参考资料
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Rocketmq官网：http://rocketmq.apache.org/
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Rocketmq的其它项目：https://github.com/apache/rocketmq-externals
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Rocketmq-console安装：https://blog.csdn.net/zzzgd_666/article/details/81387237
RocketMQ的参数指南
NameServer配置属性
#broker名字，注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerClusterName=rocketmqcluster
brokerName=broker-a
#0 表示 Master， >0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#这个配置可解决双网卡,发送消息走外网的问题,这里配上内网ip就可以了
brokerIP1=10.30.51.149
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=8
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=false
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=10911
#删除文件时间点，默认凌晨 0点
deleteWhen=03
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=48
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=1000000
destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/app/data/rocketmq/data
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/app/data/rocketmq/data/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/app/data/rocketmq/data/consumerqueue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/app/data/rocketmq/data/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/app/data/rocketmq/data/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/app/data/rocketmq/data/abort
#限制的消息大小 修改为16M
maxMessageSize=16777216
#发送队列等待时间
waitTimeMillsInSendQueue=3000
osPageCacheBusyTimeOutMills=5000
flushCommitLogLeastPages=12
flushConsumeQueueLeastPages=6
flushCommitLogThoroughInterval=30000
flushConsumeQueueThoroughInterval=180000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=ASYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
sendMessageThreadPoolNums=80
#拉消息线程池数量
pullMessageThreadPoolNums=128
useReentrantLockWhenPutMessage=true
Rocketmq 发送控制流程
针对前4种 broker busy ，主要是由于 Broker 在追加消息时持有的锁时间超过了设置的1s，Broker 为了自我保护，会抛出错误，客户端会选择其他 broker 服务器进行重试。
如果对不是金融级服务，建议将 transientStorePoolEnable = true，可以有效避免前面 4 种 broker ，因为开启这个参数，消息首先会存储在堆外内存中，并且 RocketMQ 提供了内存锁定的功能，其追加性能能得到一定的保障，这样可以做到在内存使用层面的读写分离，即写消息是直接写入堆外内存，消费消息直接从 pagecache中读，然后定时将堆外内存的消息写入 pagecache。
但这种方案随之带来的就是可能存在消息丢失，如果对消息非常严谨的话，建议扩容集群，或迁移topic到新的集群。
可以看出来，抛出这种错误，在 broker 还没有发送“严重”的 pagecache 繁忙，即消息追加到内存中的最大时延没有超过 1s，通常追加是很快的，绝大部分都会低于1ms，但可能会由于出现一个超过200ms的追加时间，导致排队中的任务等待时间超过了200ms，则此时会触发broker 端的快速失败，让请求快速失败，便于客户端快速重试。但是这种请求并不是实时的，而是每隔10s 检查一遍。
值得注意的是，一旦出现 TIMEOUT_CLEAN_QUEUE，可能在一个点会有多个这样的错误信息，具体多少与当前积压在待发送队列中的个数有关。
Rocketmq 发送时异常
system busy 和 broker busy 解决方案
- [REJECTREQUEST]system busy too many requests and system thread pool busy
- [PC_SYNCHRONIZED]broker busy
- [PCBUSY_CLEAN_QUEUE]broker busy
- [TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy
之前写的解决方案,都是基于测试环境测试的.到生产环境之后,正常使用没有问题,生产环境压测时,又出现了system busy异常(简直崩溃)
com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQBrokerException: CODE: 2 DESC: [TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: 208ms, size of queue: 8
For more information, please visit the url, http://docs.aliyun.com/cn#/pub/ons/faq/exceptions&unexpected_exception
