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。...但为什么会积压这么多。个人分析了一下，积压原因主要还是跟消费者本身内部处理逻辑有关。...而我们其实是希望在下游服务相应慢的情况下,最好有更多线程参与去消费任务，提高消息的处理速度（IO密集型应用，尽量提高处理线程数）。...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。
1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景： 几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。...③然后写一个临时分发消息的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的消息，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。...2.消息设置了过期时间，过期就丢了怎么办 假设你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了...3.积压消息长时间没有处理，mq放不下了怎么办 如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？...首先，临时写个程序，连接到mq里面消费数据，收到消息之后直接将其丢弃，快速消费掉积压的消息，降低MQ的压力，然后走第二种方案，在晚上夜深人静时去手动查询重导丢失的这部分数据。
导读： 1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。...③然后写一个临时分发消息的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的消息，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。...kafka的示意图 2.消息设置了过期时间，过期就丢了怎么办 假设你用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL，如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq...3.积压消息长时间没有处理，mq放不下了怎么办 如果走的方式是消息积压在mq里，那么如果你很长时间都没处理掉，此时导致mq都快写满了，咋办？这个还有别的办法吗？...比如说这个消息队列系统，我们来从以下几个角度来考虑一下 （1）首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？
MQ（Message Queue）消息积压问题指的是在消息队列中累积了大量未处理的消息，导致消息队列中的消息积压严重，超出系统处理能力，影响系统性能和稳定性的现象。1.消息积压是哪个环节的问题？...MQ 执行有三大阶段：消息生产阶段。消息存储阶段。消息消费阶段。很显然，消息堆积是出现在第三个消息消费阶段的。2.如何解决？消息积压问题的处理取决于消息积压的类型，例如，消息积压是突发性消息积压问题？...2.1 突发性消息积压问题突发性消息积压问题的解决思路是：先快速解决掉消息积压问题，然后再排查问题制定相应的解决方案，所以我们可以使用以下手段进行处理：水平扩容消费者（添加消费者数量）解决消息积压问题。...优化消费者处理速度：提升消费者的消费速度也可以避免消息积压的问题，它的解决方案有：优化消费者处理消息的逻辑，减少不必要的计算和 I/O 操作。对于可以并行处理的任务，使用多线程或异步处理来提高吞吐量。...监控和告警：设置合理的告警阈值，当消息积压达到一定程度时及时发出告警，以便快速响应和处理。课后思考在 Kafka 中，水平扩展消费者一定要解决消息积压的问题吗？为什么？
果然出现了消息积压。通常情况下，出现消息积压的原因有：mq消费者挂了。mq生产者生产消息的速度，大于mq消费者消费消息的速度。我查了一下监控，发现我们的mq消费者，服务在正常运行，没有异常。...剩下的原因可能是：mq消费者消费消息的速度变慢了。接下来，我查了一下划菜表，目前不太多只有几十万的数据。看来需要优化mq消费者的处理逻辑了。...这样优化之后， mq消费者处理消息的速度提升了很多，消息积压问题被解决了。2 第二次消息积压没想到，过了几个月之后，又开始出现消息积压的问题了。但这次是偶尔会积压，大部分情况不会。...而修改了订单状态，会自动发送mq消息。这样导致，他们的程序在极短的时间内，产生了大量的mq消息。而我们的mq消费者根本无法处理这些消息，所以才会产生消息积压的问题。...我们当时一起查了kafka消息的积压情况，发现当时积压了几十万条消息。要想快速提升mq消费者的处理速度，我们当时想到了两个方案：增加partion数量。使用线程池处理消息。
1 问题追溯 系统出现性能问题，来不及处理上游发的消息，导致消息积压。消息积压是正常现象，但积压太多就需要处理了。就像水库，日常蓄水是正常的，但下游泄洪能力太差，导致水库水位一直不停上涨，就不正常！...2 开发的梦魇 日常开发使用MQ时，如何避免消息积压？ 若线上已出现积压了，如何应急？ 3 性能优化 性能优化主要在生产者和消费者这俩业务逻辑。 MQ自身性能，作为API使用者，无需过于关注。...因大多MQ业务，MQ本身处理能力>>业务系统。主流MQ的单个节点，消息收发性能可达几w ~ 几十w条消息/s，还可水平扩展Broker实例数倍增处理能力。...而一般业务系统需处理的业务逻辑远比MQ复杂，单节点每秒可处理几百~几千次请求，已算性能佳。 所以，MQ性能优化，更关注在消息收发两端，业务代码怎么和MQ协作达到最佳性能。...消息积压，如何处理 还有种消息积压，日常系统正常运转时，没有积压或只有少量积压很快就消费了。但某刻，突然开始积压消息且积压持续上涨。
