消息队列 MQ使用问题之没有实际的消息流量,磁盘和带宽的使用情况较高,是什么原因

简介: 消息队列(MQ)是一种用于异步通信和解耦的应用程序间消息传递的服务,广泛应用于分布式系统中。针对不同的MQ产品,如阿里云的RocketMQ、RabbitMQ等,它们在实现上述场景时可能会有不同的特性和优势,比如RocketMQ强调高吞吐量、低延迟和高可用性,适合大规模分布式系统;而RabbitMQ则以其灵活的路由规则和丰富的协议支持受到青睐。下面是一些常见的消息队列MQ产品的使用场景合集,这些场景涵盖了多种行业和业务需求。

问题一:RocketMQ使用生产者批量发送普通类型的消息。发送了10条消息。只记录了4条。这是为什么?

RocketMQ使用生产者批量发送普通类型的消息。发送了10条消息。但是消费者开启了消息轨迹,只记录了4条。这是为什么?我控制台打印的日志提示消息都被消费了。控制台查看消息的状态也是被消费的状态。



参考答案:

RocketMQ中的消息轨迹(Message Trace)功能用于记录消息的发送和消费情况,以便于进行问题排查和性能分析。在您提到的情况下,生产者批量发送了10条消息,但消费者只记录了4条消息的轨迹,可能有以下几种原因:

  1. 消息过滤:消费者在消费消息时,可能会根据某些条件对消息进行过滤,导致部分消息被跳过而没有被记录轨迹。
  2. 消费组配置:如果存在多个消费者实例组成一个消费组共同消费同一个主题,那么每个消费者实例可能会消费到不同的消息子集。在这种情况下,需要检查所有消费者实例的消息轨迹,才能得到完整的消息消费情况。
  3. 消息轨迹采样:为了降低性能开销,RocketMQ的消息轨迹功能可能会采用采样的方式记录消息轨迹,而不是记录所有消息的轨迹。这意味着只有部分消息的轨迹会被记录下来。
  4. 代码逻辑问题:消费者的代码实现可能存在问题,导致部分消息的消费没有被正确记录到消息轨迹中。
  5. RocketMQ版本或配置问题:不同版本的RocketMQ可能存在一些已知的问题或者配置上的差异,可能会影响消息轨迹的记录。

为了解决这个问题,您可以采取以下步骤:

  1. 检查消费者代码:确保消费者的代码实现没有错误,并且正确地使用了消息轨迹功能。
  2. 检查消费组配置:如果有多个消费者实例组成消费组,请检查所有消费者实例的消息轨迹。
  3. 调整消息轨迹配置:尝试调整消息轨迹的采样率或其他相关配置,以便记录更多的消息轨迹信息。
  4. 升级RocketMQ版本:如果您使用的是较旧的RocketMQ版本,可以尝试升级到最新版本,以解决可能存在的已知问题。
  5. 查看日志和监控:仔细查看RocketMQ的日志和监控系统,以获取更多关于消息消费和轨迹记录的信息。
  6. 联系RocketMQ社区支持:如果以上步骤都无法解决问题,可以考虑联系RocketMQ社区或寻求专业的技术支持。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/597218



问题二:从rocketmq-dashboard上面看,有些队列没有分配到消费者终端,大概是什么问题?

从rocketmq-dashboard上面看,有些队列没有分配到消费者终端,大概是什么问题?



参考答案:

订阅关系不一致, 可以参考这个

https://rocketmq.apache.org/zh/docs/4.x/bestPractice/07subscribe/



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/597217



问题三:RocketMQ 5.0 3节点的异步刷盘集群刚部署完,还没有消息,请问磁盘和带宽这么高正常吗?

RocketMQ 5.0 3节点的异步刷盘集群刚部署完,还没有消息,请问磁盘和带宽这么高正常吗?



参考答案:

在RocketMQ 5.0中,异步刷盘(Asynchronous Flush Disk)是一种将消息持久化到磁盘的方式。当生产者发送消息时,RocketMQ会先将消息写入内存缓冲区,然后异步地将消息刷写到磁盘上。这种方式可以提高消息的写入性能,但可能会牺牲一定的数据安全性。

对于新部署的RocketMQ集群,即使还没有实际的消息流量,磁盘和带宽的使用情况也可能较高,原因可能包括:

  1. 系统初始化:RocketMQ在启动时会进行一系列的初始化操作,这可能包括创建索引文件、日志文件等,这些操作可能会产生一些磁盘I/O。
  2. 元数据同步:在集群模式下,各个节点之间需要进行元数据的同步,以确保集群状态的一致性。这个过程可能会涉及到一些网络通信和磁盘I/O。
  3. 预分配空间:为了提高性能,RocketMQ可能会预先分配一些磁盘空间用于存储即将到来的消息。这也可能解释为什么在没有实际消息的情况下磁盘使用率较高。
  4. 心跳检测和监控:节点之间的心跳检测和监控信息的交换也会产生一些网络流量。
  5. 其他后台任务:RocketMQ可能有一些后台任务在运行,如垃圾回收(GC)、索引合并等,这些任务可能会影响磁盘和带宽的使用。

如果您观察到的磁盘和带宽使用情况持续较高,并且与上述原因不符,那么可能需要进一步调查。以下是一些建议的步骤:

  1. 监控和日志:检查RocketMQ的监控指标和日志,以获取更多关于系统行为的信息。
  2. 配置检查:确保您的RocketMQ集群配置正确,特别是与磁盘和网络相关的配置。
  3. 性能基准测试:在集群完全稳定后,可以进行一些性能基准测试,以了解在无负载和有负载情况下的正常资源使用情况。
  4. 联系技术支持:如果问题依然无法解决,可以考虑联系RocketMQ的技术支持或社区寻求帮助。

请注意,不同的环境和配置可能会导致不同的资源使用情况,因此最好根据您自己的环境进行适当的调整和优化。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/597216



问题四:在k8s里部署rocketmq的话,设置Service的吗?

