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

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

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  

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

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

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

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.

最近遇到一个问题,服务站点上线之前,先去新建需要的rabbitmq并绑定关系,此时 如果发送消息方运行, 那边会造成新建的q消息部分堆积得不到及时消费 那么问题来了? 在消息堆积情况下,服务站点无法启动,导致一直卡在那里的情况. 而消费端干了什么呢? 1.调用第三方服务查询数据 2.查询数据库数据并更新操作 经过调试我们分析下,在调用第三方服务的时候,卡在那里 了 那么什么原因导致呢? spring在启动的时候,会监听q 执行消费,而消费里面的逻辑代码中的相关组件还没初始化导致. 怎么解决这个问

导读 目前很多互联网公司的系统都在朝着微服务化.分布式化系统的方向在演进,这带来了很多好处,也带来了一些棘手的问题,其中最棘手的莫过于数据一致性问题了.早期我们的软件功能都在一个进程中,数据的一致性可以通过数据库本地事务来加以控制.而在分布式架构下,原本比较完整的本地功能可能被拆分成了多个独立的服务进程.与之前相比,同样一笔业务订单此时可能会经历很多服务模块的处理,调用链路会变得很长,例如某电商平台,一笔购物订单可能会经过:商品中心.订单.支付.物流等多个服务的调用,而这可能还只是比较粗粒度的划

-------------------------------------------------------------------------------------------- 一.Rocketmq简介: -------------------------------------------------------------------------------------------- RocketMQ是一款分布式.队列模型的消息中间件,具有以下特点:1.支持严格的消息顺序:2.支持T

什么是消息队列 RocketMQ?_消息队列 RocketMQ-阿里云 https://help.aliyun.com/document_detail/29532.html 2019-01-30 16:29:47 消息队列 RocketMQ 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. 消息队列 RocketMQ 历史超过9年,为分布式应用系统提供异

参考文档 http://jameswxx.iteye.com/blog/2091971 1.1. 控制台使用 RocketMQ 提供有控制台及一系列控制台命令,用于管理员对主题,集群,broker 等信息的管理: 登录控制台 首先进入RocketMQ 工程,进入/RocketMQ/bin 在该目录下有个mqadmin 脚本 查看帮助 在mqadmin 下可以查看有哪些命令 sh mqadmin 查看具体命令的使用 sh mqadmin help 命令名称 例如,查看updateTopic 的使用

转载请注明来源:http://blog.csdn.net/loongshawn/article/details/51086876 相关文章: <RocketMQ 消息队列单机部署及使用> < java编写简单消息队列.实现高德坐标变形服务> 0 RocketMQ简单介绍 0.1 介绍 RocketMQ是一个消息中间件. 消息中间件中有两个角色:消息生产者和消息消费者.RocketMQ里相同有这两个概念.消息生产者负责创建消息并发送到RocketMQ服务器.RocketMQ服务器会将

简介 RocketMQ是阿里开源的消息中间件,目前已经捐献个Apache基金会,它是由Java语言开发的,具备高吞吐量.高可用性.适合大规模分布式系统应用等特点,经历过双11的洗礼,实力不容小觑. 官网:https://rocketmq.apache.org/ 快速入门:https://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/ 阿里云帮助文档:https://help.aliyun.com/document_detail/29532.html RocketMQ中

开源QQ群: .net 开源基础服务  238543768 开源地址: http://git.oschina.net/chejiangyi/Dyd.BusinessMQ ## 业务消息队列 ##业务消息队列是应用于业务的解耦和分离,应具备分布式,高可靠性,高性能,高实时性,高稳定性,高扩展性等特性. ## 优点: ##- 大量的业务消息堆积能力- 无单点故障及故障监控,异常提醒- 生产者端负载均衡,故障转移,故障自动恢复,并行消息插入.- 消费者端负载均衡,故障保持,故障自动恢复,并行消息消费.

前言 最近花了我几个月的业余时间,对EQueue做了一个重大的改造,消息持久化采用本地写文件的方式.到现在为止,总算完成了,所以第一时间写文章分享给大家这段时间我所积累的一些成果. EQueue开源地址:https://github.com/tangxuehua/equeue EQueue相关文档:http://www.cnblogs.com/netfocus/category/598000.html EQueue Nuget地址:http://www.nuget.org/packages/eq

消息服务MNS和消息队列ONS产品对比 MNS已经进过严格测试,已达到商业化的稳定性要求,其主要特点和适用场景 1.数据高可靠(10个9),对于数据可靠性敏感(要求消息数据不丢)的应用场景建议选择. 2.所有API符合HTTP RESTFUL 标准,方便接入,对于由于有不同网络安全域之间数据交换要求的场景建议选择,只需要http80端口开放就可以(一般默认开放),不需要开放额外端口. 3.后端存储采用阿里云自主研发的飞天分布式系统(已广泛应用于阿里云各个云产品),单集群规模已达到5k台,消息堆积

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: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性?其实现原理是怎样的? 关键特性以及其实现原理 一.顺序消息 消息有序指的是一类消息消费时,能按照发送的顺序来消费.例如:一个订单产生了 3 条消息,分别是订单创建.订单付款.订单完成.消费时,要按照这个顺序