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RocketMQ生产者、消费者、部署配置最佳实践!

1 生产者

1.1 发送消息注意事项

1 Tags的使用

一个应用尽可能用一个Topic,而消息子类型则可以用tags来标识。tags可以由应用自由设置,只有生产者在发送消息设置了tags,消费方在订阅消息时才可以利用tags通过broker做消息过滤:message.setTags("TagA")。

2 Keys的使用

每个消息在业务层面的唯一标识码要设置到keys字段,方便将来定位消息丢失问题。服务器会为每个消息创建索引(哈希索引),应用可以通过topic、key来查询这条消息内容,以及消息被谁消费。由于是哈希索引,请务必保证key尽可能唯一,这样可以避免潜在的哈希冲突。

   // 订单Id   
   String orderId = "20034568923546";   
   message.setKeys(orderId);   
3 日志的打印

​消息发送成功或者失败要打印消息日志,务必要打印SendResult和key字段。send消息方法只要不抛异常,就代表发送成功。发送成功会有多个状态,在sendResult里定义。以下对每个状态进行说明:

  • SEND_OK

消息发送成功。要注意的是消息发送成功也不意味着它是可靠的。要确保不会丢失任何消息,还应启用同步Master服务器或同步刷盘,即SYNC_MASTER或SYNC_FLUSH。

  • FLUSH_DISK_TIMEOUT

消息发送成功但是服务器刷盘超时。此时消息已经进入服务器队列(内存),只有服务器宕机,消息才会丢失。消息存储配置参数中可以设置刷盘方式和同步刷盘时间长度,如果Broker服务器设置了刷盘方式为同步刷盘,即FlushDiskType=SYNC_FLUSH(默认为异步刷盘方式),当Broker服务器未在同步刷盘时间内(默认为5s)完成刷盘,则将返回该状态——刷盘超时。

  • FLUSH_SLAVE_TIMEOUT

消息发送成功,但是服务器同步到Slave时超时。此时消息已经进入服务器队列,只有服务器宕机,消息才会丢失。如果Broker服务器的角色是同步Master,即SYNC_MASTER(默认是异步Master即ASYNC_MASTER),并且从Broker服务器未在同步刷盘时间(默认为5秒)内完成与主服务器的同步,则将返回该状态——数据同步到Slave服务器超时。

  • SLAVE_NOT_AVAILABLE

消息发送成功,但是此时Slave不可用。如果Broker服务器的角色是同步Master,即SYNC_MASTER(默认是异步Master服务器即ASYNC_MASTER),但没有配置slave Broker服务器,则将返回该状态——无Slave服务器可用。

1.2 消息发送失败处理方式

Producer的send方法本身支持内部重试,重试逻辑如下:

  • 至多重试2次(同步发送为2次,异步发送为0次)。
  • 如果发送失败,则轮转到下一个Broker。这个方法的总耗时时间不超过sendMsgTimeout设置的值,默认10s。
  • 如果本身向broker发送消息产生超时异常,就不会再重试。

以上策略也是在一定程度上保证了消息可以发送成功。如果业务对消息可靠性要求比较高,建议应用增加相应的重试逻辑:比如调用send同步方法发送失败时,则尝试将消息存储到db,然后由后台线程定时重试,确保消息一定到达Broker。

上述db重试方式为什么没有集成到MQ客户端内部做,而是要求应用自己去完成,主要基于以下几点考虑:首先,MQ的客户端设计为无状态模式,方便任意的水平扩展,且对机器资源的消耗仅仅是cpu、内存、网络。其次,如果MQ客户端内部集成一个KV存储模块,那么数据只有同步落盘才能较可靠,而同步落盘本身性能开销较大,所以通常会采用异步落盘,又由于应用关闭过程不受MQ运维人员控制,可能经常会发生 kill -9 这样暴力方式关闭,造成数据没有及时落盘而丢失。第三,Producer所在机器的可靠性较低,一般为虚拟机,不适合存储重要数据。综上,建议重试过程交由应用来控制。

