線上訊息佇列發生積壓，如何快速解決？

來源：JAVA日知錄

如何解決線上訊息佇列的訊息積壓問題？

如果你的簡歷上寫了熟練掌握訊息佇列，那麼這是一個非常容易被問到的問題，同時也是一個非常現實的問題，很有可能一不小心就被你遇到了。

今天我們就來聊一聊，一旦真的遇到了這個問題，需要如何去分析解決？

一般而言，出現訊息積壓有2個方面的原因：

1、從生產者的角度來說： 可能是業務迅速增長，導致生產者在短時間內生成大量訊息，而下游消費者的處理能力無法滿足，從而導致訊息積壓。

2、從消費者的角度來說： 大機率是消費者遇到了一些問題，導致無法及時處理訊息。這常見於下游消費邏輯中的遠端呼叫出現大量超時、Redis或資料庫發生故障（上次B佬遇到的就是這個問題）等情況。

很明顯，業務迅速增長是可遇而不可求的事（常見於營銷活動、秒殺等場景），不可能要求生產者少傳送訊息，所以遇到這個問題只能從消費者的角度尋求解決方案。

一般來說，解決訊息積壓有如下幾個常見方案：

增加消費者數量： 如果訊息消費者的處理速度無法滿足訊息產生的速度，可以透過增加消費者數量來提高消費能力。這樣可以將負載分散到多個消費者上，加快訊息處理速度，減少積壓。不過需要注意的是，一般訊息佇列都有分割槽的概念，消費者的數量是不能超過分割槽的數量。

增加訊息佇列的容量： 如果訊息佇列的容量設定過小，可能會導致訊息積壓。可以透過增加訊息佇列的容量來緩解積壓問題。但需要注意，過大的訊息佇列容量可能會增加訊息處理的延遲。

最佳化訊息消費的邏輯： 檢查訊息消費邏輯是否存在效能瓶頸或不必要的複雜計算。最佳化訊息消費的邏輯可以提高消費速度，減少訊息積壓。

設定訊息消費失敗的處理機制： 當訊息消費失敗時，可以根據業務需求選擇合適的處理方式。可以將失敗的訊息記錄下來，後續再次消費；或者將失敗的訊息傳送到死信佇列進行處理。

監控和報警機制：建立監控和報警機制，及時發現訊息積壓的情況並採取相應的措施。可以透過監控指標、日誌或專業的監控工具來實現。

不過上面的解決方案還是偏於理論了，一旦線上已經產生了大量的訊息積壓，該如何迅速處理呢？

在實際實現中，可以按照如下步驟快速處理訊息積壓問題：

確認並解決消費端的bug： 保證消費端能夠正常處理訊息。

停止所有消費端： 新建一個Topic，將Partition分割槽數量調整為原來的10倍。

編寫資料分發的Consumer程式： 該程式專門消費積壓的資料，不做處理，直接將資料寫入臨時建立的Topic的10個Partition中。（可以參考我在DDD專欄中基於Disruptor的分發元件來實現）

臨時增加10倍的消費者節點： 重新部署Consumer，訂閱新建立的臨時Topic，用以快速處理臨時Partition分割槽資料。

透過上述方法，可以迅速處理積壓的訊息。待積壓訊息處理完成後，再將系統恢復為原有部署架構，釋放臨時建立的Topic和相應的機器資源。

以上，就是線上訊息佇列出現訊息積壓的解決方案，希望對你有所幫助