RocketMQ高级实战

1. 生产者

• 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”)。

• 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。

  String orderId = "20034568923546";
  message.setKeys(orderId);
  

• 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

  SENC_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

  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

  SLAVE_NOT_AVAILABLE:消息发送成功，但是此时Slave不可用。

• 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。

• 选择oneway形式发送

  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

• 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

• 消费速度慢的处理方式

  • 提高消费并行度

    合理设置消费并行度的方法:

    1. 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。
    2. 提高单个 Consumer 的消费并行线程，通过修改参数 consumeThreadMin、
    consumeThreadMax实现。
    3. 丢弃部分不重要的消息
    

  • 批量方式消费

    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

  • 跳过非重要消息

• 优化每条消息消费过程

• 消费打印日志

• 其他建议

  • 确保同一组内的每个消费者订阅信息保持一致

  • 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。

  • 消费者将并发消费消息，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

  • 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

  • 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

  • 当建立一个新的消费组时，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。

    也可以使用 CONSUME_FROM_TIMESTAMP 来消费在指定时间戳后产生的消息。

    consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
    

3. Broker

• broker角色

  ASYNC_MASTER（异步主机）、SYNC_MASTER（同步主机）以及SLAVE（从机）

• 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

• Broker配置

  上一节已提到过

4. NameServer

NameServer设计:

• NameServer互相独立，彼此没有通信关系，单台NameServer挂掉，不影响其他NameServer。

• NameServer不去连接别的机器，不主动推消息。

• 单个Broker（Master、Slave）与所有NameServer进行定时注册，以便告知NameServer自己还活着。

• Consumer随机与一个NameServer建立长连接，如果该NameServer断开，则从NameServer列表中查找下一个进行连接

• Producer随机与一个NameServer建立长连接，每隔30秒（此处时间可配置）从NameServer获取Topic的最新队列情况，如果某个Broker Master宕机，Producer最多30秒才能感知，在这个期间，发往该broker master的消息失败。Producer向提供Topic服务的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳

NameServer的作用:

1. NameServer 用来保存活跃的 broker 列表，包括 Master 和 Slave 。
2. NameServer 用来保存所有 topic 和该 topic 所有队列的列表。
3. NameServer 用来保存所有 broker 的 Filter 列表。
4. 命名服务器为客户端，包括生产者，消费者和命令行客户端提供最新的路由信息。

RocketMQ为什么不使用zookeeper?

在粗粒度分布式锁，分布式选主，主备高可用切换等不需要高TPS支持的场景下有不可替代的作
用，而这些需求往往多集中在大数据、离线任务等相关的业务领域，因为大数据领域，讲究分割数据
集，并且大部分时间分任务多进程/线程并行处理这些数据集，但是总是有一些点上需要将这些任务和
进程统一协调，这时候就是ZooKeeper发挥巨大作用的用武之地。

但是在交易场景交易链路上，在主业务数据存取，大规模服务发现、大规模健康监测等方面有天然
的短板，应该竭力避免在这些场景下引入ZooKeeper，在阿里巴巴的生产实践中，应用对ZooKeeper申
请使用的时候要进行严格的场景、容量、SLA需求的评估。

对于ZooKeeper，大数据使用，服务发现不用

5. 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NameServer地址

  • java启动参数中指定Name Server地址

  • 环境变量指定NameServer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）

    该静态地址，客户端第一次会10s后调用，然后每个2分钟调用一次。

    客户端启动后，会定时访问一个静态HTTP服务器，地址如下：http://ip:port/rocketmq/nsaddr

• 客户端公共配置

  参数名	默认值	说明
  namesrvAddr		nameServer地址列表,多个",“隔开
  clientIP	本机ip	客户端本机ip
  instanceName		客户端实例名称，客户端创建的多个Producer、Consumer实际是共用一个内部实例（这个实例包含网络连接、线程资源等）
  clientCallbackExecutorThreads	4	通信层异步回调线程数
  pollNameServerInteval	30000	轮询Name Server间隔时间，单位毫秒
  heartbeatBrokerInterval	30000	向Broker发送心跳间隔时间，单位毫秒
  persistConsumerOffsetInterval	5000	持久化Consumer消费进度间隔时间，单位毫秒