1.3选择oneway形式发送

通常消息的发送是这样一个过程:

  • 客户端发送请求到服务器
  • 服务器处理请求
  • 服务器向客户端返回应答

所以,一次消息发送的耗时时间是上述三个步骤的总和,而某些场景要求耗时非常短,但是对可靠性要求并不高,例如日志收集类应用,此类应用可以采用oneway形式调用,oneway形式只发送请求不等待应答,而发送请求在客户端实现层面仅仅是一个操作系统系统调用的开销,即将数据写入客户端的socket缓冲区,此过程耗时通常在微秒级。

2 消费者

2.1 消费过程幂等

RocketMQ无法避免消息重复(Exactly-Once),所以如果业务对消费重复非常敏感,务必要在业务层面进行去重处理。可以借助关系数据库进行去重。首先需要确定消息的唯一键,可以是msgId,也可以是消息内容中的唯一标识字段,例如订单Id等。在消费之前判断唯一键是否在关系数据库中存在。如果不存在则插入,并消费,否则跳过。(实际过程要考虑原子性问题,判断是否存在可以尝试插入,如果报主键冲突,则插入失败,直接跳过)

msgId一定是全局唯一标识符,但是实际使用中,可能会存在相同的消息有两个不同msgId的情况(消费者主动重发、因客户端重投机制导致的重复等),这种情况就需要使业务字段进行重复消费。

2.2 消费速度慢的处理方式

1 提高消费并行度

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 的消费并行线程,通过修改参数 consumeThreadMin、consumeThreadMax实现。
2 批量方式消费

某些业务流程如果支持批量方式消费,则可以很大程度上提高消费吞吐量,例如订单扣款类应用,一次处理一个订单耗时 1 s,一次处理 10 个订单可能也只耗时 2 s,这样即可大幅度提高消费的吞吐量,通过设置 consumer的 consumeMessageBatchMaxSize 返个参数,默认是 1,即一次只消费一条消息,例如设置为 N,那么每次消费的消息数小于等于 N。

3 跳过非重要消息

发生消息堆积时,如果消费速度一直追不上发送速度,如果业务对数据要求不高的话,可以选择丢弃不重要的消息。例如,当某个队列的消息数堆积到100000条以上,则尝试丢弃部分或全部消息,这样就可以快速追上发送消息的速度。示例代码如下:

    public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(
            List<MessageExt> msgs,
            ConsumeConcurrentlyContext context) {
        long offset = msgs.get(0).getQueueOffset();
        String maxOffset =
                msgs.get(0).getProperty(Message.PROPERTY_MAX_OFFSET);
        long diff = Long.parseLong(maxOffset) - offset;
        if (diff > 100000) {
            // TODO 消息堆积情况的特殊处理
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
        // TODO 正常消费过程
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    }    
4 优化每条消息消费过程

举例如下,某条消息的消费过程如下:

  • 根据消息从 DB 查询【数据 1】
  • 根据消息从 DB 查询【数据 2】
  • 复杂的业务计算
  • 向 DB 插入【数据 3】
  • 向 DB 插入【数据 4】

这条消息的消费过程中有4次与 DB的 交互,如果按照每次 5ms 计算,那么总共耗时 20ms,假设业务计算耗时 5ms,那么总过耗时 25ms,所以如果能把 4 次 DB 交互优化为 2 次,那么总耗时就可以优化到 15ms,即总体性能提高了 40%。所以应用如果对时延敏感的话,可以把DB部署在SSD硬盘,相比于SCSI磁盘,前者的RT会小很多。

2.3 消费打印日志

如果消息量较少,建议在消费入口方法打印消息,消费耗时等,方便后续排查问题。

   public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(
            List<MessageExt> msgs,
            ConsumeConcurrentlyContext context) {
        log.info("RECEIVE_MSG_BEGIN: " + msgs.toString());
        // TODO 正常消费过程
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    }   

