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。...消息推送校验模式： 遇到这个问题，第一个想法就是在推送消息的地方做改动，比如要推送mq的时候，先检查一下mq对应的队列是否达到上限，如果达到就不推送。...但是如果消息具有时效性，也就是最新推送的消息和mq中已经推送的消息，是不一样的，这个时候就不能这样处理，而且如果推送的时候正好mq不稳定，导致获取队列消息失败，就可能导致错误的操作，所以这种方案可用性太低...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
消息模型有哪些？ 答案：1、点对点模式 2、发布/订阅模式 如何保证 MQ 消息不丢失？...答案：在了解消息中间件的运作模式后，主要从三个方面来考虑这个问题： 1、生产端，不丢失消息 2、MQ服务端，存储本身不丢失消息 3、消费端，不丢失消息 详细内容，参考 硬核 | Kafka 如何解决消息不丢失...详细内容，参考 面试官问：如何保证 MQ消息是有序的？ 消息堆积如何处理？ 答案：主要是消息的消费速度跟不上生产速度，从而导致消息堆积。...Tom哥之前带的团队就有小伙伴出现这个问题，当时是数据库的一条sql没有命中索引，导致单条消息处理耗时拉长，进而导致消息堆积，线上报警，不过凭我们丰富的经验，很快就定位解决了。...答案： 1、生产者先发送一条半事务消息到MQ 2、MQ收到消息后返回ack确认 3、生产者开始执行本地事务 4、if 本地事务执行成功，发送commit到MQ；失败，发送rollback 5、如果MQ⻓
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...：【" + msg + "】"); } 1.3 发送消息 package com.jie.mq.spring; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import...rabbitTemplate.convertAndSend("normal.queue", message); } } } 2、总结 消息堆积问题的解决方案...队列上绑定多个消费者，提高消费速度 使用惰性队列，可以再mq中保存更多消息 惰性队列的优点有哪些？
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
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。...所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。 阶段二：消费消息 提交消费线程，客户端将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑进行处理。...通过以上客户端消费原理可以看出，消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力，即消费耗时和消费并发度。
中途小结：消息队列对系统的并发处理的能力和扩展性有所提升 2.使用消息队列会带来什么问题： 可用性降低： 在加入MQ之前，你不用考虑MQ服务器挂掉的情况，引入MQ之后你就需要去考虑了，可用性降低。...复杂性提高： 加入MQ之后，你需要保证消息没有被重复消费、处理消息丢失的情况、保证消息传递的顺序性等问题。因此需要考虑的东西更多，系统复杂性增大。...实际项目中发送MQ消息，如果不做集群，其中mq机器出了故障宕机了，那么mq消息就不能发送了，系统就崩溃了，所以我们需要集群MQ，当其中一台MQ出了故障，其余的MQ机器可以接着继续运转，在生产中，没人使用单机的消息队列...当下个请求来的时候，还是连接zookeeper，但是此时其实是访问备用的MQ。 对于复杂性问题 1.如何保证消息不被重复消费呢？ ...，调用一个MQ的确认方法就行了 3.如何保证从消息队列里拿到的数据按顺序执行？
事件回溯到22年1月某晚上，作者的某上游应用，新上线了一个功能，切入了比平时多好几倍的流量，它将这些消息通过MQ发送给我，我作为消费者去监听、拉取消息。...由于某些原因（后面会讲）在之后的1个小时时间内，作者的应用因为未及时消费掉MQ内的消息，导致一定程度消息积压，没几分钟就积压到大约50W左右的数量。...图二：就有点意思了，因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我，topic对应的分区数是20个。由于我的应用对应的实例是17个，所以从宏观上分析，势必会有3个消费者会承担多消费一个分区的情况。...原因分析 经过深入分析过后，总结了原因具体有两个： 1、mq-Client(公司自己封装的调用消息队列的SDK)层面 根据图一，其实想说明一点的是，在本应用调用下游服务延迟高的情况下，消费者的利用率其实不高...而我们的消费线程数设置了默认5个，即每次最多也只会有5个线程会去MQ中拉取消息。