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.processSendResponse(MQClientAPIImpl.java:455)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessageSync(MQClientAPIImpl.java:272)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessage(MQClientAPIImpl.java:253)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessage(MQClientAPIImpl.java:215)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.sendKernelImpl(DefaultMQProducerImpl.java:671)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.sendDefaultImpl(DefaultMQProducerImpl.java:440)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.send(DefaultMQProducerImpl.java:1030)
at com.alibaba.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl.send(DefaultMQProducerImpl.java:989)
at com.alibaba.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer.send(DefaultMQProducer.java:90)
at
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
报错定位
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cleanExpiredRequestInQueue会处理发送消息、拉取消息、心跳、事务消息队列中的数据，此次遇到的问题是发送Topic消息报出来的错误，所以接下来针对发送消息流程进行分析。
-
报出此错误的源码位置为broker快速失败机制BrokerFastFailure.java类(该类在Broker启动时会启动一个定时任务，每10毫秒执行一次)，报错位置代码如下：
void cleanExpiredRequestInQueue(final BlockingQueue<Runnable> blockingQueue, final long maxWaitTimeMillsInQueue) {
while (true) {
try {
if (!blockingQueue.isEmpty()) {
// 获取队列头元素
final Runnable runnable = blockingQueue.peek();
if (null == runnable) {
break;
}
final RequestTask rt = castRunnable(runnable);
if (rt == null || rt.isStopRun()) {
break;
}
final long behind = System.currentTimeMillis() - rt.getCreateTimestamp();
// 如果头元素对应的任务处理时间超过设置的最大等待时间，则处理请求返回该错误，并移除掉该任务
if (behind >= maxWaitTimeMillsInQueue) {
if (blockingQueue.remove(runnable)) {
rt.setStopRun(true);
rt.returnResponse(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY, String.format("[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: %sms, size of queue: %d", behind, blockingQueue.size()));
}
} else {
break;
}
} else {
break;
}
} catch (Throwable ignored) {
}
}
}
这段代码是Broker快速失败机制的核心代码，如果一个等待队列的头元素(也就是第一个要处理或者正在处理的元素)等待时间超过该队列设置的最大等待时间，则丢弃该元素对象的任务，并对这个请求返回[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy异常信息。
发送Topic消息报该错误
sendThreadPoolQueue取出头元素，转换成对应的任务，判断任务在队列存活时间是否超过了队列设置的最大等待时间，如果超过了则组装处理返回对象response，response的code为RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY，内容为：
[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: [当前任务在队列存活时间], size of queue: [当前队列的长度]
MQClientAPIImpl.processSendResponse处理返回response，根据response.getCode()的处理分支，最终返回MQBrokerException异常，response分支处理代码如下：
// 只有ResponseCode.SUCCESS的情况下返回结果，其他情况抛出MQBrokerException异常
private SendResult processSendResponse(
final String brokerName,
final Message msg,
final RemotingCommand response
) throws MQBrokerException, RemotingCommandException {
switch (response.getCode()) {
case ResponseCode.FLUSH_DISK_TIMEOUT:
case ResponseCode.FLUSH_SLAVE_TIMEOUT:
case ResponseCode.SLAVE_NOT_AVAILABLE: {
}
case ResponseCode.SUCCESS: {
// 省略部分代码
return sendResult;
}
default:
break;
}
throw new MQBrokerException(response.getCode(), response.getRemark());
}
消息发送客户端接收到MQBrokerException异常信息，捕获异常处理中不符合消息重试逻辑，直接抛出该异常，也就是用户看到的；
// timesTotal为消息生产者设置的发送失败重试次数
for (; times < timesTotal; times++) {
String lastBrokerName = null == mq ? null : mq.getBrokerName();
MessageQueue mqSelected = this.selectOneMessageQueue(topicPublishInfo, lastBrokerName);
if (mqSelected != null) {
mq = mqSelected;
brokersSent[times] = mq.getBrokerName();
try {
// 省略部分代码
} catch (RemotingException e) {
endTimestamp = System.currentTimeMillis();
this.updateFaultItem(mq.getBrokerName(), endTimestamp - beginTimestampPrev, true);
log.warn(String.format("sendKernelImpl exception, resend at once, InvokeID: %s, RT: %sms, Broker: %s", invokeID, endTimestamp - beginTimestampPrev, mq), e);
