1. 消息队列满了后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时水平扩容增加 Consumer 的实例数量：先修复 consumer 的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有 consumer 都停掉；新建一个 topic，partition 是原来的 10 倍，临时建立好原先 10 倍的 queue 数量；然后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
通常mq可以保证先到队列的消息按照顺序分发给消费者消费来保证顺序，但是一个队列有多个消费者消费的时候，那将失去这个保证，因为这些消息被多个线程并发的消费。但是有的时候消息按照顺序处理是很重要的，那我们该如何来保证消息的顺序呢，下面将从activemq和rocketmq来看看，它们是如何来保证消息的顺序问题的？我们还可以有别的处理方案么？Activemq处理方案1、利用Activemq的高级特性：c
概念： 消息生产者发送消息到Queue中，然后消息消费者从Queue中获取并消费消息。 消息消费以后，Queue中不在存储消息，消费者不可能消费到已经被消费的消息， Queue支持多个消费者，但单条消息，只会有一个消费者可以消费，其他的则不能消费此消息 当消费者不存在时，消息会一直保存，直到有消
前言 从本文中你可以了解到如下内容： 1) consumer端消息消费的模型，session的运作机制 2) 如果提升broker和consumer端消息消费的速率 3) selector,group,exclusive对消息消费的影响 4) 如何让Prio
一.什么是ActiveMQActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。二.ActiveMQ特点
1、多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,
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ActiveMQ使用详解1. MQ(Message Queue)应用场景分析消息队列中间件是分布式系统中的重要组件，主要解决异步消息，应用解耦，流量削峰等问题，从而实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性的架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，Kafka，MetaMQ等1.1 异步处理场景说明：用户注册后，需要发送注册邮件和注册短信。传统的做法如下：将注册信息写入数据库后，发
ActiveMQ中Consumer特征详解与优化www.MyException.Cn 网友分享于：2015-08-26 浏览：129次ActiveMQ中Consumer特性详解与优化 前言 从本文中你可以了解到如下内容： 1) consumer端消息消费的模型，ses
1、ActiveMQ中消息的管理机制：使用ActiveMQ的目的必然是处理消息，大体步骤如下：
1）通过ConnectionFactory连接到ActiveMQ服务器
2）通过ConnectionFactory创建Connection
3）通过Connection获取Session
4）通过Session创建消息的目的地，即队列(Queue)或主题(Topic)
Activemq介绍对于消息的传递有两种类型：一种是点对点的，即一个生产者和一个消费者一一对应；另一种是发布/订阅模式，即一个生产者产生消息并进行发送后，可以由多个消费者进行接收。JMS定义了五种不同的消息正文格式，以及调用的消息类型，允许你发送并接收以一些不同形式的数据，提供现有消息格式的一些级别的兼容性。 · StreamMessage -- Java原始值的数据流 · Map
ActiveMQ性能优化笔记队列的类型环境搭建踩到的坑消息入队的性能消息持久化同步/异步发送消息acitveMQ服务器通信方式消费者消费optimizeACK 以前都是看看消息队列的文章，程序里简单的调用一下接口，一直没有详细的搭建，并不了解其中的细节。导致最近项目上使用ActiveMQ，踩到了性能的坑，在网上找各种资料，这里简单记录一下。队列的类型由于我使用的是P2P的队列方式，TOPIC类型
异步投递ActiveMQ 支持同步和异步两种发送的模式将消息发送到 broker，模式的选择对发送延时有巨大的影响。producer 能达到的产出率（产出率=发送数据总量/时间）主要受发送延时的影响，使用异步发送可以显著的提高发送性能。对于一个慢消费者（数据投送快但数据消费满）来说，使用同步发送消息可能出现 Producer 堵塞以及 broker 消息数量积压的情况，所以慢消费者适合使用异步发送
1、问题现象2021-11-30 12:00:00左右 4个消息任务一直卡在创建中2、问题分析2.1、日志分析1个任务已消费，rpc 远程调用第三方服务上传8张图片素材后就holding住了；3个任务无消费日志；2.2、mq控制台消费分析4个消息任务都处于unack状态，说明4个任务都已经路由到消费端，根据此可以排除mq服务端阻塞的原因。初步猜测是由于客户端消费阻塞问题，下面方向将是着重去分析应用
一：JMQ的两种消息模式消息列队有两种消息模式，一种是点对点的消息模式，还有一种就是订阅的模式.1.1:点对点的消息模式 点对点的模式主要建立在一个队列上面，当连接一个列队的时候，发送端不需要知道接收端是否正在接收，可以直接向ActiveMQ发送消息，发送的消息，将会先进入队列中，如果有接收端在监听，则会发向接收端，如果没有接收端接收，则会保存在activemq服务器，直到接收端接收消息
activeMQ入门(发布订阅消息)深入浅出 消息队列 ActiveMQ(1)、点对点方式（point-to-point）点对点的消息发送方式主要建立在 Message Queue,Sender,reciever上，Message Queue 存贮消息，Sneder 发送消息，receive接收消息.具体点就是Sender Client发送Message Queue ,而 receiver Cl
一、消息队列概述 消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。 消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在
日常Bug排查-消息不消费前言日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查，笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材^_^。Bug现场某天下午，在笔者研究某个问题正high的时候。开发突然找到笔者，线上某个系统突然消费不了queue了。Queue www.rsxedu.com不消费也算是日常问题了。淡定的先把流量切到另一个机房，让问题先恢复再说。消息累积然后就是看不消费的queue到
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2021-06-04 17:11:03
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日常Bug排查-消息不消费 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查，笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材^_^。 Bug现场 某天下午，在笔者研究某个问题正high的时候。开...
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2021-07-06 09:44:26
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1. 消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。消息堆积可能原因如下：1. 生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS；2. consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优化consumer TPS；3. 确保consumer端没有因为异常而导致消费hang住; 4
# 实现 Kafka Consumer 不消费消息的方法
## 简介
在使用 Spring Boot 开发 Kafka 消费者时，有时我们需要控制消费者不消费消息，可能是由于特定的业务需求或者调试目的。本文将介绍如何实现 Kafka Consumer 不消费消息的方法。
## 整体流程
下面是实现 Kafka Consumer 不消费消息的整体流程：
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journey
一、背景遇到一个现场问题，多个地区（多地独立部署）在某个时间节点之后rocketmq的消息都不消费了，重启服务之后会消费一部分，过不了多久又会不消费二、排查过程2.1查看mq看板看具体的某个消息，都是not_consumer，点击重新发送，可以被正常消费；但是服务不会自动消费未消费的消息进入重试队列，并堆积2.2查看服务日志重启之后看日志，从开始消费到不消费，有消费的过程中异常的；捕获异常并不再抛
