消息队列数据消费消息队列数据积压

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jojo 2024-03-28 17:10:57

消息积压是正常现象，积压越来越多就需要处理了。

主要原因是，对于绝大多数使用消息队列的业务来说**，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力**。主流消息队列的单个节点，消息收发的性能可以达到每秒钟处理几万至几十万条消息的水平，还可以通过水平扩展 Broker 的实例数成倍地提升处理能力。

而一般的业务系统需要处理的业务逻辑远比消息队列要复杂，单个节点每秒钟可以处理几百到几千次请求，已经可以算是性能非常好的了。所以，对于消息队列的性能优化，我们更关注的是，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。

1. 发送端性能优化

发送端业务代码的处理性能，实际上和消息队列的关系不大，因为一般发送端都是先执行自己的业务逻辑，最后再发送消息。如果说，你的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耗时太多导致的。

2. 消费端性能优化

使用消息队列的时候，大部分的性能问题都出现在消费端，如果消费的速度跟不上发送端生产消息的速度，就会造成消息积压。如果这种性能倒挂的问题只是暂时的，那问题不大，只要消费端的性能恢复之后，超过发送端的性能，那积压的消息是可以逐渐被消化掉的。

要是消费速度一直比生产速度慢，时间长了，整个系统就会出现问题，要么，消息队列的存储被填满无法提供服务，要么消息丢失，这对于整个系统来说都是严重故障。

所以，我们在设计系统的时候，一定要保证消费端的消费性能要高于生产端的发送性能，这样的系统才能健康的持续运行。

消费端的性能优化除了优化消费业务逻辑以外，也可以通过水平扩容，增加消费端的并发数来提升总体的消费性能。特别需要注意的一点是，在扩容 Consumer 的实例数量的同时，必须同步扩容主题中的分区（也叫队列）数量，确保 Consumer 的实例数和分区数量是相等的。如果 Consumer 的实例数量超过分区数量，这样的扩容实际上是没有效果的。原因我们之前讲过，因为对于消费者来说，在每个分区上实际上只能支持单线程消费。