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RocketMQ 生产环境性能调优实战：从 0 到 1 打造高可用消息队列系统

news 2025/10/29 6:43:18

引言

在分布式系统架构中，消息队列作为解耦、削峰、异步通信的核心组件，其性能和稳定性直接影响整个系统的可用性。RocketMQ 作为阿里开源的分布式消息中间件，凭借其高吞吐、低延迟、高可靠的特性，已成为众多企业级应用的首选。然而，默认配置的 RocketMQ 在生产环境中往往难以发挥最佳性能，需要进行系统性的优化。

本文将从生产者、消费者、Broker、存储、JVM 等多个维度，全面解析 RocketMQ 生产环境的优化策略，既有底层原理剖析，又有可直接落地的实战方案，帮助你构建一个高性能、高可用的 RocketMQ 集群。

一、生产者优化

生产者是消息的源头，其性能直接影响整个消息链路的效率。生产者优化的核心目标是提高消息发送吞吐量、降低延迟，并确保消息可靠投递。

1.1 异步发送优化

RocketMQ 提供同步、异步和单向三种发送方式。在高吞吐场景下，异步发送是首选，因为它不会阻塞当前线程，能极大提高发送效率。

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.google.common.collect.Maps;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendCallback;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import java.util.Map;/*** 优化后的异步消息生产者** @author ken*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/optimized-producer")
@Tag(name = "优化后的消息生产者接口", description = "采用异步发送模式提高吞吐量")
public class OptimizedProducerController {@Autowiredprivate RocketMQTemplate rocketMQTemplate;/*** 异步发送消息** @param message 消息内容*/@PostMapping("/async-send")@Operation(summary = "异步发送消息", description = "使用异步发送提高吞吐量，不阻塞主线程")public void asyncSendMessage(@RequestBody Map<String, Object> message) {if (ObjectUtils.isEmpty(message)) {log.error("消息内容不能为空");return;}String topic = "optimized_topic";// 使用异步发送，并指定回调函数处理发送结果rocketMQTemplate.asyncSend(topic, JSON.toJSONString(message), new SendCallback() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {log.info("消息发送成功，消息ID: {}", sendResult.getMsgId());}@Overridepublic void onException(Throwable e) {log.error("消息发送失败", e);// 实现自定义重试逻辑handleSendFailure(topic, message, e);}});}/*** 处理消息发送失败的情况** @param topic 主题* @param message 消息内容* @param e 异常信息*/private void handleSendFailure(String topic, Map<String, Object> message, Throwable e) {// 这里可以实现更复杂的重试策略，如指数退避重试// 注意：避免无限重试导致消息风暴Map<String, Object> retryMessage = Maps.newHashMap();retryMessage.put("originalMessage", message);retryMessage.put("retryCount", 1);retryMessage.put("errorMsg", e.getMessage());// 发送到重试队列rocketMQTemplate.send("retry_topic", JSON.toJSONString(retryMessage));}
}

异步发送的底层原理是通过 Netty 的 NIO 通信模式，将消息发送请求放入 IO 线程池处理，主线程无需等待响应即可返回，从而提高了并发处理能力。

1.2 批量发送优化

对于高频小消息场景，批量发送能显著减少网络交互次数，提高吞吐量。RocketMQ 支持将多条消息打包成一个批量消息发送，但需要注意总大小不超过 4MB。

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.google.common.collect.Lists;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** 批量消息生产者** @author ken*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/batch-producer")
@Tag(name = "批量消息生产者接口", description = "通过批量发送减少网络开销，提高吞吐量")
public class BatchProducerController {@Autowiredprivate RocketMQTemplate rocketMQTemplate;// 批量消息最大大小，默认不超过4MBprivate static final int BATCH_MAX_SIZE = 4 * 1024 * 1024;/*** 批量发送消息** @param messages 消息列表*/@PostMapping("/batch-send")@Operation(summary = "批量发送消息", description = "将多条消息打包发送，减少网络交互")public void batchSendMessages(@RequestBody List<Map<String, Object>> messages) {if (CollectionUtils.isEmpty(messages)) {log.error("消息列表不能为空");return;}String topic = "batch_topic";List<Message> messageList = Lists.newArrayList();for (Map<String, Object> msg : messages) {Message message = new Message(topic,JSON.toJSONString(msg).getBytes());messageList.add(message);}// 分割大批次为多个小批次List<List<Message>> batches = splitBatchMessages(messageList);for (List<Message> batch : batches) {SendResult sendResult = rocketMQTemplate.syncSend(topic, batch);log.info("批量消息发送成功，消息数量: {}, 消息ID: {}", batch.size(), sendResult.getMsgId());}}/*** 将消息列表分割为符合大小限制的批次** @param messages 消息列表* @return 分割后的消息批次列表*/private List<List<Message>> splitBatchMessages(List<Message> messages) {List<List<Message>> batches = Lists.newArrayList();List<Message> currentBatch = Lists.newArrayList();int currentSize = 0;for (Message message : messages) {int messageSize = message.getBody().length;// 如果当前消息大小超过单批最大限制，单独发送if (messageSize > BATCH_MAX_SIZE) {if (!currentBatch.isEmpty()) {batches.add(currentBatch);currentBatch = Lists.newArrayList();currentSize = 0;}batches.add(Lists.newArrayList(message));continue;}// 如果添加当前消息会超过限制，则先提交当前批次if (currentSize + messageSize > BATCH_MAX_SIZE) {batches.add(currentBatch);currentBatch = Lists.newArrayList();currentSize = 0;}currentBatch.add(message);currentSize += messageSize;}// 添加最后一个批次if (!currentBatch.isEmpty()) {batches.add(currentBatch);}return batches;}
}

