概念消息处理流程中，如果Consumer的消费速度跟不上Producer的发送速度，MQ中未处理的消息会越来 越多（进的多出的少），这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息的消费延迟。 以下场景需要重点关注消息堆积和消费延迟问题：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费延迟也无法接受。产生原因分析Consu
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2024-04-05 10:46:32
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文章目录一、背景二、MQ消息堆积三、消息堆积常见于以下几种情况：四、解决上述问题需要做到五、如何解决消息堆积和延迟问题 一、背景消息处理流程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。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
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2024-10-08 14:02:21
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1.消息堆积问题介绍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。之后发送的消息就会成为死信，可能会被丢弃，这就是消息堆积问题。解决消息堆积有三种种思路：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，提高堆积上限注意:要提升队列容积，把消息保存在内存中显然是不行的。思考:消息不放内存，放在哪里?2.惰性队列(L
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2024-09-06 23:56:33
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使用spring boot集成rabbitMQ时，在执行service后发送消息，消息接受者已经收到消息，就会立即消费，由于事务提交需要时间，还没提交之前，消息就被消费了，会导致消费的时候出错，这时就需要延迟队列；背景何为延迟队列？顾名思义，延迟队列就是进入该队列的消息会被延迟消费的队列。而一般的队列，消息一旦入队了之后就会被消费者马上消费。场景一：在订单系统中，一个用户下单之后通常有30分钟的时
一、背景说明深夜接到客户紧急电话，反馈腾讯云 kafka 中有大量消息堆积未及时消费。每分钟堆积近 100w 条数据。但是查看 ES 监控，各项指标都远还没到性能瓶颈。后天公司就要搞电商促销活动，到时候数据量是现在的至少 2 倍，这让客户很是着急。这究竟是怎么回事呢？该从何排查才能发现问题所在呢？下面我们一起还原“案发”现场。二、客户面临问题及分析集群使用场景：使用腾讯云 ES
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2023-10-10 14:32:28
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01 什么是消息堆积？字面意思：堆积，就是把事物堆积成堆。这里指的就是消息堆积在一起，一直没有被消费或消费的很慢。02 消息存储在哪？消息一般会存在 Broker 服务里面。这里拿我自己搭建的环境，我们来看看（因为我没做好文件映射关系，所以直接进去容器看），一般消息都会放在//store/里面，实体消息放在 commitLog 文件，consumequeue 是存放消息索引的。这个涉及到消息索引和
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2024-04-03 12:36:23
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概述这篇文章的目的主要是为了讲清楚rocketMq消息堆积的概念，我印象中的rocketMq的消息堆积应该分为两层，一层是broker中实际写入消息量和consumeQueue已经消费位移的偏差，另外一层consumer端本身已经拉取消息的堆积，而今天要讲的正是后者。这个问题的起源是当时有个其他公司的同事遇到consumer端不停的gc，然后开始谈论起这个话题，然后我就按照我的理解给他解释了一遍，
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2024-05-15 10:30:28
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# Kafka Java消耗消息堆积监控
在现代分布式系统中，Apache Kafka已经成为消息传递的关键组件。由于其高可用性和可扩展性，Kafka被广泛用于处理实时数据流。然而，随着消息的不断产生和消费，可能会出现消息堆积的情况，这将影响系统的性能。因此，监控消息堆积是确保Kafka良好运作的关键环节。本文将探讨如何使用Java监控Kafka消息的堆积情况，并为您提供相关的代码示例。
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RocketMQ是一款分布式消息中间件，具有高性能、高可靠性、高规模扩展能力等特点，广泛应用于各种场景。不过，与其他中间件一样，RocketMQ在使用过程中可能会面临消息堆积的问题。要解决这个问题，可以采用以下策略。 调整消费者消费速度在遇到消息堆积时，首先需要判断是否是消费者消费速度过慢导致的问题。可以通过增加消费者线程数量、消费者并行度等方式来优化消费性能。特别对于某些具有复杂处理
一：首先我们要明白什么是消息堆积问题？当生产者发送消息的速度超过了消费者消费的速度，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什么是死信？当一个队列中的消息满足下列情况之一时，可以成为死信（dead letter）：消费者使用basic.reject或 basic.nack声明消费失败，并且消息的requeue参数设置为fa
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2024-07-12 18:46:28
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1、rabbitmq概述
rabbitmq是一个消息中间件，当大量消息生产时，但是消费者无法进行消费，可能会导致消息堆积，面对这种情况应当如何去预防呢？可以通过zabbix监控来rabbitmq消息队列是否出现堆积。
