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  • 如何调整MQ吞吐量

    2019-09-20 02:57:29
    但是单机多线程消费一定要控制好线程数量,避免数量设置的过多导致CPU负载过高,就失去了MQ的削峰填谷的作用. 3. 根据消费服务的机器配置、消费速度、容忍的消费延时 “反推”应该配置多少分区. 机器配置高,消费...

    1.  kafka和RocketMQ一个cosumer可以消费多个分区/队列 (平摊)

        比如有8个分区/队列,三个消费者机器,那么每个消费者消费的分区/队列的个数分别是 3、3、2:

    2.  单机多线程消费:
    RocketMQ 设置某一个单例的consumer 对象的Pool Thread Num 来实现多线程消费,内部实现了一个ThreadPoolExcutors(setConsumeThreadMin、setConsumeThreadMax);
    kafka里面的consumer是线程不安全的,只能在一个thread里面pull,但是可以同时创建多个线程,每个线程里面实例化一个consumer实现多线程消费。无论是Kafka还是RocketMQ,他们同时消费的能力是受限于分区或者队列的数量。

    但是单机多线程消费一定要控制好线程数量,避免数量设置的过多导致CPU负载过高,就失去了MQ的削峰填谷的作用.

    3. 根据消费服务的机器配置、消费速度、容忍的消费延时 “反推”应该配置多少分区.
    机器配置高,消费速度快 ,cpu总是闲着,那么就增加分区,然后增加kafka单机cosumer数量
    机器配置差,消费速度慢,消费延时太高了,那么也增加分区,然后服务扩容几台机器

    转载于:https://my.oschina.net/u/4129361/blog/3098239

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  • 5、低吞吐量问题 6、合理的设置prefetch count 7、阶段性总结 1、前情提示 上一篇文章:互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(2),我们分析了ack机制的底层实现原理(delivery tag机制),...

    目录

    1、前情提示

    2、unack消息的积压问题

    3、如何解决unack消息的积压问题

    4、高并发场景下的内存溢出问题

    5、低吞吐量问题

    6、合理的设置prefetch count

    7、阶段性总结


    1、前情提示

    上一篇文章:互联网面试必杀:如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失(2),我们分析了ack机制的底层实现原理(delivery tag机制),还有消除处理失败时的nack机制如何触发消息重发。

    通过这个,已经让大家进一步对消费端保证数据不丢失的方案的理解更进一层了。

    这篇文章,我们将会对ack底层的delivery tag机制进行更加深入的分析,让大家理解的更加透彻一些。

    面试时,如果被问到消息中间件数据不丢失问题的时候,可以更深入到底层,给面试官进行分析。

    2、unack消息的积压问题

    首先,我们要给大家介绍一下RabbitMQ的prefetch count这个概念。

    大家看过上篇文章之后应该都知道了,对每个channel(其实对应了一个消费者服务实例,你大体可以这么来认为),RabbitMQ投递消息的时候,都是会带上本次消息投递的一个delivery tag的,唯一标识一次消息投递。

    然后,我们进行ack时,也会带上这个delivery tag,基于同一个channel进行ack,ack消息里会带上delivery tag让RabbitMQ知道是对哪一次消息投递进行了ack,此时就可以对那条消息进行删除了。

    大家先来看一张图,帮助大家回忆一下这个delivery tag的概念。

    所以大家可以考虑一下,对于每个channel而言(你就认为是针对每个消费者服务实例吧,比如一个仓储服务实例),其实都有一些处于unack状态的消息。

    比如RabbitMQ正在投递一条消息到channel,此时消息肯定是unack状态吧?

    然后仓储服务接收到一条消息以后,要处理这条消息需要耗费时间,此时消息肯定是unack状态吧?

    同时,即使你执行了ack之后,你要知道这个ack他默认是异步执行的,尤其如果你开启了批量ack的话,更是有一个延迟时间才会ack的,此时消息也是unack吧?

    那么大家考虑一下,RabbitMQ他能够无限制的不停给你的消费者服务实例推送消息吗?

    明显是不能的,如果RabbitMQ给你的消费者服务实例推送的消息过多过快,比如都有几千条消息积压在某个消费者服务实例的内存中。

    那么此时这几千条消息都是unack的状态,一直积压着,是不是有可能会导致消费者服务实例的内存溢出?内存消耗过大?甚至内存泄露之类的问题产生?