如果能打印每条消息消费耗时,那么在排查消费慢等线上问题时,会更方便。

2.4 其他消费建议

1 关于消费者和订阅

​第一件需要注意的事情是,不同的消费者组可以独立的消费一些 topic,并且每个消费者组都有自己的消费偏移量,请确保同一组内的每个消费者订阅信息保持一致。

2 关于有序消息

消费者将锁定每个消息队列,以确保他们被逐个消费,虽然这将会导致性能下降,但是当你关心消息顺序的时候会很有用。我们不建议抛出异常,你可以返回 ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT 作为替代。

3 关于并发消费

顾名思义,消费者将并发消费这些消息,建议你使用它来获得良好性能,我们不建议抛出异常,你可以返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER 作为替代。

4 关于消费状态Consume Status

对于并发的消费监听器,你可以返回 RECONSUME_LATER 来通知消费者现在不能消费这条消息,并且希望可以稍后重新消费它。然后,你可以继续消费其他消息。对于有序的消息监听器,因为你关心它的顺序,所以不能跳过消息,但是你可以返回SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT 告诉消费者等待片刻。

5 关于Blocking

不建议阻塞监听器,因为它会阻塞线程池,并最终可能会终止消费进程

6 关于线程数设置

消费者使用 ThreadPoolExecutor 在内部对消息进行消费,所以你可以通过设置 setConsumeThreadMin 或 setConsumeThreadMax 来改变它。

7 关于消费位点

当建立一个新的消费者组时,需要决定是否需要消费已经存在于 Broker 中的历史消息CONSUME_FROM_LAST_OFFSET 将会忽略历史消息,并消费之后生成的任何消息。CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET 将会消费每个存在于 Broker 中的信息。你也可以使用 CONSUME_FROM_TIMESTAMP 来消费在指定时间戳后产生的消息。

3 Broker

3.1 Broker 角色

​ Broker 角色分为 ASYNC_MASTER(异步主机)、SYNC_MASTER(同步主机)以及SLAVE(从机)。如果对消息的可靠性要求比较严格,可以采用 SYNC_MASTER加SLAVE的部署方式。如果对消息可靠性要求不高,可以采用ASYNC_MASTER加SLAVE的部署方式。如果只是测试方便,则可以选择仅ASYNC_MASTER或仅SYNC_MASTER的部署方式。

3.2 FlushDiskType

​ SYNC_FLUSH(同步刷新)相比于ASYNC_FLUSH(异步处理)会损失很多性能,但是也更可靠,所以需要根据实际的业务场景做好权衡。

3.3 Broker 配置

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4 NameServer

​RocketMQ 中,Name Servers 被设计用来做简单的路由管理。其职责包括:

  • Brokers 定期向每个名称服务器注册路由数据。
  • 名称服务器为客户端,包括生产者,消费者和命令行客户端提供最新的路由信息。

5 客户端配置

​ 相对于RocketMQ的Broker集群,生产者和消费者都是客户端。本小节主要描述生产者和消费者公共的行为配置。

5.1 客户端寻址方式

RocketMQ可以令客户端找到Name Server, 然后通过Name Server再找到Broker。如下所示有多种配置方式,优先级由高到低,高优先级会覆盖低优先级。

  • 代码中指定Name Server地址,多个namesrv地址之间用分号分割
producer.setNamesrvAddr("192.168.0.1:9876;192.168.0.2:9876");  

consumer.setNamesrvAddr("192.168.0.1:9876;192.168.0.2:9876");
  • Java启动参数中指定Name Server地址
-Drocketmq.namesrv.addr=192.168.0.1:9876;192.168.0.2:9876  
  • 环境变量指定Name Server地址
export   NAMESRV_ADDR=192.168.0.1:9876;192.168.0.2:9876   
  • HTTP静态服务器寻址(默认)

客户端启动后,会定时访问一个静态HTTP服务器,地址如下:http://jmenv.tbsite.net:8080/rocketmq/nsaddr,这个URL的返回内容如下:

