问题起源：

某产品灰度上线后，从pulsar服务端监控发现存在一种现象：消费但未ack的信息不断增加，直到3000左右就稳定下来了且消费速度为0，但不清楚这3000是怎么来的，因为代码是消费到立马ack的；

 msg = self.consumer.receive()
self.consumer.acknowledge(msg)

根因定位：

查python的pulsar说明文档：https://pulsar.apache.org/api/python/2.10.x/pulsar.html#Client.subscribe

GPT4的回答：
在Python中，receiver_queue_size参数通常与消息队列或者异步处理场景中出现。具体到Apache Pulsar这种分布式消息传递和流处理平台，receiver_queue_size参数在消费者（Consumer）的配置中定义了客户端用于接收来自Pulsar broker的消息的队列的大小。

receiver_queue_size的作用如下：

• 消息缓冲：这个队列作为缓冲区，存储了已经从Pulsar broker拉取但尚未被应用程序处理的消息。这允许消费者预先从broker拉取多个消息，以便在处理当前消息时，下一个消息已经准备好了，这样可以提高处理效率。

• 流量控制：通过限制队列的大小，客户端可以控制其从broker接收消息的速率，从而避免因为消费者处理能力不足而导致内存溢出或其他资源问题。

• 性能调优：根据消费者的处理能力和应用程序的需求，可以调整receiver_queue_size的大小以优化性能。较小的队列可能会减少内存占用并减少消息积压，但可能会导致增加从broker拉取消息的频率。较大的队列可以减少拉取次数，但增加了消息延迟和内存使用的风险。

• 背压管理：如果消费者处理慢于消息到达的速率，receiver_queue_size可以帮助管理背压（backpressure）。一旦队列满了，Pulsar客户端会停止从broker拉取新消息，直到队列中有了空位。

举例来说，如果你设置receiver_queue_size=100，那么消费者客户端会在其内部队列中缓存最多100条消息。如果消费者处理消息的速度跟不上消息到达的速率，队列可能会很快填满，此时客户端不会再从broker接收更多消息，直到已缓存的消息被处理并从队列中清除。

调整receiver_queue_size参数需要根据具体情况权衡，因为它会直接影响应用程序的吞吐量和响应能力。

案例

import pulsar

# Pulsar 服务地址
service_url = 'pulsar://localhost:6650'
# 要订阅的主题
topic_name = 'persistent://public/default/my-topic'
# 订阅名称
subscription_name = 'my-subscription'

# 创建 Pulsar 客户端
client = pulsar.Client(service_url)

# 创建消费者，设置 receiver_queue_size
consumer = client.subscribe(topic=topic_name,
                            subscription_name=subscription_name,
                            receiver_queue_size=10)

try:
    while True:
        # 阻塞等待接收消息
        msg = consumer.receive()
        try:
            print(f"Received message: '{msg.data()}'")
            # 确认消息，以便它不会被再次传递
            consumer.acknowledge(msg)
        except Exception as e:
            # 如果处理消息时发生异常，未确认的消息可能会被重新传递
            print(f"Failed to process message: {e}")
            consumer.negative_acknowledge(msg)
finally:
    # 关闭客户端
    client.close()