MQ消息积压了该如何处理
1.优化性能来避免消息积压
在使用消息队列的系统中，对于性能的优化，主要体现在生产者和消费者这一收一发两部分的业务逻辑中。对于消息队列本身的性能，你作为使用者，不需要太关注。为什么这么说呢？
主要原因是，对于绝大多数使用消息队列的业务来说，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力。主流消息队列的单个节点，消息收发的性能可以达到每秒钟处理几万至几十万条消息的水平，还可以通过水平扩展 Broker 的实例数成倍地提升处理能力。
而一般的业务系统需要处理的业务逻辑远比消息队列要复杂，单个节点每秒钟可以处理几百到几千次请求，已经可以算是性能非常好的了。所以，对于消息队列的性能优化，我们更关注的是，在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳的性能。
1. 发送端性能优化：
Producer 发送消息的过程，Producer 发消息给 Broker，Broker 收到消息后返回确认响应，这是一次完整的交互。
假设这一次交互的平均时延是 1ms，我们把这 1ms 的时间分解开，它包括了下面这些步骤的耗时：
1.发送端准备数据、序列化消息、构造请求等逻辑的时间，也就是发送端在发送网络请求之前的耗时；
2.发送消息和返回响应在网络传输中的耗时；
3.Broker 处理消息的时延。
如果是单线程发送，每次只发送 1 条消息，那么每秒只能发送 1000ms / 1ms * 1 条 /ms = 1000 条 消息，这种情况下并不能发挥出消息队列的全部实力。
无论是增加每次发送消息的批量大小，还是增加并发，都能成倍地提升发送性能。
在线业务比较在意的是请求响应时延，选择批量发送必然会影响 RPC 服务的时延。这种情况，比较明智的方式就是通过并发来提升发送性能。
系统是一个离线分析系统，离线系统在性能上的需求是什么呢？它不关心时延，更注重整个系统的吞吐量。发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送，你可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。
2. 消费端性能优化
如果消费的速度跟不上发送端生产消息的速度，就会造成消息积压。如果这种性能倒挂的问题只是暂时的，那问题不大，只要消费端的性能恢复之后，超过发送端的性能，那积压的消息是可以逐渐被消化掉的。
要是消费速度一直比生产速度慢，时间长了，整个系统就会出现问题，要么，消息队列的存储被填满无法提供服务，要么消息丢失，这对于整个系统来说都是严重故障。
所以，我们在设计系统的时候，一定要保证消费端的消费性能要高于生产端的发送性能，这样的系统才能健康的持续运行。
消费端的性能优化除了优化消费业务逻辑以外，也可以通过水平扩容，增加消费端的并发数来提升总体的消费性能。特别需要注意的一点是，在扩容 Consumer 的实例数量的同时，必须同步扩容主题中的分区（也叫队列）数量，确保 Consumer的实例数和分区数量是相等的。如果 Consumer 的实例数量超过分区数量，这样的扩容实际上是没有效果的。原因因为对于消费者来说，在每个分区上实际上只能支持单线程消费。
消息积压了该如何处理
能导致积压突然增加，最粗粒度的原因，只有两种：要么是发送变快了，要么是消费变慢了。
大部分消息队列都内置了监控的功能，只要通过监控数据，很容易确定是哪种原因。如果是单位时间发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例数来提升总体的消费能力。
还有一种不太常见的情况，你通过监控发现，无论是发送消息的速度还是消费消息的速度和原来都没什么变化，这时候你需要检查一下你的消费端，是不是消费失败导致的一条消息反复消费这种情况比较多，这种情况也会拖慢整个系统的消费速度。
如果监控到消费变慢了，你需要检查你的消费实例，分析一下是什么原因导致消费变慢。优先检查一下日志是否有大量的消费错误，如果没有错误的话，可以通过打印堆栈信息，看一下你的消费线程是不是卡在什么地方不动了，比如触发了死锁或者卡在等待某些资源上了。
可以通过是否有积压来判断，如果消息大量积压，那一定是消费慢了。如果没有消息没有积压，整体流程还很慢，那问题大概率出现在发送端。
总结：
优化消息收发性能，预防消息积压的方法有两种，增加批量或者是增加并发，在发送端这两种方法都可以使用，在消费端需要注意的是，增加并发需要同步扩容分区数量，否则是起不到效果的。
对于系统发生消息积压的情况，需要先解决积压，再分析原因，毕竟保证系统的可用性是首先要解决的问题。快速解决积压的方法就是通过水平扩容增加 Consumer 的实例数量。
来源：（李玥－消息队列高手）学习总结