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消息积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。如果你的线上系统出现了消息积压，该如何进行紧急处理，最大程度地避免消息积压对业务的影响。

其实，现在主流的消息队列产品都提供了非常完善的消息可靠性保证机制，完全可以做到在消息传递过程中，即使发生网络中断或者硬件故障，也能确保消息的可靠传递，不丢消息。 绝大部分丢消息的原因都是由于开发

开发一个高性能的网络应用程序，有这些优化技巧：全异步化的线程模型、高性能的异步网络传输、自定义的私有传输协议和序列化、反序列化等等，这些方法和优化技巧，你都可以在 Kafka 的源代码找到对应的实现。

CPU的多核架构以及多CPU架构，会影响到 Redis 的性能。如果不了解CPU对Redis的影响，在对 Redis 的性能进行调优时，就可能会遗漏一些调优方法，不能把 Redis 的性能发挥到极限。

在主从模式下，如果从库发生故障了，客户端可以继续向主库或其他从库发送请求，进行相关的操作，但是如果主库发生故障了，那就直接会影响到从库的同步，因为从库没有相应的主库可以进行数据复制操作了。

如果有人问你："你会把 Redis 用在什么业务场景下？" 我想你大概率会说："我会把它当作缓存使用，因为它把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中读取数据，响应速度会非常快。"

作为程序员，相信你一定听过“没有银弹”这个说法，这里面的银弹是指能杀死狼人、用白银做的子弹，什么意思呢？在消息队列的技术选型这个问题上，也是同样的道理。你需要根据现有系统的情况，选择最适合你的产品。

现在的分布式系统必备的一个中间件就是消息队列。 消息队列要能支持通信消息的快速读写，而 Redis 支持数据的高速访问，正好可以满足消息队列的读写性能需求。所以，“Redis 适合做消息队列吗“？

在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后，如果还继续留存在缓存中的话，就只会白白占用缓存空间。这就是缓存污染。那我们如何解决缓存污染呢？