储新消息时，新的消息可能无法进入队列，从而导致消息丢失。这种情况下的消息通常被称为死信，因为它们无法被正常消费。
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我们可以利用Spring的retry机制，在消费者出现异常时利用本地重试，设置重试次数，当次数达到了以后，如果消息依然失败，将消息投递到异常交换机，交由人工处理。一个topic的数据可能存储在不同的分区中，每个分区都有一个按照顺序的存储的偏移量，如果消费者关联了多个分区不能保证顺序性。RabbitMQ支持消费者确认机制，即:消费者处理消息后可以向MQ发送ack回执，MQ收到ack回执后才会删除该消息。抛出异常则返回nack；属性，指定了一个交换机，那么队列中的死信就会投递到这个交换机中，而这个交换机称为。
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RabbitMQ（四） | 惰性队列 - 解决消息堆积问题
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接上一篇：RabbitMQ（三） | 死信交换机、死信队列、TTL、延迟队列（安装DelayExchange插件）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。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。 解决消息堆积有两种思路：要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。从RabbitMQ的3.6.0版本开始，就增加了Lazy Queues的概念，也就是惰性队列。惰性队列的特征如下：而要设置一个队列为惰性队列，只需要在声明队列时
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1. 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。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。 解决消息堆积有3种思路： 从消费者角度 增加更多消费者，提高消费速度。也就是我们之前说的work queue模式 在消费者内开启线程池加快消息处理速度 从队列角度 扩大队列容积，提高堆积上限 ...
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在使用消息中间件（如 RabbitMQ）的过程中，消息堆积是一个可能遇到的严重问题。当有大量消息在短时间内涌入 MQ 或者消费者处理速度过慢时，就可能导致消息堆积。比如在电商大促活动期间，订单系统产生大量消息，如果处理不当，消息就会在 RabbitMQ 中堆积起来。
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在Java中处理消息队列MQ的消息堆积问题是一个常见的挑战。以下是几种可以考虑的解决方案：
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消息堆积是指在RabbitMQ中，当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度时，队列中的未处理消息数量不断增加的情况。这种情况可能会导致内存和磁盘空间的过度使用，影响系统的性能甚至稳定性。针对具体的业务场景，可能需要结合多种策略共同作用，以达到最佳的效果。此外，合理的架构设计和良好的运维实践也是预防和缓解消息堆积的重要手段。
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