RocketMQ-单条消息大小上限

最新推荐文章于 2025-10-07 06:30:00 发布
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本文详细介绍了消息队列中消息大小的限制，包括producer端和broker端的配置，默认大小为4MB，强调了客户端和服务端需配合使用以确保消息传递的效率和稳定性。

单条消息大小上限

默认大小为4M

producer端会做校验，同时broker的MessageStoreConfig配置了也是4M

Producer配置

参数名默认值说明
maxMessageSize4MB客户端限制的消息大小，超过报错，同时服务端也会限制，所以需要跟服务端配合使用。

Broker配置

public class MessageStoreConfig 
// The maximum size of message,default is 4M
    private int maxMessageSize = 1024 * 1024 * 4;
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RocketMQ(22) -- RocketMQ应用 -- 批量消费消息
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rocketmq报错之消息体过大
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这是因为链接的rocket配置了消息体大小限制，默认是4194304即4M,但是实际运行的时候配置。配置canal往rocketmq写消息，但是发现没有数据过去，查看报错如下。注释掉配置文件里的指定值，让它走默认后就ok了。
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会有一个针对消费组创建重试队列，当消费失败后会放入重试队列，后续消息周期间隔性消费是通过重试队列实现的，达到最大次数会放入死信队列。会自动进行消息重试，达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息。同步发送指消息发出后，会阻塞工作线程，直致成功，或者失败返回。1可以解决重复消费的问题但是会丢失消息（不可靠），2会导制消息重复（可靠），得去从幂等。同步刷盘数据可靠性更高，主要是防止异常断电消息丢失，但消息发送效率不高。没有做到，本质上还是拉取，仅是拉取的频率高，近似推送。
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rocketmq发送 the message body size over max value, MAX: 4194304
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上一篇重平衡篇有提到，重平衡将为消费者负载的队列创建拉取请求并放入队列，后续不会新建而是重复使用这个拉取请求，取出执行一次，拉取完成之后更新拉取偏移量，再将它重新放入队列。消息拉取流控检查，检查处理队列中还未被消费的消息，从待消费消息数量、大小和待消费消息偏移量差来判断。根据队列找到对应的消费队列，读取消费队列判断是否有消息可以消费，如果有则根据消费队列中的索引项，用物理偏移量从消息存储中查找消息。消费者的处理线程池处理拉取完成的回调，将消息从拉取到的响应中解码出来，放入消费队列，让消费服务消费。
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1、创建本机配置信息类 * WorkInfo * Worker的本机信息类 * id:主机名称 momery:内存大小 cores:CPU核数 直接使用默认构造创建消息类 /** * Worker的本机信息类 * id:主机名称 momery:内存大小 cores:CPU核数 */ class WorkerInfo(val id: String, var memory: Int, var cores: Int) { override def toString: String .
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一、MQ存储分类文件系统：RocketMQ/Kafka/RabbitMQ关系型数据库DB：ActiveMQ(默认采用的KahaDB做消息存储)可选用JDBC的方式来做消息持久化分布式KV存储：ZeroMQ对比：存储效率，文件系统>分布式KV存储>关系型数据库DB易于实现和快速集成，关系型数据库DB>分布式KV存储>文件系统，但是性能会下降很多二、RocketMQ存储概要(...
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解决MaxReceivedMessageSize问题
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如果您是企业内容服务的基于.NET的使用者（例如，通过Documentum Foundation Services提供的那些），并且遇到与MaxReceivedMessageSize有关的Windows Communication Foundation CommunicationException，则您可能会对本文的详细信息感兴趣。这篇文章既适用于直接面向WSDL的消费者，也适用于利用DFS生产力层的.NET的消费者。一般而言，本文的指南与WCF有关；但是，它将在ECS / DFS上下文中提供。 根据从
RocketMQ 消息堆积
02-05
### 解决 RocketMQ 消费者消息堆积方案 #### 提升消费能力 增加消费者实例数量能够有效提升系统的整体消费速率，从而减少消息堆积现象的发生[^1]。通过水平扩展的方式，在集群环境中部署更多的消费者节点，使得每条消息有更多的机会被快速处理。 #### 调整线程池配置 适当增大消费者的线程池大小也可以提高并发度，进而加快消息的处理速度。需要注意的是，过度设置会带来资源浪费以及潜在的竞争问题，因此应当依据实际业务场景合理规划线程数目的上限。 #### 优化单条消息处理逻辑 对于耗时较长的任务操作，应该考虑将其异步化或者拆分为更小粒度的工作单元分别执行；另外还可以利用批量拉取机制一次性获取多条记录进行集中式加工转换，以此降低网络传输开销并加速整个流程运转效率。 #### 实施限流措施 如果生产端发送频率过高而下游又难以跟上节奏，则可以在两者之间加入缓冲队列作为中间件起到削峰填谷的作用；同时配合流量控制策略限制单位时间内允许进入系统的请求数量，防止因瞬时间涌入大量请求造成服务瘫痪。 #### 定期清理过期未确认的消息 定期扫描数据库表内长时间处于待确认状态的数据项，并按照预设规则予以删除或重新入队等待再次尝试投递给订阅方。这有助于释放不必要的占用空间并且维持良好的性能表现。 ```python from rocketmq.client import PushConsumer, ConsumeStatus def consume_message(msg): try: process_business_logic(msg.body.decode()) return ConsumeStatus.CONSUME_SUCCESS except Exception as e: logger.error(f"Failed to handle message {msg.id}: {str(e)}") return ConsumeStatus.RECONSUME_LATER consumer = PushConsumer('your_group_name') consumer.subscribe('TopicTest', consume_message) consumer.start() ```
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