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...RabbitMQ作为消息队列的首选，其性能和稳定性至关重要。不过呢，就像任何其他平常的软件一样，假如RabbitMQ服务器碰到了磁盘空间不够用的情况，那可是会惹出一堆乱子。比如，服务可能会突然罢工、消息神秘失踪，或者响应速度慢得像蜗牛，这些麻烦事儿都有可能发生。今天，我们将深入探讨这一常见问题，并提供一些实用的解决方案。 二、问题分析 2.1 磁盘空间不足的症状 - 服务告警：RabbitMQ会记录日志，显示磁盘空间已满的警告，例如"disk free space too low"。 - 消息堆积：当队列空间不足，新消息无法入队，会导致消息堆积，影响生产者和消费者的正常交互。 - 响应延迟：处理速度下降，因为需要花费更多时间在磁盘I/O上而非内存操作。 2.2 代码实例 python import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='my_queue') channel.basic_publish(exchange='', routing_key='my_queue', body='Hello World!') 如果此时my_queue队列已满，这段代码将抛出异常，提示AMQP channel closing: (403) NOT ENOUGH DISK SPACE。 三、原因解析 3.1 队列设置不当 - 永久队列：默认情况下，RabbitMQ的队列是持久化的，即使服务器重启，消息也不会丢失。如果队列过大，可能导致磁盘占用过多。 - 配额设置：未正确设置交换机或队列的内存和磁盘使用限制。 3.2 数据备份或清理不及时 - 定期备份：如果没有定期清理旧的消息，随着时间的推移，磁盘空间会被占用。 - 日志保留：长时间运行的RabbitMQ服务器可能会产生大量日志文件，占用磁盘空间。 四、解决方案 4.1 调整队列配置 - 非持久化队列：对于不需要长期保留的消息，可以使用非持久化队列，消息会在服务器重启后丢失。 - 设置队列/交换机大小：通过rabbitmqctl set_policy命令，限制队列和交换机的最大内存和磁盘使用量。 4.2 定期清理 - 清理过期消息：使用rabbitmqadmin工具删除过期消息。 - 清理日志：定期清理旧的日志文件，或者配置RabbitMQ的日志滚动策略。 5. 示例代码 bash rabbitmqadmin purge queue my_queue rabbitmqadmin delete log my_log_file.log 五、预防措施 5.1 监控与预警 - 使用第三方监控工具，如Prometheus或Grafana，实时监控RabbitMQ的磁盘使用情况。 - 设置告警阈值，当磁盘空间低于某个值时触发报警。 六、结语 面对RabbitMQ服务器磁盘空间不足的问题，我们需要深入了解其背后的原因并采取相应的解决策略。只要我们把RabbitMQ好好调教一番，合理分配资源、定期给它来个大扫除，再配上一双雪亮的眼睛时刻盯着，就能保证它稳稳当当地运转起来，不会因为磁盘空间不够用而闹出什么幺蛾子，给我们带来不必要的麻烦。记住，预防总是优于治疗，合理管理我们的资源是关键。

... 监控消费者性能：消息堆积与延迟分析 1. 引言 为何关注消费者性能？ 嘿，大家好！今天我们要聊的是一个在分布式系统中非常重要的主题——如何监控消费者性能。你可能听说过，ActiveMQ 是一款非常流行的消息中间件，它能帮我们搭建一个既稳定又可以灵活扩展的消息系统。简单来说，就是能让信息传递得更顺畅、更可靠。不过嘛，当系统变得越来越复杂，特别是消息生产和消费量都很大的时候，监控消费者性能就成了头等大事了。因为这直接关系到系统的响应速度、用户体验以及整体稳定性。 消费者性能不佳的表现形式多种多样，其中最常见的是消息堆积和延迟问题。这些问题可能会导致用户等待时间过长，甚至出现服务不可用的情况。因此，了解并掌握如何监控这些性能指标是非常必要的。 2. 消息堆积与延迟 它们是什么？ 首先，让我们来了解一下消息堆积和延迟这两个概念。 - 消息堆积：指的是消息从生产者发送到消费者接收之间的时间差变大，导致队列中的消息数量不断增加。这种情况通常发生在消费者的处理能力不足以应对生产者的发送速率时。 - 延迟：是指消息从生产者发送到消费者接收到这条消息之间的总时间。延迟包括了网络传输时间、处理时间和队列等待时间等。 想象一下，如果你正在等公交车，而公交车却迟迟不来（消息堆积），或者虽然来了但你需要等很长时间才能上车（延迟），这肯定会让你感到沮丧。这就跟分布式系统里的事儿一样，要是消费者手慢点，消息堆积起来，整个系统就得遭殃，性能直线下降。 3. 如何监控消费者性能？ 现在我们知道了消息堆积和延迟的重要性，那么接下来的问题就是：如何有效地监控它们呢？ 3.1 使用JMX监控 ActiveMQ提供了Java Management Extensions (JMX) 接口，允许我们通过编程方式访问和管理其内部状态。这里有一个简单的例子，展示如何使用JMX来获取当前队列中的消息堆积情况： java import javax.management.MBeanServer; import javax.management.ObjectName; import java.lang.management.ManagementFactory; public class ActiveMQMonitor { public static void main(String[] args) throws Exception { MBeanServer mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); ObjectName name = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Broker,brokerName=localhost"); // 获取队列名称 String queueName = "YourQueueName"; ObjectName queueNameObj = new ObjectName("org.apache.activemq:type=Queue,destinationName=" + queueName); // 获取消息堆积数 Integer messageCount = (Integer) mbs.getAttribute(queueNameObj, "EnqueueCount"); System.out.println("Current Enqueue Count for Queue: " + queueName + " is " + messageCount); } } 3.2 日志分析 除了直接通过API访问数据外，我们还可以通过分析ActiveMQ的日志文件来间接监控消费者性能。比如说，我们可以通过翻看日志里的那些报错和警告信息，揪出隐藏的问题，然后赶紧采取行动来优化一下。 4. 优化策略 既然我们已经掌握了如何监控消费者性能，那么接下来就需要考虑如何优化它了。下面是一些常见的优化策略： - 增加消费者数量：当发现消息堆积时，可以考虑增加更多的消费者来分担工作量。 - 优化消费者逻辑：检查消费者处理消息的逻辑，确保没有不必要的计算或等待，尽可能提高处理效率。 - 调整消息持久化策略：根据业务需求选择合适的消息持久化级别，既保证数据安全又不过度消耗资源。 5. 结语 持续改进 监控消费者性能是一个持续的过程。随着系统的不断演进，新的挑战也会随之而来。因此，我们需要保持灵活性，随时准备调整我们的监控策略和技术手段。希望这篇文章能给你带来一些启示，让你在面对类似问题时更加从容不迫！ --- 好了，以上就是我对于“监控消费者性能：消息堆积与延迟分析”的全部分享。希望能给你一些启发，让你的项目变得更高效、更稳当！要是你有任何问题或者想深入了解啥的，尽管留言，咱们一起聊一聊。