log.warn(msg.toString());
exception = e;
continue;
} catch (MQClientException e) {
endTimestamp = System.currentTimeMillis();
this.updateFaultItem(mq.getBrokerName(), endTimestamp - beginTimestampPrev, true);
log.warn(String.format("sendKernelImpl exception, resend at once, InvokeID: %s, RT: %sms, Broker: %s", invokeID, endTimestamp - beginTimestampPrev, mq), e);
log.warn(msg.toString());
exception = e;
continue;
} catch (MQBrokerException e) {
// 此处为MQBrokerException异常处理逻辑，RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY不符合分支条件，最终throw e抛出异常
endTimestamp = System.currentTimeMillis();
this.updateFaultItem(mq.getBrokerName(), endTimestamp - beginTimestampPrev, true);
log.warn(String.format("sendKernelImpl exception, resend at once, InvokeID: %s, RT: %sms, Broker: %s", invokeID, endTimestamp - beginTimestampPrev, mq), e);
log.warn(msg.toString());
exception = e;
switch (e.getResponseCode()) {
case ResponseCode.TOPIC_NOT_EXIST:
case ResponseCode.SERVICE_NOT_AVAILABLE:
case ResponseCode.SYSTEM_ERROR:
case ResponseCode.NO_PERMISSION:
case ResponseCode.NO_BUYER_ID:
case ResponseCode.NOT_IN_CURRENT_UNIT:
continue;
default:
if (sendResult != null) {
return sendResult;
}
throw e;
}
} catch (InterruptedException e) {
endTimestamp = System.currentTimeMillis();
this.updateFaultItem(mq.getBrokerName(), endTimestamp - beginTimestampPrev, false);
log.warn(String.format("sendKernelImpl exception, throw exception, InvokeID: %s, RT: %sms, Broker: %s", invokeID, endTimestamp - beginTimestampPrev, mq), e);
log.warn(msg.toString());
log.warn("sendKernelImpl exception", e);
log.warn(msg.toString());
throw e;
}
} else {
break;
}
}
生产环境各种参数:
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broker busy异常: 可通过增大 waitTimeMillsInSendQueue 解决
-
system busy异常:可通过增大 osPageCacheBusyTimeOutMills 解决
#发送队列等待时间
waitTimeMillsInSendQueue=3000
#系统页面缓存繁忙超时时间(翻译),默认值 1000
osPageCacheBusyTimeOutMills=5000
出现问题分析
出现异常的原因是因为我们同一台服务器部署的多个应用造成的。我们一台服务器上部署了 三个ES、八个redis、一个rocketmq ，压力测试时这些都在使用，虽然cpu、内存都还有很大剩余，但是磁盘io和内存频率毕竟只有那么多可能已经占满，或者还有其他都会有影响。
之前测试环境测试其他东西时，发现mq和redis同时大量使用时，redis速度会降低三到四倍，由此可见应用分服务器部署的重要性。以前知道会有影响，没想到影响这么大。
最终结解决方案:应该给rocketmq单独部署性能较高的服务器.
记一次 rocketmq 使用时的异常。
问题分析总结
- system busy , start flow control for a while
该异常会造成 消息丢失。
- broker busy , start flow control for a while
该异常不会造成消息丢失。
问题解决过程
1、最开始时候 ，测试发现在性能好的服务器上只会出现system busy，也就是说出现异常就会消息丢失。
所以：业务代码进行处理，出现异常就会重发到当前topic的bak队列，当时想的是既然这个topic busy了，就换到另外的topic去发，总不能都 busy吧。也算是临时解决了。
2、发现有消息重复的现象。不用想肯定是报broker busy异常，重发到topic的 bak队列了。又因为broker busy可能不会造成消息丢失，所以消息重复就出现了。
解决方案：
修改rocketmq配置文件：
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方案一：sendMessageThreadPoolNums 改成 1 ，没有的话新增一行。sendMessageThreadPoolNums=1
-
方案二：useReentrantLockWhenPutMessage改成true，没有的话新增一行。
sendMessageThreadPoolNums=32
useReentrantLockWhenPutMessage=true
sendMessageThreadPoolNums这个属性是发送线程池大小， rocketmq4.1版本之后默认为 1，之前版本默认什么不知道但是肯定大于1。这个属性改成1的话，就不用管useReentrantLockWhenPutMessage这个属性了；
如果改成大于1，就需要将useReentrantLockWhenPutMessage这个属性设置为 true；
目前测试 未发现这两个方案有什么区别，sendMessageThreadPoolNums=1 时也支持多线程发送，发送速度感觉和 sendMessageThreadPoolNums大于1没有区别，都能跑满100M的网卡。
感觉如果useReentrantLockWhenPutMessage=true的时候，就是打开锁，然后关键代码其实还是单线程处理；
解决方案
- 业务逻辑处理中进行异常捕获，如果捕获到异常为MQBrokerException并且responseCode为2则重发消息；
- 修改broker的默认发送消息任务队列等待时长waitTimeMillsInSendQueue(单位: 毫秒)；
除此之外，还可以观察报错时磁盘的IO情况，出现这种错误很有可能是当时的磁盘IO很高，导致消息落盘时间变长。
参考资料
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