    所以说,RabbitMQ是必须要考虑一下消费者服务的处理能力的。

    大家看看下面的图,感受一下如果消费者服务实例的内存中积压消息过多,都是unack的状态,此时会怎么样。

    3、如何解决unack消息的积压问题

    正是因为这个原因,RabbitMQ基于一个prefetch count来控制这个unack message的数量。

    你可以通过 “channel.basicQos(10)” 这个方法来设置当前channel的prefetch count。

    举个例子,比如你要是设置为10的话,那么意味着当前这个channel里,unack message的数量不能超过10个,以此来避免消费者服务实例积压unack message过多。

    这样的话,就意味着RabbitMQ正在投递到channel过程中的unack message,以及消费者服务在处理中的unack message,以及异步ack之后还没完成ack的unack message,所有这些message加起来,一个channel也不能超过10个。

    如果你要简单粗浅的理解的话,也大致可以理解为这个prefetch count就代表了一个消费者服务同时最多可以获取多少个message来处理。所以这里也点出了prefetch这个单词的意思。

    prefetch就是预抓取的意思,就意味着你的消费者服务实例预抓取多少条message过来处理,但是最多只能同时处理这么多消息。

    如果一个channel里的unack message超过了prefetch count指定的数量,此时RabbitMQ就会停止给这个channel投递消息了,必须要等待已经投递过去的消息被ack了,此时才能继续投递下一个消息。

    老规矩,给大家上一张图,我们一起来看看这个东西是啥意思。

    4、高并发场景下的内存溢出问题

    好!现在大家对ack机制底层的另外一个核心机制:prefetch机制也有了一个深刻的理解了。

    此时,咱们就应该来考虑一个问题了。就是如何来设置这个prefetch count呢?这个东西设置的过大或者过小有什么影响呢?

    其实大家理解了上面的图就很好理解这个问题了。

    假如说我们把prefetch count设置的很大,比如说3000,5000,甚至100000,就这样特别大的值,那么此时会如何呢?

    这个时候,在高并发大流量的场景下,可能就会导致消费者服务的内存被快速的消耗掉。

    因为假如说现在MQ接收到的流量特别的大,每秒都上千条消息,而且此时你的消费者服务的prefetch count还设置的特别大,就会导致可能一瞬间你的消费者服务接收到了达到prefetch count指定数量的消息。

    打个比方,比如一下子你的消费者服务内存里积压了10万条消息,都是unack的状态,反正你的prefetch count设置的是10万。

    那么对一个channel,RabbitMQ就会最多容忍10万个unack状态的消息,在高并发下也就最多可能积压10万条消息在消费者服务的内存里。

    那么此时导致的结果,就是消费者服务直接被击垮了,内存溢出,OOM,服务宕机,然后大量unack的消息会被重新投递给其他的消费者服务,此时其他消费者服务一样的情况,直接宕机,最后造成雪崩效应

    所有的消费者服务因为扛不住这么大的数据量,全部宕机。

    大家来看看下面的图,自己感受一下现场的氛围。

    5、低吞吐量问题

    那么如果反过来呢,我们要是把prefetch count设置的很小会如何呢?

    比如说我们把prefetch count设置为1?此时就必然会导致消费者服务的吞吐量极低。因为你即使处理完一条消息,执行ack了也是异步的。

    给你举个例子,假如说你的prefetch count = 1,RabbitMQ最多投递给你1条消息处于unack状态。

    此时比如你刚处理完这条消息,然后执行了ack的那行代码,结果不幸的是,ack需要异步执行,也就是需要100ms之后才会让RabbitMQ感知到。

    那么100ms之后RabbitMQ感知到消息被ack了,此时才会投递给你下一条消息!

    这就尴尬了,在这100ms期间,你的消费者服务是不是啥都没干啊?

    这不就直接导致了你的消费者服务处理消息的吞吐量可能下降10倍,甚至百倍,千倍,都有这种可能!