在k8s里部署rocketmq的话,broker配置文件里的brokerIP1和brokerIP2是设置哪个IP呢?设置Service的吗?



参考答案:

在Kubernetes(k8s)环境中部署RocketMQ时,brokerIP1brokerIP2 的配置取决于您的网络拓扑和访问需求。以下是几种可能的配置方式:

  1. Service IP:如果您希望通过Kubernetes的Service来暴露Broker,可以将brokerIP1brokerIP2 设置为Service的ClusterIP。这样,集群内的其他Pod可以通过这个ClusterIP来访问Broker。
  2. Pod IP:如果您希望直接通过Pod的IP来访问Broker,可以将brokerIP1brokerIP2 设置为Broker Pod的IP地址。这种方式通常用于测试或特定的网络配置。
  3. NodePort或LoadBalancer:如果您希望通过NodePort或LoadBalancer来暴露Broker,可以在Service中配置相应的类型,并将brokerIP1brokerIP2 设置为Node的IP地址或LoadBalancer的IP地址。
  4. 域名:如果您有内部的DNS服务,并且希望使用域名来访问Broker,可以将brokerIP1brokerIP2 设置为相应的域名。

需要注意的是,具体的设置方式取决于您的网络拓扑、访问需求以及安全性考虑。在生产环境中,建议使用Service来管理Broker的访问,这样可以更好地利用Kubernetes的网络特性,并提高系统的可维护性。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/597215



问题五:RocketMQ 出现现象 ,是不是需要这两个属性都设置为true?

RocketMQ 出现现象 是我这里某些broker生产不均匀,TPS 直接降为零,是不是需要这两个属性都设置为true?



参考答案:

broker流量为0和这2个开关应该没关系, 这两个开关是集群节点出现异常的时候才会走的逻辑吧。

看看是否是顺序消息, 或者debug下客户端,看看发送消息的时候是如何选的broker或者proxy。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/597214

相关实践学习
消息队列RocketMQ版:基础消息收发功能体验
本实验场景介绍消息队列RocketMQ版的基础消息收发功能,涵盖实例创建、Topic、Group资源创建以及消息收发体验等基础功能模块。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
2月前
|
消息中间件 JSON Java
开发者如何使用轻量消息队列MNS
【10月更文挑战第19天】开发者如何使用轻量消息队列MNS
87 7
|
2月前
|
消息中间件 安全 Java
云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测
一文带你详细了解云消息队列RabbitMQ实践的解决方案优与劣
83 8
|
1月前
|
消息中间件 存储 Kafka
MQ 消息队列核心原理,12 条最全面总结!
本文总结了消息队列的12个核心原理,涵盖消息顺序性、ACK机制、持久化及高可用性等内容。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
|
2月前
|
消息中间件
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践获奖名单公布!
云消息队列RabbitMQ实践获奖名单公布!
|
2月前
|
消息中间件 存储 弹性计算
云消息队列RabbitMQ实践
云消息队列RabbitMQ实践
|
2月前
|
消息中间件 存储 监控
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践
在实际业务中,网站因消息堆积和高流量脉冲导致系统故障。为解决这些问题,云消息队列 RabbitMQ 版提供高性能的消息处理和海量消息堆积能力,确保系统在流量高峰时仍能稳定运行。迁移前需进行技术能力和成本效益评估,包括功能、性能、限制值及费用等方面。迁移步骤包括元数据迁移、创建用户、网络打通和数据迁移。
71 4
|
3月前
|
消息中间件 运维 监控
云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测报告
本报告旨在对《云消息队列RabbitMQ实践》解决方案进行综合评测。通过对该方案的原理理解、部署体验、设计验证以及实际应用价值等方面进行全面分析,为用户提供详尽的反馈与建议。
86 16
|
3月前
|
消息中间件 弹性计算 运维
阿里云云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测报告
阿里云云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测报告
77 9
|
3月前
|
消息中间件 监控 数据处理
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践
52 1
|
3月前
|
消息中间件 弹性计算 运维
云消息队列RabbitMQ实践
本评测报告详细分析了阿里云云消息队列 RabbitMQ 版的实践原理、部署体验及核心优势。报告认为其在解决消息积压、脑裂难题及弹性伸缩方面表现优秀,但建议进一步细化架构优化策略和技术细节描述。部署文档详尽,对初学者友好,但仍需加强网络配置和版本兼容性说明。实际部署展示了其高可用性和成本优化能力,适用于高并发消息处理和分布式系统数据同步。为进一步提升方案,建议增加安全性配置指导、性能调优建议及监控告警系统设置。

相关产品

  • 云消息队列 MQ