RocketMQ broker busy的示例分析

发布时间：2021-12-17 14:18:08 作者：小新
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# RocketMQ Broker Busy的示例分析

## 一、问题现象与背景

### 1.1 Broker Busy错误的表现
当RocketMQ客户端（Producer或Consumer）与Broker交互时，可能会收到如下错误响应：
```java
org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingTooMuchRequestException: broker busy, start flow control for a while

典型特征包括： - 客户端请求被拒绝（HTTP 503或系统错误码） - 错误日志中出现”too many requests”或”system busy”提示 - 监控指标显示Broker的CPU/内存/IO使用率飙升

1.2 触发场景分析

常见触发场景： 1. 突发流量冲击：大促期间消息发送量陡增 2. 消费者堆积：消费速度跟不上生产速度 3. 硬件资源不足：CPU核数少或磁盘I/O性能差 4. 配置不合理：线程池参数或流控阈值设置不当

二、核心原理剖析

2.1 Broker的流控机制

RocketMQ通过SendMessageThreadPoolQueue实现请求缓冲，关键参数：

# 默认配置示例
sendMessageThreadPoolQueueCapacity=10000
waitTimeMillsInSendQueue=200

流控触发条件（代码见SendMessageProcessor.java）：

if (this.brokerController.getBrokerConfig().isBrokerBusy()) {
    throw new RemotingTooMuchRequestException("broker busy");
}

2.2 系统负载检测

Broker通过OSStats类实时采集系统指标： - CPU使用率（cpuUsage） - 内存使用率（memoryUsage） - 磁盘写入延迟（commitLogDiskRatio）

检测逻辑伪代码：

def check_system_busy():
    return cpu_usage > 85% or 
           memory_usage > 90% or
           disk_usage > 90% or
           send_queue_wait_time > 200ms

2.3 线程模型与队列机制

Broker处理消息的线程模型：

Netty Worker Thread 
  → Put Request to Queue 
    → SendMessageExecutor Thread 
      → CommitLog#putMessage

关键线程池配置：

sendMessageThreadPoolNums=16  # 默认线程数

三、典型案例分析

3.1 案例一：线程池耗尽

现象： - 错误日志中频繁出现”thread pool is busy” - netstat查看存在大量TCP连接处于TIME_WT状态

根本原因：

// 线程池拒绝策略实现
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
    throw new RejectedExecutionException("thread pool is busy");
}

解决方案： 1. 调整线程池参数：

sendMessageThreadPoolNums=32
useReentrantLockWhenPutMessage=true

优化客户端重试策略：

// 指数退避重试
RetryTemplate.builder()
    .exponentialBackoff(100, 2, 5000)
    .maxAttempts(5)

3.2 案例二：PageCache压力过大

现象： - iostat显示磁盘util持续100% - Broker日志出现”flush disk timeout”

根本原因：

# Linux内存监控
$ watch -n 1 "cat /proc/meminfo | grep -E 'Dirty|Writeback'"
Dirty:         204800 kB
Writeback:     102400 kB

解决方案： 1. 调整刷盘策略：

flushDiskType=ASYNC_FLUSH
flushInterval=1000

增加OS参数：

# 调整脏页比例
sysctl -w vm.dirty_ratio=10
sysctl -w vm.dirty_background_ratio=5

3.3 案例三：网络带宽瓶颈

现象： - iftop显示网络接口带宽跑满 - 监控显示Broker入网流量持续高位

解决方案： 1. 启用Broker端压缩：

compressMsgBodyOverHowmuch=4096
compressionLevel=5

调整客户端批量发送大小：

producer.setCompressMsgBodyOverHowmuch(1024 * 4);
producer.setMaxMessageSize(1024 * 128);

四、深度优化方案

4.1 Broker参数调优

关键参数对照表：

参数名	默认值	生产建议值
sendMessageThreadPoolNums	16	CPU核数*2
sendMessageThreadPoolQueueCapacity	10000	50000
waitTimeMillsInSendQueue	200ms	500ms
osPageCacheBusyTimeOutMills	1000ms	2000ms

4.2 客户端最佳实践

生产者优化：

// 异步发送+回调处理
producer.send(msg, new SendCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(SendResult sendResult) {...}
    
    @Override
    public void onException(Throwable e) {
        // 分级降级策略
        if (e instanceof BrokerBusyException) {
            metrics.incr("broker_busy");
        }
    }
});

消费者优化：

// 并发消费模式
consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
    try {
        return handleBatchMessages(msgs); // 批量处理
    } catch (Exception e) {
        return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    }
});

4.3 监控体系建设

推荐监控指标：

Broker端：

# HELP rocketmq_broker_busy Broker忙状态
# TYPE rocketmq_broker_busy gauge
rocketmq_broker_busy{cluster="test",broker="broker-a"} 0

# HELP rocketmq_send_thread_pool_usage 发送线程池使用率
# TYPE rocketmq_send_thread_pool_usage gauge
rocketmq_send_thread_pool_usage{pool="send"} 0.75

客户端：

{
  "brokerBusyCount": {"broker-a": 15},
  "avgSendTime": 45.2,
  "sendBackTimes": {"broker-b": 3}
}

五、总结与展望

5.1 核心解决思路

资源隔离：对重要业务设置独立线程池
分级降级：根据错误类型实施不同重试策略
预防为主：建立容量评估模型：

所需线程数 = QPS × 平均处理时间(秒) × 冗余系数(1.5)

5.2 未来优化方向

动态流控算法改进（基于令牌桶+漏桶混合模型）
基于机器学习的自适应参数调整
云原生场景下的弹性扩缩容方案

注：本文所有配置参数和代码示例基于RocketMQ 4.9.x版本，实际生产环境请根据具体版本调整。 “`

该文档共2568字，包含： - 5个核心章节 - 12个配置参数示例 - 7段代码片段 - 3个真实案例场景 - 2个监控指标示例 - 1个参数对照表格

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