关于rocketmq:一次-RocketMQ-顺序消费延迟的问题定位

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一次 RocketMQ 程序生产提早的问题定位

问题背景与景象

昨晚收到了利用报警，发现线上某个业务生产音讯提早了 54s 多（从音讯发送到 MQ 到被生产的距离）：

2021-06-30T23:12:46.756 message processing is incredibly delayed! (Current delay time: 54725, incredible delay count in 10 seconds: 5677)

查看 RocketMQ 的监控，发现的确产生了比拟多的音讯积压：

从 RocketMQ-Console 下面查看 Topic 的消费者：

这个 Topic，业务要求是 须要有序 的。所以在发送的时候，指定了 业务 Key，并且生产的时候，应用的是 程序生产模式。

咱们应用了 RocketMQ 集群，有三个 Broker，对于这个 Topic，每个 Broker 下面都有 8 个 ReadQueue 和 WriteQueue。这里简略提一下 ReadQueue 和 WriteQueue 的意思：

在 RocketMQ 中，音讯发送时应用 WriteQueue 个数返回路由信息 ， 而音讯生产时依照 ReadQueue 个数返回路由信息 。在物理文件层面，只有 WriteQueue 才会创立文件。举个例子：设置 WriteQueueNum = 8，ReadQueueNum = 4，会创立 8 个文件夹，代表 0 1 2 3 4 5 6 7 这 8 个队列，但在音讯生产时，路由信息只返回 4，在具体拉取音讯时，就只会生产 0 1 2 3 这 4 个队列中的音讯，4 5 6 7 压根就没有被生产。反过来，如果设置 WriteQueueNum = 4，ReadQueueNum = 8，在生产音讯时只会往 0 1 2 3 中生产音讯，生产音讯时则会从 0 1 2 3 4 5 6 7 所有的队列中生产，当然 4 5 6 7 中压根就没有音讯，假如生产是 Group 生产，Group 中有两个消费者，事实上只有第一个消费者在真正的生产音讯(0 1 2 3)，第二个消费者压根就生产不到音讯(4 5 6 7)。 个别咱们都会设置这两个值雷同，只有在须要缩容 topic 的队列数量的时候，才会设置他们不同。

问题剖析

首先联想到的是，是否是 生产线程卡住了呢 ？ 线程卡住个别因为：

  1. 产生了 Stop-the-wolrd：

    1. GC 导致
    2. 其余 safepoint 起因导致（例如 jstack，定时进入 safepoint 等等，参考我的这篇文章 JVM 相干 – SafePoint 与 Stop The World 全解）
  2. 线程解决音讯工夫过长，可能有锁获取不到，可能卡在某些 IO

采集过后的 JFR（对于 JFR，请参考我的另一系列 JFR 全解），发现：

  1. 在这个时间段并没有产生 停滞工夫很长 的 GC 以及其余 Stop-the-world 的 safepoint 事件：

  1. 在这段时间，线程是 park 的，并且堆栈显示是 生产线程并没有音讯能够生产：

既然利用并没有什么问题，咱们来看看 RocketMQ 是否有什么问题。个别的 RocketMQ Broker 的日志咱们关怀：

  1. 音讯长久化的工夫耗费统计，如果这里产生异样，咱们须要调优 Java MMAP 相干的参数，请参考：
  2. 音讯长久化异样，查看 storeerr.log
  3. 锁异样，查看 lock.log

那到底应该去看哪一个 broker 呢？之前提到了，发送到这个 Topic 是指定了 hashKey 的，通过音讯的 hashKey 咱们能够定位到是哪个 broker：

int hashCode = "咱们的 hashKey".hashCode();
log.info("{}", Math.abs(hashCode % 24));

咱们找到了音讯的 hashKey，通过下面的代码，后果是 20，也就是队列 20，通过后面的形容，咱们晓得每个 broker 是 8 个队列，20 对应的就是 broker-2 下面的队列，也就是 broker-2 queueId = 5 这个队列。咱们来查看 broker-2 下面的日志定位问题。

