消息队列 MQ产品使用合集之在测试环境中拥有大量的topic会有什么影响

简介: 阿里云消息队列MQ(Message Queue)是一种高可用、高性能的消息中间件服务,它允许您在分布式应用的不同组件之间异步传递消息,从而实现系统解耦、流量削峰填谷以及提高系统的可扩展性和灵活性。以下是使用阿里云消息队列MQ产品的关键点和最佳实践合集。

问题一:rocketmq新版本,批量消费默认是32。请问这个控制是在哪个环节?

rocketmq新版本,批量消费默认是32。请问这个控制是在哪个环节?


参考回答:

在RocketMQ中,批量消费的最大消息数量的默认值是32。这个控制是在Push消费者SDK中实现的。当缓存的消息数量达到参数设置的值时,SDK会将这些消息统一提交给消费线程,从而实现批量消费。值得注意的是,这个值的取值范围是从1到1024,且以条为单位。


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问题二:哪位大神有sleuth+rocketmq实现日志有traceid的案例么?

哪位大神有sleuth+rocketmq实现日志有traceid的案例么?


参考回答:

确实,使用spring-cloud-sleuth和RocketMQ可以实现日志的全链路调用跟踪。具体来说,有两种方式可以进行操作:

方法一:在pom.xml文件中添加spring-cloud-starter-sleuth依赖,然后通过Spring Cloud Sleuth来进行日志链路跟踪。

方法二:利用RocketMQ对OpenTracing(或Jaeger)的支持,通过在消息发送和消费时设置traceId和spanId来携带这些信息。例如,可以在消息体中设置traceId和spanId,然后在消息发送前将这些信息设置到消息的属性中。此外,RocketMQ版需要将符合OpenTelemetry标准的Trace数据上报至链路追踪的服务端,由链路追踪的服务端完成Trace数据的聚合计算及可视化展示。链路追踪服务端您可以选择自行搭建,也可以选择阿里云提供的链路追踪服务, 云消息队列 RocketMQ 版 支持将Trace数据集成至阿里云 日志服务链路追踪 和 ARMS链路追踪 服务中。


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问题三:RocketMQ最近发现有偶发的几笔发送消息耗时从1ms达到了100~200ms这种,咋排查呀?

RocketMQ最近发现有偶发的几笔发送消息耗时从1ms达到了100~200ms这种,咋排查呀?


参考回答:

据我所知在 RocketMQ中,发送消息的延迟可能是网络延迟造成的,所以你可以检查生产者和消息服务器之间的网络状态来确认问题。

还有系统负载也能造成这个问题,所以你可以针对这两个方向进行排查处理。


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问题四:在Apache RocketMQ中 遇到这个情况怎么办?

在Apache RocketMQ中 遇到这个情况怎么办?


参考回答:

在 Apache RocketMQ 中遇到消息乱序的情况可能是由于以下原因引起的:

  1. 消息发送延迟:当生产者先启动并发送消息,然后消费者启动时,如果消息尚未被完全发送到所有的队列,可能会导致消费者在开始消费之前无法接收到所有的消息。这可能导致消息乱序。
  2. 消息分区:RocketMQ 使用了分区机制来实现消息的顺序传递。确保按顺序处理消息的关键是确保相关消息发送到同一个分区或队列。在 FIFO 主题中,可以使用相同的 Message Group ID 来确保一组相关消息被发送到同一个队列。请确保您在生产者和消费者中设置了正确的 Message Group ID。
  3. 消费者拉取方式:不同的消费者拉取方式可能会对消息的顺序产生影响。在您提供的示例中,使用 PullConsumer 拉取消息可能导致乱序,而使用 SimpleConsumer 每次拉取一条消息进行消费则符合预期。这可能与拉取的批量消息处理方式有关。

要解决消息乱序的问题,您可以尝试以下方法:

  1. 确保消息发送延迟:在启动消费者之前,等待足够的时间,以确保生产者已经将全部消息发送到队列中。
  2. 设置正确的 Message Group ID:在生产者和消费者中,使用相同的 Message Group ID 来确保一组相关消息被发送到同一个队列。
  3. 调整拉取消息方式:您可以尝试调整消费者的拉取消息方式,例如设置较小的拉取批量大小或者使用顺序消费模式(Orderly),以确保消息按照正确的顺序进行处理。


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问题五:在Apache RocketMQ中 这种可能会造成什么影响?

在Apache RocketMQ中 这种可能会造成什么影响?


参考回答:

有,可能导致broker和namesvr出现元数据同步出现异常,影响消费者使用。因为元数据是有一定的大小的,不过前提是你的Topic数足够多。还有一种未知情况是rocketmq会产生重试topic,如果你的topic足够多,刚好你消费出现异常,产生了重试,那么元数据就会爆炸了。


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