分布式消息队列RocketMQ
3.8）消息堆积与消费延迟
3、 8.1）概念；
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（进的多出的少），这部分消息就被称为堆积消息，消息出现堆积进而会造成消息的消费延迟。
以下场景需要重点关注消息堆积和消费延迟问题：
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费延迟也无法接受；
3、 8.2）产生原因分析；
Consumer使用长轮询Pull模式消费消息时，分为以下两个阶段：
3、 8.2.1）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。
3、 8.2.2）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。
3、 8.2.3）结论；
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。
3、 8.3）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内部计算型代码和外部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型代码是影响消息处理时长的主要原因。
外部IO操作型代码举例：
- 读写外部数据库，例如对远程MySQL的访问
- 读写外部缓存系统，例如对远程Redis的访问
- 下游系统调用，例如Dubbo的RPC远程调用，Spring Cloud的对下游系统的Http接口调用
关于下游系统调用逻辑需要进行提前梳理，掌握每个调用操作预期的耗时，这样做是为了能够判断消费逻辑中IO操作的耗时是否合理，通常消息堆积是由于下游系统出现了服务异常或达到了DBMS容量限制，导致消费耗时增加；达到了DBMS容量限制，其也会引发消息的消费耗时增加。
服务异常，并不仅仅是系统中出现的类似500这样的代码错误，而可能是更加隐蔽的问题，例如，网络带宽问题。
3、 8.4）消费并发度；
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。
单节点线程数：即单个Consumer所包含的线程数量
节点数量：即Consumer Group所包含的Consumer数量
对于普通消息、延时消息及事务消息，并发度计算都是单节点线程数*节点数量；但对于顺序消息则是不同的，顺序消息的消费并发度等于Topic的Queue分区数量。
1）全局顺序消息：该类型消息的Topic只有一个Queue分区，其可以保证该Topic的所有消息被顺序消费；为了保证这个全局顺序性，Consumer Group中在同一时刻只能有一个Consumer的一个线程进行消费，所以其并发度为1；
2）分区顺序消息：该类型消息的Topic有多个Queue分区，其仅可以保证该Topic的每个Queue 分区中的消息被顺序消费，不能保证整个Topic中消息的顺序消费。
为了保证这个分区顺序性， 每个Queue分区中的消息在Consumer Group中的同一时刻只能有一个Consumer的一个线程进行消费。即在同一时刻最多会出现多个Queue分区有多个Consumer的多个线程并行消费，所以其并发度为Topic的分区数量。
3、 8.5）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优线程数计算模型为：C *（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 = C *（T1 + T2）/ T1 = C * T1/T1 + C * T2/T1 = C + C * T2/T1
注意，该计算出的数值是理想状态下的理论数据，在生产环境中，不建议直接使用；而是根据当前环境，先设置一个比该值小的数值然后观察其压测效果，然后再根据效果逐步调大线程数，直至找到在该环境中性能最佳时的值。
3、 8.6）如何避免消息堆积；
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 行完善的排查和梳理，其中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。
3、 8.6.1）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：
1、 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；
2、 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；
3、 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；
3、 8.6.2）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：
1、 逐步调大单个Consumer节点的线程数，并观测节点的系统指标，得到单个节点优的消费线程数和消息吞吐量；
2、 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=流量峰值/单个节点消息吞吐量】；
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