系统架构对比Kafka RocketMQ 数据存储Kafka一个topic后面分为多个partition，每个partition对应一个日志文件跟一个索引文件RocketMQ一个topic可分为多个ConsumeQueue，每个ConsumeQueue存储的是每个消息在commitlog这个文件的地址，但是消息存在于commitlog中数据可靠性RocketMQ支持异步实时刷盘
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
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，
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
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
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，
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，
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
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
一 ：背景线上kafka消费端因日志异常的解决导致消息堆积。二 : 日志异常解决导致消息堆积线上kafka消费端日志异常，频繁打印错误日志，服务器磁盘一天就满了，此时其他服务无法正常工作。报错如下java.lang.IllegalStateException: Coordinator selected invalid assignment protocol: null
at org.apache
收到某业务组的小伙伴发来的反馈，具体问题如下：项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。从服务端日志看到如下信息：该消费组在短时间内重平衡了 600 多次。从 cat 查看得知，每条消息处理都会有 4 次数据库的交互，经过一番沟通之后，发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上。Kafka 发生重平衡的有以下几种情况
场景一.消费任务挂掉或消费耗时很长1.任务启动从上次提交offset处开始消费处理 2.如果是消费耗时过长则调整优化减少耗时二.Kafka分区少了如果数据量很大，合理的增加Kafka分区数是关键，要合理设置分区确定分区数：创建一个只有1个分区的topic，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量
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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RocketMQ消息堆积问题RocketMQ消息堆积主要分为三个层次的问题：
其一是Producer生产速率过快，什么场景呢，比如Producer故障，比如DOS攻击，比如业务高峰（超过企业预估的，例如12306订票，双十一下单，这些一开始的时候都有超过预期的情况）。其二是Broker消息堆积，比如Broker的性能瓶颈，Broker同步策略导致消息堆积等其三是Consumer本身已经拉取消息的堆
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2023-10-28 14:11:45
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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
一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。Kafka不仅仅是一个队列，而且是一个存储，有超强的堆积能力。Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景，也可以用在有事务要求的业务系统上，但性能较低。Kafka不是Topic越多越好，由于其设计原理，在数量达到阈值后，其性能和Topic数量成反比。引入了消息队列，就等于引入了异步，
问题现象今天忽然收到RocketMQ预警信息如下： 提醒有部分数据没有消费，产生堆积情况。打开RocketMq-Console-Ng查看如下图形式： 备注：第一反应是Consumer Group内订阅了多个topic？（为什么这么怀疑，下次分析）。通过命令statsAll 作用是查询Topic and Consumer tps stats：sh mqadmin statsAll -n na
一、消息的幂等RocketMQ可以保证消息不丢失但是无法保证消息不重复。当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这个消费过程就是消费幂等的。消费一次和消费多次对系统产生影响相同。 重复的消息可能会影响业务处理，需要做幂等处理。消息重复的场景 1）发送消息时消息重复：生产者向broker发送消息，broker网络
一 ：背景线上kafka消费端因日志异常的解决导致消息堆积。二 : 日志异常解决导致消息堆积线上kafka消费端日志异常，频繁打印错误日志，服务器磁盘一天就满了，此时其他服务无法正常工作。报错如下java.lang.IllegalStateException: Coordinator selected invalid assignment protocol: null at org.apache.
原创
2022-06-24 21:07:12
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系列文章目录` 文章目录系列文章目录一、zookeeper1、zookeeper简介2、zookeeper特点3、zookeeper工作模式及机制4、zookeeper应用场景及选举机制二、实验部署1.三台机器执行：三、消息队列kafka1、为什么要有消息队列2、使用消息队列的好处3、消息队列的2种模式4、kafka特点5、kafka系统架构名词介绍6、Kafka架构及流程7.kafka集群部署总