...1. 引言 在分布式消息中间件领域，Apache RocketMQ凭借其高性能、高可靠性的特性赢得了广大开发者的青睐。但在实际操作时，咱们可能时不时会遇到些性能上的小麻烦，比如说JVM内存不够用啦，或者垃圾回收（Garbage Collection, GC）过于活跃这类问题。这篇东西，我们就拿RocketMQ来举个栗子，深入浅出地掰扯一下这类问题，还会手把手地带你瞅瞅实例代码，让你明明白白知道怎么优化、怎么绕开这些问题。 2. JVM内存模型与GC机制概览 首先，让我们简要回顾一下JVM内存模型以及GC的工作原理。JVM这家伙就像个大管家，它把内存这块地盘划分成了好几块区域，比如堆内存、栈内存和方法区等。想象一下，堆内存就像是一个大仓库，专门用来存放我们创建的各种对象。而那个叫GC的清洁工呢，它的主要任务就是盯着这块堆内存，找出那些不再使用的对象垃圾，然后把它们清理掉，释放出更多的存储空间。当应用中的对象数量剧增导致堆内存不足时，就会引发内存溢出异常。同时，如果GC过于频繁地执行，会消耗大量CPU资源，从而影响系统的整体性能。 java // 示例：创建大量无用的对象可能导致内存溢出 public class MemoryOverflowExample { public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList<>(); while (true) { list.add(new String("Memory is precious!")); } } } 3. RocketMQ与JVM内存管理 在使用RocketMQ的过程中，例如生产者发送消息或消费者消费消息时，如果不合理地管理内存，也可能触发上述问题。比如，你要是突然一股脑儿地发好多好多消息，或者把一大堆消息都堆在那儿不去处理，这就像是给内存施加了巨大的压力。你想啊，内存它也会“吃不消”，于是乎就可能频繁地进行垃圾回收（GC），甚至严重的时候还会“撑爆”，也就是内存溢出啦。 java import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer; import org.apache.rocketmq.common.message.Message; public class RocketMQProducerExample { public static void main(String[] args) throws Exception { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup"); producer.start(); for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { // 这里假设发送海量消息，极端情况下易引发内存溢出 Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); producer.send(msg); } producer.shutdown(); } } 4. 针对RocketMQ的内存优化策略 面对这样的挑战，我们可以从以下几个方面着手优化： - 消息批量发送：利用DefaultMQProducer提供的send(batch)接口批量发送消息，减少单次操作创建的对象数，从而降低内存压力。 java List messageList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < BATCH_SIZE; i++) { Message msg = ...; messageList.add(msg); } SendResult sendResult = producer.send(messageList); - 合理设置JVM参数：根据业务负载调整JVM堆大小(-Xms和-Xmx)，并选择合适的GC算法，如G1或者ZGC，它们对于大内存及长时间运行的服务有良好的表现。 - 监控与预警：借助JMX或其他监控工具实时监控JVM内存状态和GC频率，及时发现并解决问题。 - 设计合理的消息消费逻辑：确保消费者能及时消费并释放已处理消息引用，避免消息堆积导致内存持续增长。 5. 结语 总之，我们在享受RocketMQ带来的便捷高效的同时，也需关注其背后可能存在的性能隐患，尤其是JVM内存管理和垃圾回收机制。通过一些实用的优化招数和实际行动，我们完全可以把内存溢出的问题稳稳扼杀在摇篮里，同时还能减少GC（垃圾回收）的频率，这样一来，咱们的系统就能始终保持稳定快速的运行状态，流畅得飞起。这不仅是一场技术的探索，更是对我们作为开发者不断追求卓越精神的体现。在咱们日常的工作里，咱们得换个更接地气儿的方式来看待问题，把每一个小细节都拿捏住，用更巧妙、更精细的招数来化解挑战。大家一起努力，让RocketMQ服务的质量噌噌往上涨，用户体验也得溜溜地提升起来！

.... 引言 当我们谈论消息队列时，Apache ActiveMQ作为一款成熟的开源消息中间件，其强大的功能和稳定性得到了广泛的认可。不过，你有没有想过，在那种人多嘴杂、信息来来回回超级频繁的场景里，ActiveMQ这家伙的表现究竟如何？会不会有什么性能上的“软肋”呢？今天咱就专门唠一唠这个话题，不仅有实实在在的案例撑腰，还有代码实操演示，更少不了深度剖析。我将带你一起，像破案一样揭秘在高并发环境下的ActiveMQ，看看它性能瓶颈的排查过程究竟是怎样一番景象。 2. 高并发挑战与ActiveMQ架构理解 首先，面对高并发场景，ActiveMQ的架构设计决定了其在处理大量并发请求时的基本性能。ActiveMQ基于JMS（Java Message Service）规范，采用内存和磁盘混合存储模式，具备持久化、高可用等特点。不过在用户量大、访问频繁的高峰时段，内存管理啊、线程调度机制、网络信息传输这些环节，都可能暗戳戳地变成影响整体速度的“拖后腿”因素。 java // 创建ActiveMQ连接工厂 ConnectionFactory factory = new ActiveMQConnectionFactory("tcp://localhost:61616"); // 创建连接并启动 Connection connection = factory.createConnection(); connection.start(); // 创建会话，并设置为事务性 Session session = connection.createSession(true, Session.SESSION_TRANSACTED); // 创建目标队列 Destination destination = session.createQueue("TestQueue"); // 创建生产者并发送消息 MessageProducer producer = session.createProducer(destination); TextMessage message = session.createTextMessage("Hello, World!"); producer.send(message); // 提交事务 session.commit(); 以上是一个简单的ActiveMQ生产者示例，但真实的高并发场景中，频繁的创建、销毁对象及事务操作可能对性能产生显著影响。 3. 性能瓶颈排查策略 (1) 资源监控：首先，我们需要借助ActiveMQ自带的JMX监控工具或第三方监控系统，实时监控CPU使用率、内存占用、磁盘I/O、网络流量等关键指标，从而定位可能存在的性能瓶颈。 (2) 线程池分析：深入到ActiveMQ内部，其主要的执行单元是线程池，因此，观察并分析ActiveMQ ThreadPool的工作状态，如活跃线程数、阻塞任务数等，有助于发现因线程调度问题导致的性能瓶颈。 (3) 消息堆积排查：若发现消息积压严重，应检查消费者消费速度是否跟得上生产者的发送速度，或者查看是否有未被正确确认的消息造成堆积，例如： java MessageConsumer consumer = session.createConsumer(destination); while (true) { TextMessage msg = (TextMessage) consumer.receive(); // 处理消息 // ... // 提交事务 session.commit(); } 此处，消费者需确保及时提交事务以释放已消费的消息，否则可能会形成消息堆积。 (4) 配置调优：针对上述可能的问题，可以尝试调整ActiveMQ的相关配置参数，比如增大内存缓冲区大小、优化线程池配置、启用零拷贝技术等，以提升高并发下的性能表现。 4. 结论与思考 排查ActiveMQ在高并发环境下的性能瓶颈是一项既具挑战又充满乐趣的任务。每一个环节，咱们都得把它的工作原理摸得门儿清，然后结合实际情况，像对症下药那样来点实实在在的优化措施。对开发者来说，碰到高并发场景时，咱们可以适时地把分布式消息中间件集群、负载均衡策略这些神器用起来，这样一来，ActiveMQ就能更溜地服务于我们的业务需求啦。在整个这个过程中，始终坚持不懈地学习新知识，保持一颗对未知世界积极探索的心，敢于大胆实践、勇于尝试，这种精神头儿，绝对是咱们突破瓶颈、提升表现的关键所在。 以上内容仅是初步探讨，具体问题需要根据实际应用场景细致分析，不断挖掘ActiveMQ在高并发下的潜力，使其真正成为支撑复杂分布式系统稳定运行的强大后盾。

...、服务器故障等原因，消息可能无法及时传递到接收方，从而形成消息积压。这种情况不仅会影响系统的正常运行，还可能导致数据丢失。所以呢，你瞧，在设计分布式系统的时候，有一个挺关键的问题咱们得好好琢磨琢磨，那就是怎么才能聪明又高效地把堆积如山的消息给处理好，确保整个系统的稳定性和可靠性杠杠的。 二、RocketMQ简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的一款基于Java的高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件。它能够灵活支持各种消息传输模式，比如发布/订阅模式、点对点模式等，而且人家还自带了不少酷炫的高级功能。比如说，事务处理啊，保证消息按顺序发送啥的，让你用起来既顺手又安心。 三、RocketMQ消息积压原因分析 1. 网络延迟 在网络不稳定的情况下，消息可能因为延迟而不能及时到达接收方。 2. 服务器故障 如果服务器突然崩溃或者负载过高，那么消息就可能会堆积在服务器上，无法进行处理。 3. 消息消费速度慢 如果消息的消费速度远低于生产速度，那么就会导致消息积压。 4. 消费者异常 如果消费者程序出现异常，例如程序挂起或者重启，那么未被消费的消息就会堆积起来。 四、RocketMQ消息积压解决方案 1. 异步处理 对于一些不重要的消息，可以采用异步处理的方式，将消息放入一个队列中，然后在后台线程中慢慢处理这些消息。 2. 提升消费速度 通过优化消费者的程序逻辑，提升消息的消费速度，减少消息的积压。 3. 设置最大消息积压量 可以通过设置RocketMQ的配置参数，限制消息的最大积压量，当达到这个量时，RocketMQ就会拒绝新的消息。 4. 使用死信队列 对于那些无论如何都无法被消费的消息，可以将其放入死信队列中，由人工来处理这些消息。 五、代码示例 以下是一个使用RocketMQ处理消息积压的例子： java // 创建Producer实例 DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("MyProducer"); // 设置Producer相关的属性 producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); producer.start(); // 创建Message实例 Message msg = new Message("topic", "tag", ("Hello RocketMQ").getBytes()); // 发送消息 SendResult sendResult = producer.send(msg); 在这个例子中，我们首先创建了一个Producer实例，然后设置了其相关的属性，最后发送了一条消息。 六、结论 消息积压是分布式系统中常见的问题，但通过合理的策略和工具，我们可以有效地解决这个问题。RocketMQ这款超强的消息中间件，就像一个超级信使，浑身都是本领，各种功能一应俱全，还能根据你的需求灵活调整配置。它就像是我们消息生产和消费的贴心管家，确保整个系统的稳定性和可靠性杠杠的，让我们的工作省心又高效。

