积压专题
一次Redis任务队列积压的问题分析与解决
目前的流程： 两个Redis： Redis1： 存储词条的summary信息 Redis2：任务队列，用于暂存Redis中没有summary，需要进行处理获取summary， 队列用的Redis的list结构 两个进程： 1、 进程1：服务进程 接收请求，划内链词，然后从Redis1中去获取词的summary， 如果获取失败，则返回code=4的错误，并将词条id写入任务队
redis 主从同步时，是同步主节点的缓存积压区的数据，还是同步主节点的aof文件
Redis 的主从同步（replication）是同步主节点的数据到从节点上，但它既不是直接同步 AOF 文件，也不是同步缓存积压区。 当一个 Redis 从节点启动并连接到主节点时，会发生以下步骤： 同步数据集：从节点最初会向主节点发起一次同步请求。主节点会生成一个当前数据集的快照，这通常是通过执行BGSAVE命令产生 RDB 文件的方式完成的，然后主节点将这个 RDB 文件发送给从节点。从
关于MQ的几件小事（六）消息积压在消息队列里怎么办
1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使
kafka 线上消费积压问题
背景 线上kafka 流量大，消费小于生产，如何处理？ 方案 增加consumer数量 可以增加consumer的消费者，不过这个只能在一定程序上缓解，如果consumer 数量超过partition 数，那有的就会空转，解决不了问题，这种在线上直接扩容后端即可 重分配 在上面的基础上，可以把一个topic通过其它的方案，打散到多个分区，比如A topic 3个分区，通过flink 打
库存控制秘诀：鞋服品牌如何避免库存积压风险
库存积压对于鞋服品牌而言，是一个普遍而又棘手的问题。过多的库存不仅占用了大量的资金，还可能导致产品过时、贬值，甚至影响品牌的长期发展。因此，如何有效地控制库存，避免积压风险，成为了鞋服品牌必须面对的重要课题。而智能商品计划系统的出现，为鞋服品牌提供了有力的支持。 智能商品计划系统通过运用先进的数据分析、预测算法和自动化技术，帮助鞋服品牌实现对市场需求、销售趋势的精准把握，从而制定出更加科学合
积压订单中的订单总数
原题指路 积压订单中的订单总数 题目描述 给你一个二维整数数组 orders ，其中每个 orders[i] = [pricei, amounti, orderTypei] 表示有 amounti 笔类型为 orderTypei 、价格为 pricei 的订单。 订单类型 orderTypei 可以分为两种： 0 表示这是一批采购订单 buy1 表示这是一批销售订单 sell 注意，o
![[AIGC] 消息积压了，该如何处理？](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2d748b3ba7e043d89671b7f3e19078e6.png)
[AIGC] 消息积压了，该如何处理？
在构建分布式系统时，开发人员经常会遇到消息积压的问题。当系统的处理能力不足时，消息会在队列中积压，导致系统 slowed down 或 even crashed。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来缓解消息积压。 文章目录 什么是消息积压？如何缓解消息积压？实际应用结论 什么是消息积压？ 在分布式系统中，我们通常会使用队列来保存消息，以便系统可以异步处理。
MQ四大消费问题一锅端：消息不丢失 + 消息积压 + 重复消费 + 消费顺序性
RabbitMQ-如何保证消息不丢失 生产者把消息发送到 RabbitMQ Server 的过程中丢失 从生产者发送消息的角度来说，RabbitMQ 提供了一个 Confirm（消息确认）机制，生产者发送消息到 Server 端以后，如果消息处理成功，Server 端会返回一个 ack 消息。客户端可以根据消息的处理结果来决定是否要做消息的重新发送，从而确保消息一定到达 RabbitMQ S
1801. 积压订单中的订单总数；1567. 乘积为正数的最长子数组长度；923. 三数之和的多种可能
1801. 积压订单中的订单总数 核心思想：维护一个最小堆sell和一个最大堆buy，然后模拟即可。 1567. 乘积为正数的最长子数组长度 核心思想:动态规划，z表示以当前数字num结尾的乘积为正的最长子数组长度，f表示以当前数字num结尾的乘积为负的最长子数组长度。那么遇到正数num，正数个数肯定+1,不论前面有没有正数，负数个数，需要看前面有没有负数，有就+1；遇到负数num,那么
MQ消息丢失和积压问题
