如何应对RocketMQ消息堆积

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勇哥java实战分享 发表于 2023/10/08 19:15:08 2023/10/08
【摘要】 很多同学都在使用 RocketMQ 时,经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章,我们聊聊消息堆积的概念,以及如何应对消息堆积。 1 基础概念消费者在消费的过程中,消费的速度跟不上服务端的发送速度,未处理的消息会越来越多,消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。虽然笔者经常讲:RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力,但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题:业务系统上下游能力不匹配造成的持...

很多同学都在使用 RocketMQ 时,经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章,我们聊聊消息堆积的概念,以及如何应对消息堆积。

1 基础概念

消费者在消费的过程中,消费的速度跟不上服务端的发送速度,未处理的消息会越来越多,消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。

虽然笔者经常讲:RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力,但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题:

  1. 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。

  2. 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息延迟也无法接受。

2 消费原理

客户端使用 Push 模式启动后,消费消息时,分为以下两个阶段:

  • 阶段一:拉取消息

    客户端通过长轮询批量拉取的方式从 Broker 服务端获取消息,将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。

    客户端批量拉取消息,常见内网环境下都会有很高的吞吐量,例如:1个单线程单分区的低规格机器(4C8GB)可以达到几万 TPS ,如果是多个分区可以达到几十万 TPS 。所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。

  • 阶段二:消费消息

    提交消费线程,客户端将本地缓存的消息提交到消费线程中,使用业务消费逻辑进行处理。

    此时客户端的消费能力就完全依赖于业务逻辑的复杂度(消费耗时)和消费逻辑并发度了。如果业务处理逻辑复杂,处理单条消息耗时都较长,则整体的消息吞吐量肯定不会高,此时就会导致客户端本地缓冲队列达到上限,停止从服务端拉取消息。

通过以上客户端消费原理可以看出,消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力,即消费耗时消费并发度

想要避免和解决消息堆积问题,必须合理的控制消费耗时和消息并发度,其中消费耗时的优先级高于消费并发度,必须先保证消费耗时的合理性,再考虑消费并发度问题。

3 消费瓶颈

3.1 消费耗时

影响消费耗时的消费逻辑主要分为 CPU 内存计算和外部 I/O 操作,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。

外部 I/O 操作通常包括如下业务逻辑:

  • 读写外部数据库,例如 MySQL 数据库读写。
  • 读写外部缓存等系统,例如 Redis 读写。
  • 下游系统调用,例如 Dubbo 调用或者下游 HTTP 接口调用。

这类外部调用的逻辑和系统容量需要提前梳理,掌握每个调用操作预期的耗时,这样才能判断消费逻辑中I/O操作的耗时是否合理。

通常消费堆积都是由于这些下游系统出现了服务异常、容量限制导致的消费耗时增加。

例如:某业务消费逻辑中需要调用下游 Dubbo 接口 ,单次消费耗时为 20 ms,平时消息量小未出现异常。业务侧进行大促活动时,下游 Dubbo 服务未进行优化,消费单条消息的耗时增加到 200 ms,业务侧可以明显感受到消费速度大幅下跌。此时,通过提升消费并行度并不能解决问题,需要大幅提高下游 Dubbo 服务性能才行。

3.2 消费并发度

绝大部分消息消费行为都属于 IO 密集型,即可能是操作数据库,或者调用 RPC,这类消费行为的消费速度在于后端数据库或者外系统的吞吐量,通过增加消费并行度,可以提高总的消费吞吐量,但是并行度增加到一定程度,反而会下降。

所以,应用必须要设置合理的并行度。 如下有几种修改消费并行度的方法:

  • 同一个 ConsumerGroup 下,通过增加 Consumer 实例数量来提高并行度(需要注意的是超过订阅队列数的 Consumer 实例无效)。可以通过加机器,或者在已有机器启动多个进程的方式。
  • 提高单个 Consumer 实例的消费并行线程,通过修改参数 consumeThreadMin、consumeThreadMax 实现。

4 解决策略

当面对消息堆积问题时,我们需要明确到底哪个环节出现问题了,不要慌张,也不要贸然动手。

4.1 确认消息的消费耗时是否合理

首先,我们需要查看消费耗时,确认消息的消费耗时是否合理。查看消费耗时一般来讲有两种方式:

1、打印日志

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
     try {
        for (MessageExt messageExt : msgs) {
       			 long start = System.currentTimeMillis();
       			 // TODO 业务逻辑
      			 logger.info("MessageId:" + messageExt.getMsgId() + " costTime:" + (System.currentTimeMillis() - start));
        }
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
     } catch (Exception e) {
        logger.error("consumeMessage error:", e);
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
     }
}

2、查看消息轨迹

当确定好消费耗时后,可以根据耗时大小,采取不同的措施。

  • 若查看到消费耗时较长,则需要查看客户端堆栈信息排查具体业务逻辑,需查看客户端 JVM 的堆栈 。
  • 若查看到消费耗时正常,则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积,需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。

4.2 查看客户端 JVM 的堆栈

假如消费耗时非常高,需要查看 Consumer 实例 JVM 的堆栈 。

  1. 通过 jps -m 或者 ps -ef | grep java 命令获取当前正在运行的 Java 程序,通过启动主类即可获得应用的进程 pid ;

  2. 通过 jstack pid > stack.log 命令获取线程的堆栈。

  3. 执行以下命令,查看 ConsumeMessageThread 的信息 。

cat stack.log | grep ConsumeMessageThread -A 10 --color

常见的异常堆栈信息如下:

  • 示例1:空闲无堆积的堆栈

    消费空闲情况下消费线程都会处于 WAITING 状态等待从消费任务队里中获取消息。

  • 示例2:消费逻辑有抢锁休眠等待等情况

    消费线程阻塞在内部的一个睡眠等待上,导致消费缓慢。

  • 示例3:消费逻辑操作数据库等外部存储卡住

    消费线程阻塞在外部的 HTTP 调用上,导致消费缓慢。

5 总结

客户端使用 Push模式启动后,消费消息时,分为以下两个阶段:拉取消息消费消息

客户端消费原理可以看出,消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力,即消费耗时消费并发度

当遇到堆积问题,首先分析消费耗时,然后根据耗时大小,采取不同的措施。

  • 若查看到消费耗时较长,则需要查看客户端堆栈信息排查具体业务逻辑,需查看客户端 JVM 的堆栈 。
  • 若查看到消费耗时正常,则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积,需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。

参考文档:

万字长文讲透RocketMQ 消费逻辑:

https://mp.weixin.qq.com/s/mlqhXCHfhEht7je8n0rArA

阿里云官方文档:

https://help.aliyun.com/zh/apsaramq-for-rocketmq/cloud-message-queue-rocketmq-4-x-series/use-cases/message-accumulation-and-latency#concept-2004064

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