...模数据传输的场景中，消息队列系统成为了不可或缺的一部分。而在中国，RocketMQ作为一款性能优秀、稳定性高的开源消息中间件，得到了广泛的应用。不过在实际用起来的时候，我们可能会碰上一些状况。比如说，生产者这家伙发送消息的速度太快了，就像瀑布一样狂泻不止，结果就可能导致消息积压得像山一样高，甚至有的消息会莫名其妙地消失无踪，就像是被一阵风给吹跑了一样。那么，如何有效地解决这个问题呢？让我们一起深入探讨。 二、理解问题原因 首先，我们需要了解生产者发送消息速度过快的原因。一般来说，这多半是由于生产者那边同时进行的操作太多啦，或者说是生产者发送消息的速度嗖嗖的，一个劲儿地疯狂输出，结果就可能造成现在这种情况。 三、代码示例 下面，我们将通过一个简单的实例来演示这个问题。假设我们有一个消息生产者，它每秒可以发送100条消息到RocketMQ的消息队列中： java public class Producer { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("test"); producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); producer.start(); for (int i = 0; i < 100; i++) { Message msg = new Message("test", "TagA", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(), MessageQueue.all); producer.send(msg); } producer.shutdown(); } } 这段代码将会连续发送100条消息到RocketMQ的消息队列中，从而模拟生产者发送消息速度过快的情况。 四、解决方案 面对生产者发送消息速度过快的问题，我们可以从以下几个方面入手： 1. 调整生产者的并发量 我们可以通过调整生产者的最大并发数量来控制生产者发送消息的速度。比如，我们可以在生产者初始化的时候，给maxSendMsgNumberInBatch这个参数设置一个值，这样就能控制每次批量发送消息的最大数量啦。就像是在给生产线设定“一批最多能打包多少个商品”一样，很直观、很实用！ java DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("test"); producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); producer.setMaxSendMsgNumberInBatch(10); // 设置每次批量发送的最大消息数量为10 2. 控制生产者发送消息的频率 除了调整并发量外，我们还可以通过控制生产者发送消息的频率来避免消息堆积。比如说，我们可以在生产者那个不断循环干活的过程中，加一个小憩的时间间隔，这样就能像踩刹车一样，灵活调控消息发送的节奏啦。 java for (int i = 0; i < 100; i++) { Message msg = new Message("test", "TagA", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(), MessageQueue.all); producer.send(msg); Thread.sleep(500); // 每次发送消息后休眠500毫秒 } 3. 使用消息缓冲机制 如果我们的消息队列支持消息缓冲功能，我们可以通过启用消息缓冲来缓解消息堆积的问题。当消息队列突然间塞满了大量消息的时候，它会把这些消息先临时存放在“小仓库”里，等到它的处理能力满血复活了，再逐一消化处理掉这些消息。 五、总结 总的来说，生产者发送消息速度过快是一个常见的问题，但只要我们找到了合适的方法，就能够有效地解决这个问题。在实际操作中，咱们得根据自己业务的具体需求和系统的实际情况，像变戏法一样灵活挑选最合适的解决方案。别让死板的规定框住咱的思路，要懂得因地制宜，灵活应变。同时，我们也应该定期对系统进行监控和调优，以便及时发现并解决问题。

...分布式系统的世界里，消息传递是一种不可或缺的通信方式，而RabbitMQ作为开源的消息队列服务器，以其强大的并发处理能力和灵活性，成为许多应用中的首选。这篇东西会手把手带你摸透，怎么在RabbitMQ里头玩转发布者/订阅者模式（Producer-Consumer Model），特别是当你面对那复杂的并发环境时，怎样才能稳稳地保证消息传输和处理的万无一失。我们将结合代码示例，探讨并发访问的设计策略和潜在问题。 二、发布者/订阅者模式简介 1.1 发布者（Producer）与订阅者（Consumer）的角色 - 发布者：负责创建和发送消息到队列，通常是一个服务或者应用，如订单创建系统。 - 订阅者：从队列中接收并处理消息，可能是订单处理服务、库存更新服务等。 2.2 并发访问的挑战 - 在高并发环境下，多个发布者同时向同一个队列发送消息可能导致消息堆积，影响性能。 - 订阅者也需要处理多个消息同时到达的情况，保证处理的线程安全。 三、消息确认与并发控制 1.3 使用publisher confirms 为了确保消息的可靠传递，我们可以启用publisher confirms机制。当消息被交换机确认接收后，消费者才会真正消费该消息。Spring RabbitMQ配置示例： java @Configuration public class RabbitConfig { @Value("${rabbitmq.host}") private String host; @Value("${rabbitmq.port}") private int port; @Bean public ConnectionFactory connectionFactory() { CachingConnectionFactory factory = new CachingConnectionFactory(); factory.setHost(host); factory.setPort(port); factory.setUsername("your_username"); factory.setPassword("your_password"); factory.setPublisherConfirmations(true); // 开启publisher confirms return factory; } } 四、并发处理与消息分发 1.4 哨兵模式与任务分发 - 哨兵模式：一个特殊的消费者用于监控队列，处理来自其他消费者的错误响应（nacks），避免消息丢失。 - 任务分发：使用fanout交换机可以一次将消息广播给所有订阅者，但要确保处理并发的负载均衡和消息顺序。 java @Autowired private TaskConsumer taskConsumer; // 发布者方法 public void sendMessage(String message) { channel.basicPublish("task_queue", "", null, message.getBytes()); } 五、事务与消息重试 1.5 事务与幂等性 - 如果订阅者处理消息的业务操作支持事务，可以利用事务回滚来处理nack后的消息重试。 - 幂等性保证即使消息多次被处理，结果保持一致。 六、结论与最佳实践 2.6 总结与注意事项 - 监控和日志：密切关注队列的消费速率、延迟和确认率，确保系统稳定。 - 负载均衡：通过轮询、随机选择或者其他策略，分摊消费者之间的消息处理压力。 - 异步处理：对于耗时操作，考虑异步处理以避免阻塞队列。 在实际项目中，理解并应用这些技巧将有助于我们构建健壮、高效的发布者/订阅者架构，有效应对并发访问带来的挑战。记住了啊，每一个设计决定，其实都是为了让你用起来更顺手、系统扩展性更强。这就是RabbitMQ最吸引人的地方啦，就像是给机器装上灵活的弹簧和无限延伸的轨道，让信息传输变得轻松自如。

...，我们可以进一步关注消息中间件领域的最新发展动态和技术应用案例。近期，随着微服务架构和云原生技术的普及，消息队列的重要性日益凸显。例如，在2021年，Apache Pulsar社区宣布其消息TTL功能的重大升级，支持更细粒度的过期策略设定，不仅限于单个消息，还能应用于订阅和主题级别，为开发者提供了更为灵活的消息生命周期管理工具。 另外，有企业实践表明，通过巧妙利用类似RabbitMQ TTL这样的机制，可以有效解决在实时数据处理、物联网设备消息缓存以及分布式系统中因消息堆积引发的一系列问题。比如，在某大型电商平台的库存同步场景中，通过设置合理的TTL值，确保了库存变更信息能够在指定时间内准确无误地传递至各个相关系统，极大地提升了系统的稳定性和响应速度。 此外，对于RabbitMQ TTL机制的深入理解和优化配置，也成为了提高业务系统性能与运维效率的重要手段。结合实际应用场景进行深度定制，既能防止消息积压导致的数据延迟或丢失，又能避免无效数据占用过多存储资源，从而助力企业构建更加高效、稳定的信息传输体系。

