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减少发送mq的消息体内容

增加消费者数量

批量消费消息

临时队列转移

监控和预警机制

分阶段实施

最后还有一个方法就是开启队列的懒加载

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这篇文章总结一下自己知道的解决消息积压得方法。

减少发送mq的消息体内容

像我们没有必要知道一个的中间状态，只需知道一个最终状态就可以了。
发送的消息体只用包含：id和状态等关键信息，不用发送一个完整的对象内容。
消费者收到消息之后，通过id调用原服务再将完整的消息对象内容查询出来即可，最后再进行消费处理。

增加消费者数量

采用动态增加消费者的数量

@Configuration
public class RabbitMQConfig {
    
    @Bean
    public SimpleRabbitListenerContainerFactory rabbitListenerContainerFactory(
            ConnectionFactory connectionFactory) {
        SimpleRabbitListenerContainerFactory factory = 
            new SimpleRabbitListenerContainerFactory();
        factory.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 设置并发消费者数量
        factory.setConcurrentConsumers(5);        // 初始消费者数量
        factory.setMaxConcurrentConsumers(20);    // 最大消费者数量
        
        // 动态调整消费者数量
        factory.setConsumerTagStrategy(queue -> "consumer-" + UUID.randomUUID());
        
        return factory;
    }
}

@Service
public class ConsumerManagerService {
    @Autowired
    private RabbitListenerEndpointRegistry registry;
    
    public void adjustConsumerCount(String queueName, int count) {
        MessageListenerContainer container = 
            registry.getListenerContainer(queueName);
            
        if (container instanceof SimpleMessageListenerContainer) {
            SimpleMessageListenerContainer simpleContainer = 
                (SimpleMessageListenerContainer) container;
            simpleContainer.setConcurrentConsumers(count);
        }
    }
}

批量消费消息

@Service
public class BatchMessageConsumer {
    
    @RabbitListener(queues = "myQueue", containerFactory = "batchFactory")
    public void processBatch(List<Message> messages, Channel channel) {
        try {
            // 批量处理消息
            List<MessageDTO> dtos = messages.stream()
                .map(this::convertToDTO)
                .collect(Collectors.toList());
                
            // 批量保存到数据库
            batchSaveToDatabase(dtos);
            
            // 获取最后一条消息的deliveryTag
            long lastDeliveryTag = messages.get(messages.size() - 1)
                .getMessageProperties()
                .getDeliveryTag();
                
            // 批量确认
            channel.basicAck(lastDeliveryTag, true);
            
        } catch (Exception e) {
            // 批量拒绝
            handleBatchError(messages, channel);
        }
    }
}

// 配置批量消费
@Configuration
public class BatchConsumerConfig {
    
    @Bean
    public SimpleRabbitListenerContainerFactory batchFactory(
            ConnectionFactory connectionFactory) {
        SimpleRabbitListenerContainerFactory factory = 
            new SimpleRabbitListenerContainerFactory();
        factory.setConnectionFactory(connectionFactory);
        
        // 启用批量消费
        factory.setBatchListener(true);
        // 批量大小
        factory.setBatchSize(100);
        // 批量超时时间
        factory.setReceiveTimeout(1000L);
        
        return factory;
    }
}

临时队列转移

@Service
public class MessageTransferService {
    
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
    public void transferMessages(String sourceQueue, String tempQueue, int batchSize) {
        while (true) {
            // 从源队列批量获取消息
            List<Message> messages = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < batchSize; i++) {
                Message message = rabbitTemplate.receive(sourceQueue);
                if (message == null) break;
                messages.add(message);
            }
            
            if (messages.isEmpty()) break;
            
            // 转移到临时队列
            messages.forEach(msg -> 
                rabbitTemplate.send(tempQueue, msg));
        }
    }
}

// 临时队列的消费者
@Component
public class TempQueueConsumer {
    
    @RabbitListener(queues = "#{tempQueue.name}")
    public void processMessage(Message message) {
        // 使用更高效的处理方式
        fastProcessMessage(message);
    }
    
    @Bean
    public Queue tempQueue() {
        return new Queue("temp-queue-" + UUID.randomUUID(), false, false, true);
    }
}

监控和预警机制

@Service
@Slf4j
public class QueueMonitorService {
    
    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;
    
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
    public void monitorQueueSize() {
        String queueName = "myQueue";
        
        // 获取队列信息
        Properties properties = rabbitTemplate.execute(channel -> 
            channel.queueDeclarePassive(queueName));
            
        // 获取消息数量
        int messageCount = properties.getMessageCount();
        
        // 检查消息堆积
        if (messageCount > threshold) {
            // 发送告警
            sendAlert(queueName, messageCount);
            
            // 动态调整消费者
            adjustConsumers(queueName, messageCount);
        }
    }
    
    private void adjustConsumers(String queueName, int messageCount) {
        // 根据消息数量动态调整消费者数量
        int newConsumerCount = calculateConsumerCount(messageCount);
        consumerManagerService.adjustConsumerCount(queueName, newConsumerCount);
    }
}

分阶段实施

@Service
public class MessageHandlingStrategy {
    
    public void handleMessageBacklog() {
        // 1. 首先增加消费者数量
        adjustConsumerCount();
        
        // 2. 如果仍然堆积，启用批量处理
        if (isStillBacklogged()) {
            enableBatchProcessing();
        }
        
        // 3. 如果问题持续，使用临时队列
        if (isEmergency()) {
            transferToTemporaryQueue();
        }
    }
}

最后还有一个方法就是开启队列的懒加载