网上看到很多获取rabbitmq消息队列名称和消息数量的方式，都需要通过用户名和密码登陆后获取，这种方式有暴露密码的风险，也是着实不是很安全。本文中使用的
原创
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2021-08-27 23:56:17
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1、ActiviteMQ消息有3中形式 JMS 公共点对点域发布/订阅域ConnectionFactoryQueueConnectionFactoryTopicConnectionFactoryConnectionQueueConnectionTopicConnectionDestinationQueueTopicSessionQueueSessionTopicSessionMessag
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2024-07-25 09:55:57
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# 项目方案：实时监控Kafka消息堆积
## 背景和需求
在Kafka消息队列系统中，消息的实时处理和消费非常重要。然而，当消息积压过多时，会导致系统性能下降，甚至出现消息丢失的情况。因此，需要一种监控机制来实时检测消息堆积情况，并及时采取相应的措施。
## 方案概述
本项目方案提出一种基于Java的实时监控Kafka消息堆积的方法。通过编写Java程序，结合Kafka客户端API和可视
原创
2024-01-14 03:32:38
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微服务24_服务异步通信03：消息堆积解决方法：惰性队列前言：消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：本文章是：消息堆积问题：总结一、消息堆积问题1、什么是消息堆积问题：二、惰性队列来解决消息堆积1.惰性队列2、开启惰性队列1.一个正在运行的普通队列，变成惰性队列2. 申明一个全新的队列，配置为惰性队列3、测试： 前言：消息队列在使用过程中，面临着很多实际问题需要思考：消息可靠性问题：
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2023-12-28 04:17:36
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一、技术背景在我们的日常项目中，Kafka是一项很常用的技术，我们可以用来做MySql + Cancel + Kafka实现数据库表的监听，实现具体的一些逻辑。同样Kafka也是一款高吞吐、高性能的消息中间件。具体的Kafka的技术相关事项就不在这里多做赘述。二、业务背景我这次的业务是基于某个一个订单在执行完业务逻辑后将执行完成的消息发送到Kafka，异步执行后置的逻辑。三、技术设计方案图由于具体
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2024-06-17 11:02:51
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一、消息队列解决的问题：引入消息队列一般能解决一下五种场景：异步处理，应用解耦，流量削锋，日志采集和消息通讯1、异步处理 场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种 1.串行的方式；2.并行方式（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，
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2024-02-23 17:04:44
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引言这篇说说分布式事务的问题。企业现在的架构都由传统的架构转向了微服务架构，如下图所示:那么，都不可避免的会遇到跨数据库调用的，分布式事务问题！目前，业内解决分布式事务问题，都基本不用JTA这种强一致性的解决方案，基本是采用如下两套方案基于TCC的事务框架消息队列OK，你们先记住两点(1)图中的服务A和服务B，如果是同步调用，要求一起成功，或者一起失败，那么此时应选用TCC的事务框架，这点我改天另
目录一、消息堆积问题二、解决消息堆积的三种思路三、惰性队列1、命令行修改惰性队列2、用SpringAMQP声明惰性队列@Bean的方式注解方式测试发送消息3、惰性队列的优点4、惰性队列的缺点代码 一、消息堆积问题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，知道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，这就是消息堆积的问题。二、解决消息堆积
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2024-04-09 15:16:52
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消息堆积几天没看设备，结果发现设备大量消息堆积。对于消息堆积这种事情，基本一出现就是大问题，比较坑可能会打爆磁盘，或者直接无限Rebalance。我比较熟悉kafka和rabbitmq，以下就用这两种消息中间件来说。其实对于消息堆积，一般想到的话，就是增加消费者。一开始我打算使用多个线程来进行消费，修改线上代码来加速消费。但是对于kafka来说，出现了堆积，你就算再增加消费者，由于分区数是不变的，
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2024-02-16 10:37:23
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磁盘重认识 当需要从磁盘读取数据时，要确定读的数据在哪个磁道，哪个扇区：首先必须找到柱面，即磁头需要移动对准相应磁道，这个过程叫做寻道，所耗费时间叫做寻道时间;然后目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间；一次访盘请求（读/写）完成过程由三个动作组成寻道（时间）：磁头移动定位到指定磁道;旋转延迟（时间）：等待指定扇区从磁头下旋转经过；数据传输（时间）：数据在磁盘、内存与网络之
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2024-06-18 14:17:54
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