...言 在分布式系统中，消息队列作为异步解耦的重要组件，其性能和稳定性直接影响着整个系统的健壮性。Apache ActiveMQ，作为一个成熟的开源消息中间件，它的高效运行离不开对其内部各项参数的精准配置。这篇东西，咱们要重点聊聊ActiveMQ里一个至关重要的配置细节——线程池的大小。咱会手把手教你如何根据实际业务需求，把这个参数调校得恰到好处，从而让你的系统性能噌噌噌地往上窜。 2. 线程池与ActiveMQ的关系 在ActiveMQ中，线程池承担着处理网络连接、消息发送接收、消息持久化等多种任务的核心角色。如果你的线程池开得太小，就好比是收银台只开了一个窗口，结果大家伙都得排队等着处理请求，这样一来，消息传递的速度自然就慢下来了，延迟也就跟着增加。反过来，要是线程池弄得过大，就像是商场里开了一堆收银台，虽然看起来快，但其实每个窗口都在拼命消耗系统资源，就像每台收银机都在疯狂“吃电”。这样一来，整体性能就会被拖累，反而适得其反。因此，理解并适配合适的线程池大小至关重要。 3. 默认线程池配置及查看 首先，我们先看看ActiveMQ默认的线程池配置。打开ActiveMQ的配置文件（如conf/activemq.xml），可以看到如下片段： xml ... 10 2 ... 这里展示了默认的最大线程数(maxThreads)和最小线程数(minThreads)，通常情况下，初始值可能并不完全适应所有应用场景。 4. 调整线程池大小 - 增大线程池大小：当发现消息堆积或处理速度慢时，可以尝试适当增大线程池的大小。例如，我们将最大线程数调整为20： xml 20 - 动态调整策略：实际上，ActiveMQ还支持动态调整线程池大小，可以根据系统负载自动扩缩容。例如，使用pendingTaskSize属性设置触发扩容的待处理任务阈值： xml 20 100 5. 调整线程池大小的思考过程 调整线程池大小并非简单的“越大越好”，而是需要结合实际应用环境和压力测试结果来综合判断。比如，在人多手杂的情况下，你发现电脑虽然还没使出全力（CPU利用率不高），但消息处理的速度还是跟不上趟，这时候，我们或许可以考虑把线程池扩容一下，就像增加更多的小帮手来并行干活，很可能就能解决这个问题了。不过呢，假如咱们的系统都已经快被内存撑爆了，这时候还盲目地去增加线程数量，那就好比在拥堵的路上不断加塞更多的车，反而会造成频繁的“切换车道”，让整个系统的运行效率变得更低下。 6. 结论与实践建议 调整ActiveMQ线程池大小是一项细致且需反复试验的工作。务必遵循“观察—调整—验证”的循环优化过程，并密切关注系统监控数据。另外，别忘了要和其他系统参数一起“团队协作”，像是给内存合理分配额度、调整磁盘读写效率这些小细节，这样才能让整个系统的性能发挥到极致。 最后，每个系统都是独一无二的，所以对于ActiveMQ线程池大小的调整没有绝对的“黄金法则”。作为开发者，咱们得摸透自家业务的脾性，像个理智的大侦探一样剖析问题。这可不是一蹴而就的事儿，得靠咱一步步地实操演练，不断摸索、优化，最后才能找到那个和咱自身业务最对味儿、最合拍的ActiveMQ配置方案。

...麻烦大了。不光会影响消息队列的正常运作，搞不好还会丢数据，甚至让服务直接挂掉。更惨的是，如果真的摊上这种事儿，那可就头疼了，得花老鼻子时间去查问题，还得费老大劲儿才能搞定。 2. 为什么会发生磁盘空间不足？ 要解决这个问题，我们首先要搞清楚为什么会出现磁盘空间不足的情况。这里有几个常见的原因： - 消息堆积：当消费者处理消息的速度跟不上生产者发送消息的速度时，消息就会在队列中堆积，占用更多的磁盘空间。 - 持久化消息：为了确保消息的可靠传递，RabbitMQ允许将消息设置为持久化模式。然而，这也意味着这些消息会被保存到磁盘上，从而消耗更多的存储空间。 - 交换器配置不当：如果你没有正确地配置交换器（Exchange），可能会导致消息被错误地路由到队列中，进而增加磁盘使用量。 - 死信队列：当消息无法被消费时，它们会被发送到死信队列（Dead Letter Queue）。如果不及时清理这些队列，也会导致磁盘空间逐渐耗尽。 3. 如何预防磁盘空间不足？ 既然已经知道了问题的原因，那么接下来就是如何预防这些问题的发生。下面是一些实用的建议： - 监控磁盘使用情况：定期检查磁盘空间使用情况，并设置警报机制。这样可以在问题变得严重之前就采取行动。 - 优化消息存储策略：考虑减少消息的持久化级别，或者只对关键消息进行持久化处理。 - 合理配置交换器：确保交换器的配置符合业务需求，避免不必要的消息堆积。 - 清理无用消息：定期清理过期的消息或死信队列中的消息，保持系统的健康运行。 - 扩展存储容量：如果条件允许，可以考虑增加磁盘容量或者采用分布式存储方案来分散压力。 4. 实战演练 代码示例 接下来，让我们通过一些具体的代码示例来看看如何实际操作上述建议。假设我们有一个简单的RabbitMQ应用，其中包含了一个生产者和一个消费者。我们的目标是通过一些基本的策略来管理磁盘空间。 示例1：监控磁盘使用情况 python import psutil def check_disk_usage(): 获取磁盘使用率 disk_usage = psutil.disk_usage('/') if disk_usage.percent > 80: print("警告：磁盘使用率超过80%") else: print(f"当前磁盘使用率为：{disk_usage.percent}%") check_disk_usage() 这段代码可以帮助你监控系统磁盘的使用率，并在达到某个阈值时发出警告。 示例2：调整消息持久化级别 python import pika 连接到RabbitMQ服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() 创建队列 channel.queue_declare(queue='hello', durable=True) 发送消息 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!', properties=pika.BasicProperties( delivery_mode=2, 消息持久化 )) print(" [x] Sent 'Hello World!'") connection.close() 在这个例子中，我们设置了消息的delivery_mode属性为2，表示该消息是持久化的。这样就能保证消息在服务器重启后还在，不过也得留意它会占用多少硬盘空间。 示例3：清理死信队列 python import pika 连接到RabbitMQ服务器 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost')) channel = connection.channel() 清理死信队列 channel.queue_purge(queue='dead_letter_queue') print("Dead letter queue has been purged.") connection.close() 这段代码展示了如何清空死信队列中的消息，释放宝贵的磁盘空间。 5. 结语 让我们一起成为“兔子”的守护者吧！ 好了，今天的分享就到这里啦！希望这些信息对你有所帮助。记得，咱们用RabbitMQ的时候，得好好保护自己的“地盘”。别让磁盘空间不够用，把自己给坑了。当然，如果你还有其他方法或者技巧想要分享，欢迎留言讨论！让我们一起努力，成为“兔子”的守护者吧！ --- 以上就是今天的全部内容，感谢阅读，希望你能从中获得启发并有所收获。如果你有任何疑问或想了解更多关于RabbitMQ的内容，请随时告诉我！