通常面试官会给他抛出一个问题： 在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？ 这个问题在实际工作中很常见，既能考察候选者对于 MQ 中间件技术的掌握程度，又能很好地区分候选人的能力水平。...而引入 MQ 消息中间件解决流量控制 ， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是你要解决的问题。...当然，除了“怎么解决消息被重复消费的问题？”之外，面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题，解决消息积压问题，可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？
消息积压线上有时因为发送方发送消息速度过快，或者消费方处理消息过慢，可能会导致broker积压大量未消费消息。...消息数据格式变动或消费者程序有bug，导致消费者一直消费不成功，也可能导致broker积压大量未消费消息。...可以将这些消费不成功的消息转发到其它队列里去，类似死信队列，后面再慢慢分析死信队列里的消息处理问题。...这个场景下也是需要尽快的处理掉积压的消息。延迟队列消息被发送以后，并不想让消费者立刻获取，而是等待特定的时间后，消费者才能获取这个消息进行消费。...mq设置过期时间，就会有消息失效的情况，如果消息在队列里积压超过指定的过期时间，就会被mq给清理掉，这个时候数据就没了。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...Broker处理消息的时延 如果是单线程发送，每次只发送1条消息，那么每秒只能发送1000ms/1ms*1条/ms=1000条消息。...2、消息积压了该如何处理？ 还有一种消息积压的情况是，日常系统正常运转的时候，没有积压或者只有少量积压很快就消费掉了，但是某一时刻，突然就开始积压消息并且积压持续上涨。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
异常消息处理 上节课我们已经学习到了消息的持久化和确认相关的内容。但是，光有这些还不行，如果我们的消费者出现问题了，无法确认，或者直接报错产生异常了，这些消息要怎么处理呢？直接丢弃？这就是丢消息了呀。...再次处理？一直继续报错怎么办？这条消息就永远都在不停报错的死循环中了。 通常，消息队列系统都会提供一套对于异常消息的处理机制，比如 RabbitMQ 的死信队列。...首先，要定义一个用于接收死信消息的交换机和队列，我们顺便也直接做一个客户端消费者，专门读取死信队列里的消息。这个就相当于是正规队列消费者处理出现问题之后，再由这个消费者来做善后。...Redis 队列在 Laravel 框架中处理异常消息 好了，看完 RabbitMQ 的相关异常处理功能之后，我们马上会联想到，Redis 有这样的功能吗？...总之就是，任务失败后你想怎么处理都行。 只需要在任务类中实现 failed() 方法。
技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？...而引入 MQ 消息中间件解决流量控制， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是你要解决的问题。...当然，除了“怎么解决消息被重复消费的问题？”之外，面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题，解决消息积压问题，可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？
技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？...而引入 MQ 消息中间件解决流量控制 ， 会使消费端处理能力不足从而导致消息积压，这也是你要解决的问题。...当然，除了“怎么解决消息被重复消费的问题？”之外，面试官还会问到你“消息积压”。 原因在于消息积压反映的是性能问题，解决消息积压问题，可以说明候选者有能力处理高并发场景下的消费能力问题。...因为消息发送之后才会出现积压的问题，所以和消息生产端没有关系，又因为绝大部分的消息队列单节点都能达到每秒钟几万的处理能力，相对于业务逻辑来说，性能不会出现在中间件的消息存储上面。...如何保证消息不被重复消费？ 在进行消息补偿的时候，一定会存在重复消息的情况，那么如何实现消费端的幂等性就这道题的考点。 如何处理消息积压问题？
但是这些都是有前提的，当一些意外或者不合理的分区数设置情况的发生，积压问题就不可避免。...Kafka消息积压的典型场景： 1.实时/消费任务挂掉 比如，我们写的实时应用因为某种原因挂掉了，并且这个任务没有被监控程序监控发现通知相关负责人，负责人又没有写自动拉起任务的脚本进行重启。...那么在我们重新启动这个实时应用进行消费之前，这段时间的消息就会被滞后处理，如果数据量很大，可就不是简单重启应用直接消费就能解决的。...那么，针对上述的情况，有什么好的办法处理数据积压呢？...b.任务启动从上次提交offset处开始消费处理 如果积压的数据量很大，需要增加任务的处理能力，比如增加资源，让任务能尽可能的快速消费处理，并赶上消费最新的消息 2.Kafka分区少了 如果数据量很大
MQ又丢消息了，老板眉头一紧............ 在我们从事技术的工作中，离不开中间件，mq就是常见的中间件之一，丢消息可能是我们经常遇到的，为啥会丢？丢了怎么破？...分布式系统怎么办首先，像 Kafka 和 RocketMQ 这样的消息队列，它是不保证在 Topic 上的严格顺序的，只能保证分区上的消息是有序的，所以我们在发消息的时候必须要指定分区，并且，在每个分区单独检测消息序号的连续性...在消费阶段，你需要在处理完全部消费业务逻辑之后，再发送消费确认。...丢了怎么办要绝对保证系统的稳定性，有一种危机意识，持久化的消息，保存到硬盘过程中，当前队列节点挂了，存储节点硬盘又坏了，消息丢了，怎么办，产线网络环境太复杂，未知因素太多，消息补偿机制需要建立在消息要写入...然后根据DB日志记录check 消息发送消费是否成功，不成功，进行消息补偿措施，重新发送消息处理。 ?
