MQ消息积压，把我整吐血了

【MQ消息积压，把我整吐血了】的更多相关文章

关于MQ的几件小事（六）消息积压在消息队列里怎么办

1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.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. 解决方案:" 这种时候只能操作临时扩容,以更快的速…

不恰当使用线程池处理 MQ 消息引起的故障

现状业务部门反应网站访问特别慢,负责运维监控的同事说MQ消息队列积压了,中间件的说应用服务器内存占用很高,GC 一直回收不了内存,GC 线程占了近 100% 的 CPU,其他的基本上都在等待,数据库很正常,完全没压力.没啥办法,线程.堆 dump 出来后,重启吧,然后应用又正常了. 分析这种故障之前其实也碰到过了,分析了当时 dump 出来的堆后发现,处理 MQ 消息的线程池的队列长度达百万级别,占用了超过 1.3G 内存,这些内存都是没法回收的. 程序的实现目前是这样的:关联系统把消息推送…

RabbitMQ消息积压的几种解决思路

在日常工作中使用RabbitMQ偶尔会遇不可预料的情况导致的消息积压,一般出现消息积压基本上分为几种情况: 消费者消费消息的速度赶不上生产速度,这总问题主要是业务逻辑没设计好消费者和生产者之间的平衡,需要改业务流程或逻辑已保证消费度跟上生产消息的速,譬如增加消费者的数量等. 消费者出现异常,导致一直无法接收新的消息,这种问题需要排查消费的逻辑是不是又问题,需要优化程序. 除了上面的者两种问题,还有一些其他情况会导致消息积压,譬如一些系统是无法预计成产消息的速度和频率,又或者消费者的速度已经被限制…

mq消息堆积处理

1.大量消息在mq里积压场景:几千万条数据在MQ里积压了七八个小时,从下午4点多,积压到了晚上很晚,10点多,11点多.线上故障了,这个时候要不然就是修复consumer的问题,让他恢复消费速度,然后傻傻的等待几个小时消费完毕.这个肯定不行.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.解决方案:"这种时候只能操作临时扩容,以更快的速度去消费数据了.具体操作步…

动态线程池框架 DynamicTp v1.0.6版本发布。还在为Dubbo线程池耗尽烦恼吗？还在为Mq消费积压烦恼吗？

DynamicTp 简介 DynamicTp 是一个基于配置中心实现的轻量级动态线程池管理工具,主要功能可以总结为动态调参.通知报警.运行监控.三方包线程池管理等几大类. 经过几个版本迭代,目前最新版本v1.0.6具有以下特性特性代码零侵入:所有配置都放在配置中心,对业务代码零侵入轻量简单:基于 springboot 实现,引入 starter,接入只需简单4步就可完成,顺利3分钟搞定高可扩展:框架核心功能都提供 SPI 接口供用户自定义个性化实现(配置中心.配置文件解析.通知告警.监…

RabbitMQ：消息丢失 | 消息重复 | 消息积压的原因+解决方案+网上学不到的使用心得

前言首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的…

阿里云ACE共创空间——MQ消息队列产品测试

一.产品背景消息队列是阿里巴巴集团自主研发的专业消息中间件. 产品基于高可用分布式集群技术,提供消息订阅和发布.消息轨迹查询.定时(延时)消息.资源统计.监控报警等一系列消息云服务,是企业级互联网架构的核心产品. MQ 目前提供 TCP .MQTT 两种协议层面的接入方式,支持 Java.C++ 以及 .NET 不同语言,方便不同编程语言开发的应用快速接入 MQ 消息云服务. 用户可以将应用部署在阿里云 ECS.企业自建云,或者嵌入到移动端.物联网设备中与 MQ 建立连接进行消息收发,同时本地开…