...吐量、低延迟、可靠的消息传递特性，成为了构建实时数据流处理系统的首选工具。Kafka中的一个关键概念是Consumer Group，它允许多个消费者同时消费来自同一主题的消息，从而实现负载均衡和容错。哎呀，你懂的，有时候在Consumer Group群里，突然有人掉线了，或者人少了点，这可就有点棘手了。毕竟，要是咱们这个小团体不稳当，效率也上不去啊。就像是打游戏，队伍一散，那可就难玩了不是？得想办法让咱们这个小组子，既能稳住阵脚，又能跑得快，对吧？本文将深入探讨这一问题，并提供解决方案。 二、问题现象与原因分析 现象描述： 在实际应用中，一旦某个Consumer Group成员（即消费者实例）发生故障或网络中断，该成员将停止接收新的消息。哎呀，你知道的，如果团队里的小伙伴们没能在第一时间察觉并接手这部分信息的处理任务，那可就麻烦了。就像你堆了一大堆未读邮件在收件箱里，久而久之，不光显得杂乱无章，还可能拖慢你整日的工作节奏，对不对？同样的道理，信息堆积多了，整个系统的运行效率就会变慢，稳定性也容易受到威胁。所以，大家得互相帮忙，及时分担任务，保持信息流通顺畅，这样才能让我们的工作更高效，系统也更稳定！ 原因分析： 1. 成员间通信机制不足 Kafka默认不提供成员间的心跳检测机制，依赖于应用开发者自行实现。 2. 配置管理不当 如未能正确配置自动重平衡策略，可能导致成员在故障恢复后无法及时加入Group，或加入错误的Group。 3. 资源调度问题 在高并发场景下，资源调度不均可能导致部分成员承担过多的消费压力，而其他成员则处于空闲状态。 三、解决策略 1. 实现心跳检测机制 为了检测成员状态，可以实现一个简单的心跳检测机制，通过定期向Kafka集群发送心跳信号来检查成员的存活状态。如果长时间未收到某成员的心跳响应，则认为该成员可能已故障，并从Consumer Group中移除。以下是一个简单的Java示例： java import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; public class HeartbeatConsumer extends AbstractKafkaConsumer { private static final long HEARTBEAT_INTERVAL = 60 1000; // 心跳间隔时间，单位毫秒 @Override public void onConsume() { while (true) { try { Thread.sleep(HEARTBEAT_INTERVAL); if (!isAlive()) { System.out.println("Heartbeat failure detected."); // 可以在这里添加逻辑来处理成员故障，例如重新加入组或者通知其他成员。 } } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } private boolean isAlive() { // 实现心跳检测逻辑，例如发送心跳请求并等待响应。 return true; // 假设总是返回true，需要根据实际情况调整。 } } 2. 自动重平衡策略 合理配置Kafka的自动重平衡策略，确保在成员故障或加入时能够快速、平滑地进行组内成员的重新分配。利用Kafka的API或自定义逻辑来监控成员状态，并在需要时触发重平衡操作。例如： java KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { // 处理消息... } // 检查组成员状态并触发重平衡 if (needRebalance()) { consumer.leaveGroup(); consumer.close(); consumer = new KafkaConsumer<>(config); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } } private boolean needRebalance() { // 根据实际情况判断是否需要重平衡，例如检查成员状态等。 return false; } 3. 资源均衡与优化 设计合理的资源分配策略，确保所有成员在消费负载上达到均衡。可以考虑动态调整成员的消费速度、优化网络路由策略等手段，以避免资源的过度集中或浪费。 四、总结 解决Consumer Group成员失散的问题，需要从基础的通信机制、配置管理、到高级的资源调度策略等多个层面综合考虑。哎呀，咱们得好好琢磨琢磨这事儿！要是咱们能按这些策略来操作，不仅能稳稳地扛住成员出了状况的难题，还能让整个系统变得更加强韧，处理问题的能力也大大提升呢！就像是给咱们的团队加了层保护罩，还能让咱们干活儿更顺畅，效率蹭蹭往上涨！哎呀，兄弟，你得明白，在真刀真枪地用上这套系统的时候，咱们可不能死板地照着书本念。得根据你的业务需求，就像给娃挑衣服一样，挑最合适的那一件。还得看咱们的系统架构，就像是厨房里的调料，少了哪一味都不行。得灵活调整，就像变魔术一样，让性能和稳定性这俩宝贝儿，一个不落地都达到最好状态。这样，咱们的系统才能像大厨做菜一样，色香味俱全，让人爱不释口！

...Kafka作为分布式消息中间件的应用场景愈发广泛。特别是在微服务架构日益普及的背景下，Kafka因其高吞吐量、低延迟的特点，成为了企业级数据流处理的首选方案。然而，这也带来了新的挑战。例如，国内某大型电商企业在双十一促销活动中，由于订单峰值激增，其基于Kafka构建的实时交易系统一度面临消息堆积的问题。经过紧急排查，发现主要是由于分区数量不足导致的负载不均。为此，该企业迅速调整了分区策略，并优化了消息生产和消费逻辑，最终顺利应对了高峰流量。 与此同时，国外科技巨头也对Kafka进行了持续改进。近日，Confluent公司宣布推出Kafka 3.6版本，该版本引入了多项新特性，包括增强型事务API、更高效的压缩算法以及对多租户环境的支持。这些更新旨在帮助企业更好地满足复杂业务场景的需求，同时也反映了Kafka社区对于技术创新的不懈追求。 此外，关于Kafka与ZooKeeper的关系，业界普遍关注其未来的演进方向。尽管Confluent正在推动KRaft（Kafka Raft-based Controller）项目，试图完全摆脱ZooKeeper的依赖，但在短期内，ZooKeeper仍将在许多传统部署环境中占据主导地位。因此，对于正在使用Kafka的企业而言，如何平衡现有基础设施与新技术之间的过渡，成为了一个值得深思的问题。 从长远来看，Kafka的成功离不开开源社区的支持。正如Apache软件基金会所倡导的理念，“开放、协作、共享”始终是推动技术创新的核心动力。在未来，随着更多企业和开发者加入到Kafka生态中，我们有理由相信，这一技术将继续保持旺盛的生命力，并在更多领域发挥重要作用。

