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線上消息隊列發(fā)生積壓,如何快速解決?

開發(fā) 前端
業(yè)務(wù)迅速增長是可遇而不可求的事(常見于營銷活動、秒殺等場景),不可能要求生產(chǎn)者少發(fā)送消息,所以遇到這個問題只能從消費(fèi)者的角度尋求解決方案。

如果你的簡歷上寫了熟練掌握消息隊列,那么這是一個非常容易被問到的問題,同時也是一個非?,F(xiàn)實(shí)的問題,很有可能一不小心就被你遇到了。

今天我們就來聊一聊,一旦真的遇到了這個問題,需要如何去分析解決?

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一般而言,出現(xiàn)消息積壓有2個方面的原因:

  • 從生產(chǎn)者的角度來說: 可能是業(yè)務(wù)迅速增長,導(dǎo)致生產(chǎn)者在短時間內(nèi)生成大量消息,而下游消費(fèi)者的處理能力無法滿足,從而導(dǎo)致消息積壓。
  • 從消費(fèi)者的角度來說: 大概率是消費(fèi)者遇到了一些問題,導(dǎo)致無法及時處理消息。這常見于下游消費(fèi)邏輯中的遠(yuǎn)程調(diào)用出現(xiàn)大量超時、Redis或數(shù)據(jù)庫發(fā)生故障(上次B佬遇到的就是這個問題)等情況。

很明顯,業(yè)務(wù)迅速增長是可遇而不可求的事(常見于營銷活動、秒殺等場景),不可能要求生產(chǎn)者少發(fā)送消息,所以遇到這個問題只能從消費(fèi)者的角度尋求解決方案。

一般來說,解決消息積壓有如下幾個常見方案:

  • 增加消費(fèi)者數(shù)量: 如果消息消費(fèi)者的處理速度無法滿足消息產(chǎn)生的速度,可以通過增加消費(fèi)者數(shù)量來提高消費(fèi)能力。這樣可以將負(fù)載分散到多個消費(fèi)者上,加快消息處理速度,減少積壓。不過需要注意的是,一般消息隊列都有分區(qū)的概念,消費(fèi)者的數(shù)量是不能超過分區(qū)的數(shù)量。
  • 增加消息隊列的容量: 如果消息隊列的容量設(shè)置過小,可能會導(dǎo)致消息積壓。可以通過增加消息隊列的容量來緩解積壓問題。但需要注意,過大的消息隊列容量可能會增加消息處理的延遲。
  • 優(yōu)化消息消費(fèi)的邏輯: 檢查消息消費(fèi)邏輯是否存在性能瓶頸或不必要的復(fù)雜計算。優(yōu)化消息消費(fèi)的邏輯可以提高消費(fèi)速度,減少消息積壓。
  • 設(shè)置消息消費(fèi)失敗的處理機(jī)制: 當(dāng)消息消費(fèi)失敗時,可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的處理方式??梢詫⑹〉南⒂涗浵聛?,后續(xù)再次消費(fèi);或者將失敗的消息發(fā)送到死信隊列進(jìn)行處理。
  • 監(jiān)控和報警機(jī)制:建立監(jiān)控和報警機(jī)制,及時發(fā)現(xiàn)消息積壓的情況并采取相應(yīng)的措施。可以通過監(jiān)控指標(biāo)、日志或?qū)I(yè)的監(jiān)控工具來實(shí)現(xiàn)。

不過上面的解決方案還是偏于理論了,一旦線上已經(jīng)產(chǎn)生了大量的消息積壓,該如何迅速處理呢?

在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中,可以按照如下步驟快速處理消息積壓問題:

  • 確認(rèn)并解決消費(fèi)端的bug: 保證消費(fèi)端能夠正常處理消息。
  • 停止所有消費(fèi)端: 新建一個Topic,將Partition分區(qū)數(shù)量調(diào)整為原來的10倍。
  • 編寫數(shù)據(jù)分發(fā)的Consumer程序: 該程序?qū)iT消費(fèi)積壓的數(shù)據(jù),不做處理,直接將數(shù)據(jù)寫入臨時創(chuàng)建的Topic的10個Partition中。(可以參考我在DDD專欄中基于Disruptor的分發(fā)組件來實(shí)現(xiàn))
  • 臨時增加10倍的消費(fèi)者節(jié)點(diǎn): 重新部署Consumer,訂閱新創(chuàng)建的臨時Topic,用以快速處理臨時Partition分區(qū)數(shù)據(jù)。

通過上述方法,可以迅速處理積壓的消息。待積壓消息處理完成后,再將系統(tǒng)恢復(fù)為原有部署架構(gòu),釋放臨時創(chuàng)建的Topic和相應(yīng)的機(jī)器資源。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: JAVA日知錄
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