192.168.0.1:9876;192.168.0.2:9876   

客户端默认每隔2分钟访问一次这个HTTP服务器,并更新本地的Name Server地址。URL已经在代码中硬编码,可通过修改/etc/hosts文件来改变要访问的服务器,例如在/etc/hosts增加如下配置:

10.232.22.67    jmenv.taobao.net   

推荐使用HTTP静态服务器寻址方式,好处是客户端部署简单,且Name Server集群可以热升级。

5.2 客户端配置

DefaultMQProducer、TransactionMQProducer、DefaultMQPushConsumer、DefaultMQPullConsumer都继承于ClientConfig类,ClientConfig为客户端的公共配置类。客户端的配置都是get、set形式,每个参数都可以用spring来配置,也可以在代码中配置,例如namesrvAddr这个参数可以这样配置,producer.setNamesrvAddr("192.168.0.1:9876"),其他参数同理。

1 客户端的公共配置

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2 Producer配置

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3 PushConsumer配置

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4 PullConsumer配置

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5 Message数据结构

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6 系统配置

本小节主要介绍系统(JVM/OS)相关的配置。

6.1 JVM选项

​ 推荐使用最新发布的JDK 1.8版本。通过设置相同的Xms和Xmx值来防止JVM调整堆大小以获得更好的性能。简单的JVM配置如下所示:

​ ​-server -Xms8g -Xmx8g -Xmn4g ​


如果您不关心RocketMQ Broker的启动时间,还有一种更好的选择,就是通过“预触摸”Java堆以确保在JVM初始化期间每个页面都将被分配。那些不关心启动时间的人可以启用它:
​ -XX:+AlwaysPreTouch
禁用偏置锁定可能会减少JVM暂停,
​ -XX:-UseBiasedLocking
至于垃圾回收,建议使用带JDK 1.8的G1收集器。

-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m   
-XX:G1ReservePercent=25 
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30

​ 这些GC选项看起来有点激进,但事实证明它在我们的生产环境中具有良好的性能。另外不要把-XX:MaxGCPauseMillis的值设置太小,否则JVM将使用一个小的年轻代来实现这个目标,这将导致非常频繁的minor GC,所以建议使用rolling GC日志文件:

-XX:+UseGCLogFileRotation   
-XX:NumberOfGCLogFiles=5 
-XX:GCLogFileSize=30m

如果写入GC文件会增加代理的延迟,可以考虑将GC日志文件重定向到内存文件系统:

-Xloggc:/dev/shm/mq_gc_%p.log123   

6.2 Linux内核参数

​ os.sh脚本在bin文件夹中列出了许多内核参数,可以进行微小的更改然后用于生产用途。下面的参数需要注意,更多细节请参考/proc/sys/vm/*的文档

  • vm.extra_free_kbytes,告诉VM在后台回收(kswapd)启动的阈值与直接回收(通过分配进程)的阈值之间保留额外的可用内存。RocketMQ使用此参数来避免内存分配中的长延迟。(与具体内核版本相关)
  • vm.min_free_kbytes,如果将其设置为低于1024KB,将会巧妙的将系统破坏,并且系统在高负载下容易出现死锁。
  • vm.max_map_count,限制一个进程可能具有的最大内存映射区域数。RocketMQ将使用mmap加载CommitLog和ConsumeQueue,因此建议将为此参数设置较大的值。(agressiveness –> aggressiveness)
  • vm.swappiness,定义内核交换内存页面的积极程度。较高的值会增加攻击性,较低的值会减少交换量。建议将值设置为10来避免交换延迟。
  • File descriptor limits,RocketMQ需要为文件(CommitLog和ConsumeQueue)和网络连接打开文件描述符。我们建议设置文件描述符的值为655350。
  • Disk scheduler,RocketMQ建议使用I/O截止时间调度器,它试图为请求提供有保证的延迟。
    []([]())

原文出处:RocketMQ

原文链接:https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/best_practice.md

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