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：
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。...图片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。...所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。阶段二：消费消息 提交消费线程，客户端将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑进行处理。
消息中间件消息丢失问题，由于本人只用过rabbitmq和kafka，就这两种中间件简单说明一下 rabbitmq中间件 生产者消息丢失 这里生产者在发送的过程中,由于网络问题导致消息没有发送到mq,有两种解决办法...另外一种就是ack,开启confirm模式,发送的每一条消息都有一个唯一的表示id,当发送到rabbitmq成功之后，rabbitmq会返回一个ack消息，告诉消息正常发送了，如果rabbitmq没有接收到消息...，就会回调接口nack接口,这里也可以进行重新发送消息，或者等待超时没有回调，也可以发送消息，这样就可以保证生产者不丢失消息 rabbitmq消息丢失 这里大多数原因是因为消息接收到了mq,但是服务挂了...ack机制，等到消息持久化到磁盘之后，在响应生产者ack消息 消费者丢失消息 这种当发送消息到我们的服务中的时候，此时我们可能还没有消费，就碰到异常或者服务宕机就会导致消息丢失，因为rabbitmq...,kafka消费者丢失是因为消息会自动提交offset，因此我们可以照样关闭自动提交offset,在我处理完消息的时候，手动提交offset消息，这样就可以保证消息不丢失了 broker消息丢失 比较常见的场景就是
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。
四、几种常见的MQ队列 1.RabbitMQ 官网: http://www.rabbitmq.com/ 开发语言: Erlang 支持客户端语言言: Erlang,java,Ruby等 协议: AMQP...其中 NameServer: 为 producer 和 consumer 提供路由信息 Producer: 为消息生产者，生产者的作用就是将消息发送到MQ，生产者本身既可以产生消息 Consumer:...为消息消费者，消费 MQ 上的消息的应用程序就是消费者 Broker: RocketMQ系统的主要角色，及队列。...它提供的各种功能如下: 发布/订阅和P2P消息传递模型 在同一队列中可靠的FIFO和严格的顺序消息传递 支持pull和push模式 单一队列百万消息堆积能力 支持各种消息传递协议。...: 数据可靠,并有replication机制,有容错容灾能力 单机吞吐量:十万级 持久化能力: 磁盘文件,可以做到无限消息堆积 ?
MQ 事务消息方案MQ（Message Queue）是一种消息中间件，广泛应用于分布式系统中的解耦、异步、负载均衡和消息传递等场景。...实现消息消费者消息消费者从 MQ 服务器获取消息，根据消息的唯一标识查询数据库，获取消息内容和相关业务操作。以下是一个 PHP 示例代码：<?...在实现 MQ 事务消息方案时，需要根据具体业务场景进行调整和优化。本文介绍了 MQ 事务消息消费者从 MQ 服务器获取消息，根据消息的唯一标识查询数据库，获取消息内容和相关业务操作。...消息消费者进行业务操作，并将操作结果反馈给 MQ 服务器。 MQ 服务器根据消息的唯一标识，将已处理的消息删除或标记已处理。...当出现消息丢失、消费者失败等情况时，通过监控和重试机制，确保消息的可靠性和一致性。实现方法1. 配置 MQ 服务器在实现事务消息方案前，需要首先配置 MQ 服务器。
生产者 /** * 消息被拒的情况 */ public class Produce0001 { private static final String NORMAL_EXCHANGE...NORMAL_EXCHANGE,"zhangsan",null,message.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); System.out.println("生产者发送消息..."+message); } } } 消费者： /** * 消息被拒的情况 */ public class Consumer0001 { //普通交换机...//正常队列设置的最大限制长度 params.put("x-max-length",6); System.out.println("等待接收消息...} else { System.out.println("01接收到消息
