首先,造成这个问题的 BUG RocketMQ 官方已经在 3月16号 的这个提交中修复了,这里只是探讨一下在修复之前造成问题的具体细节,更多的上下文可以参考我之前写的 <RocketMQ Consumer 启动时都干了些啥?> ,这篇文章讲解了 RocketMQ 的 Consumer 启动之后都做了哪些操作,对理解本次要讲解的 BUG 有一定的帮助. 其中讲到了: 消息堆积 重复消费自不必说,你 ClientID 都相同了.本篇着重聊聊为什么会消息堆积. 文章中讲到,初始化 Consumer…

线上kafka消息堆积,所有consumer全部掉线,到底怎么回事? 最近处理了一次线上故障,具体故障表现就是kafka某个topic消息堆积,这个topic的相关consumer全部掉线. 整体排查过程和事后的复盘都很有意思,并且结合本次故障,对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解. 好了,一起来回顾下这次线上故障吧,最佳实践总结放在最后,千万不要错过. 1.现象 线上kafka消息突然开始堆积 消费者应用反馈没有收到消息(没有处理消息的日志) kafka的consumer group上看…

前言 之前写了一篇文章,总体介绍了EQueue.在看这篇文章之前如果还没看过那篇文章,可能会看不懂这篇文章.所以建议没看过的朋友务必先看一下那篇文章中所提到的各种概念,这样才能更好的理解本文所说的内容.说实话我当初写EQueue也是抱着一种玩的态度的,就是想尝试写一个分布式消息队列,用来为ENode提供分布式消息通信的能力.后来写着写着,发现越来越好玩,因为觉得这个队列以后应该会很实用,所以就花了更多的时间去设计它,完善它.希望它最终能被更多的人使用.到目前为止,我觉得目前基本实现了以下特性:轻…

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu…

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队…

收到某业务组的小伙伴发来的反馈,具体问题如下: 项目中某 kafka 消息组消费特别慢,有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组. 从服务端日志看到如下信息: 该消费组在短时间内重平衡了 600 多次. 从 cat 查看得知,每条消息处理都会有 4 次数据库的交互,经过一番沟通之后,发现每条消息的处理耗时大概率保持在 200ms 以上. Kafka 发生重平衡的有以下几种情况: 消费组成员发生变更,有新消费者加入或者离开,或者有消费者崩溃: 消费组订阅的主题数量发…

前面的章节,我们已经把RocketMQ的环境搭建起来了,是一个两主两从的异步集群.接下来,我们就看看怎么去使用RocketMQ,在使用之前,先要在NameServer中创建Topic,我们知道RocketMQ是基于Topic的消息队列,在生产者发送消息的时候,要指定消息的Topic,这个Topic的路由规则是怎样的,这些都要在NameServer中去创建. Topic的创建 我们先看看Topic的命令是如何使用的,如下: ./bin/mqadmin updateTopic -h usage: m…

福哥答案2020-04-28:此答案来自群员,感谢群员支持. 消息堆积 只能考虑 增多消费者 以及后端其他服务 组件的吞吐能力 别的有办法吗 如果更彻底一点 分撒单个队列里的消息 队列 更分门别类 或者 只是简单物理分散 也都能提高吞吐 但是本质都是增多消费者 运维方法 有靠各种 弹性在消息堆积的情况下自动增加消费者集群实例数量的办法 消息重复 首先要在消息内 加入可以识别的 业务唯一id 然后就是针对该id做的 消费记录 检查 为了防止多消费者间的冲突 还要作2层检查 第一层 宏观的 利用no…

消息堆积 解决方案: 增加消费者或后台相关组件的吞吐能力 增加消费的多线程处理 根据不同的业务实现不同的丢弃任务,选择不同的策略淘汰任务 默认情况下,RabbitMQ消费者为单线程串行消费,设置并行消费两个关键属性,他们设置的是对每个消费者在初始化的时候设置的并发消费者个数,prefetchCount 是每次一次性从broker中获取的待消费的消息个数. concurrentConsumer prefetchConcurrentConsumer  消息丢失 解决方案: 持久化 消息确认机制  …

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参…