👽System.out.println(“👋🏼嗨，大家好，我是代码不会敲的小符，双非大四，Java实习中…”); 📚System.out.println(“🎈如果文章中有错误的地方，恳请大家指正！共同进步，共同成长✊”); 🌟System.out.println(“💡如果文章对您有所帮助，希望您可以三连支持一下博主噢🔥”); 🌈System.out.println("🚀正在完
Redisson 延时队列 监听线程中调用 return 造成线程终止 消息积压 无法被消费
博文目录 文章目录 结论过程流程 结论 单线程 while(true) 监听 Redisson 延时队列有几个注意点 死循环内必须加 try-catch 捕获 Throwable, 防止报错终止线程明确线程方法体死循环内的 return 语句是否会导致方法体执行结束, 进而导致线程终止, 考虑是否需要以 continue 替代 生产上线不要夹带私货, 私货往往没有经过完整
2018年终总结，释放了积压两年的心情
转载请注明出处：https://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/85225476 本文同步发表于我的微信公众号，扫一扫文章底部的二维码或在微信搜索 郭霖 即可关注，每个工作日都有文章更新。 时光如梭，今天是2018年的最后一个工作日，等下次我们上班的时候就是2019年了。2018年你都做了哪些事情，实现了什么目标呢？或许大家也会跟我一样
kafka rebalance(再均衡)导致的消息积压分析
起因： 某天，项目组收到大量的kafka消息积压告警。查看了kafka日志后，发现 kafka不断地 rebalance(再均衡)。 Rebalance (再均衡)： 分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为Rebalance (再均衡). 在再均衡期间，消费者无法消费消息，造成整个群组一小段时间的不可用。 Rebalance 的触发条件: 当 Consumer G
rust语法丑陋_好的，坏的和丑陋的积压
rust语法丑陋 产品积压是一个重要工具：它列出了想法，需求和新见解。 但是它始终是正确的工具吗？ 这篇文章讨论了传统产品积压的优点及其局限性。 它提供有关何时使用积压以及何时更适合使用其他工具的建议。 善良 传统产品积压列出了创建产品所需的出色工作。 这包括构想和要求，体系结构重构工作和缺陷。 我发现它的最大优势在于它的简单性，这使它的使用极其灵活：团队可以使用该产品 以最
【技术解密】RabbitMQ消息积压不消费怎么办？小米给你最佳解决方案！
大家好，我是小米。今天我们来聊一下关于RabbitMQ的消费问题。有小伙伴私信我说“在使用RabbitMQ时会出现消费卡死的情况，重启服务后可以正常消费，但过一段时间消息又积压不消费了，只能再次重启服务 ”，这个问题确实令人头疼，但是不用担心，我们一起来解决这个难题！ 检查连接是否正确 首先，我们需要检查RabbitMQ连接是否正确配置。确保你的应用程序与RabbitMQ之间建立了正确的连
consumer罢工，几千万条im聊天数据积压在MQ中，解决思路
最近遇到一个线上问题，consumer出问题了，导致几千万条im聊天数据积压在MQ中几个小时，从下午五点多，积压到晚上十二点多。 遇到这种事一种解决办法是，修复consumer，让它慢慢消费。这样搞的话展示不了实力。 由于实力不允许这样搞，于是采取一下解决步骤和思路： 先修复 consumer 的问题，确保其恢复消费速度，然后将现有 consumer 都停掉。新建一个 topic，partit
Kafka-消息积压、消息过期、读写分离、一致性保障
目录 一、Kafka、消息队列、MQ高频面试问题 1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决 2.消息设置了过期时间，过期就丢了怎么办 3.积压消息长时间没有处理，mq放不下了怎么办 4.Kafka为什么不支持读写分离？ 5.MQ框架如何做到高可用性？ 6.MQ框架 如何实现高吞吐量？ 7.MQ中如何实现事务消息 8.如何保证数据⼀致性问题？ 二、重点问题 2.1 数据
RocketMq遇到过的线上问题-消息积压
在顺序消费消息的场景中，消息落后量（积压量）在上午8点后慢慢增加，最终在饭点达到了报警阈值… 为什么消息会积压？ 当然是消费消息的速度赶不上消息生产的速度了啊，这里面又包含了三层信息，生产者太快、消费者太慢、生产者即太快消费者又太慢。于是乎开启“胡思乱想”模式得到了以下三个猜想 猜想一： 频繁的数据改动导致生产者短时间内生产消息过多，消费者来不及消费 猜想二： 生产者正常，但消费者消费