面试大杀器：消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化？_消息中间件消息太多怎么提高消费效率

目录

（1）前请提示

（2）unack消息的积压问题

（3）如何解决unack消息的积压问题

（4）高并发场景下的内存溢出问题

（5）低吞吐量问题

（6）合理设置prefetch count

（7）阶段性总结

1、前情提示

这篇文章，我们将会对ack底层的delivery tag机制进行更加深入的分析，让大家理解的更加透彻一些。

面试时，如果被问到消息中间件数据不丢失问题的时候，可以更深入到底层，给面试官进行分析。

2、unack消息的积压问题

首先，我们要给大家介绍一下RabbitMQ的prefetch count这个概念。

大家看过上篇文章之后应该都知道了，对每个channel（其实对应了一个消费者服务实例，你大体可以这么来认为），RabbitMQ投递消息的时候，都是会带上本次消息投递的一个delivery tag的，唯一标识一次消息投递。

然后，我们进行ack时，也会带上这个delivery tag，基于同一个channel进行ack，ack消息里会带上delivery tag让RabbitMQ知道是对哪一次消息投递进行了ack，此时就可以对那条消息进行删除了。

大家先来看一张图，帮助大家回忆一下这个delivery tag的概念。

所以大家可以考虑一下，对于每个channel而言（你就认为是针对每个消费者服务实例吧&