面试题答案
一键面试1. 生产者端
- 发送速度过快：生产者发送消息的速度远远超过了消费者的消费能力，例如生产者以极高的频率和批量大小发送消息，而消费者处理能力有限，导致消息不断堆积。
- 消息重试机制不合理：当消息发送失败进行重试时，如果重试策略不当，比如重试间隔过短或重试次数过多，可能会在短时间内产生大量重复消息，进一步加剧消息堆积。
2. 消费者端
- 消费能力不足：
- 业务逻辑复杂：消费者处理消息的业务逻辑包含大量复杂计算、数据库操作、网络调用等，导致单条消息处理时间过长，无法及时消费新消息。
- 线程资源不足：消费者线程池配置过小，无法同时处理大量消息，使得消息处理速度跟不上消息到达速度。
- 消费异常：
- 代码异常：消费者代码中存在未处理的异常，导致消费线程中断或进入异常处理逻辑，无法继续正常消费消息。
- 依赖服务故障：消费者在处理消息过程中依赖的外部服务（如数据库、其他微服务等）出现故障，导致消息处理受阻并堆积。
- 负载均衡问题：
- 消费者实例分配不均：在集群消费模式下，如果RocketMQ的负载均衡算法未能将消息均匀分配到各个消费者实例上，部分实例承担过多消息，而部分实例空闲，就会造成部分消费者消息堆积。
3. RocketMQ服务端
- 存储资源不足：
- 磁盘空间满：RocketMQ的存储目录所在磁盘空间不足，无法继续写入新消息，导致消息堆积在内存中，当内存也无法容纳时，就会出现消息堆积甚至丢失的情况。
- 磁盘I/O性能瓶颈：磁盘I/O读写速度慢，无法满足消息快速写入和读取的需求，导致消息在队列中堆积。
- Broker配置不合理：
- 队列数量设置不当：如果队列数量设置过少，无法充分利用服务器资源并行处理消息，可能成为消息处理的瓶颈，导致消息堆积。
- 刷盘策略不合理：例如采用同步刷盘策略，虽然保证了数据可靠性，但会降低消息写入性能，如果系统对写入性能要求较高，可能导致消息堆积；而异步刷盘虽然写入性能高，但可能在系统故障时丢失部分未刷盘消息。
- 内存配置不合理：Broker的内存配置过小，无法缓存足够多的消息，使得消息快速写入磁盘，增加磁盘I/O压力，进而导致消息堆积。
- 集群故障：
- Broker节点故障：某个或多个Broker节点出现故障，导致其上的消息无法被正常消费，其他节点又无法完全接管其负载，从而造成消息堆积。
- NameServer故障：NameServer负责维护Broker的路由信息，如果NameServer出现故障，Broker之间无法正常通信和进行负载均衡，可能导致消息无法正确路由到消费者，从而堆积。