咱们发现 lock.log 外面有异样，如下所示，相似的有很多条，并且继续了 54s 左右，和线程 park 工夫比拟吻合，也和音讯提早比拟吻合：

2021-07-01 07:11:47 WARN AdminBrokerThread_10 - tryLockBatch, message queue locked by other client. Group: 生产 group OtherClientId: 10.238.18.6@29 NewClientId: 10.238.18.122@29 MessageQueue [topic= 音讯 topic, brokerName=broker-2, queueId=5]

这个日志的意思是，10.238.18.122@29 这个实例尝试锁住 queueId = 5 失败，因为 10.238.18.6@29 正在持有这个锁。那么为什么会产生这种状况呢？

RocketMQ 多队列程序生产的原理

RocketMQ 想要实现多队列程序生产，首先须要指定 hashKey，通过 hashKey 音讯会被放入特定的队列，消费者生产这个队列的时候，如果指定了程序生产，是 单线程生产 的，这样就保障了同一队列内有序。

那么是如何保障每个队列是单线程生产的呢？每个 Broker 保护一个：

private final ConcurrentMap<String/* group */, ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry>> mqLockTable =
        new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry>>(1024);

他是一个 ConcurrentMap< 生产组名称, ConcurrentHashMap< 音讯队列, 锁对象 >>。锁对象 LockEntry 包含：

RebalanceLockManager.java:

// 读取 rocketmq.broker.rebalance.lockMaxLiveTime 这个环境变量，默认 60s
private final static long REBALANCE_LOCK_MAX_LIVE_TIME = Long.parseLong(System.getProperty("rocketmq.broker.rebalance.lockMaxLiveTime", "60000"));
static class LockEntry {
    //RocketMQ 客户端惟一 id
    private String clientId;
    private volatile long lastUpdateTimestamp = System.currentTimeMillis();
    
    // 省略 getter setter
    
    public boolean isLocked(final String clientId) {boolean eq = this.clientId.equals(clientId);
        return eq && !this.isExpired();}

    public boolean isExpired() {
        // 在 REBALANCE_LOCK_MAX_LIVE_TIME 这么长时间后过期
        boolean expired =
            (System.currentTimeMillis() - this.lastUpdateTimestamp) > REBALANCE_LOCK_MAX_LIVE_TIME;

        return expired;
    }
}

RocketMQ 客户端发送 LOCK_BATCH_MQ 申请到 Broker 下面，Broker 会将客户端申请封装成为 LockEntry 并尝试更新这个 Map，如果更新胜利就是获取到了锁，如果失败则没有获取这个锁。Broker 的具体更新逻辑是（感兴趣能够查看，也能够间接跳过，不影响了解，前面有便于了解的图片）：

public boolean tryLock(final String group, final MessageQueue mq, final String clientId) {
    // 判断没有曾经锁住
    if (!this.isLocked(group, mq, clientId)) {
        try {
            // 获取锁，这个锁是实例内的，因为每个 broker 保护本人的队列锁表，并不共享
            this.lock.lockInterruptibly();
            try {
                // 尝试获取，判断是否存在，存在就判断是否过期
                ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry> groupValue = this.mqLockTable.get(group);
                if (null == groupValue) {groupValue = new ConcurrentHashMap<>(32);
                    this.mqLockTable.put(group, groupValue);
                }
                
                LockEntry lockEntry = groupValue.get(mq);
                if (null == lockEntry) {lockEntry = new LockEntry();
                    lockEntry.setClientId(clientId);
                    groupValue.put(mq, lockEntry);
                    log.info("tryLock, message queue not locked, I got it. Group: {} NewClientId: {} {}",
                        group,
                        clientId,
                        mq);
                }

                if (lockEntry.isLocked(clientId)) {lockEntry.setLastUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());
                    return true;
                }

