什么是消息延遲？
消息隊列在消費過程中大量堆積就是消息延遲，也就是消費的頻率跟不上生產。比方說，生產者向隊列中一共生產了1000條消息，某一個消費者消費進度是900條，那么這個消費者的消費延遲就是100條消息。
如何監控消息延遲
- 使用消息隊列提供的工具，通過監控消息的堆積來完成；
- 通過生成監控消息的方式來監控消息的延遲情況。
kafka的消費延遲及監控
在Kafka0.9之前的版本中，消費進度是存儲在ZooKeeper中的，消費者在消費消息的時候，先要從ZooKeeper中獲取最新的消費進度，再從這個進度的基礎上消費后面的消息。
在Kafka0.9版本之后，消費進度被遷入到Kakfa的一個專門的topic叫“__consumer_offsets”里面。可以依據不同的版本，從不同的位置，獲取到這個消費進度的信息。
kafka的兩個消息監控工具
1、kafka-consumer-groups.sh”（它在Kafka安裝包的bin目錄下）
2、JMX
程序的消費延遲檢測
可以定義一種特殊的消息，然后啟動一個監控程序，將這個消息定時地循環寫入到消息隊列中，消息的內容可以是生成消息的時間戳，並且也會作為隊列的消費者消費數據。業務處理程序消費到這個消息時直接丟棄掉，而監控程序在消費到這個消息時，就可以和這個消息的生成時間做比較，如果時間差達到某一個閾值就可以向我們報警。
當然推薦用工具 和結合程序檢測同時使用
減少消息延遲的正確姿勢
想要減少消息的處理延遲，需要在消費端和消息隊列兩個層面來完成。在消費端，我們的目標是提升消費者的消息處理能力，你能做的是：
- 優化消費代碼提升性能；
- 增加消費者的數量（這個方式比較簡單）。
不過，第二種方式會受限於消息隊列的實現。比如說，如果消息隊列使用的是Kafka就無法通過增加消費者數量的方式，來提升消息處理能力。
因為在Kafka中，一個Topic（話題）可以配置多個Partition（分區），數據會被平均或者按照生產者指定的方式，寫入到多個分區中，那么在消費的時候，Kafka約定一個分區只能被一個消費者消費，為什么要這么設計呢？在我看來，如果有多個consumer（消費者）可以消費一個分區的數據，那么在操作這個消費進度的時候就需要加鎖，可能會對性能有一定的影響。
所以說，話題的分區數量決定了消費的並行度，增加多余的消費者也是沒有用處的，那么你可以通過增加分區來提高消費者的處理能力。
那么，如何在不增加分區的前提下提升消費能力呢？
既然不能增加consumer，那么可以在一個consumer中提升處理消息的並行度，所以可以考慮使用多線程的方式來增加處理能力：可以預先創建一個或者多個線程池，在接收到消息之后，把消息丟到線程池中來異步地處理，這樣，原本串行的消費消息的流程就變成了並行的消費，可以提高消息消費的吞吐量，在並行處理的前提下，就可以在一次和消息隊列的交互中多拉取幾條數據，然后分配給多個線程來處理。
另外，寫消費客戶端的時候要考慮這種場景，拉取不到消息可以等待一段時間再來拉取，等待的時間不宜過長，否則會增加消息的延遲。一般建議固定的10ms~100ms，也可以按照一定步長遞增，比如第一次拉取不到消息等待10ms，第二次20ms，最長可以到100ms，直到拉取到消息再回到10ms。
總結
如何提升消息隊列的性能來降低消息消費的延遲，重點是：
- 可以使用消息隊列提供的工具，或者通過發送監控消息的方式，來監控消息的延遲情況；
- 橫向擴展消費者是提升消費處理能力的重要方式；
- 選擇高性能的數據存儲方式，可以提升消息的消費性能。