当消费者出现异常，很容易引起队列积压，如果一秒钟1000个消息，那么一个小时就是几千万的消息积压，是非常可怕的事情，但是生产线上又有可能会出现；
当消息积压来不及处理，rabbitMQ如果设置了消息过期时间，那么就有可能由于积压无法及时处理而过期，这消息就被丢失了；
解决方法如下：
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不建议在生产环境使用数据过期策略，一是数据是否丢失无法控制，二是一旦积压就很有可能丢失；建议数据的处理都有代码来控制；
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当出现消息积压时，做法就是临时扩大consumer个数，让消息快速消费，一般都是通过业务逻辑的手段来完成。
rabbitmq解决积压范例
1.修复consumer代码故障，确保consumer逻辑正确可以消费；
2.停止consumer，开启10倍20倍的queue个数；
- 创建一个临时的consumer程序，消费积压的queue，并把消息写入到扩建的10倍queue中；
- 再开启10倍20倍的consumer对新的扩充后队列进行消费；
- 这种做法相当于通过物理资源扩充了10倍来快速消费；
3.当消费完成后，需要恢复原有架构，开启原来的consumer进行正常消费；
kafka解决范例
1.修复consumer代码故障，确保consumer逻辑正确可以消费；
2.停止consumer，新建topic，新建10倍20倍的partition个数；
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创建对应原topic的partition个数的临时的consumer程序，消费原来的topic，并把消息写入到扩建的新topic中；
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再开启对应新partition个数的consumer对新的topic进行消费；
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这种做法相当于通过物理资源扩充了10倍来快速消费；
3.当消费完成后，需要恢复原有架构，开启原来的consumer进行正常消费；