...基本无法介入； 2.消息调度：主要是 doframe Message 的调度，这就是一个普通的 Handler 调度，如果这个调度被其他的 Message 阻塞产生了时延，会直接导致后续的所有流程不会被触发 3.input 处理：input 是一次 Vsync 调度最先执行的逻辑，主要处理 input 事件。如果有大量的事件堆积或者在事件分发逻辑中加入大量耗时业务逻辑，会造成当前帧的时长被拉大，造成卡顿，可以尝试通过事件采样的方案，减少 event 的处理 4.动画处理：主要是 animator 动画的更新，同理，动画数量过多，或者动画的更新中有比较耗时的逻辑，也会造成当前帧的渲染卡顿。对动画的降帧和降复杂度其实解决的就是这个问题； 5.view 处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题； 6.measure/layout/draw：view 渲染的三大流程，因为涉及到遍历和高频执行，所以这里涉及到的耗时问题均会被放大，比如我们会降不能在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象等等； 7.DisplayList 的更新：这里主要是 canvas 和 displaylist 的映射，一般不会存在卡顿问题，反而可能存在映射失败导致的显示问题； 8.OpenGL 指令转换：这里主要是将 canvas 的命令转换为 OpenGL 的指令，一般不存在问题 9.buffer 交换：这里主要指 OpenGL 指令集交换给 GPU，这个一般和指令的复杂度有关 10.GPU 处理：顾名思义，这里是 GPU 对数据的处理，耗时主要和任务量和纹理复杂度有关。这也就是我们降低 GPU 负载有助于降低卡顿的原因； 11.layer 合成：Android P 修改了 Layer 的计算方法 , 把这部分放到了 SurfaceFlinger 主线程去执行, 如果后台 Layer 过多, 就会导致 SurfaceFlinger 在执行 rebuildLayerStacks 的时候耗时 , 导致 SurfaceFlinger 主线程执行时间过长。 可以选择降低Surface层级来优化卡顿。 12.光栅化/Display：这里暂时忽略，底层系统行为； Buffer 切换：主要是屏幕的显示，这里 buffer 的数量也会影响帧的整体延迟，不过是系统行为，不能干预。 2.系统负载 内存：内存的吃紧会直接导致 GC 的增加甚至 ANR，是造成卡顿的一个不可忽视的因素； CPU：CPU 对卡顿的影响主要在于线程调度慢、任务执行的慢和资源竞争，比如 1.降频会直接导致应用卡顿； 2.后台活动进程太多导致系统繁忙，cpu \ io \ memory 等资源都会被占用, 这时候很容易出现卡顿问题 ，这种情况比较常见,可以使用dumpsys cpuinfo查看当前设备的cpu使用情况： 3.主线程调度不到 , 处于 Runnable 状态，这种情况比较少见 4.System 锁：system_server 的 AMS 锁和 WMS 锁 , 在系统异常的情况下 , 会变得非常严重 , 如下图所示 , 许多系统的关键任务都被阻塞 , 等待锁的释放 , 这时候如果有 App 发来的 Binder 请求带锁 , 那么也会进入等待状态 , 这时候 App 就会产生性能问题 ; 如果此时做 Window 动画 , 那么 system_server 的这些锁也会导致窗口动画卡顿 GPU：GPU 的影响见渲染流程，但是其实还会间接影响到功耗和发热； 功耗/发热：功耗和发热一般是不分家的，高功耗会引起高发热，进而会引起系统保护，比如降频、热缓解等，间接的导致卡顿。 如何监控卡顿 线下监控： 我们知道卡顿问题的原因错综复杂，但最终都可以反馈到CPU使用率上来 1.使用dumpsys cpuinfo命令 这个命令可以获取当时设备cpu使用情况，我们可以在线下通过重度使用应用来检测可能存在的卡顿点 A8S:/ $ dumpsys cpuinfoLoad: 1.12 / 1.12 / 1.09CPU usage from 484321ms to 184247ms ago (2022-11-02 14:48:30.793 to 2022-11-02 14:53:30.866):2% 1053/scanserver: 0.2% user + 1.7% kernel0.6% 934/system_server: 0.4% user + 0.1% kernel / faults: 563 minor0.4% 564/signserver: 0% user + 0.4% kernel0.2% 256/ueventd: 0.1% user + 0% kernel / faults: 320 minor0.2% 474/surfaceflinger: 0.1% user + 0.1% kernel0.1% 576/vendor.sprd.hardware.gnss@2.0-service: 0.1% user + 0% kernel / faults: 54 minor0.1% 286/logd: 0% user + 0% kernel / faults: 10 minor0.1% 2821/com.allinpay.appstore: 0.1% user + 0% kernel / faults: 1312 minor0.1% 447/android.hardware.health@2.0-service: 0% user + 0% kernel / faults: 1175 minor0% 1855/com.smartpos.dataacqservice: 0% user + 0% kernel / faults: 755 minor0% 2875/com.allinpay.appstore:pushcore: 0% user + 0% kernel / faults: 744 minor0% 1191/com.android.systemui: 0% user + 0% kernel / faults: 70 minor0% 1774/com.android.nfc: 0% user + 0% kernel0% 172/kworker/1:2: 0% user + 0% kernel0% 145/irq/24-70900000: 0% user + 0% kernel0% 575/thermald: 0% user + 0% kernel / faults: 300 minor... 2.CPU Profiler 这个工具是AS自带的CPU性能检测工具，可以在PC上实时查看我们CPU使用情况。 AS提供了四种Profiling Model配置： 1.Sample Java Methods：在应用程序基于Java的代码执行过程中，频繁捕获应用程序的调用堆栈 获取有关应用程序基于Java的代码执行的时间和资源使用情况信息。 2.Trace java methods：在运行时对应用程序进行检测，以在每个方法调用的开始和结束时记录时间戳。收集时间戳并进行比较以生成方法跟踪数据，包括时序信息和CPU使用率。 请注意与检测每种方法相关的开销会影响运行时性能，并可能影响性能分析数据。对于生命周期相对较短的方法，这一点甚至更为明显。此外，如果您的应用在短时间内执行大量方法，则探查器可能会很快超过其文件大小限制，并且可能无法记录任何进一步的跟踪数据。 3.Sample C/C++ Functions:捕获应用程序本机线程的示例跟踪。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 8.0（API级别26）或更高版本的设备。 4.Trace System Calls:捕获细粒度的详细信息，使您可以检查应用程序与系统资源的交互方式 您可以检查线程状态的确切时间和持续时间，可视化CPU瓶颈在所有内核中的位置，并添加自定义跟踪事件进行分析。在对性能问题进行故障排除时，此类信息可能至关重要。要使用此配置，您必须将应用程序部署到运行Android 7.0（API级别24）或更高版本的设备。 使用方式： Debug.startMethodTracing("");// 需要检测的代码片段...Debug.stopMethodTracing(); 优点：有比较全面的调用栈以及图像化方法时间显示，包含所有线程的情况 缺点：本身也会带来一点的性能开销，可能会带偏优化方向 火焰图：可以显示当前应用的方法堆栈： 3.Systrace Systrace在前面一篇分析启动优化的文章讲解过 这里我们简单来复习下： Systrace用来记录当前应用的系统以及应用(使用Trace类打点)的各阶段耗时信息包括绘制信息以及CPU信息等。 使用方式： Trace.beginSection("MyApp.onCreate_1");alt(200);Trace.endSection(); 在命令行中： python systrace.py -t 5 sched gfx view wm am app webview -a "com.chinaebipay.thirdcall" -o D:\trac1.html 记录的方法以及CPU中的耗时情况： 优点： 1.轻量级，开销小，CPU使用率可以直观反映 2.右侧的Alerts能够根据我们应用的问题给出具体的建议，比如说，它会告诉我们App界面的绘制比较慢或者GC比较频繁。 4.StrictModel StrictModel是Android提供的一种运行时检测机制，用来帮助开发者自动检测代码中不规范的地方。 主要和两部分相关： 1.线程相关 2.虚拟机相关 基础代码： private void initStrictMode() {// 1、设置Debug标志位，仅仅在线下环境才使用StrictModeif (DEV_MODE) {// 2、设置线程策略StrictMode.setThreadPolicy(new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().detectCustomSlowCalls() //API等级11，使用StrictMode.noteSlowCode.detectDiskReads().detectDiskWrites().detectNetwork() // or .detectAll() for all detectable problems.penaltyLog() //在Logcat 中打印违规异常信息// .penaltyDialog() //也可以直接跳出警报dialog// .penaltyDeath() //或者直接崩溃.build());// 3、设置虚拟机策略StrictMode.setVmPolicy(new StrictMode.VmPolicy.Builder().detectLeakedSqlLiteObjects()// 给NewsItem对象的实例数量限制为1.setClassInstanceLimit(NewsItem.class, 1).detectLeakedClosableObjects() //API等级11.penaltyLog().build());} } 线上监控： 线上需要自动化的卡顿检测方案来定位卡顿，它能记录卡顿发生时的场景。 自动化监控原理： 采用拦截消息调度流程，在消息执行前埋点计时，当耗时超过阈值时，则认为是一次卡顿，会进行堆栈抓取和上报工作 首先，我们看下Looper用于执行消息循环的loop()方法，关键代码如下所示： / Run the message queue in this thread. Be sure to call {@link quit()} to end the loop./public static void loop() {...for (;;) {Message msg = queue.next(); // might blockif (msg == null) {// No message indicates that the message queue is quitting.return;// This must be in a local variable, in case a UI event sets the loggerfinal Printer logging = me.mLogging;if (logging != null) {// 1logging.println(">>>>> Dispatching to " + msg.target + " " +msg.callback + ": " + msg.what);}...try {// 2 msg.target.dispatchMessage(msg);dispatchEnd = needEndTime ? SystemClock.uptimeMillis() : 0;} finally {if (traceTag != 0) {Trace.traceEnd(traceTag);} }...if (logging != null) {// 3logging.println("<<<<< Finished to " + msg.target + " " + msg.callback);} 在Looper的loop()方法中，在其执行每一个消息（注释2处）的前后都由logging进行了一次打印输出。可以看到，在执行消息前是输出的">>>>> Dispatching to “，在执行消息后是输出的”<<<<< Finished to ",它们打印的日志是不一样的，我们就可以由此来判断消息执行的前后时间点。 具体的实现可以归纳为如下步骤： 1、首先，我们需要使用Looper.getMainLooper().setMessageLogging()去设置我们自己的Printer实现类去打印输出logging。这样，在每个message执行的之前和之后都会调用我们设置的这个Printer实现类。 2、如果我们匹配到">>>>> Dispatching to "之后，我们就可以执行一行代码：也就是在指定的时间阈值之后，我们在子线程去执行一个任务，这个任务就是去获取当前主线程的堆栈信息以及当前的一些场景信息，比如：内存大小、电脑、网络状态等。 3、如果在指定的阈值之内匹配到了"<<<<< Finished to "，那么说明message就被执行完成了，则表明此时没有产生我们认为的卡顿效果，那我们就可以将这个子线程任务取消掉。 这里我们使用blockcanary来做测试: BlockCanary APM是一个非侵入式的性能监控组件，可以通过通知的形式弹出卡顿信息。它的原理就是我们刚刚讲述到的卡顿监控的实现原理。 使用方式： 1.导入依赖 implementation 'com.github.markzhai:blockcanary-android:1.5.0' Application的onCreate方法中开启卡顿监控 // 注意在主进程初始化调用BlockCanary.install(this, new AppBlockCanaryContext()).start(); 3.继承BlockCanaryContext类去实现自己的监控配置上下文类 public class AppBlockCanaryContext extends BlockCanaryContext {....../ 指定判定为卡顿的阈值threshold (in millis), 你可以根据不同设备的性能去指定不同的阈值 @return threshold in mills/public int provideBlockThreshold() {return 1000;}....} 4.在Activity的onCreate方法中执行一个耗时操作 try {Thread.sleep(4000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} 5.结果： 可以看到一个和LeakCanary一样效果的阻塞可视化堆栈图 那有了BlockCanary的方法耗时监控方式是不是就可以解百愁了呢，呵呵。有那么容易就好了 根据原理：我们拿到的是msg执行前后的时间和堆栈信息，如果msg中有几百上千个方法，就无法确认到底是哪个方法导致的耗时，也有可能是多个方法堆积导致。 这就导致我们无法准确定位哪个方法是最耗时的。如图中：堆栈信息是T2的，而发生耗时的方法可能是T1到T2中任何一个方法甚至是堆积导致。 那如何优化这块？ 这里我们采用字节跳动给我们提供的一个方案：基于 Sliver trace 的卡顿监控体系 Sliver trace 整体流程图： 主要包含两个方面: 检测方案： 在监控卡顿时，首先需要打开 Sliver 的 trace 记录能力，Sliver 采样记录 trace 执行信息，对抓取到的堆栈进行 diff 聚合和缓存。 同时基于我们的需要设置相应的卡顿阈值，以 Message 的执行耗时为衡量。对主线程消息调度流程进行拦截，在消息开始分发执行时埋点，在消息执行结束时计算消息执行耗时，当消息执行耗时超过阈值，则认为产生了一次卡顿。 堆栈聚合策略： 当卡顿发生时，我们需要为此次卡顿准备数据，这部分工作是在端上子线程中完成的，主要是 dump trace 到文件以及过滤聚合要上报的堆栈。分为以下几步： 1.拿到缓存的主线程 trace 信息并 dump 到文件中。 2.然后从文件中读取 trace 信息，按照数据格式，从最近的方法栈向上追溯，找到当前 Message 包含的全部 trace 信息，并将当前 Message 的完整 trace 写入到待上传的 trace 文件中，删除其余 trace 信息。 3.遍历当前 Message trace，按照（Method 执行耗时 > Method 耗时阈值 & Method 耗时为该层堆栈中最耗时）为条件过滤出每一层函数调用堆栈的最长耗时函数，构成最后要上报的堆栈链路，这样特征堆栈中的每一步都是最耗时的，且最底层 Method 为最后的耗时大于阈值的 Method。 之后，将 trace 文件和堆栈一同上报，这样的特征堆栈提取策略保证了堆栈聚合的可靠性和准确性，保证了上报到平台后堆栈的正确合理聚合，同时提供了进一步分析问题的 trace 文件。 可以看到字节给的是一整套监控方案，和前面BlockCanary不同之处就在于，其是定时存储堆栈，缓存，然后使用diff去重的方式，并上传到服务器，可以最大限度的监控到可能发生比较耗时的方法。 开发中哪些习惯会影响卡顿的发生 1.布局太乱，层级太深。 1.1：通过减少冗余或者嵌套布局来降低视图层次结构。比如使用约束布局代替线性布局和相对布局。 1.2：用 ViewStub 替代在启动过程中不需要显示的 UI 控件。 1.3：使用自定义 View 替代复杂的 View 叠加。 2.主线程耗时操作 2.1：主线程中不要直接操作数据库，数据库的操作应该放在数据库线程中完成。 2.2：sharepreference尽量使用apply，少使用commit，可以使用MMKV框架来代替sharepreference。 2.3：网络请求回来的数据解析尽量放在子线程中，不要在主线程中进行复制的数据解析操作。 2.4：不要在activity的onResume和onCreate中进行耗时操作，比如大量的计算等。 2.5：不要在 draw 里面调用耗时函数，不能 new 对象 3.过度绘制 过度绘制是同一个像素点上被多次绘制，减少过度绘制一般减少布局背景叠加等方式，如下图所示右边是过度绘制的图片。 4.列表 RecyclerView使用优化，使用DiffUtil和notifyItemDataSetChanged进行局部更新等。 5.对象分配和回收优化 自从Android引入 ART 并且在Android 5.0上成为默认的运行时之后，对象分配和垃圾回收（GC）造成的卡顿已经显著降低了，但是由于对象分配和GC有额外的开销，它依然又可能使线程负载过重。 在一个调用不频繁的地方（比如按钮点击）分配对象是没有问题的，但如果在在一个被频繁调用的紧密的循环里，就需要避免对象分配来降低GC的压力。 减少小对象的频繁分配和回收操作。 好了，关于卡顿优化的问题就讲到这里，下篇文章会对卡顿中的ANR情况的处理，这里做个铺垫。 如果喜欢我的文章，欢迎关注我的公众号。 点击这看原文链接： 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 5376)] 参考 Android卡顿检测及优化 一文读懂直播卡顿优化那些事儿 “终于懂了” 系列：Android屏幕刷新机制—VSync、Choreographer 全面理解！ 深入探索Android卡顿优化（上） 西瓜卡顿 & ANR 优化治理及监控体系建设 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yuhaibing111/article/details/127682399。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...的电子邮件格式。一旦检测到有效的电子邮件地址，隐藏的提交按钮将自动呈现，引导用户完成最后一步操作。这种即时反馈机制增强了用户的交互体验，减少了因表单填写错误导致的挫败感。此外，该插件易于集成至现有的Web项目中，支持多种自定义配置选项，如错误消息提示、验证规则调整等，以适应不同应用场景的需求。无论是个人博客、电子商务网站还是企业级应用，这款插件都能提供强大的表单验证支持，确保数据收集过程既高效又准确。通过使用这款jQuery表单验证插件，开发者可以显著提高表单处理的效率和用户体验，同时简化前端代码，减少手动编写验证逻辑的工作量，让开发流程更加流畅。 点我下载 文件大小：43.32 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...时，你会看到一个错误消息：“Expected selector before @layer”。这是因为 @layer 必须紧跟在选择器之后。 三、如何解决 @layer 使用报警告？ 要解决这个问题，你需要确保你在声明 @layer 之后立即开始写样式。下面是一个正确的例子： css @layer base; body { font-family: sans-serif; } 如果你已经有一个大项目，并且已经在使用 @layer，那么你可能需要花一些时间来更新你的代码。一种方法是手动检查你的所有 @layer 声明，然后添加缺失的样式。另一种方法是使用一个自动化的工具，如 PostCSS 的 plugin-layer-vars，它可以帮助你找到并修复所有的错误。 四、总结 总的来说，虽然 @layer 可能会带来一些困扰，但只要你了解它的用法并且知道如何解决常见的问题，它就可以成为一个非常有用的工具。使用 @layer 这个家伙，你就能把样式整理得井井有条，这样一来，你的代码不仅读起来更加轻松明白，维护起来也更加省心省力，就像给衣柜做了个大扫除一样清爽。所以，尽管可能会遇到点小插曲，但我真心建议你不妨大胆尝试一下这个新特性。毕竟，没准儿它会给你带来意想不到的惊喜！

