RabbitMQ消息堆积方案处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了RabbitMQ消息堆积方案处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在消息队列中,消息堆积是生产环境中的需要考虑的问题,一旦消息产生积压,来不及消费,可能会导致MQ服务器宕机,而解决消息积压有这样一些方案解决:

1.增加消费者数量

可以根据业务情况适当添加多台服务器部署消费者服务实例,消费者数量增加,可以有效提高消息的消费速度,但这需要考虑服务器成本

2.单个消费者中增加线程池来异步处理消息

单个消费者服务实例中,可以整合线程池,将消息的消费任务提交给线程池中的多个线程进行处理。但也存在需要考虑的问题,当任务处理耗时比较长,任务比较多的情况下,线程会处于频繁切换的状态,这对于CPU来说,是一种资源浪费,而且任务数量多,可能会导致线程池中的线程都处于使用状态,任务阻塞队列达到瓶颈,这时候会触发拒绝策略,对于不重要的消息的消息可以进行丢弃,重要的消息可以交给主线程处理,这时候又回到原始状态。因此单个消费者增加线程池使用于任务耗时比较短,线程池可以很好处理消息任务的情况。

3.采用RabbitMQ提供的惰性队列

在RabbitMQ中,提供了一种惰性队列,所谓的惰性队列是将消息从内存快刷到磁盘,在牺牲性能的情况下保证MQ不会因为消息堆积而导致内存爆满。并且性能稳定,支持百万消息的磁盘快刷。定义惰性队列也很简单,只需要添加lazy熟悉即可。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-513514.html

    @Bean
    public Queue lazyQueue() {
        return QueueBuilder
                .durable("lazy.queue")
                .lazy()
                .build();
    }

到了这里,关于RabbitMQ消息堆积方案处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Rabbitmq消息大量堆积,我慌了!

    记得有次公司搞促销活动,流量增加,但是系统一直很平稳( 我们开发的系统真牛 ),大家很开心的去聚餐,谈笑风声,气氛融洽,突然电话响起… 运维:小李,你们系统使用的rabbitmq的消息大量堆积,导致服务器cpu飙升,赶紧回来看看,服务器要顶不住了 小李:好的 我们

    2024年01月18日
    浏览(111)
  • RabbitMQ常见问题之消息堆积

    当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。最 早接收到的消息,可能就会成为死信,会被丢弃,这就是消息堆积问题。 解决消息堆积有三种种思路: 增加 更多消费者 ,提高消费速度 在消费者内开启 线程

    2024年01月18日
    浏览(41)
  • RabbitMq消息堆积问题及惰性队列

    当生产者发送消息的速度超过了消费者处理的速度,就会导致队列的消息堆积,知道队列存储消息达到上限。最早接受的消息,可能就会成为死信,会被丢弃,这就是消息堆积问题。 1.增加更多的消费者,提高消费者速度 2.在消费则内开启线程池加快消息处理速度 3.使用惰性

    2024年02月16日
    浏览(43)
  • RabbitMQ(四) | 惰性队列 - 解决消息堆积问题

    接上一篇:RabbitMQ(三) | 死信交换机、死信队列、TTL、延迟队列(安装DelayExchange插件) 当生产者发送消息的速度超过了消费者处理消息的速度,就会导致队列中的消息堆积,直到队列存储消息达到上限。之后发送的消息就会成为死信,可能会被丢弃,这就是消息堆积问题。

    2024年02月01日
    浏览(37)
  • rocketmq消息堆积

    RocketMQ消息堆积会产生以下一系列影响: 系统性能下降 : 当消息生产速度远大于消费速度时,消息在RocketMQ Broker中持续堆积,会占用大量存储资源(如磁盘空间),可能导致Broker响应变慢、写入延迟增大,进而影响整个系统的处理效率。 内存消耗增加 : 消息堆积不仅体现

    2024年01月22日
    浏览(39)
  • RabbitMQ消息丢失的场景,MQ消息丢失解决方案

    第一种 : (生产者) 生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候,可能数据就在半路给搞丢了,因为网络问题啥的,都有可能。 第二种 : (服务端) RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了 第三种 : (消费者) 消费端弄丢了数据。刚消费到,还没处理

    2024年02月08日
    浏览(44)
  • RabbitMQ怎么处理消息事务

    在 RabbitMQ 中,可以通过以下两种方式实现消息事务: 发送方确认(Publisher Confirms) :这是 RabbitMQ 提供的一种轻量级事务机制。在发送消息之前,发送方可以要求 RabbitMQ 确认消息是否成功投递到交换机(Exchange)中。如果确认失败,发送方可以选择重试或者处理发送失败的情

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • rabbitmq消息异常处理

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 在使用rabbitmq时,会因为各种原因(网络波动,系统宕机,程序异常等)导致消息发送失败。rabbitmq也提供了相应的处理机制。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 生产法发送失败 配置回调

    2023年04月09日
    浏览(35)
  • 查看kafka消息消费堆积情况

    查看主题命令 展示topic列表 描述topic 查看topic某分区偏移量最大(小)值 增加topic分区数 删除topic:慎用,只会删除zookeeper中的元数据,消息文件须手动删除 方法一: 方法二: 待验证 查看topic消费进度,必须参数为–group, 不指定–topic,默认为所有topic, 列出所有主题中的

    2024年03月13日
    浏览(78)
  • 【RabbitMQ】之消息的可靠性方案

    一、数据丢失场景 二、数据可靠性方案 1、生产者丢失消息解决方案 2、MQ 队列丢失消息解决方案 3、消费者丢失消息解决方案 MQ 消息数据完整的链路为 :从 Producer 发送消息到 RabbitMQ 服务器中,再由 Broker 服务的 Exchange 根据 Routing_Key 路由到指定的 Queue 队列中,最后投送到消

    2024年02月14日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包