消息队列必知必会
李玥
京东零售技术架构部资深架构师
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课程目录
已完结 5 讲
01 | 为什么需要消息队列？
02 | 该如何选择消息队列？
03 | 如何确保消息不会丢失?
04 | 如何处理消费过程中的重复消息？
05 | 消息积压了该如何处理？
消息队列必知必会
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05 | 消息积压了该如何处理？
李玥 2020-01-14
你好，我是李玥。这节课我们来聊一聊关于消息积压的问题。
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，如何来优化代码的性能，避免出现消息积压。然后再来看看，如果你的线上系统出现了消息积压，该如何进行紧急处理，最大程度地避免消息积压对业务的影响。
优化性能来避免消息积压
在使用消息队列的系统中，对于性能的优化，主要体现在生产者和消费者这一收一发两部分的业务逻辑中。对于消息队列本身的性能，你作为使用者，不需要太关注。为什么这么说呢？
主要原因是，对于绝大多数使用消息队列的业务来说，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力。主流消息队列的单个节点，消息收发的性能可以达到每秒钟处理几万至几十万条消息的水平，还可以通过水平扩展 Broker 的实例数成倍地提升处理能力。
而一般的业务系统需要处理的业务逻辑远比消息队列要复杂，单个节点每秒钟可以处理几百到几千次请求，已经可以算是性能非常好的了。所以，对于消息队列的性能优化，我们更关注的是，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。
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精选留言(6)
追风的沙滩裤先回答老师的问题，消费端批量消费等于一次拉取多条消息，再消费，实际上节省的是拉取次数，理论上讲会提高一些性能，但是单次拉取的业务处理时间会变长，个人感觉提升有限。
问两个问题
问题1:如果内存队列不可以，是否可以放入redis这种可持久化的简易队列呢，同样可以实现消费端并行消费，增大消费速度，虽然redis实现的队列也有丢消息的可能性，但是相比于内存队列靠谱很多。
问题2:我也是JD的，JMQ的并行消费是如何实现的呢，或者说为什么并行消费不默认开启呢。2020-01-18 1
Tate优化消费端代码，提高速度。横向扩展机器数量2020-01-16 1
毛毛郑批量消费适合对消息消费时延要求不高的场景。优点，提高整体处理效率，缺点，性能曲线不平滑单次处理会出现较高时延。2020-01-23
Ting.感谢分享2020-01-18
CycleGAN我觉得，这个消息放到一个内存队列然后并发处理是不是也能先用着，然后如果宕机了，像kafka可以回溯数据2020-01-16 1
Jiao.感谢分享！2020-01-16
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