本文从问题、场景和解决方案三部分展示
消息丢失
场景
- 生产者发送消息失败
- Broker宕机
- 消费未提交offset导致
解决方案
- 生产者使用事务消息机制确保消息发送可靠性。
- Broker配置同步刷盘。
- 消费者端处理本地事务时，确保在提交offset之前完成处理。
消息重复
场景
- 生产者重试
- 消费者offset提交失败
解决方案
- 生产者合理配置重试策略，避免频繁重试。
- 消费者使用幂等设计，确保消息处理的幂等性，比如使用业务主键。
消息积压
场景
- 消费者处理能力不足，导致消息在Broker中积压
解决方案
- 优化消费者性能，增加消费者实例数量。
- 临时增加Topic的队列数量，分散消费压力。
消费顺序性问题
场景
- 高并发场景下，顺序消息可能无法严格保证顺序。
解决方案
- 使用RocketMQ的顺序消息功能，确保相同业务标识的消息发送到同一个队列。
监控和告警
场景
- 缺乏有效的监控和告警机制。
解决方案
- 使用RocketMQ Console或者其他监控工具进行集群监控，并配置告警策略。
性能调优
场景
- 系统在高负载下性能不足
解决方案
- 根据系统负载调整Broker配置，如线程池大小、内存设置等。
版本兼容性问题
场景
- 不同版本的客户端或者服务端之间的兼容性问题。
解决方案
- 确保所有客户端和服务端使用兼容的版本。
消息过滤问题
场景
- 消息过滤不准确，导致不需要的消息被消费
解决方案
- 优化消息过滤逻辑，确保只有符合条件的消息被消费。