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高并发：RocketMQ削峰实战

作者：互联网

MQ的主要特点为解耦、异步、削峰，该文章主要记录与分享个人在实际项目中的RocketMQ削峰用法，用于减少数据库压力的业务场景，其中RocketMQ的核心组件概念如下：

其中消费流程有以下几点是必须注意的：

rocketmq-spring-boot-starter用法简介

当开发中需要快速集成RocketMQ时可以考虑使用 rocketmq-spring-boot-starter 搭建RocketMQ的集成环境，但该框架并不完全具备RocketMQ所有的配置简化，如需批量消费消息便需要自定义一个DefaultMQPushConsumer bean去消费了。个人在开发中常用的rocketmq-spring-boot-starter相关类：

有一个点赞业务，不限制用户的点赞数只需进行记录(产品需求，开发提议无效)，当每个用户都进行x连击享受数量猛增的快感时如果数据库都需要进行x个点赞数据的插入，数据库毫无疑问会塞死导致崩溃。于是想到可以尝试下MQ削峰，比如每秒来了5000消息但数据库只能承受2000，那我消费时每次只拉取消费1600就好了，剩下的放在Broker堆积慢慢消费就好。由于之前的消息中心也在用RocketMQ，于是确认使用RocketMQ来进行削峰。

环境配置

文章例子环境：1NameServer + 2Broker + 1Consumer

添加maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
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application.yml配置

rocketmq:
  name-server: 127.0.0.1:9876
  producer:
    group: praise-group
server:
  port: 10000

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: tiger
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/wilson
swagger:
  docket:
    base-package: io.rocket.consumer.controller
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点赞接口

PraiseRecord(点赞记录):

@Data
public class PraiseRecord implements Serializable {
    private Long id;
    private Long uid;
    private Long liveId;
    private LocalDateTime createTime;
}
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MessageController(简单的测试接口):

RestController
@RequestMapping("/message")
public class MessageController {
    @Resource
    private RocketMQTemplate rocketMQTemplate;

    @PostMapping("/praise")
    public ServerResponse praise(@RequestBody PraiseRecordVO vo) {
        rocketMQTemplate.sendOneWay(RocketConstant.Topic.PRAISE_TOPIC, MessageBuilder.withPayload(vo).build());
        return ServerResponse.success();
    }

    // ......

}
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由于用户可以连续点赞，所以考虑可以在点赞消息的处理上宽松一点(容许消息丢失)以追求更高的性能，因此选择使用sendOneyWay()进行消息发送。

RocketMQ的消息发送方式主要含syncSend()同步发送、asyncSend()异步发送、sendOneWay()三种方式，sendOneWay()也是异步发送，区别在于不需等待Broker返回确认，所以可能会存在信息丢失的状况，但吞吐量更高，具体需根据业务情况选用。

 

性能：sendOneWay > asyncSend > syncSend RocketMQTemplate的send()方法默认是同步(syncSend)的,更多可看源码实现。

PraiseListener：点赞消息消费者

@Service
@RocketMQMessageListener(topic = RocketConstant.Topic.PRAISE_TOPIC, consumerGroup = RocketConstant.ConsumerGroup.PRAISE_CONSUMER)
@Slf4j
public class PraiseListener implements RocketMQListener<PraiseRecordVO>, RocketMQPushConsumerLifecycleListener {
    @Resource
    private PraiseRecordService praiseRecordService;

    @Override
    public void onMessage(PraiseRecordVO vo) {
        praiseRecordService.insert(vo.copyProperties(PraiseRecord::new));
    }

    @Override
    public void prepareStart(DefaultMQPushConsumer consumer) {
        // 每次拉取的间隔，单位为毫秒
        consumer.setPullInterval(2000);
        // 设置每次从队列中拉取的消息数为16
        consumer.setPullBatchSize(16);
    }
}

单次pull消息的最大数目受broker存储的MessageStoreConfig.maxTransferCountOnMessageInMemory(默认为32)值限制，即若想要消费者从队列拉取的消息数大于32有效(pullBatchSize>32)则需更改Broker的启动参数maxTransferCountOnMessageInMemory值。在MQ削峰的配置参数里，以下几个DefaultMQPushConsumer的参数是需要注意一下的：

在消费者开始消息消费时会先从各队列中拉取一条消息进行消费，消费成功后再以每次pullBatchSize的数目进行拉取。

PraiseListener中设置了每次拉取的间隔为2s，每次从队列拉取的消息数为16，在搭建了2master broker且broker上writeQueueNums=readQueueNums=4的环境下每次拉取的消息理论数值为16 * 2 * 4 = 128，在第一次从各队列拉取1条消息(即共8条)后消费成功后会每次就会拉取最多128条消息进行消费，想验证下的可以把onMessage()的insert()改为log.info("1")然后统计单位秒内打印的日志数是否为128。

