RocketMQ常见问题-RocketMQ消息堆积问题

本文深入探讨RocketMQ消息堆积的三大层次问题,包括生产者、Broker及消费者层面,并提出限流与扩容的处理策略。通过监控指标判断消息堆积场景,如生产速率与消费速率不匹配,Broker性能瓶颈等。

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RocketMQ消息堆积主要分为三个层次的问题:
       其一是producer生产速率过快,什么场景呢,比如producer故障,比如DOS攻击,比如业务高峰(超过企业预估的,例如                        12306订票,双十一下单,这些一开始的时候都有超过预期的情况)。
       其二是Broker消息堆积,比如Broker的性能瓶颈,Broker同步策略导致消息堆积等
       其三是Consumer本身已经拉取消息的堆积。consumer消息拉取超过一定量之后会暂停消息拉取,一方面是消费者本身消费                    能力的现在,另一方面是由于消费端过多的消息容易造成GC频繁。
一般情况下我们都可以通过限流和扩容来达到快速处理堆积的消息的目标。

          熟悉了消息堆积场景,我们还需要明确消息堆积的诊断,常用的工具包括producer发送速率监控,producer服务器性能监控(网络、CPU、内存等),broker性能监控(网络、CPU、内存,磁盘使用率,GC等),消费端消费速率,消费端consumer服务器性能监控(网络、CPU、内存、数据库、GC等)

1.判断是否存在消息堆积场景
       1.1producer发送消息的速率监控
       1.2producer发送消息的maxOffset与consumer消费消息的currOffset的差异值与给定的消息堆积数值告警值对比,如果差异   值大于数据告警值,则存在消息堆积,否则不存在消息堆积。
       1.3consumer消费消息的速率监控
2.消息堆积场景
        消息堆积的处理策略整体上说就是生产者producer限流,RocketMQ扩容,消费者consumer扩容,具体要根据监控指标来判断。通过监控差异值的变化我们可以获取消息堆积的具体场景,主要有这么几种情况。

2.1差异值呈现增大趋势--producer消息的发送速度大于consumer的消息消费速度
        prducer 发送速率增大,RocketMQ性能平稳,consumer消费速率增大。这种情况确实是业务量上涨,消费端消费能力不足照成的。此时需要可以采取的方式包括生产者限流紧急情况可以采用生产者熔断,消费者扩容的方式解决,具体要看业务的容忍度。比如说12306的抢票,我们紧急限流一段时间其实对整体业务影响不大;如果是双十一的下单期间,紧急限流下单业务,那么后果就不敢设想了,业务影响可能是以亿来计算的,这个时候就需要消费者扩容,提高消费者的消费能力。
备注:如果消费者扩容一段时间后消息阻塞没有明显的下降趋势,那么就必须采取生产者限流,因为此时的问题极大的可能性是消费者应用故障,比如程序故障,代码缺陷等情况导致的本身消费能力不够。具体表现就是物理你怎么扩容,服务端的服务器的性能消耗都很大。

2.2 如果差异值呈现平稳趋势或者下降趋势---producer消息发送速率等于consumer消息的消费速度
这种情况其实就是RocketMQ发挥优势的最佳场景之一-------消息削峰。可以谨慎观察,RocketMQ本身的服务性能,必要的时候可以对RocketMQ 进行扩容,提高消息堆积能力。

2.3差异值呈现增大趋势----producer的生产速率无明显增加,consumer的消费速率无明显增加。
这种情况基本上是可以确定是RocketMQ本身的故障照成的,比如Broker故障,比如Broker的GC频率过高导致消息推送,copy性能降低,集群内部网络故障,等等。此时主要是监控RocketMQ服务器性能。

2.4差异值呈现增大趋势----producer生产速率正常,RocketMQ服务器性能正常,consumer消费速率降低。

备注:个人经验总结,不一定场景和处理方法都不一定完成,欢迎大家提供更多的场景和解决方法。

 

### RocketMQ 常见问题及解决方法 #### 一、消息幂等问题分布式系统中,由于网络抖动或其他异常情况可能导致消息重复发送或多次消费。为了应对这一问题,通常需要实现消费幂等。 - **什么是消费幂等** 消费幂等是指同一条消息无论被消费多少次,其最终的结果是一致的[^3]。 - **消息重复的场景分析** - 发送时消息重复:在网络稳定的情况下,可能会导致消息重复发送[^3]。 - 消费时消息重复:消费者在处理过程中可能出现异常中断,重新拉取消息后再次消费。 - Rebalance时消息重复:当消费者组成员发生变化时,可能引发消息重复分配和消费[^3]。 - **通用解决方案** 实现消费幂等的关键在于两个要素:幂等令牌与唯一性处理逻辑[^3]。通过记录已消费过的消息ID或者业务流水号等方式,确保同一消息会被执行两次操作。 --- #### 二、消息堆积问题 消息堆积通常是由于生产速度快于消费速度造成的。以下是常见的原因及其优化措施: - **产生原因分析** - 消息拉取效率低下:可能是由于网络带宽足或客户端配置合理所致[^2]。 - 消息消费耗时过长:某些复杂业务逻辑增加了单条消息的平均处理时间[^2]。 - 消费并发度过低:默认情况下消费者的线程池大小有限制,无法充分利用硬件资源。 - **如何避免消息堆积和消费延迟** - 提高消费能力:增加消费者的实例数量以分摊负载;调整`consumeThreadMin` 和 `consumeThreadMax` 参数来动态扩展消费线程数[^4]。 - 调优业务逻辑:减少每条消息的实际执行开销,比如批量提交数据库更新而是逐条写入[^4]。 - 设置合理的超时机制:对于长时间未完成的任务可以主动放弃并放入死信队列进一步排查[^4]。 --- #### 三、消息清理问题 随着时间推移,存储空间会被大量历史数据占据。因此定期清除陈旧无用的数据成为必要之举。 - Broker提供了TTL(Time To Live)参数用于定义消息存活期限,超过该时间段后的消息将会自动删除[^3]。 --- #### 四、消息过滤问题 根据具体需求筛选感兴趣的内容有助于降低必要的传输成本。 - **Tag方式过滤**: 使用标签标记同类型的消息,在订阅阶段指定感兴趣的tag即可达到目的。 - **SQL表达式过滤**: 支持基于属性字段构建复杂的条件语句来进行精确匹配。 示例代码展示两种同类型的过滤器应用: ```java // Tag 过滤 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("example_group"); consumer.subscribe("TopicTest", "TagA || TagB"); // SQL 表达式过滤 consumer.subscribe("TopicTest", "price >= 5 AND city='Beijing'"); ``` --- #### 五、消息重试问题 无论是因为瞬态错误还是永久失效都需要有相应的恢复手段保障服务质量。 - 对于普通的乱序消息,默认支持最多16次指数退避式的再尝试机会[^2]; - 如果涉及严格的因果关系维护则需启用有序模式下的特别策略——一旦发现失败即暂停后续项直到当前障碍解除为止[^2]。 特殊情况如超出最大允许范围仍未成功,则转入专门设立的DLQ(Dead Letter Queue)[^4]供人工介入审查。 --- #### 六、如何保证消息丢失 这是衡量一款中间件产品成熟度的重要指标之一。 - Producer层面可通过开启事务特性确认投递状态后再做下一步动作; - Consumer方面除了常规的心跳检测外还应周期性的向远程汇报进度以防万一中途崩溃遗漏部分已完成的工作成果[^5]。 ---
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