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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快速入门本教程假定您是从头开始的，并且没有现有的Kafka或ZooKeeper数据。由于Kafka控制台脚本在基于Unix的平台和Windows平台上有所不同，因此在Windows平台上使用bin\windows\代替bin/，并将脚本扩展名更改为.bat。步骤1：下载代码
下载 2.4.0发行版并将其解压缩。> tar -xzf kafka_2.12-2.4.0.tgz
> cd k
## Java如何查看Kafka消息堆积
在现代分布式系统中，Apache Kafka作为一个高性能、高可用性的消息中间件，被广泛应用于数据流处理场景。Kafka负责将数据以消息的形式进行存储、传递。当消息队列过于拥塞，消息堆积会导致系统性能下降，进而影响用户体验。因此，监控Kafka消息堆积情况显得尤为重要。
### 一、什么是Kafka消息堆积？
在Kafka中，消息堆积指的是消息的生产
一次因为kafka分区的leader不为优先副本导致的消费堆积问题的原因排查及问题解决方法问题描述首先，收到了消息堆积的报警，查看监控发现延迟如下：接下来用kafka客户端脚本工具，查看具体延迟信息：发现延迟发生在2个partition（12，13）上，且消费者为同一台机器10.42.112.228问题排查过程消费端问题？因为延迟partition的消费者在同一台机器，所以开始怀疑是否消费端存在问
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2024-03-25 11:32:13
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年后上线的系统，与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka。由于是第一次使用，踩了很多坑，通过这篇博客和大家分享一下，也算是做个总结，以便以后温故而知新。一、线上问题 系统平稳运行两个多月，基本上没有问题，知道最近几天，突然出现Kafka手动提交失败，堆栈信息如下：通过堆栈信息可以看出，有两个重要参数： session.time
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2024-03-22 10:16:30
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Kafka消息堆积，消费者掉线的排查和处理过程
线上kafka消息堆积，所有consumer全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次
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2024-03-11 19:45:03
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一、准备测试环境部署Kafka集群：确保你已经部署了一个Kafka集群，并创建了测试所需的主题（Topic）。以Kafka为例消息丢失场景如何模拟测试准备生产者和消费者：编写或使用现有的Kafka生产者和消费者程序。监控工具：准备好监控工具，以便观察和分析消息流，确认消息是否重复。日志记录：在生产者和消费者中添加适当的日志记录，以便追踪消息的生产和消费情况。二、模拟消息重复生产者重复发送：在生产者
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2024-06-03 20:02:29
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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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问题背景：第三方主动推送接口，把数据推到我们的消息队列中，然后我们再消费，测试的时候挺正常，结果上线后就消费不掉了显示找是不是哪里出错了，我们用的阿里的k8s，开始没开日志服务，每个容器只能看到最新200条的日志，最开始发现一个feign超时的错误，想是不是超时然后负载均衡调用其他service，这样我们有三个service，超时设置的1分钟，那岂不是每条最多要执行三分钟，然后我把超时时间设置成了
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2024-07-24 09:49:05
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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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# 如何实现“python 查看kafka 堆积消息剩余”
## 1. 流程图
```mermaid
graph TD;
A(连接Kafka)-->B(查看消息剩余);
B-->C(关闭连接);
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接Kafka |
| 2 | 查看消息剩余 |
| 3 | 关闭连接 |
##
原创
2024-03-27 03:57:57
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文章目录概述解决方案消息堆积如何处理如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，怎么办？ 概述1.产生背景： 生产者投递消息的速率与我们消费者消费的速率完全不匹配。 2.生产者投递消息的速率>消费者消费的速率 导致我们消息会堆积在我们 mq 服务器端中，没有及时的被消费者消费 所以就会产生消息堆积的问题 3.注意的是：rabbitmq 消
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2024-09-12 10:14:31
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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
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2023-11-09 11:45:32
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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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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
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2024-03-27 17:15:24
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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，
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2024-07-03 21:48:11
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前言线上kafka消息堆积，所有consumer全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积，这个topic的相关consumer全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次线上故障吧，最佳实践总结放在最后，千万不要错过。1、现象线上kafka消息突然开始堆积消
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2024-02-28 21:00:46
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消息队列发送消息和消费消息的过程，共分为三段，生产过程、服务端持久化过程、消费过程，如下图所示。这三个过程都有可能弄丢消息。面试官： 嗯，消息丢失的具体原因是什么？怎么防止丢失消息呢？我： 我详细说一下这种情况：一、生产过程丢失消息丢失原因：一般可能是网络故障，导致消息没有发送出去。解决方案：重发就行了。由于kafka为了提高性能，采用了异步发送消息。我们只有获取到发送结果，才
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2024-06-27 10:41:10
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大家好，我是 yes。最近我一直扎在消息队列实现细节之中无法自拔，已经写了 3 篇Kafka源码分析，还剩很多没肝完。之前还存着RocketMQ源码分析还没整理。今儿暂时先跳出来盘一盘大方向上的消息队列有哪些核心注意点。核心点有很多，为了更贴合实际场景，我从常见的面试问题入手：如何保证消息不丢失？如何处理重复消息？如何保证消息的有序性？如何处理消息堆积？当然在剖析这几个问题之前需要简单的介绍下什么
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2024-08-20 13:56:29
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