消息积压---通常处理方法

如何解决消息队列的延时以及过时失效问题？消息队列满了之后该怎么处理？

思考

1. 是什么致使了消息积压？是consumer程序bug？是consumer消费的速度落后于消息生产的速度？
2. 积压了多长时间，积压了多少许？
3. 对业务的影响？

解决思路

1. 若是仅仅是consumer消费的速度落后于消息生产的速度的话，能够考虑采用扩容消费者群组的方式。

2. 若是积压比较严重，积压了上百万、上千万的消息。

1. 修复现有consumer的问题，并将其停掉。
2. 从新建立一个容量更大的topic，好比patition是原来的10倍。
3. 编写一个临时consumer程序，消费原来积压的队列。该consumer不作任何耗时的操做，将消息均匀写入新建立的队列里。
4. 将修复好的consumer部署到原来10倍的机器上消费新队列。
5. 消息积压解决后，恢复原有架构。

3. 若是消息已经丢失

因为有的消息队列有过时失效的机制，形成了大量的消息丢失。
这种状况只能将丢失的那批数据，写个临时程序，一点一点的查出来，而后从新灌入mq里面去。 

 

 

大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决  

　　几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，最简单的方法可让他恢复消费速度，而后等待几个小时消费完毕。 

　　一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条 ，因此若是你积压了几百万到上千万的数据，即便消费者恢复了，也须要大概1小时的时间才能恢复过来  

　　通常这个时候，只能操做临时紧急扩容了，具体操做步骤和思路以下：  

　　　　先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，而后将现有cnosumer都停掉

　　　　新建一个topic，partition是原来的10倍，临时创建好原先10倍或者20倍的queue数量

　　　　而后写一个临时的分发数据的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费以后不作耗时的处理，直接均匀轮询写入临时创建好的10倍数量的queue

　　　　接着临时征用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue的数据

　　　　这种作法至关因而临时将queue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以后，得恢复原先部署架构，从新用原先的consumer机器来消费消息

topic ---- kafka

数据库 ---- ES

 

 

参考：

https://www.jianshu.com/p/ee7b1a2a2e61

http://www.javashuo.com/article/p-gifrdcxu-ge.html

 

消息积压完整面试问题：

https://blog.csdn.net/weixin_44175121/article/details/90485143