前言：

RocketMQ 是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴集团开发并于 2012 年开源。作为一种高可靠、高性能、高可伸缩的消息队列系统，RocketMQ 被广泛应用于各类大规模分布式系统中，包括电子商务、金融、物流等领域。RocketMQ 不仅支持高并发、大规模的消息处理，还具备了消息持久化、消息广播、顺序消息等一系列特性，为企业级应用提供了稳定可靠的消息通信机制。其分布式特性和高吞吐量的设计使得 RocketMQ 能够处理大规模数据流，并保证消息的可靠传输。

然而，在实际使用过程中，消息队列积压是一个常见且需要重视的问题。当消息的生产速率超过消费速率或者消费端处理能力不足时，消息可能会积压在消息队列中，导致系统出现延迟、性能下降甚至消息丢失的情况。因此，本文将探讨如何有效处理 RocketMQ 中的消息积压问题，以保证系统的稳定性和可靠性。通过一系列策略和方法，帮助读者更好地理解和处理 RocketMQ 中的消息积压情况，确保系统能够高效稳定地运行。

消息积压的原因：

RocketMQ是发布订阅模型的消息队列，由生产者和消费者组成，既然消息产生了积压，无非两种情况：

1. 生产者生产太快

生产者生产消息太快无非是产生了突发流量，导致消费者在短时间内消费不过来，从而产生消息积压。

解决办法：

• 生产者消费限流（如果业务允许的话）；
• 提高消费者的消费能力。

2. 消费者消费太慢

消费者消费慢的原因比较多，我这里总结了以下几种情况：

• 消费逻辑出现慢sql、慢调用等长耗时的操作；
• 消费意外失败、提交位点失败，broker本身的异常。

解决办法：

• 对消费逻辑进行耗时监控，及时发现异常点；
• 对消费逻辑代码块进行try catch，防止程序意外失败导致消息消费假死；
• 尽量保证mq本身的高可用，如公司运维能力有限的话可考虑上云。

如何提高消费速率

当在线上消息积压严重时，第一时间采取的解决方案通常是迅速提升消费者的处理能力，以尽快消费掉积压的消息。但如何实现这种提升呢？一般认为增加机器是一种方式，然而这并不总能确保消费速率的提升。事实上，当使用4.x版本的消息队列（MQ）时，若消费者数量超过主题队列的数量，即使再增加机器，也无法提高消费速率。这是因为4.x版本的MQ采用的消费者负载均衡策略是基于队列粒度的。

如上图所示，主题中的三个队列Queue1、Queue2、Queue3被分配给消费者分组中的两个消费者，每个队列只能分配给一个消费者消费，该示例中由于队列数大于消费者数，因此，消费者A2被分配了两个队列。若队列数小于消费者数量，可能会出现部分消费者无绑定队列的情况。

队列粒度的负载均衡，基于队列数量、消费者数量等运行数据进行统一的算法分配，将每个队列绑定到特定的消费者，然后每个消费者按照取消息>提交消费位点>持久化消费位点的消费语义处理消息，取消息过程不提交消费状态，因此，为了避免消息被多个消费者重复消费，每个队列仅支持被一个消费者消费。 这种队列粒度负载均衡策略分配粒度较大，不够灵活，所以在RocketMQ5.x版本中，默认的消费者负载均衡策略已调整为消费粒度。

Tips: 如果生产环境很“不幸”，mq用的4.x版本,并且消费者机器数量已经达到主题队列数量了，这个时候如何在短时间解决消息积压呢？ 其实这里也比较好处理，我们可以创建一个临时的Topic，将部分消息直接发送到这个临时的主题上，发送成功后就提交消费位点，认为该条消息已成功消费，临时主题的消费者会真正的去消费这条消息。

总结

当生产环境出现消息积压时，首先需要明确是突发的大流量短时间内产生了大量消息，还是消费者出现了长时间的处理延迟。如果是前者，增加消费者数量可以有效缓解消息积压；然而，如果是后者，优先解决消息消费长耗时的问题至关重要，否则，盲目增加消费者只不过是一种治标不治本的临时应对，无法根本上解决积压问题。