消息堆积与消费延迟
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：
- 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。
- 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。
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：
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。
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。
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 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症结所在。
外部IO操作型代码举例：
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读写外部数据库，例如对远程MySQL的访问
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读写外部缓存系统， 例如对远程Redis的访问
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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。
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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。
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达到了DBMS容量限制，其也会引发消息的消费耗时增加。
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，再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(一台机器)。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中的任何一个机器在同一时刻只能有一个Consumer消费者进行消费。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(一个topic下的queue分布在集群中的多个broker中)。
其仅可以保证该Topic的某台broker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分蘖有多个Consumer的多个线程并行消费。所以其并发度为Topic的分区数量(该topic的broker分区数量)。
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最优线程数计算模型为：C *（T1 + T2）/ T1。
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C：CPU内核数
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T1：CPU内部逻辑计算耗时
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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。
6. 如何避免
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进
行完善的排查和梳理。其中最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。
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：
- 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。
- 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。
- 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
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
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逐步调大单个Consumer节点的线程数，并观测节点的系统指标，得到单个节点最优的消费线程数
和消息吞吐量。
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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
消息的清理
消息被消费过后会被清理掉吗？不会的。
消息是被顺序存储在commitlog文件的，且消息大小不定长，所以消息的清理是不可能以消息为单位进 行清理的，而是以commitlog文件为单位进行清理的。否则会急剧下降清理效率，并且实现起来逻辑复杂。
commitlog文件存在一个过期时间，默认为72小时，即三天。除了用户手动清理外，在以下情况下也 会被自动清理，无论文件中的消息是否被消费过：
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文件过期，且到达清理时间点（默认为凌晨4点）后，自动清理过期文件
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文件过期，且磁盘空间占用率已达过期清理警戒线（默认75%）后，无论是否达到清理时间点， 都会自动清理过期文件
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磁盘占用率达到清理警戒线（默认85%）后，开始按照设定好的规则清理文件，无论是否过期。 默认会从最老的文件开始清理
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磁盘占用率达到系统危险警戒线（默认90%）后，Broker将拒绝消息写入
需要注意以下几点：
1）对于RocketMQ系统来说，删除一个1G大小的文件，是一个压力巨大的IO操作。在删除过程 中，系统性能会骤然下降。所以，其默认清理时间点为凌晨4点，访问量最小的时间。也正因如 果，我们要保障磁盘空间的空闲率，不要使系统出现在其它时间点删除commitlog文件的情况。
2）官方建议RocketMQ服务的Linux文件系统采用ext4。因为对于文件删除操作，ext4要比ext3性 能更好