據我了解，在使用消息隊列遇到的問題中，消息積壓這個問題，應該是最常遇到的問題了，並且，這個問題 還不太好解決。
我們都知道，消息積壓的直接原因，一定是系統中的某個部分出現了性能問題，來不及處理上游發送的消 息，才會導致消息積壓。
所以，我們先來分析下，在使用消息隊列時，如何來優化代碼的性能，避免出現消息積壓。然后再來看看， 如果你的線上系統出現了消息積壓，該如何進行緊急處理，最大程度地避免消息積壓對業務的影響。
優化性能來避免消息積壓
在使用消息隊列的系統中，對於性能的優化，主要體現在生產者和消費者這一收一發兩部分的業務邏輯中。 對於消息隊列本身的性能，你作為使用者，不需要太關注。為什么這么說呢?
主要原因是，對於絕大多數使用消息隊列的業務來說，消息隊列本身的處理能力要遠大於業務系統的處理能 力。主流消息隊列的單個節點，消息收發的性能可以達到每秒鍾處理幾萬至幾十萬條消息的水平，還可以通 過水平擴展Broker的實例數成倍地提升處理能力。
而一般的業務系統需要處理的業務邏輯遠比消息隊列要復雜，單個節點每秒鍾可以處理幾百到幾千次請求， 已經可以算是性能非常好的了。所以，對於消息隊列的性能優化，我們更關注的是，在消息的收發兩端，我 們的業務代碼怎么和消息隊列配合，達到一個最佳的性能。
1. 發送端性能優化
發送端業務代碼的處理性能，實際上和消息隊列的關系不大，因為一般發送端都是先執行自己的業務邏輯， 最后再發送消息。如果說，你的代碼發送消息的性能上不去，你需要優先檢查一下，是不是發消息之前的業 務邏輯耗時太多導致的。
對於發送消息的業務邏輯，只需要注意設置合適的並發和批量大小，就可以達到很好的發送性能。為什么這 么說呢?
我們之前的課程中講過Producer發送消息的過程，Producer發消息給Broker，Broker收到消息后返回確認 響應，這是一次完整的交互。假設這一次交互的平均時延是1ms，我們把這1ms的時間分解開，它包括了下 面這些步驟的耗時:
- 發送端准備數據、序列化消息、構造請求等邏輯的時間，也就是發送端在發送網絡請求之前的耗時;
- 發送消息和返回響應在網絡傳輸中的耗時;
- Broker處理消息的時延。
如果是單線程發送，每次只發送1條消息，那么每秒只能發送 1000ms / 1ms * 1條/ms = 1000條 消息，這種 情況下並不能發揮出消息隊列的全部實力。
如果你的系統是一個離線分析系統，離線系統在性能上的需求是什么呢?它不關心時延，更注重整個系統的 吞吐量。發送端的數據都是來自於數據庫，這種情況就更適合批量發送，你可以批量從數據庫讀取數據，然 后批量來發送消息，同樣用少量的並發就可以獲得非常高的吞吐量。
2. 消費端性能優化
使用消息隊列的時候，大部分的性能問題都出現在消費端，如果消費的速度跟不上發送端生產消息的速度， 就會造成消息積壓。如果這種性能倒掛的問題只是暫時的，那問題不大，只要消費端的性能恢復之后，超過 發送端的性能，那積壓的消息是可以逐漸被消化掉的。
要是消費速度一直比生產速度慢，時間⻓了，整個系統就會出現問題，要么，消息隊列的存儲被填滿無法提 供服務，要么消息丟失，這對於整個系統來說都是嚴重故障。
所以，我們在設計系統的時候，一定要保證消費端的消費性能要高於生產端的發送性能，這樣的系統才能健 康的持續運行。
消費端的性能優化除了優化消費業務邏輯以外，也可以通過水平擴容，增加消費端的並發數來提升總體的消 費性能。特別需要注意的一點是，在擴容Consumer的實例數量的同時，必須同步擴容主題中的分區(也叫 隊列)數量，確保Consumer的實例數和分區數量是相等的。如果Consumer的實例數量超過分區數量，這 樣的擴容實際上是沒有效果的。原因我們之前講過，因為對於消費者來說，在每個分區上實際上只能支持單 線程消費。
我⻅到過很多消費程序，他們是這樣來解決消費慢的問題的:
它收消息處理的業務邏輯可能比較慢，也很難再優化了，為了避免消息積壓，在收到消息的OnMessage方 法中，不處理任何業務邏輯，把這個消息放到一個內存隊列里面就返回了。然后它可以啟動很多的業務線 程，這些業務線程里面是真正處理消息的業務邏輯，這些線程從內存隊列里取消息處理，這樣它就解決了單 個Consumer不能並行消費的問題。
這個方法是不是很完美地實現了並發消費?請注意，這是一個非常常⻅的錯誤方法! 為什么錯誤?因為會丟消息。如果收消息的節點發生宕機，在內存隊列中還沒來及處理的這些消息就會丟失。
消息積壓了該如何處理?
還有一種消息積壓的情況是，日常系統正常運轉的時候，沒有積壓或者只有少量積壓很快就消費掉了，但是 某一個時刻，突然就開始積壓消息並且積壓持續上漲。這種情況下需要你在短時間內找到消息積壓的原因， 迅速解決問題才不至於影響業務。
導致突然積壓的原因肯定是多種多樣的，不同的系統、不同的情況有不同的原因，不能一概而論。但是，我 們排查消息積壓原因，是有一些相對固定而且比較有效的方法的。
能導致積壓突然增加，最粗粒度的原因，只有兩種:要么是發送變快了，要么是消費變慢了。
大部分消息隊列都內置了監控的功能，只要通過監控數據，很容易確定是哪種原因。如果是單位時間發送的 消息增多，比如說是趕上大促或者搶購，短時間內不太可能優化消費端的代碼來提升消費性能，唯一的方法 是通過擴容消費端的實例數來提升總體的消費能力。
如果短時間內沒有足夠的服務器資源進行擴容，沒辦法的辦法是，將系統降級，通過關閉一些不重要的業 務，減少發送方發送的數據量，最低限度讓系統還能正常運轉，服務一些重要業務。
還有一種不太常⻅的情況，你通過監控發現，無論是發送消息的速度還是消費消息的速度和原來都沒什么變 化，這時候你需要檢查一下你的消費端，是不是消費失敗導致的一條消息反復消費這種情況比較多，這種情 況也會拖慢整個系統的消費速度。
如果監控到消費變慢了，你需要檢查你的消費實例，分析一下是什么原因導致消費變慢。優先檢查一下日志 是否有大量的消費錯誤，如果沒有錯誤的話，可以通過打印堆棧信息，看一下你的消費線程是不是卡在什么 地方不動了，比如觸發了死鎖或者卡在等待某些資源上了。
小結
這節課我們主要討論了2個問題，一個是如何在消息隊列的收發兩端優化系統性能，提前預防消息積壓。另 外一個問題是，當系統發生消息積壓了之后，該如何處理。
優化消息收發性能，預防消息積壓的方法有兩種，增加批量或者是增加並發，在發送端這兩種方法都可以使 用，在消費端需要注意的是，增加並發需要同步擴容分區數量，否則是起不到效果的。
對於系統發生消息積壓的情況，需要先解決積壓，再分析原因，畢竟保證系統的可用性是首先要解決的問 題。快速解決積壓的方法就是通過水平擴容增加Consumer的實例數量。