...ActiveMQ进行消息队列操作时，我们可能会遇到一些异常，如UnknownTopicException。这种异常通常发生在试图发送到一个不存在的主题的消息时。这无疑是一个常见的错误，但是处理起来却并不简单。本文将探讨如何有效地处理ActiveMQ中的UnknownTopicException。 二、UnknownTopicException的理解与产生原因 UnknownTopicException是表示主题不存在的异常。当我们尝试向一个不存在的主题发送消息时，就会抛出这个异常。这个问题的根源，可能是因为我们的程序“犯糊涂”了，存在一些逻辑上的小差错；要么就是我们在建立消费者这一步时，没给它指明正确的主题方向，就像建房子没找准地基一样。 三、处理UnknownTopicException的方法 对于UnknownTopicException，我们可以采用以下几种方法来处理： 3.1 检查程序逻辑 首先，我们需要检查我们的程序逻辑是否正确。如果你的程序正准备给一个压根不存在的主题发送消息，那就得在编程时加上一些错误检测的小机关了。这样，在你的程序欢欢喜喜地给主题发消息之前，会先瞅一眼这个主题到底存不存在，确保不会闹乌龙。 3.2 使用Spring Integration 另一个处理UnknownTopicException的方法是使用Spring Integration。Spring Integration提供了一个“transactional sender”，它可以在向主题发送消息之前，先检查该主题是否存在。如果主题不存在，那么Spring Integration会自动创建一个新的主题，并且继续执行发送消息的操作。 下面是一个使用Spring Integration处理UnknownTopicException的例子： java @Autowired private MessagingTemplate messagingTemplate; public void sendMessage(String topic, String message) { try { messagingTemplate.convertAndSend(topic, message); } catch (UnknownHostException e) { log.error("Error occurred while sending message", e); // Create the topic if it doesn't exist messagingTemplate.send("jms:topic:" + topic, message -> { message.setJmsDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT); }); } } 在这个例子中，如果在尝试发送消息时抛出了UnknownHostException，我们就尝试创建一个新的主题，并且再次发送消息。 四、总结 UnknownTopicException是我们在使用ActiveMQ时经常会遇到的一个问题。虽然乍一看这个问题挺简单，但实际上如果我们不好好处理一下，它可是会让咱们的程序闹脾气、罢工不干的！瞧，如果我们仔细检查程序的逻辑，并且巧妙地运用Spring Integration这个工具，就能顺顺利利地应对UnknownTopicException这个小插曲，这样一来，我们的程序就能稳稳当当地持续运行，一点儿都不带卡壳的。