根据以上配置单Conumer情况下每2s理论消费为128，即每2秒数据库新增的点赞数据大概为128条左右，有20%偏差都在个人可接受范围内，然后对点赞接口进行简单压测1s 2000请求校验MQ效果，根据消费配置理论上需要16次拉取即需32s才能消费完，压测后查看数据库校验效果：

由上图可以看出除第一次2s和最后一次2s外数据库每2s的插入数据数和一般都在128附近波动，也用了34s(因第一次拉取数较少所以比理论多花费一次拉取)消费的偏差大小可能会受每次拉取数pullBatchSize、Broker上的消息队列数、网络波动等情况影响，但需要的目的已经达到了，我只想把单位时间内过多的数据库操作交给MQ做分隔成多个单位时间内的小批量操作，消息过多就堆积，当请求峰值过了后直到MQ堆积的消息消费完前数据库的插入数依旧会与峰值期的插入数相差不大，达到了MQ削峰填谷的效果。

上线了但消费效率预估失误如何动态更改消费效率 ？

当把拉取数pullBatchSize设置Broker的默认最大传输值32了，线上又不想重启Broker更改maxTransferCountOnMessageInMemory参数，如有2个Broker且queue都为4，那么拉取消费效率才为32 * 2 * 4 = 256，如果想要动态调整，可以从Broker数或Broker队列数下手，可以将Broker的writeQueueNums、readQueueNums增大，如都改为8，那么效率就成了32 * 2 * 8 = 512。

需要注意的是更改完queues后必须去Dashboard的Topic下的CONSUMER MANAGER查看新增的队列上是否都有Consumer成功注册上去了，因为遇到了在测试与生产上使用rocketmq-spring-boot-starter @RocketMQListener标注消费者不会自动注册到新队列上的情况，但没排除是不是RocketMQ版本的原因(个人本地的版本比环境上的高了一个小版本0.0.1，本地没出现没消费者注册到新队列上的问题)，而是使用了自定义DefaultMQPushConsumer bean(原生的方式都是没有问题的)的备用方案。当再启动新的消费者应用时CONSUMER MANAGER(下图)中就会出现 新Consumer数 * 各Broker队列数和的队列行。

如何使用RocketMQ批量消费 ？

虽然点赞业务使用MQ单条插入后TPS已经达到当前业务指标要求了，但考虑到如果后续要求在不添加机器数的情况下增加TPS，且数据量还没到分库分表的程度，个人就打算从批量消费下手，由一次插入一条点赞记录改为一次性插入多条(insertBatch)。当然能满足现有需求能不做肯定不做的，过度优化过分碍事，但想多点方案不会坏事。

rocketmq-spring-boot-starter并没有提供批量消费的功能，所以要批量消费消息需要自定义DefaultMQPushConsumer并配置其consumeMessageBatchMaxSize属性。consumeMessageBatchMaxSize属性默认值为1，即每次只消费一条消息，需要注意的是该属性也会受pullBatchSize影响，如果consumeMessageBatchMaxSize为32但pullBatchSize只为12，那么每次批量消费的最大消息数也就只有12。如下为个人测试批量消费Consumer的测试bean：

@Bean
public DefaultMQPushConsumer userMQPushConsumer() throws MQClientException {
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(RocketConstant.ConsumerGroup.SPRING_BOOT_USER_CONSUMER);
    consumer.setNamesrvAddr(nameServer);
    consumer.subscribe(RocketConstant.Topic.SPRING_BOOT_USER_TOPIC, "*");
    // 设置每次消息拉取的时间间隔，单位毫秒
    consumer.setPullInterval(1000);
    // 设置每个队列每次拉取的最大消息数
    consumer.setPullBatchSize(24);
    // 设置消费者单次批量消费的消息数目上限
    consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(12);
    consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context)
            -> {
        List<UserInfo> userInfos = new ArrayList<>(msgs.size());
        Map<Integer, Integer> queueMsgMap = new HashMap<>(8);
        msgs.forEach(msg -> {
            userInfos.add(JSONObject.parseObject(msg.getBody(), UserInfo.class));
            queueMsgMap.compute(msg.getQueueId(), (key, val) -> val == null ? 1 : ++val);
        });
        log.info("userInfo size: {}, content: {}", userInfos.size(), userInfos);
        /*
          处理批量消息，如批量插入：userInfoMapper.insertBatch(userInfos);
         */
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    });
    consumer.start();
    return consumer;
}

如果默认配置情况下log打印出的userInfo size恒为1，但由于设置了consumeMessageBatchMaxSize与pullBatchSize，且pullBatchSize较小，所以每次消费的消息数最大值为12，如下图：

附本文相关信息

标签：消费,队列,削峰,Broker,拉取,并发,消息,RocketMQ
来源： https://blog.51cto.com/u_15265637/2896169