• Producer配置

  参数名	默认值	说明
  producerGroup	DEFAULT_PRODUCER	Producer组名，多个Producer如果属于一个应用，发送同样的消 息，则应该将它们归为同一组
  createTopicKey	TBW102	在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，需要指定Key，该Key可用于配置发送消息所在topic的默认路由。
  defaultTopicQueueNums	4	在发送消息，自动创建服务器不存在的topic时，默认创建的队列数
  sendMsgTimeout	10000	发送消息超时时间，单位毫秒
  compressMsgBodyOverHowmuch	4096	消息Body超过多大开始压缩（Consumer收到消息会自动解压缩），单位字节
  retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK	FALSE	如果发送消息返回sendResult，但是sendStatus!=SEND_OK，是否重 试发送
  retryTimesWhenSendFailed	2	如果消息发送失败，最大重试次数，该参数只对同步发送模式起作用
  maxMessageSize	4MB	客户端限制的消息大小，超过报错，同时服务端也会限制，所以需 要跟服务端配合使用
  transactionCheckListener		事务消息回查监听器，如果发送事 务消息，必须设置
  checkThreadPoolMinSize	1	Broker回查Producer事务状态时,线程池最小线程数
  checkThreadPoolMaxSize	1	Broker回查Producer事务状态时，线程池最大线程数
  checkRequestHoldMax	2000	Broker回查Producer事务状态时， Producer本地缓冲请求队列大小
  RPCHook	null	该参数是在Producer创建时传入的，包含消息发送前的预处理和消息响应后的处理两个接口，用户可以在第一个接口中做一些安全控制或者其他操作

• PushConsumer配置

  参数名	默认值	说明
  consumerGroup		Consumer组名，多个Consumer如果属于 一个应用，订阅同样的消息，且消费逻辑 一致，则应该将它们归为同一组
  messageModel	CLUSTERING	消费模型支持集群消费和广播消费两种
  consumeFromWhere	CONSUME_FROM_LAST_OFFSET	Consumer启动后，默认从上次消费的位置 开始消费，这包含两种情况：一种是上次消费的位置未过期，则消费从上次中止的 位置进行；一种是上次消费位置已经过期，则从当前队列第一条消息开始消费
  consumeTimestamp		只有当consumeFromWhere值为CONSUME_FROM_TIMESTAMP时才起作 用。
  allocateMessageQueueStrategy	AllocateMessageQueueAveragely	Rebalance算法实现策略
  subscription		订阅关系
  messageListener		消息监听器
  offsetStore		消费进度存储
  consumeThreadMin	10	消费线程池最小线程数
  consumeThreadMax	20	消费线程池最大线程数
  consumeConcurrentlyMaxSpan	2000	单队列并行消费允许的最大跨度
  pullThresholdForQueue	1000	拉消息本地队列缓存消息最大数
  pullInterval	0	拉消息间隔，由于是长轮询，所以为0，但 是如果应用为了流控，也可以设置大于0的 值，单位毫秒
  consumeMessageBatchMaxSize	1	批量消费，一次消费多少条消息
  pullBatchSize	32	批量拉消息，一次最多拉多少条

• PullConsumer配置

  参数名	默认值	说明
  consumerGroup
  brokerSuspendMaxTimeMillis	20000	长轮询，Consumer 拉消息请求在 Broker挂起最长时间，单位毫秒
  consumerTimeoutMillisWhenSuspend	30000	长轮询，Consumer拉消息请求在 Broker挂起超过指 定时间，客户端认为超时，单位毫秒
  consumerPullTimeoutMillis	10000	非长轮询，拉消息超时时间，单位毫秒
  messageModel	BROADCASTING	消息支持两种模式：集群消费和广播消费
  messageQueueListener		监听队列变化
  offsetStore		消费进度存储
  registerTopics		注册的topic集合
  allocateMessageQueueStrategy	AllocateMessageQueueAveragely	Rebalance算法实现策略

• Message数据结构

  参数名	默认值	说明
  Topic	null	必填，消息所属topic的名称
  Body	null	必填，消息体
  Tags	null	选填，消息标签，方便服务器过滤使用。目前只支持每个消息设置一个tag
  Keys	null	选填，代表这条消息的业务关键词，服务器会根据keys创建哈希索引，设置后，可以在Console系统根据Topic、Keys来查询消息，由于是哈希索引，请尽可能保证key唯一，例如订单号，商品Id等。
  Flag	0	选填，完全由应用来设置，RocketMQ不做干预
  DelayTimeLevel	0	选填，消息延时级别，0表示不延时，大于0会延时特定的时间才会被消费
  WaitStoreMsgOK	TRUE	选填，表示消息是否在服务器落盘后才返回应答

6. 系统配置

• JVM选项

  #设置Xms和Xmx一样大，防止JVM重新调整堆空间大小影响性能。
  -server -Xms8g -Xmx8g -Xmn4g
  #设置DirectByteBuffer内存大小。当DirectByteBuffer占用达到这个值，就会触发Full GC。
  -XX:MaxDirectMemorySize=15g
  #如果不太关心RocketMQ的启动时间，可以设置pre-touch，这样在JVM启动的时候就会分配完整的页空间。
  -XX:+AlwaysPreTouch
  #禁用偏向锁可能减少JVM的停顿，因为偏向锁在线程需要获取锁之前会判断当前线程是否拥有锁
  #如果拥有，就不用再去获取锁了。
  #在并发小的时候使用偏向锁有利于提升JVM效率，在高并发场合禁用掉。
  -XX:-UseBiasedLocking
  

