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校园电商平台网站建设,网站建设行业 知乎,wordpress4.9.4中文版,动态图片制作前言 昨天帮一个 3 年经验的兄弟复盘阿里二面#xff0c;他心态崩了。 面试官问了一个非常经典的生产场景#xff1a;“线上 RocketMQ 突发流量#xff0c;导致 Topic 积压了 1 亿条消息#xff0c;下游消费速度跟不上#xff0c;导致系统报警。你作为 Tech Lead#x…前言昨天帮一个 3 年经验的兄弟复盘阿里二面他心态崩了。面试官问了一个非常经典的生产场景“线上 RocketMQ 突发流量导致 Topic 积压了 1 亿条消息下游消费速度跟不上导致系统报警。你作为 Tech Lead这时候该怎么救火”这兄弟想都没想脱口而出“很简单啊横向扩容多申请几台机器启动新的 Consumer 实例把消费并行度拉上去刷刷刷就消费完了。”面试官冷笑一声甩出两道送命题“你 Topic 只有 4 个 Queue你扩容到 100 台机器有什么用剩下的 96 台都在围观吗”“那你为什么不直接修改 Topic 配置把 Queue 扩容到 100 个”兄弟当场傻眼最后灰溜溜地挂了电话。说实话“加机器”是初级开发最喜欢用的万能药但在 MQ 积压场景下这招往往是无效的甚至可能导致系统全线崩溃。今天带你拆解 RocketMQ 积压处理的3 个“生死关卡”以及1 个 架构师视角的“隐藏杀招”。一、 致命盲区Queue 与 Consumer 的“一夫一妻制”为什么面试官嘲笑“加机器” 因为他考的是你对RocketMQ 负载均衡Rebalance底层原理的理解。在 RocketMQ 的集群消费模式Clustering下有一个铁律一个 Queue队列在同一时间只能被同一个 Consumer Group 下的一个消费者实例消费。算笔账你的 Topic 创建时设置了4 个 Queue默认值。你现在的 Consumer Group 有2 台机器。结果每台机器分到 2 个 Queue。大家都满载工作。这时候你扩容你一口气扩容到了10 台机器。结果前 4 台机器每人分到 1 个 Queue。后 6 台机器分不到任何 Queue只能干瞪眼CPU 占用率 0%结论如果不扩容 Queue 数量光加 Consumer 机器哪怕你加到 1 万台消费速度也不会提升 1 毫秒。二、 逻辑陷阱为什么不能直接修改 Topic 扩容这是 P7 面试官最喜欢挖的坑。“既然 Queue 少那我直接去控制台把 Queue 数量改成 100 不行吗”答案是不行原因极其硬核历史包袱那积压的 1 亿条消息已经存储在老的 4 个 Queue 里了。新旧隔离你扩容到 100 个 QueueRocketMQ 只会把新来的消息发到新的 Queue 里。无济于事对于那 1 亿条老积压它们依然死死地躺在旧的 4 个 Queue 里依然只能由 4 个消费者去慢慢消化。所以直接改配置解不了近渴。三、 终极救火方案李代桃僵搬运工模式既然原 Topic 的物理存储结构已经限制死了那如果你真的积压了 1 亿条标准的大厂救火 SOP标准作业程序只有这一招第一步临时扩容大法不改原代码不要试图去改原本复杂的业务逻辑耗时、易错。 你需要写一个“搬运工”程序或者配置一个临时的 Consumer Group。核心逻辑这个“搬运工”只做一件事光速把消息读出来不处理业务直接丢到另一个新的 Topic我们叫 Topic-Temp。因为不处理业务不查库、不计算所以这个“搬运工”的消费速度是极快的接近 IO 极限4 台机器就能把 4 个 Queue 的积压迅速搬空。第二步在新 Topic 上大展拳脚新建 Topic-Temp这次学乖了创建时把 Queue 设为100 个。部署业务 Consumer把真正的业务逻辑部署 100 台机器订阅 Topic-Temp。结果100 个 Queue 对应 100 台机器火力全开真正的并行消费。画外音这叫“空间换时间”。 原 Topic 的 Queue 限制了你那我就把水引到一个更宽的池子里再去处理。四、 “防杠”指南三个致命隐患必看如果你答完上面的方案面试官大概率会点头。但想拿 SSPSpecial Offer你必须主动指出这个方案的风险点。隐患 1顺序消息的“火葬场”警惕如果你的消息是严格顺序的比如订单创建 - 支付 - 完成千万别用“搬运工模式” 多线程并发读取旧 Queue再乱序写入新 Topic会导致下游先收到“支付成功”后收到“订单创建”。对策如果必须搬运搬运时必须保留原有的 Sharding Key如订单号确保同一个订单的消息依然进入新 Topic 的同一个 Queue。隐患 2Broker 的 I/O 爆炸警惕积压时Broker 压力本来就大。你搞个搬运程序一边疯狂读旧消息一边疯狂写新消息I/O 直接翻倍。对策动手前先看监控。如果 Broker 磁盘或 CPU 已经红了禁止搬运先扩容 Broker 才是正解。隐患 3数据库DB能抗住吗警惕你扩容了 100 个消费者消费速度是快了但你的数据库MySQL受得了吗 如果积压的根源是数据库慢你这 100 个并发冲过去相当于对自己发起了 DDoS 攻击瞬间把数据库打挂造成 P0 级全站瘫痪。对策扩容消费端前必须评估下游 DB 的承载能力。如果 DB 是瓶颈加机器等于自杀。五、 残酷的 Plan B弃车保帅如果积压的消息是“非核心数据”如日志、埋点、非资金类通知且积压量太大影响了新消息的进入。成年人的世界有时候必须学会舍弃。最快方案Skip Offset直接修改 Consumer 的 Offset跳过这 1 亿条老积压。丢进死信或者把老积压全部导流到死信队列等空闲了再慢慢处理。止损让系统立刻恢复实时水位保住当下的业务。四、 面试标准答案模板直接背如果面试官再问“消息积压”别再说“加机器”了按这个逻辑输出1. 破题指出限制“RocketMQ 的队列模型决定了消费者数量不能超过 Queue 的数量。单纯加机器无效。”2. 避坑原 Topic 扩容无效“即使直接修改原 Topic 的 Queue 配置也无法解决存量积压因为旧消息依然存储在旧队列中无法并行消费。”3. 解决方案转发扩容“我的方案是‘流量分流 临时扩容’上线一组不带业务逻辑的‘搬运 Consumer’只负责把积压消息转发到一个 Queue 数量为 100 的临时 Topic 中。然后上线 100 个真实的业务 Consumer 去消费那个临时 Topic。 ”4. 兜底高阶思维“但在执行前我会确认三点1消息是否要求严格顺序2MQ 集群的I/O是否有余量3下游MySQL能否抗住 100 个并发的洪峰如果是非核心数据我会建议直接丢弃或跳过积压优先保证服务恢复。”写在最后MQ 积压本质上是“生产速度 消费速度”。 解决积压只是止血事后复盘一定要查原因是数据库慢了是第三方接口超时了还是代码里有死锁https://mp.weixin.qq.com/s/ih6hhTPTAgfT0L6MLObmqA