除了消息的丟失,另一個消息隊列常見的問題就是消息積壓了。我們都知道,消息之所以會擠壓是由於消費端的性能除了問題,導致消息的消費速度較低來不及處理上游發送的消息。這一章我們就來看一下,如果優化代碼的性能,避免出現消息積壓。 在使用消息隊列的系統中,對於性能的優化,主要體現在 ...
消費端出了問題,導致消息隊列消息積壓了很多或者集群的磁盤都快寫滿了。 解決思路有兩個: MQ動態擴容,將MQ容量增大,讓其能容納更多的消息 消費端加大消費能力,迅速處理掉積壓。 第一個例子: 如果你積壓了幾百萬到上千萬的數據,即使消費者恢復了,也需要大概 小時的時間才能恢復過來 一般這個時候,只能操作臨時緊急擴容了,具體操作步驟和思路如下: 先修復consumer的問題,確保其恢復消費速度,然后 ...
2018-05-26 11:30 0 2161 推薦指數:
除了消息的丟失,另一個消息隊列常見的問題就是消息積壓了。我們都知道,消息之所以會擠壓是由於消費端的性能除了問題,導致消息的消費速度較低來不及處理上游發送的消息。這一章我們就來看一下,如果優化代碼的性能,避免出現消息積壓。 在使用消息隊列的系統中,對於性能的優化,主要體現在 ...
一、消息積壓的原因 消息積壓的直接原因,一定是系統中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。 二、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兩部分的業務邏輯中。對於消息隊列本身的性能,作為使用者不需要太關注 ...
如何解決消息隊列的延時以及過期失效問題?消息隊列滿了以后該怎么處理? 思考 是什么導致了消息積壓?是consumer程序bug?是consumer消費的速度落后於消息生產的速度? 積壓了多長時間,積壓了多少量? 對業務的影響? 解決思路 1. 如果僅僅是consumer ...
1.大量消息在mq里積壓了幾個小時了還沒解決 場景:幾千萬條數據在MQ里積壓了七八個小時,從下午4點多,積壓到了晚上很晚,10點多,11點多。線上故障了,這個時候要不然就是修復consumer的問題,讓他恢復消費速度,然后傻傻的等待幾個小時消費完畢。這個肯定不行。一個消費者一秒是1000條,一秒 ...
1.大量消息在mq里積壓 場景:幾千萬條數據在MQ里積壓了七八個小時,從下午4點多,積壓到了晚上很晚,10點多,11點多。線上故障了,這個時候要不然就是修復consumer的問題,讓他恢復消費速度,然后傻傻的等待幾個小時消費完畢。這個肯定不行。一個消費者一秒是1000條,一秒3個消費者是3000 ...
1.大量消息在mq里積壓 場景:幾千萬條數據在MQ里積壓了七八個小時,從下午4點多,積壓到了晚上很晚,10點多,11點多。線上故障了,這個時候要不然就是修復consumer的問題,讓他恢復消費速度,然后傻傻的等待幾個小時消費完畢。這個肯定不行。一個消費者一秒是1000條,一秒3個消費者是3000 ...
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 ...
通常情況下,企業中會采取輪詢或者隨機的方式,通過Kafka的producer向Kafka集群生產數據,來盡可能保證Kafka分區之間的數據是均勻分布的。 在分區數據均勻分布的前提下,如果我們針對要處理的topic數據量等因素,設計出合理的Kafka分區數量。對於一些實時任務,比如Spark ...