Mandatory参数 在仅开启了生产者确认机制的情况下，交换机接收到消息后，会直接给消息生产者发送确认消息，如果发现该消息不可路由，那么消息会被直接丢弃，此时生产者是不知道消息被丢弃这个事件的。...那么如何让无法被路由的消息帮我想办法处理一下？最起码通知我一声，我好自己处理啊。通过设置mandatory参数可以在当消息传递过程中不可达目的地时将消息返回给生产者。 ...消息生产者： @Slf4j @RestController public class MessageProduce implements RabbitTemplate.ConfirmCallback ,...，会将该消息返回给生产者 * false： * 如果发现消息无法进行路由，则直接将消息扔掉 */ rabbitTemplate.setMandatory...} else { log.error("消息id{}未成功投递到交换机，原因是：{}",id,s); } } @Override
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，...我们是否可以把mq里面的消息拿出来，先存储，等服务恢复后，再把存储的消息推送到mq，再处理呢？...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。
消息中间件 MQ 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。...如何测试MQ 举个例子 以某银行为例，它包括许多并行运行的系统，从而构成一个完整的应用程序。假设银行2019年的年利润率为1亿美元。 这个利润是储蓄账户、信用卡账户、住房贷款账户等所有系统的总和。...MQ 中的关键配置是设置队列管理器。...关于队列管理器的一些重要细节 拥有/管理 WebSphere MQ Application 的全部功能 不负责传输数据 包含一个通道和端口，用于将数据传输到特定的目标队列，或在内部存储消息，直到其他队列选择消息为止...应用程序可以有多个队列管理器/通道来通信消息 使用 MQ 进行功能测试 应用程序配置 队列配置 信息格式 消息正确性和完整性 信息传递 消息失败时，当它们发生了什么 遵循与技术示例中所示的方法类似的方法
消息中间件后 用户下订单后，订单系统发送下单成功消息到mq就返回响应给用户了，其他系统通过订阅消息topic来消费消息，执行各自的业务逻辑。...引入了mq中间件后 请求A系统+投递消息到消息队列约1s，B系统和C系统异步消费mq消息，这样可以大大缩短响应时间，提高系统的吞吐量，性能可以大大的提高。...引入了mq中间件后 用户请求先生产消息，发送到mq,由订单系统消费mq消息，来处理用户下单请求，下单请求完成时，通过短信方式通知用户。...四.小结 引入mq中间件后 解耦，这样可以很轻松的接入多个系统，这需要mq消息队列支持，多个系统订阅同一个消息的功能； 异步，这样可以大大提高系统的性能，这需要mq消息队列高性能 削峰填谷，这样大大提高了系统的高可用...，这需要mq消息队列高可用 后面我们再来学习消息队列是怎么实现这些功能的。
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...大量的消息堆积在MQ中几个小时还没解决怎么办呢 一般这种比较着急的问题，最好的办法就是临时扩容，用更快的速度来消费数据 1、临时建立一个新的Topic，然后调整queue的数量为原来的10...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...这种情况下上面的解决方案就不太合适了，可以采取批量重导的方案来解决，在系统流量比较低的时候，用程序去查询丢失的这部分数据，然后将消息重新发送到MQ中，把丢失的数据重新补回来 这也算是一种补偿任务吧，补偿任务一般是用于对定时跑批的一种补偿...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
即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条消息的传输。 2. 消息持久化 将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如 ETL 以及实时应用程序。...分布式 支持 Server 间的消息分区及分布式消费，同时保证每个 partition 内的消息顺序传输。...Partition 中的每条消息都会被分配一个有序的 id（offset） 4. Producer 消息和数据的生产者，可以理解为往 Kafka 发消息的客户端 5....Consumer 消息和数据的消费者，可以理解为从 Kafka 取消息的客户端 6....所以单纯的去测试 MQ 的速度没有任何意义，Kafka 的这种暴力的做法已经脱了 MQ 的底裤，更像是一个暴力的数据传送器。 ----
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