消息队列常见问题之消息发生大量堆积应该怎么处理

大规模消息堆积处理策略

最新推荐文章于 2024-11-18 11:19:03 发布

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#kafka #java #rabbitmq

当线上出现故障导致消息堆积数千万条时，首要任务是修复Consumer恢复正常消费。同时，可以采取临时topic队列扩容和提升消费者能力来加速处理。通过编写临时程序将旧topic消息快速迁移至扩容的新topic，然后利用更多consumer进行消费。在堆积消息处理完毕后，再恢复到正常运行状态。

线上故障了，怎么处理
- 消息堆积了10小时，有几千万条消息待处理，现在怎么办?
- 修复consumer, 然后慢慢消费？也需要几小时才可以消费完成，新的消息怎么办？

        核心思想：紧急临时扩容，更快的速度去消费数据

        - 修复Consumer不消费问题，使其恢复正常消费，根据业务需要看是否要暂停

        - 临时topic队列扩容，并提高消费者能力，但是如果增加Consumer数量，
          但是堆积的topic里面的message queue数量固定，
          过多的consumer不能分配到message queue.

        - 编写临时处理分发程序，从旧topic快速读取到临时新topic中，
          新topic的queue数量扩容多倍，然后再启动更多consumer进行在临时新的topic里消费

        - 直到堆积的消息处理完成，再还原到正常的机器数量

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消息队列产生严重消息堆积怎么处理？

05-17

6480

1. 为什么产生消息堆积？大多是因为 Consumer 出问题了，没有及时发现，或者故障恢复需要较长的时间，导致大量消息积压在 MQ 中。 2. 消息堆积会有什么后果呢？ 2.1 消息被丢弃例如 RabbitMQ 有一个消息过期时间 TTL，过期的消息会被扔掉，这样消息就彻底没有了。 2.2 磁盘满了如果堆积量太大，可能导致磁盘空间不足，那么新消息就进不来了。 2.3 海量消息待处理如果消息没过期，并且磁盘空间也够用，那么就是产生海量消息等待被消费，Consumer 的噩梦。 3. 如何应对呢？ 3

【基础篇-消息队列】——如何处理消息积压问题

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小志的博客

06-23

1192

摘要：本文探讨消息队列中消息积压问题的优化与处理方案。积压主要源于消费性能不足或生产过快。优化性能需关注生产与消费两端：生产端可通过批量发送或并发提升吞吐量，消费端需确保消费能力高于生产速度，并同步扩容消费者实例与分区数。处理突发积压时，优先通过监控定位问题（生产加速或消费变慢），快速扩容消费者实例或降级非核心业务。关键点在于预防为主，发生时紧急扩容优先恢复系统可用性。避免使用内存队列等易丢失消息的临时方案。

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mq出现消息堆积怎么处理

u014109358的博客

08-20

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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：

消息队列中如何解决消息堆积问题？

weixin_52136521的博客

11-18

880

如字面意思，太多的请求消息堆积在队列里面迟迟得不到解决。话题里面一般有四个队列，一般某个队列堆积的消息超过10w就算消息堆积了。

RabbitMQ、kafaka、rocketmq等消息队列MQ消息堆积如何解决

刘皇叔说Java的博客

03-07

2707

1.产生背景：生产者投递消息的速率与我们消费者消费的速率完全不匹配。2.生产者投递消息的速率>消费者消费的速率导致我们消息会堆积在我们 mq 服务器端中，没有及时的被消费者消费所以就会产生消息堆积的问题3.注意的是：rabbitmq 消费者我们的消息消费如果成功的话消息会被立即删除（自动ack）kafka 或者 rocketmq 消息消费如果成功的话，消息是不会立即被删除。4.解决办法：A.提高消费者消费的速率；（对我们的消费者实现集群）

透传消息堆积一种处理方案demo

daxiang的专栏

10-12

1512

test var timeout1; var count = 0; testTimeout(); function testTimeout(){ timeout1 = setTimeout(function(){ console.log('setTimeout:' + new Date()); }, 5000); } var timer2 = setInterval(func

消息队列常见面试问题

优快云_6V的博客

07-19

1079

消息的重试是指在消息发送或消费失败后，重新尝试发送或消费的过程。在消息队列中，可以通过重试机制来保证消息的可靠性，提高系统的稳定性和健壮性。死信队列是指消息在无法被消费或处理时，自动进入一个单独的队列，等待人工或定时任务进行处理。它可以帮助系统排查出错的原因，为有问题的消息提供一个排错和重试的机会，提高消息的可靠性和成功率。死信队列（Dead Letter Queue，DLQ）是指消息队列中无法被正常处理的消息，通常是因为消息的消费失败、消息过期或者消息被拒绝等原因。

消息中间件消息队列常见面试题

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对于大厂的面试，理解消息队列的核心知识点，如消息不丢失、处理重复消息、保持消息顺序和应对消息堆积等问题，是非常重要的。此外，深入源码的理解，如RocketMQ和Kafka的实现细节，将极大地提升面试竞争力。综上...