    大家看看下面的图,感受一下低吞吐量的现场。

    6、合理的设置prefetch count

    所以鉴于上面两种极端情况,RabbitMQ官方给出的建议是prefetch count一般设置在100~300之间。

    也就是一个消费者服务最多接收到100~300个message来处理,允许处于unack状态。

    这个状态下可以兼顾吞吐量也很高,同时也不容易造成内存溢出的问题。

    但是其实在我们的实践中,这个prefetch count大家完全是可以自己去压测一下的。

    比如说慢慢调节这个值,不断加大,观察高并发大流量之下,吞吐量是否越来越大,而且观察消费者服务的内存消耗,会不会OOM、频繁FullGC等问题。

    7、阶段性总结

    其实通过最近几篇文章,基本上已经把消息中间件的消费端如何保证数据不丢失这个问题剖析的较为深入和透彻了。

    如果你是基于RabbitMQ来做消息中间件的话,消费端的代码里,必须考虑三个问题:手动ack、处理失败的nack、prefetch count的合理设置

    这三个问题背后涉及到了各种机制:

    • 自动ack机制

    • delivery tag机制

    • ack批量与异步提交机制

    • 消息重发机制

    • 手动nack触发消息重发机制

    • prefetch count过大导致内存溢出问题

    • prefetch count过小导致吞吐量过低

    这些底层机制和问题,咱们都一步步分析清楚了。

    所以到现在,单论消费端这块的数据不丢失技术方案,相信大家在面试的时候就可以有一整套自己的理解和方案可以阐述了。

    接下来下篇文章开始,我们就来具体聊一聊:消息中间件的生产端如何保证数据不丢失

    转载自:石杉的架构笔记 

    展开全文
  • 主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等 对系统进行性能基准测试后,将得到基准数据作为性能指标的参照物,可以用于以下场景 1.任意一项变更为系统产生的影响 修改某项配置参数后(启用某项参数...

    前言_BenchMark

    • BenchMark是一个系统性能的测量工具,也可以看做是一种评价方式
    • 主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等
    • 对系统进行性能基准测试后,将得到基准数据作为性能指标的参照物,可以用于以下场景
    1.任意一项变更为系统产生的影响
    
    修改某项配置参数后(启用某项参数),系统的变化情况
    
    2.系统环境的变更对系统性能产生的影响
    
    3.在相同场景下,不同框架的系统性能表现的差异
    
    
    • 一些大数据BenchMark工具:
    1.Hibench:由Intel开发的针对Hadoop的基准测试工具
    
    2.Berkeley BigDataBench:随着Spark的推出,由AMPLab开发的一套大数据基准测试工具
    
    3.Hadoop GridMix:Hadoop自带的Benchmark,作为Hadoop自带的测试工具使用方便、负载经典,应用广泛
    

    除此之外,有些大型的框架会自带BenchMark工具,方便进行测试。

    1. Kafka生产者基准测试

    分别使用Kafka自带的基准工具对Kafka Producer/Consumer进行性能基准测试

    • 测试背景
      需要对Kafka Producer在不同参数下的性能
    • 性能指标
      平均吞吐量(条/秒)、平均延时(毫秒)、平均吞吐率速度(MB/秒)

    1.1 测试方法

    使用Kafka基准测试工具kafka-producer-perf进行测试
    此工具位于kafka/bin目录下
    此工具的一些必要参数如下

    ./kafka-producer-perf-test.sh 
    --topic 指定topic
    --num-records	指定生产数据量
    --throughput	指定吞吐量
    --record-size   record数据大小
    --producer-props key=value	指定producer配置
    
    • 一个实例如下:
    ./kafka-producer-perf-test.sh 
    --topic louisvv
    --num-records 5000000
    --throughput -1
    --record-size 200
    --producer-props bootstrap.servers=192.168.137.100:9092,192.168.137.110:9092,192.168.137.120:9092 acks=1
    
    • 测试参数
      除了测试acks以及replication对kafka producer的吞吐量外,还对其他参数进行测试。
      参数列表如下
      在这里插入图片描述
    • 默认设置
    1. 以5000万数据测试结果为准,该结果更加具有代表性
    2. 测试其他参数时,默认设置acks=1,partition数为5,replication数为2。

    1.2 测试结果分析

    1.2.1 acks作为变量

    • acks作为变量,测试平均吞吐量,平均延时,平均吞吐速率,测试结果如下:
      在这里插入图片描述
    • 测试结果换算成图标如下
      在这里插入图片描述
    • 结论
    1. 在不考虑数据丢失等情况下,设置acks=1时,吞吐量最大。是acks=all的3.51倍。
    2. 在保证数据不丢失的情况下,需要选择使用acks=all,但是吞吐量会明显降低。

    1.2.2 replication作为变量

    • 设置Kafka的replication-factor为2、3,进行测试
    • 测试结果如下:

