消息积压---一般处理方法
如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?消息队列满了以后该怎么处理?
思考
- 是什么导致了消息积压?是consumer程序bug?是consumer消费的速度落后于消息生产的速度?
- 积压了多长时间,积压了多少量?
- 对业务的影响?
解决思路
1. 如果仅仅是consumer消费的速度落后于消息生产的速度的话,可以考虑采用扩容消费者群组的方式。
2. 如果积压比较严重,积压了上百万、上千万的消息。
- 修复现有consumer的问题,并将其停掉。
- 重新创建一个容量更大的topic,比如patition是原来的10倍。
- 编写一个临时consumer程序,消费原来积压的队列。该consumer不做任何耗时的操作,将消息均匀写入新创建的队列里。
- 将修复好的consumer部署到原来10倍的机器上消费新队列。
- 消息积压解决后,恢复原有架构。
3. 如果消息已经丢失
由于有的消息队列有过期失效的机制,造成了大量的消息丢失。
这种情况只能将丢失的那批数据,写个临时程序,一点一点的查出来,然后重新灌入mq里面去。
大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决
几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,最简单的方法可以让他恢复消费速度,然后等待几个小时消费完毕。
一个消费者一秒是1000条,一秒3个消费者是3000条,一分钟是18万条,1000多万条 ,所以如果你积压了几百万到上千万的数据,即使消费者恢复了,也需要大概1小时的时间才能恢复过来
一般这个时候,只能操作临时紧急扩容了,具体操作步骤和思路如下:
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
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
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queue
接着临时征用10倍的机器来部署consumer,每一批consumer消费一个临时queue的数据
这种做法相当于是临时将queue资源和consumer资源扩大10倍,以正常的10倍速度来消费数据
等快速消费完积压数据之后,得恢复原先部署架构,重新用原先的consumer机器来消费消息
topic ---- kafka
数据库 ---- ES
参考:
https://www.jianshu.com/p/ee7b1a2a2e61
https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/10025139.html
消息积压完整面试问题:
https://blog.csdn.net/weixin_44175121/article/details/90485143
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