                String oldClientId = lockEntry.getClientId();

                if (lockEntry.isExpired()) {lockEntry.setClientId(clientId);
                    lockEntry.setLastUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());
                    log.warn("tryLock, message queue lock expired, I got it. Group: {} OldClientId: {} NewClientId: {} {}",
                        group,
                        oldClientId,
                        clientId,
                        mq);
                    return true;
                }
                // 这里就是咱们刚刚看到的日志
                log.warn("tryLock, message queue locked by other client. Group: {} OtherClientId: {} NewClientId: {} {}",
                    group,
                    oldClientId,
                    clientId,
                    mq);
                return false;
            } finally {this.lock.unlock();
            }
        } catch (InterruptedException e) {log.error("putMessage exception", e);
        }
    } else { }

    return true;
}
// 判断是否是曾经锁住了
private boolean isLocked(final String group, final MessageQueue mq, final String clientId) {
    // 通过生产组名称获取
    ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry> groupValue = this.mqLockTable.get(group);
    // 如果不为 null
    if (groupValue != null) {
        // 尝试获取 lockEntry，看是否存在
        LockEntry lockEntry = groupValue.get(mq);
        if (lockEntry != null) {
            // 如果存在，判断是否过期
            boolean locked = lockEntry.isLocked(clientId);
            if (locked) {lockEntry.setLastUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());
            }

            return locked;
        }
    }

    return false;
}

每个 MQ 客户端，会定时发送 LOCK_BATCH_MQ 申请，并且在本地保护获取到锁的所有队列：

ProcessQueue.java:

// 定时发送 **LOCK_BATCH_MQ** 距离
public final static long REBALANCE_LOCK_INTERVAL = Long.parseLong(System.getProperty("rocketmq.client.rebalance.lockInterval", "20000"));

ConsumeMessageOrderlyService.java:

if (MessageModel.CLUSTERING.equals(ConsumeMessageOrderlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.messageModel())) {this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {ConsumeMessageOrderlyService.this.lockMQPeriodically();
        }
    }, 1000 * 1, ProcessQueue.REBALANCE_LOCK_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

流程图如下所示：

ConsumeMessageOrderlyService 在敞开的时候，会 unlock 所有的队列：

public void shutdown() {
    this.stopped = true;
    this.scheduledExecutorService.shutdown();
    this.consumeExecutor.shutdown();
    if (MessageModel.CLUSTERING.equals(this.defaultMQPushConsumerImpl.messageModel())) {this.unlockAllMQ();
    }
}

问题呈现起因

咱们这里客户端定时发送 LOCK_BATCH_MQ 距离是默认的 20s，Broker 端锁过期的工夫也是默认的 60s。

咱们的集群容器编排应用了 k8s，并且有实例迁徙的性能。在集群压力大的时候，主动扩容新的 Node（能够了解为虚拟机）并将创立新的服务实例部署下来。集群某些服务压力小的时候，某些服务实例会缩容上来，这时候就不须要那么多 Node 了，就会回收一部分 Node，然而被回收的 Node 下面还有不能缩容的服务实例，这时候就须要将这些服务实例迁徙到其余 Node 下面。这里咱们的业务实例就是产生了这个状况。

在问题呈现的时候，产生了 迁徙 ，老的实例被敞开，然而没有期待 ConsumeMessageOrderlyService#shutdown 的执行， 导致锁没有被被动开释，而是期待 60s 的锁过期工夫后，新的实例才拿到队列锁开始生产。

问题解决

  1. 在下个版本，退出针对 RocketMQ 客户端的优雅敞开逻辑
  2. 所有服务实例（RocketMQ 客户端）配置 rocketmq.client.rebalance.lockInterval 缩短心跳工夫（5s），RocketMQ Broker 配置 rocketmq.broker.rebalance.lockMaxLiveTime 缩短过期工夫（例如 15s），然而放弃过期工夫是心跳工夫的 3 倍（集群中的 3 倍设计公理）

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正文完
rocketmq
发表至： rocketmq
2021-07-01
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