一、消息积压的原因
消息积压的直接原因，一定是系统中某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。
二、优化性能来避免消息积压
在使用消息队列的系统中，对于性能的优化，主要体现在生产者和消费者两部分的业务逻辑中。对于消息队列本身的性能，作为使用者不需要太关注。主要原因是对于绝大多数使用消息队列的业务来说，消息队列本身的处理能力要远大于业务系统的处理能力。所以对于消息队列的性能优化，更关注的是在消息的收发两端，我们的业务代码怎么和消息队列配合，达到一个最佳性能。
1、发送端性能优化
发送端业务代码的处理性能，实际上和消息队列的关系不大，因为一般发送端都是先执行自己的业务逻辑，最后再发送消息。如果说，你的代码发送消息的性能上不去，你需要优先检查一下，是不是发消息之前的业务逻辑耗时太多导致的。
对于发送消息的业务逻辑，只需要注意设置合适的并发和批量大小，就可以达到很好的发送性能。
Producer 发送消息的过程，Producer 发消息给 Broker，Broker 收到消息后返回确认响应，这是一次完整的交互。假设这一次交互的平均时延是 1ms，我们把这 1ms 的时间分解开，它包括了下面这些步骤的耗时：
- 发送端准备数据、序列化消息、构造请求等逻辑的时间，也就是发送端在发送网络请求之前的耗时；
- 发送消息和返回响应在网络传输中的耗时；
- Broker 处理消息的时延。
如果是单线程发送，每次只发送 1 条消息，那么每秒只能发送 1000ms / 1ms * 1 条 /ms = 1000 条 消息，这种情况下并不能发挥出消息队列的全部实力。无论是增加每次发送消息的批量大小，还是增加并发，都能成倍地提升发送性能。
至于到底是选择批量发送还是增加并发，主要取决于发送端程序的业务性质。简单来说，只要能够满足你的性能要求，怎么实现方便就怎么实现。
- 比如说，你的消息发送端是一个微服务，主要接受 RPC 请求处理在线业务。很自然的，微服务在处理每次请求的时候，就在当前线程直接发送消息就可以了，因为所有 RPC 框架都是多线程支持多并发的，自然也就实现了并行发送消息。并且在线业务比较在意的是请求响应时延，选择批量发送必然会影响 RPC 服务的时延。这种情况，比较明智的方式就是通过并发来提升发送性能。
- 如果你的系统是一个离线分析系统，离线系统在性能上的需求是它不关心时延，更注重整个系统的吞吐量。发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送，你可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。
2、消费端性能优化
使用消息队列时，大部分的性能问题都出现在消费端，如果消费的速度跟不上发送端生产消息的速度，就会造成消息积压。要是消费速度一直比生产速度慢，时间长了，整个系统就会出现问题。要么消息队列的存储填满无法提供服务，要么消息丢失。
所以在设计系统时，一定要保证消费端的消费性能要高于生产端的发送性能，这样系统才能健康的持续运行。
消费端的性能优化除了优化消费业务逻辑外，也可以通过水平扩展，增加消费端的并发数来提升总体的消费性能。注意：在扩容Consumer的实例数量的同时，必须同步扩容主题中的分区（也叫队列）数量，确保Consumer的实例数和分区数量是相等的。如果Consumer的实例数量超过分区数量，这样的扩容实际上是没有效果的，原因是对于消费者，在每个分区上实际上只能支持单线程消费。
很多消费程序，他们是这样来解决消费慢的问题的：
它收消息处理的业务逻辑可能比较慢，也很难再优化了，为了避免消息积压，在收到消息的 OnMessage 方法中，不处理任何业务逻辑，把这个消息放到一个内存队列里面就返回了。然后它可以启动很多的业务线程，这些业务线程里面是真正处理消息的业务逻辑，这些线程从内存队列里取消息处理，这样它就解决了单个 Consumer 不能并行消费的问题。
但是，这是一个非常常见的错误方法！ 为什么错误？因为会丢消息。如果收消息的节点发生宕机，在内存队列中还没来及处理的这些消息就会丢失。