  推荐使用JDK1.8的G1垃圾回收器:当在G1的GC日志中看到 to-space overflow 或者 to-space exhausted 的时候，表示G1没有足够的内存使用的（可能是 survivor 区不够了，可能是老年代不够了，也可能是两者都不够了），这时候表示Java堆占用大小已经达到了最大值

  对G1而言，大小超过region大小50%的对象将被认为是大对象，这种大对象将直接被分配到老年代的humongous regions中，humongous regions是连续的region集合，StartsHumongous表记集合从那里开始，ContinuesHumongous标记连续集合

  在分配大对象之前，将会检查标记阈值，如果有必要的话，还会启动并发周期。

  死亡的大对象会在标记周期的清理阶段和发生Full GC的时候被清理。

  为了减少复制开销，任何转移阶段都不包含大对象的复制。在Full GC时，G1在原地压缩大对象。因为每个独立的humongous regions只包含一个大对象，因此从大对象的结尾到它占用的最后一个region的结尾的那部分空间时没有被使用的，对于那些大小略大于region整数倍的对象，这些没有被使用的内存将导致内存碎片化。

  如果你看到因为大对象的分配导致不断的启动并发收集，并且这种分配使得老年代碎片化不断加剧，那么请增加-XX:G1HeapRegionSize参数的值，这样的话，大对象将不再被G1认为是大对象，它会走普通对象的分配流程。

  # G1回收器将堆空间划分为1024个region，此选项指定堆空间region的大小 
  -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m 
  -XX:G1ReservePercent=25 
  -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30
  

  上述设置可能有点儿激进，但是对于生产环境，性能很好。

  -XX:MaxGCPauseMillis不要设置的太小，否则JVM会使用小的年轻代空间以达到此设置的值，同时引起很频繁的minor GC。

  #推荐使用GC log文件：
  -XX:+UseGCLogFileRotation
  -XX:NumberOfGCLogFiles=5 
  -XX:GCLogFileSize=30m
  
  #如果写GC文件增加了Broker的延迟，可以考虑将GC log文件写到内存文件系统：
  -Xloggc:/dev/shm/mq_gc_%p.log123
  

• 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

  # 获取内核参数值 
  sysctl vm.extra_free_kbytes 
  # 设置内核参数值 
  sudo sysctl -w vm.overcommit_memory=1
  

  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。

  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

7. 动态扩缩容

• 动态增减NameServer机器

  通过HTTP服务来设置方式看似繁琐，但它是唯一支持动态增加NameServer，无须重启其他组件的方式。使用这种方式后其他组件会每隔2分钟请求一次该URL，获取最新的NameServer地址

• 动态增减Broker机器

  集群扩容后，一是可以把新建的Topic指定到新的Broker机器上，均衡利用资源；另一种方式是通过updateTopic命令更改现有的Topic配置，在新加的Broker上创建新的队列

  如果因为业务变动或者置换机器需要减少Broker，此时该如何操作呢？减少Broker要看是否有持续运行的Producer，当一个Topic只有一个Master Broker，停掉这个Broker后，消息的发送肯定会受到影响，需要在停止这个Broker前，停止发送消息

  当某个Topic有多个Master Broker，停了其中一个，这时候是否会丢失消息呢？答案和Producer使用的发送消息的方式有关，如果使用同步方式send（msg）发送，在DefaultMQProducer内部有个自动重试逻辑，其中一个Broker停了，会自动向另一个Broker发消息，不会发生丢消息现象。如果使用异步方式发送send（msg，callback），或者用sendOneWay方式，会丢失切换过程中的消息。因为在异步和sendOneWay这两种发送方式下，Producer.setRetryTimesWhenSendFailed设置不起作用，发送失败不会重试。DefaultMQProducer默认每30秒到NameServer请求最新的路由消息，Producer如果获取不到已停止的Broker下的队列信息，后续就自动不再向这些队列发送消息

  如果Producer程序能够暂停，在有一个Master和一个Slave的情况下也可以顺利切换。可以关闭Producer后关闭Master Broker，这个时候所有的读取都会被定向到Slave机器，消费消息不受影响。把Master Broker机器置换完后，基于原来的数据启动这个Master Broker，然后再启动Producer程序正常发送消息

8. 各种故障对消息的影响

• Broker正常关闭，启动；

  属于可控的软件问题，内存中的数据不会丢失

• Broker异常Crash，然后启动；

  属于软件故障，内存的数据可能丢失，所以刷盘策略不同，造成的影响也不同，

• OS Crash，重启；

  属于软件故障，内存的数据可能丢失，所以刷盘策略不同，造成的影响也不同，

• 机器断电，但能马上恢复供电；

  属于软件故障，内存的数据可能丢失，所以刷盘策略不同，造成的影响也不同，

• 磁盘损坏；

  属于硬件故障，发生第5、6种情况的故障，原有机器的磁盘数据可能会丢失

• CPU、主板、内存等关键设备损坏。

  属于硬件故障，发生第5、6种情况的故障，原有机器的磁盘数据可能会丢失