今天咱们来聊聊在生产环境中，如果使用的消息队列遇到消息积压该怎么解决。这可是个常见又关键的问题。
我们都清楚，消息队列中的消息通常存放在内存里，要是出现过量的消息积压，就可能引发内存或磁盘告警，导致响应超时、连接阻塞，还会影响其他队列使用，让整体服务不可用。
那为啥会出现消息积压呢？其实消息队列有生产端和消费端，一进一出。积压的原因要么是生产端产生消息太快太多，要么是消费端消费消息太慢。所以解决方案也就从这两方面着手，要么限制生产者产生消息，要么加快消费端消费消息。
限制生产者产生消息，常见的就是限流、熔断和降级，通过限流算法、熔断策略把一部分流量挡在外面。比如常见的令牌桶算法，先让一部分用户进来，其他用户排队等系统发令牌。熔断呢，就是系统压力过大，请求超时或响应失败达到一定次数，就自动触发熔断断开服务，把用户挡在外面。这是在消息积压源头做限制。
再看消费端，优化策略是加快消息消费速度。消费端可以扩容，让多个消费端同时消费消息，这相当于横向扩展。要是业务代码处理慢，就优化代码逻辑。要是瓶颈在数据库，处理慢，可以先存到 Redis 中，等不忙时再划到数据库里。可能有人会说，设置消息过期时间，到时直接从队列删除就行。但不太建议这么做，虽然方便但可能有风险。
总结一下，解决消息积压就两个方面，一是做好限流，防止过多请求造成积压；二是做好消费端优化，要么扩容，要么优化代码，要么改变存储策略，在消费端瓶颈上下功夫。
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