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

一.摘要 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 1.消息的顺序问题 2.消息的重复问题 二.关键特性以及其实现原理 2.1.顺序消息 要实现严格的顺序消息,简单且可行的办法就是: 保证生产者 - MQServer - 消费者是一对一对一的关系 这样的设计虽然简单易行,但也会存在一些很严重的问题,比如: 1.并行度就会成为消息系统的瓶颈(吞吐量不够) 2.更多的异常处理,比如:只要消费端出现问题,就会

一.消息的顺序性 1.延迟队列:设置一个全局变量index,根据实际情况一次按照index++的逻辑一次给消息队列设置延迟时间段,可以是0.5s,甚至1s; 弊端:如果A,B,C..消息队列消费时间不一致或者出现网络延迟,就会存在后者比前者先消费完的场景: 2.统一消费端:当A消费成功后,通过ACK或者consummer-success通知B进行消费 弊端:降低了系统的吞吐量,需要更多的异常处理机制 3.RocketMQ采用轮询所有队列的方式来确定消息被发送到哪一个队列(负载均衡),比如下面示例

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

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

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 为了保证消息必达,MQ使用了

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

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

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

公司的技术平台在和某券商对接IBM MQ消息中间件时,发送到MQ中的消息多出了消息头信息:RHF2,造成消息的接收处理不正常.在此记录此问题的处理方式. 在IBM MQ中提供了一个参数 targetClient,可以通过此参数来控制jms消息中是否启用该消息头.当采用jms 作为IBM MQ的client时,在消息目标(队列名或主题名)后添加该参数即可,格式为: topic:///{目标名}?targetClient=1 targetClient=1时:消息中不会包括RHF2消息头:target

MQ在发送消息的时候,设置的过期时间太短.(昨天项目上线遇到了,开发中也遇到一次.)谨记!!!

早上上班后得知,服务费未同步到代理商系统.查看draft_server系统生产环境的log,显示在往RabbitMQ推数据时出现异常:no route to host. 2019-07-29 01:30:00,136 INFO [pool-13-thread-30] 201154611 (AgentProfitProducer.java:32) - 代理商服务费入队 2019-07-29 01:31:01,713 INFO [org.springframework.amqp.rabbit.lis

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

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

2018年05月31日 13:26:59 xiaoguozi0218 阅读数:2018更多 个人分类: 大数据   年后上线的系统,与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka.由于是第一次使用,踩了很多坑,通过这篇博客和大家分享一下,也算是做个总结,以便以后温故而知新. 一.线上问题 系统平稳运行两个多月,基本上没有问题,知道最近几天,突然出现Kafka手动提交失败,堆栈信息如下: 通过堆栈信息可以看出,有两个重要参数: session.timeout  和 max.poll.

1.消息的发送流程 一条消息从生产到被消费,将会经历3个阶段 生产阶段,Producer 新建消息,然后通过网络将消息投递给MQ Broker 存储阶段,消息将会存储在Broker端磁盘中 消费阶段,Consumer将会从Broker拉取消息 以上3个阶段,都有可能会丢失消息,只要找到这3个阶段丢失消息的原因,采取合理的办法进行避免,就可以彻底解决丢失消息问题. 2.生产阶段 Prodducer 通过网络发送消息给Broker,当Broker收到之后,将会返回确认响应信息给Producer,所以

目前业界有很多MQ产品,我们作如下对比: RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然它是一个Key-

Kafka作为新一代的消息系统,mq是比较成熟消息系统,而redis也可以发布订阅,那么这三者有何异同? RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Valu

最近在调查一个消息丢失的bug,所幸客户的文本文件里有丢失的记录,但在localdb文件里找不到. 我当时的想法是,在运行report的时候把丢失的记录从文本文件找出来,然后添加到localdb里,最后执行已有的report的步骤. 这样虽然可以弥补问题,可是性能会受到影响,因为每次运行report都要去找一遍丢失的记录,如果再有其他的文件记录已经修补过这个信息,整个过程就太过复杂. 所以最后的做法是通过引入一个新tool,offline的解决这个问题.在这个过程中又遇到了读取中文字符串的问题,

当我们使用Spring Boot+websocket进行前后端进行通信时,我们需要注意:服务器可以随时向客户端发送消息.默认的情况下,不保证:服务器发送的消息与到达客户端的消息的顺序是一致的.可能先发送的消息后到,后发送的消息先到.(注意:两个消息发送的时间差不多,不能相差太多,不然就是顺序的了.一般一秒以下都会造成乱序). 如果你的需求需要服务器向客户端发送的消息是按照顺序的.请你往下看,如果你的需求不要求服务器向客户端发送的消息是顺序的.就没有必要看了. 我们先说以下造成的原因:就是webs