前景回顾

【mq】从零开始实现 mq-01-生产者、消费者启动

【mq】从零开始实现 mq-02-如何实现生产者调用消费者?

【mq】从零开始实现 mq-03-引入 broker 中间人

【mq】从零开始实现 mq-04-启动检测与实现优化

【mq】从零开始实现 mq-05-实现优雅停机

【mq】从零开始实现 mq-06-消费者心跳检测 heartbeat

【mq】从零开始实现 mq-07-负载均衡 load balance

【mq】从零开始实现 mq-08-配置优化 fluent

【mq】从零开始实现 mq-09-消费者拉取消息 pull message

【mq】从零开始实现 mq-10-消费者拉取消息回执 pull message ack

【mq】从零开始实现 mq-11-消费者消息回执添加分组信息 pull message ack groupName

【mq】从零开始实现 mq-12-消息的批量发送与回执

【mq】从零开始实现 mq-13-注册鉴权 auth

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,以更快的速度去消费数据了。

具体操作步骤和思路如下:

①先修复consumer的问题,确保其恢复消费速度,然后将现有consumer都停掉。

②临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量(新建一个topic,partition是原来的10倍)。

③然后写一个临时分发消息的consumer程序,这个程序部署上去消费积压的消息,消费之后不做耗时处理,直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。

④紧接着征用10倍的机器来部署consumer,每一批consumer消费一个临时queue的消息。

⑤这种做法相当于临时将queue资源和consumer资源扩大10倍,以正常速度的10倍来消费消息。

⑥等快速消费完了之后,恢复原来的部署架构,重新用原来的consumer机器来消费消息。

解决方案

2.消息设置了过期时间,过期就丢了怎么办

假设你用的是rabbitmq,rabbitmq是可以设置过期时间的,就是TTL,如果消息在queue中积压超过一定的时间就会被rabbitmq给清理掉,这个数据就没了。

那这就是第二个坑了。这就不是说数据会大量积压在mq里,而是大量的数据会直接搞丢。

解决方案:

这种情况下,实际上没有什么消息挤压,而是丢了大量的消息。所以第一种增加consumer肯定不适用。

这种情况可以采取 “批量重导” 的方案来进行解决。

在流量低峰期(比如夜深人静时),写一个程序,手动去查询丢失的那部分数据,然后将消息重新发送到mq里面,把丢失的数据重新补回来。

3.积压消息长时间没有处理,mq放不下了怎么办

如果走的方式是消息积压在mq里,那么如果你很长时间都没处理掉,此时导致mq都快写满了,咋办?

这个还有别的办法吗?

解决方案:

这个就没有办法了,肯定是第一方案执行太慢,这种时候只好采用 “丢弃+批量重导” 的方式来解决了。

首先,临时写个程序,连接到mq里面消费数据,收到消息之后直接将其丢弃,快速消费掉积压的消息,降低MQ的压力,然后走第二种方案,在晚上夜深人静时去手动查询重导丢失的这部分数据。

小结

希望本文对你有所帮助,如果喜欢,欢迎点赞收藏转发一波。

我是老马,期待与你的下次重逢。

开源地址

The message queue in java.(java 简易版本 mq 实现) https://github.com/houbb/mq

拓展阅读

rpc-从零开始实现 rpc https://github.com/houbb/rpc

Kafka 为什么这么快

参考资料

关于MQ的几件小事(五)如何保证消息按顺序执行