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1.产生原因
消息积压（Message Backlog）指的是在消息队列（MQ）系统中等待被处理的消息数量超过了正常的处理速度，导致消息在队列中积压堆积的情况。
消息积压的常见表现：
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系统资源使用率上升：消息积压可能导致系统资源使用率上升，例如CPU利用率、内存占用、磁盘活动等。这是因为积压的消息需要占用系统资源来存储和管理。
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消息丢失或过期：如果消息队列没有足够的容量来处理新消息，可能会导致旧消息被丢弃或过期，从而导致数据丢失。
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系统警报和异常：一些监控系统会检测到消息积压问题，并发出警报或异常通知，以提醒运维团队或开发人员。
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队列故障或堵塞：在极端情况下，消息积压可能导致消息队列系统的故障或堵塞，导致无法正常工作。
消息积压的常见原因：
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生产者速度快于消费者：如果消息生产者（产生消息的系统或组件）的速度比消息消费者（处理消息的系统或组件）的速度快，就会导致消息积压。
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消费者故障：如果消息消费者遇到故障或处理速度变慢，未能及时处理消息，也会导致积压。
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高峰负载：系统在高峰时段接收到大量的消息，超过了正常处理速度。
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消息处理失败：如果某些消息由于错误或异常而无法被正常处理，它们可能会在队列中积压。
消息积压可能导致的后果：
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延迟：积压的消息会导致正常消息的处理延迟，从而影响了系统的响应时间。
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系统负载：积压消息可能导致消息队列系统和消息处理组件的负载过高，甚至可能引发系统故障。
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数据丢失：消息积压导致消息久久不被消费，有可能导致超时被丢弃掉，从而导致数据丢失。
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不一致性：如果消息处理不及时，可能会导致系统数据的不一致性问题。
2.解决办法
一说到消息积压，很多同学的第一反应可能是加机器，确实加机器是能处理掉消息积压的，因为不管是何种原因造成的消息积压，上机器一定是有效果的。但是很明显这不是最合理的解法，针对mq消息积压其实存在一套成熟的打法，一共分三步：
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事前处理机制
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事中处理机制
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事后处理机制
2.1.事前处理机制
事前处理机制其实就是要对系统上线前进行一个预估，预估一下系统的mq要面对的峰值流量是多大，然后用单台机器部署压测，根据压测来确定机器的大概数量。一般事前压测后都能解决绝大多数问题。直接上我们的性能测试神器，jmeter：
文章链接：
如何使用jmeter进行压测_使用jmeter压力测试__BugMan的博客-CSDN博客
2.2.事中处理机制
如果在生产中系统中确实出现了mq的消息积压，必须存在事中机制来处理了。事中机制的核心目标是——恢复正常。
怎么恢复正常喃？其实就是扩容，然后快速消费完积压的消息，扩容十倍、二十倍、三十倍都可以，达成目的即可。当然这种情况下可以通过k8s来进行动态缩/扩容是最合适的。
2.3.事后处理机制
发生生产环境的mq积压后，处理完mq的积压，需要加固一下系统，避免下一次的mq消息积压，一般事后的处理机制可以从如下几方面来预防下一次的mq消息积压：
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提高消费并行度
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跳过非重要的消费
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优化每条消息的消费过程。
提供消费并行度和优化消息的消费路径这个没啥好说的，事儿都发生了，要是能力不够该扩容就扩容，要是逻辑不对，该优化耗时就优化耗时。着重要讲一下的是跳过非重要消费。
跳过非重要消费：
在实际生产中，消息的类型也是有轻重缓急的，如果实在是发生了消息的堆积，这时候我们可以先不去消费不重要的消息，先去消费重要的消息。比如先不去消费日志消息，先处理订单消息。我们可以给mq上一个监控，设置一个阈值，当超过这个阈值的时候，触发跳过机制。
这时候我想有些同学会有点疑惑，怎么去监控mq中的消息数量喃？有以下几种方式：
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JMX监控：如果你的MQ系统支持Java Management Extensions（JMX），你可以使用JMX客户端工具，如JConsole或VisualVM，连接到MQ服务器并监控队列的消息数量。这种方式能够实时获取消息数量。
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API调用：许多MQ系统提供API，允许你通过编程方式查询队列的状态信息，包括消息数量。你可以编写脚本或应用程序，定期调用API来获取消息数量，并在需要时进行处理或记录。
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监控工具：使用第三方监控工具或平台，如Prometheus、Grafana、Datadog等，将其与MQ系统集成。这些工具可以定期查询MQ的消息数量，并通过仪表板、图表或警报提供实时监控。
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日志分析：在MQ系统的日志文件中可能会包含消息数量的信息。你可以使用日志分析工具来实时监控日志文件，并提取消息数量的指标。
来源地址：https://blog.csdn.net/Joker_ZJN/article/details/133003213
