消息堆积最佳实践
<p>消息堆积是消费者客户端常出现的问题，本文主要介绍如何解决消费端消息堆积问题。</p>
<p>消息堆积出现的原因</p>
<p>造成消息堆积的原因通常有两个：</p>
<ol>
<li>消费者的消费速度小于消息的生产速度。</li>
<li>消息消费失败后，消费者仍不断尝试执行消费逻辑。这种情况可能会出现消费线程阻塞，无法继续向前推进，从而造成消息堆积。</li>
</ol>
<p>消息堆积解决方案</p>
<p><strong>提高消费速度</strong></p>
<p>针对消息消费速度小于消息生产速度的情况，通常可以采取以下两种方式提高消费速度：</p>
<ul>
<li><strong>增加 Consumer 实例数量</strong></li>
</ul>
<p>可部署多个消费实例，但需注意消费实例数量需小于或等于Topic的分区数量，否则将有消费实例因为分配不到任何分区而处于空闲状态，此时，再增加实例数量，也无法继续提升消费速度。另外，在一个实例对应一个线程的情况下，还可以直接在进程内增加消费实例数量。</p>
<ul>
<li><strong>增加消费线程</strong></li>
</ul>
<p>增加 Consumer 实例数量本质上也是通过增加线程的方式来提升速度，因此增加消费线程是更直接，也是更重要的性能提升方式，基本的实现步骤如下：</p>
<ol>
<li>定义一个线程池。</li>
<li>Poll 数据。</li>
<li>把数据提交到线程池进行并发处理。</li>
<li>等并发结果返回成功后，再次 poll 数据。</li>
</ol>
<p><strong>避免消费阻塞</strong></p>
<p>Kafka 消费者客户端消费消息的基本流程如下：</p>
<ol>
<li>Poll 数据。</li>
<li>执行消费逻辑。</li>
<li>再次 poll 数据。</li>
</ol>
<p>消费端拿到消息后，执行消费逻辑，通常会执行一些远程调用，此时若同步等待结果，则可能造成一直等待，消费进程无法向前推进的情况。若存在等待调用结果的情况，建议设置等待的超时时间，超时后即作为消费失败的情况处理，避免堵塞消费线程。</p>
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