这次继续聊一聊MQ 对线面试官-为什么要使用MQ 对线面试官 - MQ经典面试题之高可用性及幂等性 面试官：如何保证消息的顺序性，可以简单聊聊什么场景需要避免这种问题的发生以及如何解决吗？...面试官：嗯，不错那你简单说说不同MQ消息错乱的一个场景吗？ 派大星：可以的。...面试官：什么情况下Kafka会出现消息顺序不一致的情况呢？ 派大星：当消费者内部搞多个线程并发处理的时候，则可能会出现顺序不一致的问题。...那你在实际使用过程中有遇到过消息积压的问题吗？能说说遇到这种问题的时候你的解决思路是什么样的？ 派大星：好的。其实在面对消息有积压的情况。多数都是消费者故障导致的。...(Kafka-新建一个topic，partition是原来的十倍) 写一个临时分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入已经建立好10/20倍数量的
图解学习网站：https://xiaolincoding.com 大家在日常开发中，是否处理过大批量消息积压的问题呢？...它一般由于代码bug（比如消费逻辑处理有误）、或者生产者的生产速度大于消费者的消费速度（如大促、抢购等活动期间导致消息数量激增，或者消费者处理速度极慢），就可能导致生产环境出现百万、甚至千万的消息积压。...消费者在处理完消息后未提交偏移量，导致重复消费或消费停滞。进而形成大量消息积压。...最后 对于线上kafka 消息大量积压的问题，我总结了这几点： 我们要做好监控和告警，当消息积压到一定程度的时候，就要告警，通知负责人，提前处理。...不要上来就新建临时topic，去快速处理大量积压问题。应该先排查是不是bug，优化消费者的代码。 如果消息设置了超时时间，因为百万消息积压，没来得及处理就过期清理，可以设置定时任务拉起来重发一下。
流量控制：遇到秒杀等流量突增的场景，通过 MQ 还可以实现流量的“削峰填谷”的作用，可以根据下游的处理能力自动调节流量。不过引入 MQ 虽然实现了系统解耦和流量控制，也会带来其他问题。...引入MQ消息中间件实现系统解耦，会影响系统之间数据传输的一致性。而引入MQ消息中间件解决流量控制，会使消费端处理能力不足从而导致消息积压。一、如何确保消息不丢失首先我们来看下哪些环节可能消息会丢失。...图片消息生产阶段： 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 MQ Broker 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，这个阶段是不会出现消息丢失的。...总结如下：图片三、如何解决消息积压问题如果出现消息积压问题，必然是一个消费端的性能问题。如果出现这个情况，首先那要临时扩容，增加消费端的数量，与此同时，降级一些非可信的业务。...最后如果消费端的处理能力不足，可以通过水平扩容来提供消费端的并发处理能力。需要注意的是，在扩容消费者的实例数的同时，必须同步扩容主题Topic的分区数量，确保消费者的实例数和分区数相等。
更可怕的是由于积压时间太长，导致如果起初还设置了TTL后失效了怎么办？ 消息积压 其实数据积压的问题是架构设计不合理。...资源和consumer资源扩大10倍，以正常的10倍速度来消费数据 等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署架构，重新用原先的consumer机器来消费消息 消息丢失 假设用rabbitmq，可设置TTL...，积压超时后消息就没了，数据也就丢了。...注意此时，并非数据大量积压在MQ，而是大量数据直接搞丢了。...可以采取批量重导，就是大量积压时，就直接丢弃数据，然后等高峰期后，比如半夜，将丢失的那批数据，写个程序查出来，然后重新灌入MQ，把白天丢的数据补回来。
消费端出问题之后,消息队列可能出现的问题 - 消息队列满了以后该怎么处理？ - 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？ - 有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？...一 有几百万消息持续积压几小时，怎么解决？...如果我们用的是rabbitmq，rabbitmq是可以设置过期时间的，就是TTL 如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉，这个数据就没了,可能导致大量的数据丢失。...一般不建议设置过期时间自动失效 如果消息真的没处理就 失效没了 解决方法 : 写程序重导丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，然后重新灌入mq里面去，把白天丢的数据补回来。...三 消息队列满了以后该怎么处理？ 同积压消息处理思路,将消息进行快速处理和清空.
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