RocketMQ消息堆积问题
RocketMQ消息堆积主要分为三个层次的问题：
其一是Producer生产速率过快，什么场景呢，比如Producer故障，比如DOS攻击，比如业务高峰（超过企业预估的，例如12306订票，双十一下单，这些一开始的时候都有超过预期的情况）。
其二是Broker消息堆积，比如Broker的性能瓶颈，Broker同步策略导致消息堆积等
其三是Consumer本身已经拉取消息的堆积。consumer消息拉取超过一定量之后会暂停消息拉取，一方面是消费者本身消费能力的现在，另一方面是由于消费端过多的消息容易造成GC频繁。
一般情况下我们都可以通过限流和扩容来达到快速处理堆积的消息的目标。
消息堆积的处理策略整体上说就是生产者producer限流，RocketMQ扩容，消费者consumer扩容，具体要根据监控指标来判断。
熟悉了消息堆积场景，我们还需要明确消息堆积的诊断，常用的工具包括producer发送速率监控，producer服务器性能监控（网络、CPU、内存等），broker性能监控（网络、CPU、内存，磁盘使用率，GC等），消费端消费速率，消费端consumer服务器性能监控（网络、CPU、内存、数据库、GC等）
MQ消息积压
这种时候只能操作临时扩容，以更快的速度去消费数据了。具体操作步骤和思路如下：
①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。
②临时建立好原先10倍或者20倍的queue数量(新建一个topic，partition是原来的10倍)。
③然后写一个临时分发消息的consumer程序，这个程序部署上去消费积压的消息，消费之后不做耗时处理，直接均匀轮询写入临时建好分10数量的queue里面。
④紧接着征用10倍的机器来部署consumer，每一批consumer消费一个临时queue的消息。
⑤这种做法相当于临时将queue资源和consumer资源扩大10倍，以正常速度的10倍来消费消息。
⑥等快速消费完了之后，恢复原来的部署架构，重新用原来的consumer机器来消费消息。