    在这里插入图片描述

    • 图表如下:
      在这里插入图片描述
    • 结论:
      replication数越多,吞吐量越低

    1.2.3 batch作为变量

    • 分别设置Kafka的batch-size批处理大小为1000,5000,8000,10000,100000,550000,600000进行测试
    • 测试结果:
      在这里插入图片描述
    • 折线图如下
      在这里插入图片描述
    • 结论:
      batch-size大小达到阀值时,会达到吞吐量峰值,
      当batch-size大小超过阀值后,并不会提高性能。

    1.2.4 数据压缩作为变量

    • 分别设置Kafka的压缩格式为lz4、snappy、gzip,进行测试
    • 测试结果:
      在这里插入图片描述
    • 条形图如下:
      在这里插入图片描述
    • 结论
    1. 使用snappy压缩格式,吞吐量最高
    2. 启用压缩的平均延时远小于不启用压缩的平均延时
    3. Gzip压缩格式,吞吐量最低,比默认不适用压缩吞吐量还低

    1.2.5 record-size(消息长度)

    • 分别设置record-size大小为100、200、500、1000进行测试
    • 测试结果如下:
      在这里插入图片描述
    • 图标如下:
      在这里插入图片描述
    • 结论:
      随着消息长度的增加,吞吐量逐渐减小,但平均吞吐速率会增大。

    1.2.6 分区作为变量

    • 分别设置partition为1、3、5进行测试
    • 测试结果如下
      在这里插入图片描述
    • 图表如下:
      在这里插入图片描述
    • 结论
      分区数越多,吞吐量越大

    2. Kafka消费者基准测试

    • 测试背景
      需要测试Kafka Consumer在不同参数下的吞吐量
    • 性能指标
      平均吞吐量(条/秒)、平均延时(毫秒)、平均吞吐率速率(MB/秒)

    2.1 测试方法

    使用Kafka基准测试工具kafka-consumer-perf进行测试
    这个工具位于kafka/bin目录下
    这里仅简单介绍一下该工具的一些必要参数

    ./kafka-consumer-perf-test.sh
    --topic 指定topic
    --threads 指定线程数
    --messages 指定消费数据条数
    --broker-list kafka broker列表
    
    • 一个实例如下:
    ./kafka-consumer-perf-test.sh
    --topic louisvv
    --threads 1
    --messages 5000000
    --broker-list 192.168.137.100:9092,192.168.137.110:9092,192.168.137.120:9092
    
    • 测试参数
      注意:replication并不会影响consumer的吞吐率,因为consumer只会从每个partition的leader读数据,而与replicaiton无关
      在这里插入图片描述
    • 默认设置
    1. 以5000万数据测试结果为准,该结果更加具有代表性默认设置
    2. 测试其他参数时,partition数为5,replication数为2

    2.2 测试结果分析

    2.2.1 以分区作为变量

    • 分别设置partition为1、3、5进行测试
    • 测试结果:
      在这里插入图片描述
    • 图表如下:
      在这里插入图片描述
    • 结论:
      分区越多,吞吐量越高

    2.2.2 以fetch-size作为变量

    • 分别设置record-size大小为50000、100000、200000、300000、400000、450000、500000、550000、600000行测试
    • 测试结果如下:
      在这里插入图片描述
    • 折线图如下:
      在这里插入图片描述
    • 结论
      fetch-size大小达到一定阈值时,会达到吞吐量峰值,当fetch-size超过阈值后,不会提升性能

    2.2.3 以replication作为变量

    • 设置Kafka的replication-factor为2、3,进行测试
    • 测试结果如下:
      在这里插入图片描述
    • 测试图表如下
      在这里插入图片描述
    • 结论
      副本数越少,吞吐量越大。

    2.2.4 以线程数作为变量

    • 设置Kafka的consumer线程数为1、3、5、10、20、30,进行测试
    • 测试结果:
      在这里插入图片描述
    • 测试图表入下:
      在这里插入图片描述
    • 结论:
      提高consumer线程数,对吞吐量性能影响并不明显

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  • Kafka吞吐量大的原因

    2020-09-21 14:20:56
    目录概念及优劣势分析kafka为什么吞吐量大日志检索: 概念及优劣势分析 与其他mq的区别: kafka其实是个流处理平台,只是提供了发布订阅和topic支持的功能 吞吐量高,单区有序,但整体不保证有序 能够通过历史日志...

