Byte インタビュー: MQ メッセージ バックログ問題を解決するには?

Byte インタビュー: MQ メッセージ バックログ問題を解決するには?

MQ (メッセージ キュー) メッセージ バックログ問題とは、未処理のメッセージが大量にメッセージ キューに蓄積され、メッセージ キューに深刻なメッセージ バックログが発生し、システムの処理能力を超え、システムのパフォーマンスと安定性に影響を及ぼす現象を指します。

1. メッセージ バックログの問題はどのリンクにありますか?

MQ 実行には 3 つの主要なフェーズがあります。

  • メッセージ生成フェーズ。
  • メッセージ保存ステージ。
  • メッセージの消費段階。

明らかに、メッセージの蓄積は 3 番目のメッセージ消費段階で発生します。

2. どうすれば解決できますか?

メッセージ バックログ問題の処理は、メッセージ バックログの種類によって異なります。たとえば、メッセージ バックログはバースト メッセージ バックログ問題ですか?あるいは、メッセージのバックログがゆっくりではあるが着実に増加しているのでしょうか?問題によって解決策は少しずつ異なるので、一緒に見ていきましょう。

(1)突然のメッセージバックログ問題

突然のメッセージ バックログ問題の解決策は、まずメッセージ バックログ問題を迅速に解決し、次に問題をトラブルシューティングして対応するソリューションを開発することです。そのため、次の手段を使用して対処できます。

  1. メッセージ バックログ問題を解決するには、コンシューマーを水平方向に拡張 (コンシューマーの数を増やす) します。
  2. 電流制限手段を使用して、プロデューサーがメッセージを生成する速度を制限します。
  3. ログまたは監視を通じてメッセージ バックログの問題を分析します。問題の原因がコンシューマー コードにある場合は、コードを最適化して消費速度を上げます。

(2)ゆっくりと継続的に増加するメッセージバックログ問題

ゆっくりと継続的に増大するメッセージ バックログの問題については、監視メカニズムを使用して問題を早期に検出し、すぐにトラブルシューティングを行ってメッセージ バックログの問題を特定し、解決することができます。

3. 全体的な解決策

一般に、メッセージ バックログの問題にはいくつかの解決策があります。

  1. コンシューマーを水平にスケールする: コンシューマーの数が増えると、メッセージの消費速度を並行して上げることができるため、メッセージのバックログの問題を回避できます。
  2. コンシューマー処理速度の最適化: コンシューマーの消費速度を向上させることで、メッセージのバックログの問題を回避することもできます。ソリューションには以下が含まれます。
  • コンシューマー メッセージ処理のロジックを最適化して、不要な計算と I/O 操作を削減します。
  • 並列処理できるタスクの場合は、マルチスレッドまたは非同期処理を使用してスループットを向上させます。
  1. プロデューサーを制限し、バックプレッシャーを使用する:
  • メッセージが生成される速度がシステムの処理能力を超えないように、プロデューサー側で電流制限戦略を実装します。
  • バック プレッシャー メカニズムを使用します。つまり、メッセージ キューが特定のしきい値に達すると、プロデューサーに送信速度を下げるか、送信を一時停止するように通知します。
  1. デッドレター キューの使用: コンシューマーがメッセージの処理に失敗したり、タイムアウトになったりした場合は、メッセージ再試行メカニズムを追加するか、異常なメッセージをデッドレター キューに入れて、異常なメッセージがキュー リソースを占有しないようにします。
  2. 監視とアラート: 適切なアラートしきい値を設定し、メッセージのバックログが特定のレベルに達したときに、迅速な応答と処理のためにタイムリーにアラートを発行します。

授業後の思考

Kafka では、コンシューマーを水平方向にスケーリングするときに、メッセージ バックログの問題を解決する必要がありますか?なぜ?

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