如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？ 面试官心理分析 你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了；或者消费的速度极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，
在我们实际的开发过程中，我们肯定会用到MQ中间件，常见的MQ中间件有kafka，RabbitMQ，RocketMQ。在使用的过程中，我们必须要考虑这样一个问题，在使用MQ的时候，我们怎么确保消息100%不丢失？ 案例背景 以我们熟悉的淘宝系统为例子，在用户下订单的时候，通常会给客户发放一下优惠劵。在整个过程中
消息积压处理办法：临时紧急扩容：先修复 consumer 的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有 cnosumer 都停掉。新建一个 topic，partition 是原来的 10 倍，临时建立好原先 10 倍的 queue 数量。然后写一个临时的分发数据的 consumer 程序，这个程序部署上去消费积压的数据，消费之
MQ全称 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进 行通信。 MQ 的优势和劣势 优势: 应用解耦 系统的耦合性越高，容错性就越低，可维护性就越低。使用 MQ 使得应用间解耦，提升容错性和可维护性。 异步提速 提升用户体验和系统吞吐量（单位时
问题：生产环境 rabbitmq 部分客户端 channel 持续积压消息不进行ack。 0. 服务配置rabbitmq 集群（普通集群模式）消费者 三台 消费线程各消费者 10消费者配置 使用 spring-amqp|auto-ack 模式1. 故障发现 近日有同学发现一个业务队列存在上千个 unacked 消息，并且有持续上
增加消费者，快速消费掉mq中的消息 当消费者增加到和queue一样多，消费速率还是不行。 增加一个topic，起一组消费者，从原来的topic中消费到这个新的topic，然后在增加消费者来消费。
Sprint 计划是Scrum框架中的一个事件，团队将确定他们将在冲刺期间处理的产品积压项目，并讨论他们完成这些产品积压项目的初始计划。 团队可能会发现建立冲刺目标很有帮助，并以此为基础确定他们在冲刺期间处理哪些产品积压项目。 谁参与冲刺计划 冲刺计划通常涉及整个团队。 产品所有
最近在做彩信下发，需要下发的内容是以消息的形式存放在rocektMQ,遇上彩信消息未下发的情况，需要实时去查各topic的消息积压量 1、启动时装配监控客户端的bean @Component public class MQAdminExtConfig { private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MQA
前言 我的上家公司是做餐饮系统的，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消息给我们系
前言 在某些时候，由于网络方面的故障(例如：交换机调整或某机房网络波动),会导致成百上千服务器报警，由于报警邮件发送频繁导致邮箱被禁，zabbix仍尝试多次发送，最后导致zabbix堆积大量告警队列，然后产生延时。当网络恢复后，并且联系邮箱管理员解除限制后，仍能不断的收到延迟的报警和
高并发架构 消息队列 搜索引擎 缓存 分库分表 读写分离 设计高并发系统 高并发架构部分内容 缓存： Redis高可用： 高并发系统设计： 分布式系统 分布式业务系统，就是把原来用 Java 开发的一个大块系统，给拆分成多个子系统，多个子系统之间互相调用，形成一个大系统的整体。假设原来你
Java Kafka 消费积压监控 后端代码： Monitor.java代码： package com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.service; import com.suncreate.kafkaConsumerMonitor.model.ConsumerInfo; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.con
前言 上篇文章介绍了 为什么引入消息队列？ 引入 MQ 给我们解决了一些问题，但同时又引入了一些复杂的问题，这些问题是大型项目中必须解决的重点，更重要的是，面试也经常问。实际上消息队列可以说是没法百分之百保证可靠性的！RabbitMQ 提供的相关机制也只是在于缩小消息丢失的概率，或者说
据我了解，在使用消息队列遇到的问题中，消息积压这个问题，应该是最常遇到的问题了，并且，这个问题 还不太好解决。 我们都知道，消息积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消 息，才会导致消息积压。 所以，我们先来分析下，在使用消息队列时，如何来优化代
最近，一直想让*队加入敏捷开发，但TFS2010用下来，并不是令人满意，还好，TFS2012横空出世了。相比TFS2010，TFS2012改进太多了，主要体现在以下方面： Team Web Access优化 变更集回滚Ui支持 流程优化 界面更合理，操作更友好 增加了PowerPoint Storyboarding工具（PowerPoint图版演示），能够更便捷的画
大家好，我是苏三，又和大家见面了。 前言 我的上家公司是做餐饮系统的，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
1. 为什么产生消息堆积？ 大多是因为 Consumer 出问题了，没有及时发现，或者故障恢复需要较长的时间，导致大量消息积压在 MQ 中。 2. 消息堆积会有什么后果呢？ 2.1 消息被丢弃 例如 RabbitMQ 有一个消息过期时间 TTL，过期的消息会被扔掉，这样消息就彻底没有了。 2.2 磁盘满了 如果堆积量太
你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了，或者消费的极其极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快写满了，都没人消费，这个时候怎么办？或者是整个这就积压了几个小时，你这个时候怎么办？或者是你积压的时间太长了，导致比如rabbitmq设置了消息过期时
Kafka复习 Kafka数据积压了，怎么办？ 思路：找到是什么原因导致Kafka数据积压？有可能是Kafka分区数量不足，也有可能是消费者消费速率不足。 解决Kafka数据积压问题的方法： 1.增加分区。注意，在增加kafka分区的同时，也要增加下一级消费者CPU核数。 2.提高下一级消费者（如：flu
题目描述： 给你一个二维整数数组 orders ，其中每个 orders[i] = [pricei, amounti, orderTypei] 表示有 amounti 笔类型为 orderTypei 、价格为 pricei 的订单。 订单类型 orderTypei 可以分为两种： 0 表示这是一批采购订单 buy 1 表示这是一批销售订单 sell 注意，orders[i] 表示
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
关于这个事儿，我们一个一个来梳理吧，先假设一个场景，我们现在消费端出故障了，然后大量消息在mq里积压，现在事故了，慌了 （1）大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 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 这个是我们真实遇到过的一个场景，
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
面试题 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？ 面试官心理分析 你看这问法，其实本质针对的场景，都是说，可能你的消费端出了问题，不消费了；或者消费的速度极其慢。接着就坑爹了，可能你的消息队列集群的磁盘都快
面试题1. 如何保证消息的顺序性？ 面试官心理分析 其实这个也是用 MQ 的时候必问的话题，第一看看你了不了解顺序这个事儿？第二看看你有没有办法保证消息是有顺序的？这是生产系统中常见的问题。 面试题剖析 我举个例子，我们以前做过一个 mysql binlog 同步的系统，压力还是非常大的，
