整体流程：mysql---->maxwell------>maxwellkafkaproducer------>kafkabroker------->kafka消费者(listener) ------>落盘到日志库 问题原因：因为消费者存在瓶颈，造成数据大量积压查看消费者的积压情况./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-serve
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2023-06-21 22:51:43
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1.观察消费者延迟消息堆积情况 2.查看单条消息的处理时间，查看启动的实例数，预估下每秒处理数据量 3.适当增加broker的读写队列数，防止，某一broker单条消息堆积引起队列消息总体延迟的情况 4.增加服务实例数量，提高消费能力 5.参数解释：Topic配置中perm的含义？ 设置该 Topic 的读写模式 6.扩展：划个重点：RocketMQ是按照队列进行消息负载的，如果consumer中
消息积压其实对于一个原本正常的消息系统来说消息积压，只会出现两种情况：要么生产者消息数量增加导致的积压；要么就是消费者消费变慢导致的消息积压。对于一个消息队列我们肯定在上线前就预估好，单节点最大承受流量与系统目前最大峰值流量的数据，一般情况下消息队列收发性能是远大于业务处理性能的，一旦出现的话问题也很显而易见：要么就是流量突然增加，要么就是业务逻辑异常。生产端 一般当生产端发生积压（Broker正
消息队列（MQ）系统中的消息积压是指消息生产者生成消息的速度超过了消费者处理消息的速度，导致未处理的消息在队列中堆积。消息积压如果不及时处理，可能会导致系统性能下降，甚至崩溃。下面是一些处理消息积压的策略和实践：1. 增加消费者实例数量通过增加消费者实例的数量，可以提高消息处理的并发度，从而加快消息的消费速度。+-------------+ +-------------+
1. 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。1、优化性能来避免消息积压①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并
消息积压该怎么处理1. 出现原因系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。2.1 发送端性能优化代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发送性能
1. kafka的作用缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka中，下游服务就可以按照自己的节奏进行慢慢处理。解耦和扩展性：项目开始的时候，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力。冗余：可以采用一对多的方式，一个生产者发
# 如何实现“kafka 消息积压java”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现“kafka 消息积压java”。这将帮助你更好地理解和应用kafka的相关知识。
## 流程步骤
首先，让我们通过以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 KafkaProducer 实例 |
| 2 | 构建消息对象 |
|
1 概述最近生产环境的消息通知队列发生了大量的数据积压问题，从而影响到整个平台商户的交易无法正常进行，最后只能通过临时关闭交易量较大的商户来缓解消息队列积压的问题，经线上数据分析，我们的消息队列在面对交易突发洪峰的情况下无法快速的消费并处理队列中的数据，考虑到后续还会出现各种交易量突发状况，以下为针对消息队列（ActiveMQ）的优化过程。2 消息队列通信图3 问题定位与分析3.1 消息通知数据为
导致消息积压的主要原因在于消费者出了问题，不能正常消费。这种情况下，首先恢复消费者正常服务，消费者恢复后就可以慢慢消化掉这部分积压。当消息积压太多时，可能需要大量的时间才能消化完，此时我们考虑临时扩容：首先恢复所有消费者，并停掉所有机器创建全新 topic，partition 是原来的10倍临时开发 Consumer 程序，该程序主要消费积压 MQ，消费逻辑不做耗时处理，直接轮询将积压的 MQ 写
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
消息积压该怎么处理 1. 出现原因 系统的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压2. 优化性能避免消息积压 消息队列的性能优化，更关注，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能2.1 发送端性能优化 代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑好事太久导致的 只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发
Rabbitmq消息积压问题三丰soft张三丰上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量3）然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，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询
原创
2021-01-25 20:47:23
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当消费者出现异常，很容易引起队列积压，如果一秒钟1000个消息，那么一个小时就是几千万的消息积压，是非常可怕的事情，但是生产线上又有可能会出现；当消息积压来不及处理，rabbitMQ如果设置了消息过期时间，那么就有可能由于积压无法及时处理而过期，这消 快速消费，一般都是通过业务逻辑的手段.
原创
2021-07-06 10:57:18
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上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量3）然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，消费之后不做耗时的处理，直接均匀轮询写入临时建立好的10倍数量的queue4）接着
原创
2022-11-08 18:09:14
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大家都知道在MQ的使用中，消息积压是一个比较常见问题，现在就这个问题进行一个探讨。原因： 消息积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。 &nb
首先解释一下数据过热、延迟数据丢弃和数据反压的产生原因：1.数据过热原因：实时处理中的关键问题是检测数据流中的事件模式。复杂事件处理（CEP）恰好解决了对连续传入事件进行模式匹配的问题。 匹配的结果通常是从输入事件派生的复杂事件。 与对存储数据执行查询的传统DBMS相比，CEP在存储的查询上执行数据。 可以立即丢弃与查询无关的所有数据。 考虑到CEP查询应用于潜在的无限数据流，这种方法的优势是显而
消息积压处理如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加Topic的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数=分区数。（两者缺一不可）消费能力不足处理如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间<生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压有序性kafka 中的每个 partition 中的消息在写入时都是有序的，而且单独一个 p
1、场景：上千万条消息在mq里积压了几个小时了还没解决 2、解决： 1）先修复consumer的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有cnosumer都停掉2）新建一个topic，partition是原来的10倍，临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量3）然后写一个临时的分发数据的consum
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2019-02-21 10:53:00
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