MQ 消息积压怎么办？如何实现零业务损失？五步应急方案避免业务雪崩

主要观点总结

本文主要讨论了在使用消息队列时可能出现的消息积压问题，分析了消息积压的本质和场景，并提供了针对生产端、Broker端和消费端的优化策略。同时，文章还探讨了消息积压的应急处理方法，并强调了建立事前预防、事中监控和事后应急的防御体系的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 消息积压是消息队列使用中的常见问题，主要因为系统中的某个部分性能不足。

消息积压的直接原因是系统中的某个部分出现了性能问题，无法及时处理上游发送的消息。为了避免消息积压，需要优化代码性能，特别是消费端的业务逻辑性能。

关键观点2: 生产端的性能优化主要在于优化业务逻辑，发送端业务代码的处理性能实际上和消息队列关系不大。

如果发送端的性能上不去，需要检查是否是发消息之前的业务逻辑耗时太多导致的。对于微服务和离线系统，可以采用不同的策略来优化发送性能，如批量发送、数据压缩、异步确认等。

关键观点3: Broker端的优化可以通过扩展分区、磁盘存储优化、合理调整Broker参数实现。

需要避免使用性能差的开源MQ系统，并进行合理的磁盘优化和配置优化。

关键观点4: 消费端的性能问题是消息队列使用中的重点，如果消费速度跟不上生产端，就会造成消息积压。

消费端的优化除了优化消费业务逻辑，还可以通过水平扩容来增加消费端的并发数。但需要注意，在扩容Consumer实例数量的同时，必须同步扩容主题中的分区数量，确保Consumer的实例数和分区数量相等。

关键观点5: 处理消息积压的关键是找到积压的原因并迅速解决问题，避免影响业务。

如果发送的消息增多而消费端无法及时消化，只能通过扩容消费端的实例数来提升总体的消费能力。另外，还需要警惕消费失败导致的一条消息反复消费的情况。

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