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

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

目录 消息可靠性 生产者消息确认 示例 消费者消息确认 示例 死信交换机 例子 高可用问题 消息堆积问题 惰性队列 参考 消息可靠性 确保消息至少被消费了一次(不丢失) 消息丢失的几种情况: 消息在网络传输时丢失,如生产者到交换机,交换机到队列的过程中 MQ宕机:消息到达Queue了,但在消费者消费之前,MQ就宕机了 消费者宕机:消费者接收了消息但是还没处理就宕机了 如何解决? RabbitMQ分别针对生产者, MQ和消费者这三个角色提供了一些解决方法 生产者消息确认 根据下图,消息的传输丢失可

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

1.引言 对于即时通讯网来说,所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享,这一次也不例外.对于即时通讯系统(包括IM.消息推送系统等)来说,MQ消息中件间是非常常见的基础软件,但市面上种类众多.各有所长的MQ消息中件间产品,该怎么去选择?这是个问题! 对于很多经验不足的开发者来说,一个公司内部用的IM聊天系统,总用户量也不过百十来人,动辄就是Kafka.MongoDB,美其名曰为了高性能和可扩展性,真是大炮打蚊子.而对于中大型的即时通讯场景来说,有的开发者确为了贪图使用简单.

MQ 消息队列 消息队列(Message Queue)简称MQ,是阿里巴巴集团中间件技术部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,提供消息发布订阅.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 历史超过9年,为分布式应用系统提供异步解耦.削峰填谷的能力,同时具备海量消息堆积.高吞吐.可靠重试等互联网应用所需的特性,是阿里巴巴双11使用的核心产品. MQ 目前提供 TCP .HTTP.MQTT 三种协议层面的接入方式,

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

1.引言 消息是互联网信息的一种表现形式,是人利用计算机进行信息传递的有效载体,比如即时通讯网坛友最熟悉的即时通讯消息就是其具体的表现形式之一. 消息从发送者到接收者的典型传递方式有两种: 1)一种我们可以称为即时消息:即消息从一端发出后(消息发送者)立即就可以达到另一端(消息接收者),这种方式的具体实现就是平时最常见的IM聊天消息: 2)另一种称为延迟消息:即消息从某端发出后,首先进入一个容器进行临时存储,当达到某种条件后,再由这个容器发送给另一端. 在上述“消息传递方式2)”中所指的这个容器

使用Rabbit MQ消息队列 综合概述 消息队列 消息队列就是一个消息的链表,可以把消息看作一个记录,具有特定的格式以及特定的优先级.对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息,对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息,而消息队列就是在消息的传输过程中保存消息的容器,你可以简单的把消息队列理解为类似快递柜,快递员(消息发布者)往快递柜(消息队列)投递物件(消息),接受者(消息订阅者)从快递柜(消息队列)接收物件(消息),当然消息队列往往还包含一些特定的消息传递和

消息队列作为系统解耦,流量控制的利器,成为分布式系统核心组件之一. 如果你对消息队列背后的实现原理关注不多,其实了解消息队列背后的实现非常重要. 不仅知其然还要知其所以然,这才是一个优秀的工程师需要具备的特征. 今天,我们就一起来探讨设计一个消息队列背后的技术. 消息队列整体设计思路 主要是设计一个整体的消息被消费的数据流. 这里会涉及到:消息生产Producer.Broker(消息服务端).消息消费者Consumer. 1.Producer(消息生产者):发送消息到Broker. 2.Brok

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  

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

一.MQ消息发送 一.MQ消息发送 1.发送端MQ-client(消息生产者:Producer)将消息发送给MQ-server: 2.MQ-server将消息落地: 3.MQ-server回ACK给MQ-client(Producer): 4.MQ-server将消息发送给消息接受端MQ-client(消息消费者:Customer): 5.MQ-client(Customer)消费接受到消息后发送ACK给MQ-server: 6.MQ-server将落地消息删除 二.消息重复发送原因 为了保证消

目录 MQ基础回顾 主要角色 自定义协议 流程顺序 项目构建流程 具体使用流程 代码演示 消息处理中心 Broker 消息处理中心服务 BrokerServer 客户端 MqClient 测试MQ 小结 MQ基础回顾 在上一篇消息通讯之关于消息队列MQ必须了解的相关概念中 , 我们尽可能地详细的了解了一些关于MQ (消息队列) 的相关概念,并且我们上一篇中提到一个最基本的MQ通讯模型如下所示,所以本章节使用JAVA语言自己动手来写一个MQ (类似ActiveMQ,RabbitMQ) 主要角色 首

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

定义: 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过写和检索出入列队的针对应用程序的数据(消息)来通信,而无需专用连接来链接它们.简单理解:蓝牙配对 jar包依赖: <!-- 加入mq消息依赖包 -->  <dependency>         <groupId>com.rabbitmq</groupId>         <artifactId>amqp-client</artifactId>        

此文章属于笔记,原属58沈剑 一.MQ消息必达,架构上的两个核心设计点: 消息落地 消息超时.重传.确认 四大部件:发送端 接收端 服务端 固化存储组成 二.上半场消息必达以及消息重复问题 上半场的流程 发送端MQ-client 将消息发送给服务端MQ-server 服务端MQ-server将消息落地 服务端MQ-server 回ACK(表示确认) 2.如果3丢失 发送端在超时后,又会发送一遍,此时重发是MQ-client发起的,消息处理的是MQ-server 为了避免2 重复落地,对每条MQ消

项目联调期间,遇到个bug,涉及MQ消息传递和事务提交时间问题,简单记录下. 背景 审核服务(审核创建项目),点击审核通过,后台代码会在提交事务前发送MQ消息(该消息由项目管理服务消费),发送成功后,审核通过的事务才会提交(存入数据库),该次审核记录的状态更新为审核通过.示意图如下: 项目管理服务消费申请创建项目通过的消息(上文所述MQ消息),创建对应项目名称项目.创建项目时,要求项目名未使用(已创建项目集合中无同名项目.没有审核中的申请创建同名项目流程),否则创建项目失败(报错:xxx项目名已

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

众所周知,消息队列是应用系统中重要的组件,主要解决应用解耦,异步消息,流量削锋等问题,实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.目前使用较多的消息队列有 ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ. 但是如果你不想为你的系统引入一个重量级(相对 redis 来说)的 mq,但是想要享受解耦.异步消息等特性,通过本文你就 get 到了,通过 redis 实现一个简单版的 mq. 为什么是 redis redis 通常作为缓存服务引入,因此大部分系