...的值，但是页面上的消息并没有在2秒后自动变为“Data Changed!”。这正是我们要讨论的问题。 原理解析（2） AngularJS的数据绑定基于脏检查机制，只有在特定的digest循环中才会检测并更新视图。在刚才举的例子里面，setTimeout函数搞的那个异步操作，它压根就没在AngularJS那个digest循环的视线范围内，所以Angular根本不知道数据已经偷偷变了脸。这就导致了视图没及时更新，还保持着老样子呢。 解决方案（3） 面对这样的情况，我们可以采取以下两种方法： 方法一：使用 $apply javascript app.controller('myCtrl', function($scope) { $scope.message = 'Hello, World!'; setTimeout(function() { $scope.$apply(function() { $scope.message = 'Data Changed!'; }); }, 2000); }); 这里我们调用了$scope.$apply()方法，它会启动一个新的digest循环，强制AngularJS去检查所有$scope变量的变化，从而使得视图得以更新。 方法二：使用 $timeout javascript app.controller('myCtrl', ['$scope', '$timeout', function($scope, $timeout) { $scope.message = 'Hello, World!'; $timeout(function() { $scope.message = 'Data Changed!'; }, 2000); }]); AngularJS内置的$timeout服务本身就封装了对$apply的调用，所以在异步回调中使用$timeout可以确保数据变更能被正确地检测和处理。 深入思考与探讨（4） 虽然以上方法可以解决问题，但在实际项目中，过度依赖或滥用$apply可能会带来性能问题，因为它会导致额外的digest循环。因此，对于频繁的数据变更，建议尽量采用AngularJS提供的内置服务如$timeout、$http等，它们会在完成任务时自动触发digest循环。 总结来说，理解和掌握AngularJS的数据绑定原理以及其背后的 digest 循环机制是解决这类问题的关键。同时呢，这也给我们提了个醒，在敲代码的时候，千万不能忽视异步操作对数据绑定带来的影响。就像是做菜时要注意调味料的搭配一样，只有这样，我们的应用程序才能拥有丝滑流畅的响应速度和让用户爱不释手的体验感。

...as已支持更精细化的JMX监控，用户可以直接通过JMX接口获取详细的内存、线程池、服务调用等运行时数据，以便于进行深度性能分析和问题定位。 与此同时，业界也涌现出诸多针对Apache Atlas的第三方监控解决方案，如集成Prometheus和Grafana进行实时可视化监控，不仅能够展示Atlas的核心性能指标，还能实现预警通知，大大提升了运维效率和系统稳定性。 此外，对于企业级部署场景，结合Kubernetes或Docker等容器化技术进行资源调度和自动化运维，亦成为提升Apache Atlas集群整体性能和可用性的有效途径。专家建议，用户在实践中应结合自身业务需求和IT环境特点，灵活运用各类监控手段，并持续关注Apache Atlas项目动态与最佳实践分享，以期最大化利用这一强大工具的价值。

...rintln("收到消息：" + message); ByteBuffer outbuffer = ByteBuffer.wrap(("ACK：" + message).getBytes()); socketChannel.write(outbuffer); } it.remove(); } } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } 总之，同步阻塞IO方法适用于连接数量较小、且连接不太频繁的情况；异步非阻塞IO方法适用于连接数量较多、但连接比较不频繁的情况（如长连接、心跳检查等），能够节约系统内存并增强处理效率。

...没有冒出什么错误提示消息来。 2. 检查硬件故障 如果硬件设备存在问题，我们需要及时更换设备。例如，如果硬盘驱动器出现问题，我们可以更换一个新的硬盘驱动器。另外，我们还要时不时地给服务器上的其他硬件设备做个全面体检，确保它们都运转得倍儿棒。 3. 检查软件问题 对于软件问题，我们需要首先找出问题的原因。比如说，如果这是那个讨厌的病毒感染惹的祸，那咱们就得祭出反病毒软件，给电脑做个全身扫描，然后把那些捣乱的病毒一扫而光。如果是由于软件版本过旧导致的，我们需要更新软件版本。另外，我们还有一种方法可以尝试一下，那就是用Oracle的数据恢复神器来找回那些丢失的信息。 四、结论 总的来说，数据库无法备份或恢复是一个比较严重的问题，可能会导致数据丢失和其他一系列问题。因此，我们需要及时采取措施来解决问题。在解决这个问题的过程中，咱们得像个老朋友一样，深入地去了解数据库这家伙的各种脾性和能耐，还有怎么才能把它使唤得溜溜的。同时，我们也需要注意保持数据库的安全性，防止数据泄露和破坏。通过不断地学习和实践，我们可以成为一名优秀的数据库管理员。

...说无疑是一个重大利好消息。 与此同时，随着移动设备用户体验需求的不断提升，Android开发社区也在不断优化和完善ListItem.Expandable这类交互控件。近期，Google在Material Design组件库中推出了新版的Expandable List控件，它不仅遵循最新的设计规范，增强了动画效果和触摸反馈，还支持更灵活的数据绑定方式，使得开发者能够更加便捷地创建出具有动态扩展效果的列表界面。 此外，结合当下大数据与AI技术的发展趋势，Elasticsearch正逐步整合进更多的机器学习功能，例如异常检测、预测分析等，这些高级特性使得Elasticsearch不再局限于基础搜索功能，而是转型为一款全面的数据智能服务平台。对于希望深度挖掘数据价值的企业而言，Elasticsearch正在打开一扇新的大门，引领着全新的数据管理和应用潮流。

...，我们就输出一个错误消息。 2. 将文件视为普通文件，而不是目录 在NodeJS中，所有的文件都被视为普通文件，而不是目录。所以，如果我们心血来潮，硬要把一个文件当成文件夹来打开，系统就会抛出个“ENOTDIR：这不是个目录”的错误给我们，意思是它压根不是我们想找的文件夹。 因此，我们需要确保我们在访问文件时，将其视为普通文件，而不是目录。 示例代码如下： javascript fs.readFile('file.txt', 'utf8', function(err, data) { if (err) { if (err.code === 'EISDIR') { console.error('Cannot read from a directory!'); } else { console.error('An error occurred:', err); } } else { console.log(data); } }); 在这段代码中，我们首先尝试读取文件的内容。如果读取过程中发生错误，我们就检查错误代码。要是你遇到个错误代码"EISDIR"，那咱就给用户撂个明白话儿：你这会儿是想从一个文件夹里头读取东西呢，这操作可不行。 3. 使用fs.stat()方法检查文件类型 我们也可以使用fs.stat()方法检查文件的类型。如果文件是一个目录，我们就不能将其作为普通文件来访问。 示例代码如下： javascript fs.stat('file.txt', function(err, stats) { if (err) { if (err.code === 'EISDIR') { console.error('Cannot read from a directory!'); } else { console.error('An error occurred:', err); } } else { if (stats.isDirectory()) { console.error('Cannot read from a directory!'); } else { console.log('Reading file...'); } } }); 在这段代码中，我们首先使用fs.stat()方法获取文件的统计信息。然后，我们检查文件的类型。如果文件是一个目录，我们就输出一个错误消息。否则，我们就开始读取文件的内容。 四、总结 总的来说，“ENOTDIR: Not a directory”错误是由于我们试图访问一个不是目录的文件或目录导致的。为了避免犯这个错误，咱们得保证自家的程序够机灵，能够准确地核实文件或者目录是不是真的存在。而且啊，它还要能聪明地分辨出啥时候该把一个东西看成普通的文件，而不是个目录。另外，咱们还可以用fs.stat()这个小技巧来瞅瞅文件的真身，确保咱不会把文件错认成目录，闹出乌龙。