消息队列常见面试题全解

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【消息队列常见面试题全解】在IT领域，消息队列作为一种重要的中间件，广泛应用于微服务架构中，以解决服务之间的异步处理、服务解耦和流量控制等问题。本篇文章将围绕消息队列的核心知识点展开，涵盖面试中常问的...

C# winform可忽略消息的自定义消息队列

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为了解决这个问题，我们可以采用自定义消息队列来优化处理流程，从而实现异步处理，避免UI线程被长时间占用。标题中的“C# Winform可忽略消息的自定义消息队列”指的是创建一个特定的机制，允许在WinForm应用中，...

消息队列（MQ）消息堆积问题排查与解决思路

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09-22

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消息堆积问题通常发生在生产者发送的消息量超过消费者的处理能力时。消息队列的核心作用是解耦系统中的生产者和消费者，因此在生产和消费速度不匹配时，消息会暂时存储在队列中。然而，当消费者长期无法处理堆积的消息时，队列中的消息就会不断累积，最终导致消息堆积。

对消息积压问题的理解和解决办法

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总之，消息积压问题是一个普遍存在的问题，需要采取一些措施来优化系统，并且需要坚持持续监测和优化。通过合理的消息管理和优化，可以提高系统的性能和可靠性，确保系统的正常运行。

长文图解：单张表数据量太大问题怎么解决？请记住这六个字

JAVA前线技术专栏

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欢迎大家关注公众号「JAVA前线」查看更多精彩分享文章，主要包括源码分析、实际应用、架构思维、职场分享、产品思考等等，同时欢迎大家加我微信「java_front」一起交流学习 1 文章概述在业务发展初期单表完全可以满足业务需求，在阿里巴巴开发手册也建议：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。但是随着业务的发展和深入，单表数据量不断增加，逐渐成为业务系统的瓶颈。这是为什么呢？从宏观层面分析任何物体都必然有其.

java队列为何不处理_MQ队列堆积太长，消费不过来怎么办

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We have the queue publisher and subscriber, the subscriber is going with multi-threads.The problem is the queue has been increasing too quickly, the consumers can not follow the increment speed, as yo...

消息中间件之八股面试回答篇：三、RabbitMQ如何解决消息堆积问题（100万条消息堆积）+RabbitMQ高可用性和强一致性机制+回答模板

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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。

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spark 君前面已经分享了好几篇关于kafka的文章，从基本概念和使用到高可用机制解析到最佳实践。今天分享几个kafka的面试题，这些面试题是spark君在面试中经常问到的一些问题，在此整理一下，分享给大家，这个系列就截止了。kafka的基本概念和使用技术选型|kafka vs rabbitMQ原理分析|kafka的高可用机制实践篇|kafka最佳实践1 什么是kafkaKafka是分...

为什么需要消息队列(Message Queue)以及各种Message Queue的对比图文详解【一看就懂】

杨大仙

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消息系统的核心作用分为三点：解耦，异步和并行我们以用户注册的案列来说明消息系统的作用；先来看看普通的用户注册流程如图所示：我们可以很清晰地看到，整套流程处理下来需耗费大量的时间用户才能收到反馈。随着后端流程越来越多，每步流程都需要额外地耗费很多时间，从而会导致用户更长的等待延迟。用户注册的并行执行流程问题：系统并行的发起了多个请求，多个请求中，如果某一个环节执行1分钟，其他环节再快，用户也需要等待1分钟。如果其中一个环节异常之后，整个服务便挂掉了。使用消息队列.

消息队列知识总结1

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1、解耦。比如，用户下单后，订单系统需要通知库存系统，假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单操作失败。订单系统与库存系统耦合，这个时候如果使用消息队列，可以返回给用户成功，先把消息持久化，等库存系统恢复后，就可以正常消费减去库存了。2、异步。将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，不影响主流程业务。3、削峰。消费端慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。比如秒杀活动，一般会因为流量过大，从而导致流量暴增，应用挂掉。

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例如，在电商大促期间，订单服务可以通过消息队列缓冲大量的订单请求，逐步处理，从而保证系统的稳定性。 4. **可靠传输** 消息队列通常具备持久化能力，确保消息在系统故障或网络中断的情况下不会丢失。此外，...