少，那这就奇了怪了， 咋消息积压在快速减少，但为啥消费 TPS 还是为 0 呢？ 接下来将该问题进行探讨。 温馨提示：在问题分析部分，作者没有直接给出答案，而是一步一步探寻答案，因此会 通过追踪源码来寻求答案，如果大家想急于答案，可以跳过问题分析，直接查看本文末尾的 问题解答部分。 通过本文的阅读，您将获得如下信息： 1. RocketMQ 消费 TPS 的收集与计算逻辑。 2. RocketMQ 个队列），当时由于比较急，并没有第一时间发现这个界面，竟然只包含一个消 费者，觉得并没有消息积压，又由于同一个集群，其他消费组没有问题，只有两个消费组有 问题，怀疑是应用的问题，就采取了重启，打印线程栈等“老路”？ 事后诸葛亮：其实这完成是错误的，为什么这样说呢？因为项目组（业务方）已经告知 一部分业务未处理，说明肯定有队列的消息积压，当根据自己的知识，结合看到的监控页面 做出的判断与业务方反 byteBuffer.position(0); byteBuffer.limit(fileSize); this.availableBuffers.offerFirst(byteBuffer); } 其调用栈如下： 从上面的分析看来，并不会随着消息的不断写入而导致内存溢出。 三、现象解答 1. [REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while

IaaS 的多样性对应用交付部署提出了更高要求 • 可运维性、可观测性带来了更大挑战 • 多租环境带来了更高的网络及安全隔离要求 • 无限资源 vs 有限成本 • 冗长的请求链路，膨胀的技术栈 ……. 面向失败 松散耦合 基础设施解耦 极致弹性 多场景适应 低成本 高 SLA X 客户价值： X 多场景 云原生时代的挑战 云原生四要素 云原生时代的 RocketMQ admin

再点击下一步检查对应参数。 3. 在最后的审核⻚面中，勾选最下方的【我确认，AMAZON CloudFormation 可能创建 IAM 资源】以及【我确认，可能需要以下功能】选择框，点击【创建堆栈】，开始堆 栈的创建。 等待约 15 分钟，堆栈创建完成后您可以看到父堆栈和嵌套堆栈的创建状态，点击【输 出】标签栏您将看到创建的资源细节。 步骤四：查看堆栈 您可以在 AMAZON CloudFormation