    概念及优劣势分析

    在这里插入图片描述
    与其他mq的区别:

    • kafka其实是个流处理平台,只是提供了发布订阅和topic支持的功能
    • 吞吐量高,单区有序,但整体不保证有序
    • 能够通过历史日志消费历史数据

    kafka为什么吞吐量大

    主要以下四个原因:
    在这里插入图片描述

    日志检索

    在这里插入图片描述
    每条消息的组成:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述一般情况磁盘读写比内存读写慢很多(随机读写方面)。但是kafka支持的顺序读写,可能比内存的读写效率还快。

    在这里插入图片描述consumer会从磁盘中读取。

    Kafka 日志存储: https://www.jianshu.com/p/aecb6d9d8c1c
    kafka系列——日志篇: https://blog.csdn.net/linbiaorui/article/details/84574458

    查看index文件:

    bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ~/app/tmp/kafka-log/topic_test-0/00000000000000000000.index
    
    //输出结果:
    offset: 0 position: 0
    

    查看log文件:

    bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ~/app/tmp/kafka-log/topic_test-0/00000000000000000000.log  --print-data-log
    
    //输出结果:
    Starting offset: 0
    baseOffset: 0 lastOffset: 3 count: 4 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false 
    position: 0 CreateTime: 1600015276125 size: 137 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 32980716 isvalid: true
    | offset: 0 CreateTime: 1600015276124 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-1 payload: value-1
    | offset: 1 CreateTime: 1600015276124 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-2 payload: value-2
    | offset: 2 CreateTime: 1600015276125 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-5 payload: value-5
    | offset: 3 CreateTime: 1600015276125 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-6 payload: value-6
    baseOffset: 4 lastOffset: 7 count: 4 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false 
    position: 137 CreateTime: 1600080591612 size: 137 magic: 2 compresscodec: NONE crc: 4029858374 isvalid: true
    | offset: 4 CreateTime: 1600080591612 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-1 payload: value-1
    | offset: 5 CreateTime: 1600080591612 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-2 payload: value-2
    | offset: 6 CreateTime: 1600080591612 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-5 payload: value-5
    | offset: 7 CreateTime: 1600080591612 keysize: 5 valuesize: 7 sequence: -1 headerKeys: [] key: key-6 payload: value-6
    

    总结:找到index的offset,然后获得position,再去log文件中查找对应的position的相关数据。

    sendfile零拷贝

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述 总结:主要是应用和内核上下文的切换和拷贝次数方面的消耗大大降低。

    分区

    kafka中的topic中的内容可以被分为多分partition存在,每个partition又分为多个段segment,所以每次操作都是针对一小部分做操作,很轻便,并且增加并行操作的能力

    批量发送

    kafka允许进行批量发送消息,producter发送消息的时候,可以将消息缓存在本地,等到了固定条件发送到kafka

    • 等消息大小到达BATCH_SIZE_CONFIG
    • 一段时间发送一次

    数据压缩

    Kafka还支持对消息集合进行压缩,Producer可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩。
    压缩的好处就是减少传输的数据量,减轻对网络传输的压力。

    Producer压缩之后,在Consumer需进行解压,虽然增加了CPU的工作,但在对大数据处理上,瓶颈在网络上而不是CPU,所以这个成本很值得。

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  • 主要介绍了Springboot实现高吞吐量异步处理详解(适用于高并发场景),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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    千次阅读 2016-12-31 22:17:37
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    千次阅读 2018-12-30 18:21:53
    一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降...
  • 目前我搭建了两台集群88/89,生产者向88发送queue,消费者在89消费。 发现每秒在500左右,非常低。 如果在88上消费,可以达到1W每秒。 以下是activemq.xml桥接配置 ... (auto+nio://192.168.180.88:61613)" ...
  • MQ消息队列详解、四大MQ的优缺点分析

    万次阅读 多人点赞 2020-03-07 16:05:28
    MQ消息队列详解 近期有了想跳槽的打算,所以自己想巩固一下自己的技术,想了解一些面试比较容易加分的项,近期准备深入研究一下redis和mq这两样,这总体上都是为了解决服务器并发的原因,刚翻到了一篇有关于mq的,...
  • DDMQ,ddmq是一种低延迟、高吞吐量和高可用性的分布式消息传递产品。.zip
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  • 大部分测试结果 AMQ的每秒吞吐量大概都在2000以上甚至更多,但是我在公司服务器上面测试的数据并不是很理想,有点让人头疼,不能够达到峰值,甚至在多线程下速度极速下降,效率方面有点不能让人接受,想看看有没有更...
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空空如也

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mq吞吐量