RocketMQ（十二）消息堆积与消费延迟

产生背景

消息处理流程中，如果Consumer的消费速度跟不上Producer的发送速度，MQ中未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为 堆积消息。消息出现堆积会导致消费延迟，以下场景需要重点关注消息堆积和消息延迟的问题。

• 业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复
• 业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消费延迟也无法接受。

Consumer使用长轮询Pull模式消费消息时，分为以下两个阶段：

消息拉取

Consumer通过长轮询Pull模式批量拉取的方式从服务端获取消息，将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。对于拉取式消费，在内网环境下会有很高的吞吐量，所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。

一个单线程单分区的低规格主机(Consumer，4C8G)，其可达到几万的TPS。如果是多个分区多个线程，则可以轻松达到几十万的TPS。

消息消费

Consumer将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑对消息进行处理，处理完毕后获取到一个结果。这是真正的消息消费过程。此时Consumer的消费能力就完全依赖于消息的消费耗时和消费并发度了。如果由于业务处理逻辑复杂等原因，导致处理单条消息的耗时较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致Consumer本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。

总结

消息堆积的主要瓶颈在于客户端的消费能力，而消费能力由消费耗时和消费并发度决定。注意，消费耗时的优先级要高于消费并发度。即在保证了消费耗时的合理性前提下，再考虑消费并发度问题。

消费耗时

影响消息处理时长的主要因素是代码逻辑。而代码逻辑中可能会影响处理时长代码主要有两种类型：CPU内部计算型代码和I/O操作型代码。

通常情况下代码中如果没有复杂的递归和循环的话，内部计算耗时相对外部I/O操作来说几乎可以忽略。所以外部IO型代码是消息处理时长变长的主要原因,如：

• 读写远程数据库
• 读写远程Redis
• 对下游系统的http接口调用

消息并发度

一般情况下，消费者端的消费并发度由单节点线程数和节点数量共同决定，其值为单节点线程数*节点数量。不过，通常需要优先调整单节点的线程数，若单机硬件资源达到了上限，则需要通过横向扩展来提高消费并发度。

单机线程数计算

对于一台主机中线程池中线程数的设置需要谨慎，不能盲目直接调大线程数，设置过大的线程数反而会带来大量的线程切换的开销。理想环境下单节点的最优线程数计算模型为：
$$\frac{C\ast (T1+T2)}{T1}$$

• C：CPU内核数
• T1：CPU内部逻辑计算耗时
• T2：外部IO操作耗时

最优线程数计算公式：
$$最优线程数=\frac{C\ast (T1+T2)}{T1}=C\ast \frac{T1}{T2}+C$$

消息堆积的避免

为了避免在业务使用时出现非预期的消息堆积和消费延迟问题，需要在前期设计阶段对整个业务逻辑进行完善的排查和梳理。其中最重要的就是梳理消息的消费耗时和设置消息消费的并发度。

梳理消息的消费耗时

通过压测获取消息的消费耗时，并对耗时较高的操作的代码逻辑进行分析。梳理消息的消费耗时需要关注以下信息：

• 消息消费逻辑的计算复杂度是否过高，代码是否存在无限循环和递归等缺陷。
• 消息消费逻辑中的I/O操作是否是必须的，能否用本地缓存等方案规避。
• 消费逻辑中的复杂耗时的操作是否可以做异步化处理。如果可以，是否会造成逻辑错乱。

设置消费并发度

对于消息消费并发度的计算，可以通过以下两步实施：

• 逐步调大单个Consumer节点的线程数，并观测节点的系统指标，得到单个节点最优的消费线程数和消息吞吐量。

• 根据上下游链路的流量峰值计算出需要设置的节点数
  $$节点数=\frac{流量峰值}{单个节点消息吞吐量}$$

消息的清理

消息被消费过后不会被清理，是被顺序存储在commitlog文件的，且消息大小不定长，所以是不可能以消息为单位进行清理的，而是以commitlog文件为单位进行清理的。

commitlog文件存在一个过期时间，默认为72小时，即三天。除了用户手动清理外，在以下情况下也会被自动清理，无论文件中的消息是否被消费过：

• 文件过期，且到达清理时间点（默认为凌晨4点）后，自动清理过期文件
• 文件过期，且磁盘空间占用率已达过期清理警戒线（默认75%）后，无论是否达到清理时间点，
• 都会自动清理过期文件
• 磁盘占用率达到清理警戒线（默认85%）后，开始按照设定好的规则清理文件，无论是否过期。
• 默认会从最老的文件开始清理
• 磁盘占用率达到系统危险警戒线（默认90%）后，Broker将拒绝消息写入