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大家好，我是服务端技术精选的作者。今天咱们聊聊消息队列中一个让人头疼的问题：消息积压。 消息积压的痛 在我们的日常开发和运维工作中，经常会遇到这样的场景： 订单系统突然涌入大量请求，消费者处理不过来，消息开始积压 消费者处理逻辑出现问题，处理速度远低于生产速度 业务高峰期到来，现有消费者数量不足以处理消息洪峰 系统出现故障，消息积压越来越严重 传统的处理方式往往是被动响应：发现问题→人工干预→增加消费者→等待恢复。这种模式不仅效率低，还可能导致业务损失。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何构建一个主动监控、自动扩容的RabbitMQ弹性伸缩方案。 核心思路是： 实时监控：持续监控队列消息积压情况 智能告警：达到阈值时及时发出告警 自动扩容：根据积压情况自动增加消费者 动态收缩：积压缓解后自动减少消费者 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 RabbitMQ：消息中间件 Spring AMQP：RabbitMQ集成 Redis：状态存储和计数 Kubernetes/Docker：容器化部署（可选） Prometheus：监控指标收集 Grafana：可视化展示 ....

"如何实现MySQL数据变更后，实时同步到Redis缓存和Elasticsearch搜索系统？"这个问题看似简单，实则涉及到分布式系统中一个经典难题——数据一致性。今天我就来和大家分享一种经过生产环境验证的解决方案：SpringBoot + Canal + RabbitMQ 实现MySQL数据变更的实时同步。