目录引言消息积压的原因解决方案Kafka消息积压引言提到消息队列，最常问到的问题就是消息积压，真实线上环境该怎么解决消息积压的问题？真实情况并不是网上说的把积压的消息投递到一个新Topic中，然后慢慢消费。这样做，成本太高、流程复杂、操作麻烦，而且还是一次性操作，不可持续，下次再出

首先分析一下它为什么会积压，无非是以下几种情况，写个思路代码中消费者处理消费效率低、kafka参数使用默认、消费者消费能力不足（生产者生产能力过盛）、网络带宽、服务器性能等1、代码质量问题（消费者处理逻辑复杂等）这个问题运维并不好直接验证，处理消费的速度慢，或者说处理的流程相对

一、本地生活团购简介抖音本地生活团购小程序是抖音官方合作的本地生活团购，领卷购买，返利返佣，它有助于商户企业吸引粉丝并提升产品转化率。二，系统简介1.领卷购买商品可返利，邀请好友使用可返佣，佣金提现。2.支持分销,邀请好友功能。3.后台比例设置。4.系统已对接好商家产品

随着外贸业务的不断发展，如何高效管理外贸仓库，确保货物顺利流转，订单顺利处理，就变得非常重要。现在通常的解决方案都是通过引入外贸仓库管理软件，也就是我们常说的海外仓WMS系统来解决。今天我们就系统的探讨一下外贸仓库管理软件相关的问题，方便大家能做出准确的判断。首先来

如果任务过多，队列积压怎么处理？1、内存队列满了应该怎么办2、问题要治本——发短信导致吞吐量降低的问题不能忽略！！3、多路复用IO模型的核心组件简介1、内存队列满了应该怎么办如图：大家可以看到，虽然现在发短信和广告投递，彼此之间的执行效率不受彼此影响，但是请

前言我之前在一家餐饮公司待过两年，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。用户点完菜下单后，订单系统会通过发kafka消息给我

MQ（MessageQueue）消息积压问题指的是在消息队列中累积了大量未处理的消息，导致消息队列中的消息积压严重，超出系统处理能力，影响系统性能和稳定性的现象。1.消息积压是哪个环节的问题？MQ执行有三大阶段：消息生产阶段。消息存储阶段。消息消费阶段。很显然，消息堆积是出现在第三

【IT老齐046】RabbitMQ队列解决消息积压问题场景每天上午10点，全国2万多名客户经理集中录入上一日JK单据到BorrowSale系统，峰值能达到500单/s。但信审系统任务重，最多只支持到60单/s，每日会导致大量消息积压解决方案工作队列RabbitMQ改为工作队列模式，将消息送给9个信审系统实

本文分享自华为云社区《Pulsar消息积压topic级别策略老化的两种方案》，作者：张俭。Pulsar像大多数消息中间件一样,支持按时间和大小对消息积压进行老化。但是默认的策略只能在namespace级别配置。本文将介绍如何在topic级别实现老化策略的两种方案。方案一：开启TopicLevelPolicy

本文分享自华为云社区《Pulsar消息积压topic级别策略老化的两种方案》，作者：张俭。Pulsar像大多数消息中间件一样,支持按时间和大小对消息积压进行老化。但是默认的策略只能在namespace级别配置。本文将介绍如何在topic级别实现老化策略的两种方案。方案一：开启TopicLevelPolicy来

大家好，我是小米。今天我们来聊一下关于RabbitMQ的消费问题。有小伙伴私信我说“在使用RabbitMQ时会出现消费卡死的情况，重启服务后可以正常消费，但过一段时间消息又积压不消费了，只能再次重启服务”，这个问题确实令人头疼，但是不用担心，我们一起来解决这个难题！检查连接是否正确首先，我们

什么是MQ消息积压？  MQ消息积压是指消息队列中的消息无法及时处理和消费，导致队列中消息累积过多的情况。  消息积压后果：  ①：消息不能及时消费，导致任务不能及时处理  ②：下游消费者处理大量的消息任务，导致系统性能下降、延迟增加以及资源消耗过高 MQ消息积压解决方法

Kafka消息积压消费者的消费能力不足首先的解决方案水平扩容消费者将中间件的进行扩容设置中间转发工作组件将积压的消息分发到新建的topic中消费者消费消息排查问题

Redis基于内存,高性能并且提供多种数据结构供使用,那么对于Redis能不能作为消息队列?以及与专业的消息队列,如RocketMQ,Kafka等差距又在哪里?Redis提供多种方式实现消息队列,基于List,基于Pub/Sub等,如今基本广泛使用的是Redis5.0之后推出的Stream流格式,其具有支持持久化,支持消

什么是消息积压？大量消息被堆积在broker端，没有被消费。为什么会消息积压？宏观角度主要原因是：producer端生产速度>consumer端消费速度。导致producer端生产速度>consumer端消费速度的情况有多种：设计的时候就没有考虑消费速度要大于生产速度，这种情况最不应该。某一时刻

Kafka数据积压的原因有很多，比如消费端处理能力不足、生产端消息发送速度过快等。解决方法也有很多，以下是一些常见的解决方法:增加分区数：如果数据量很大，合理的增加Kafka分区数是关键。但是分区的数量并不是无限增大的，他是有上限的，一般分区的分区数的数不能大于kafka的broker数

如果你在你简历上写上了熟悉RabbitMQ，那么你在面试时很有可能会被问到，如何解决MQ消息积压？要想将此问题回答完美，一定要多方面考虑。首先，我们要搞清楚是什么原因导致的消息积压。我列举了以下三种：1）流量变大，而RabbitMQ服务器配置偏低，导致消息产生速度大于消费速度；2）消费者故障，从而消

一、消息积压的原因1、producer生产消息突然增多比如大促期间，抢购，秒杀业务。2、consumer消费性能突然下降比如消费失败时重试，程序死锁，io阻塞。3、消费系统本身出现瓶颈这种情况很少，对于绝大多数使用消息队列的业务来说，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力。主

      

高并发场景的分布式事务，我们采用柔性事务+可靠消息+最终一致性方案（异步确保型），可靠性是最重要的，那么如何保证消息的可靠性呢？一、消息丢失1、消息发送出去，由于网络问题没

消息积压是我们在使用消息队列时经常遇到的问题，它的直接原因是系统中某个部分出现了性能问题，没有来得及处理上游发送的消息。优化性能避免消息积压当我们引入消息系统后，

遇到消息积压，如何处理？什么是消息积压消费积压是一个很直接的概念，看图：当某一批对应的消息，生产者生产的速度大于消费者消费的速度时，就会发

背景公司有一个topic，消费者160多个，全都使用了tag来区分消息，在压测的时候，发现一个问题，消费者触发了积压告警，压测的consumerA还没开始压测，平台显示consumerA的积压值在不停的

Flink作业运行时，最常见的问题就是积压问题，当作业出现积压时，如何才能快速定位到积压原因，并针对性解决呢？积压的发现通过我们会通过配置作业的积压报警来及时发现作用的积