批量发送的优化原理是减少网络往返次数。假设单条消息发送的网络开销是 1ms，发送 1000 条消息，逐条发送需要 1000ms，而批量发送可能只需要 10ms，效率提升显著。

1.3 生产者配置优化

合理配置生产者参数能显著提升性能，以下是关键配置项的优化建议：

rocketmq:producer:# 发送超时时间，根据网络情况调整，默认3000mssend-message-timeout: 5000# 同步发送失败重试次数，建议2-3次retry-times-when-send-failed: 2# 异步发送失败重试次数retry-times-when-send-async-failed: 2# 消息体压缩阈值，超过该大小则压缩，建议1024*1024(1MB)compress-message-body-threshold: 1048576# 最大消息大小，默认4MB，根据Broker配置调整max-message-size: 4194304# 客户端回调线程池大小，建议CPU核心数*2callback-executor-core-pool-size: 16# 启用VIP通道，生产环境建议关闭vip-channel-enabled: false

生产者配置优化的底层逻辑：

  • 超时时间设置过短会导致正常网络波动下的误判，过长则会增加失败响应时间
  • 重试次数过多可能导致消息重复，过少则降低成功率
  • 压缩阈值设置合理能减少网络传输量，但压缩解压会消耗 CPU

1.4 消息重试机制优化

消息发送失败时，合理的重试策略能提高消息投递成功率，但需要避免无效重试导致的资源浪费。

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendCallback;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;/*** 带指数退避重试的消息发送器** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class ExponentialBackoffSender {@Autowiredprivate RocketMQTemplate rocketMQTemplate;// 最大重试次数private static final int MAX_RETRY_COUNT = 3;// 初始重试延迟时间(毫秒)private static final long INITIAL_RETRY_DELAY = 1000;private final Lock lock = new ReentrantLock();/*** 带指数退避策略的异步发送** @param topic 主题* @param message 消息内容*/public void sendWithBackoff(String topic, Map<String, Object> message) {if (ObjectUtils.isEmpty(message) || ObjectUtils.isEmpty(topic)) {log.error("主题或消息内容不能为空");return;}sendWithBackoff(topic, message, 0);}/*** 递归实现指数退避重试** @param topic 主题* @param message 消息内容* @param retryCount 当前重试次数*/private void sendWithBackoff(String topic, Map<String, Object> message, int retryCount) {if (retryCount >= MAX_RETRY_COUNT) {log.error("消息超过最大重试次数，消息内容: {}", JSON.toJSONString(message));// 发送到死信队列或进行人工处理saveToDeadLetterQueue(topic, message);return;}rocketMQTemplate.asyncSend(topic, JSON.toJSONString(message), new SendCallback() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {log.info("消息发送成功，重试次数: {}, 消息ID: {}", retryCount, sendResult.getMsgId());}@Overridepublic void onException(Throwable e) {log.error("消息发送失败，准备重试，重试次数: {}", retryCount, e);// 计算指数退避延迟时间: 初始延迟 * (2^重试次数)long delay = INITIAL_RETRY_DELAY * (long) Math.pow(2, retryCount);// 使用定时任务进行重试rocketMQTemplate.getProducer().getDefaultMQProducerImpl().executeTaskLater(() -> {try {lock.lock();sendWithBackoff(topic, message, retryCount + 1);} finally {lock.unlock();}}, delay, TimeUnit.MILLISECONDS);}});}/*** 将无法发送的消息保存到死信队列** @param originalTopic 原主题* @param message 消息内容*/private void saveToDeadLetterQueue(String originalTopic, Map<String, Object> message) {String deadLetterTopic = "dead_letter_topic_" + originalTopic;rocketMQTemplate.send(deadLetterTopic, JSON.toJSONString(message));log.info("消息已保存到死信队列，队列名称: {}", deadLetterTopic);}
}

指数退避重试的优势在于：

  • 避免短时间内大量重试导致的网络拥堵
  • 给 Broker 恢复的时间窗口
  • 通过逐渐增加重试间隔，平衡时效性和资源消耗

二、消费者优化

消费者是消息处理的终端，其优化重点在于提高消息处理吞吐量、减少消费延迟，并确保消息准确处理。

2.1 消费模式选择

RocketMQ 提供集群消费和广播消费两种模式。生产环境中，集群消费是主流选择，它能实现消息负载均衡，提高整体处理能力。

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import com.google.common.collect.Maps;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.util.Map;/*** 集群模式消费者** @author ken*/
@Slf4j
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "optimized_topic",consumerGroup = "optimized_consumer_group",// 集群消费模式，消息会被 consumerGroup 内的一个消费者处理messageModel = MessageModel.CLUSTERING,// 消费模式：推模式consumeMode = ConsumeMode.CONCURRENTLY,// 消费线程池核心线程数consumeThreadMin = 10,// 消费线程池最大线程数consumeThreadMax = 20,// 批量消费最大消息数consumeMessageBatchMaxSize = 32
)
public class ClusteringConsumer implements RocketMQListener<String> {@Overridepublic void onMessage(String message) {if (ObjectUtils.isEmpty(message)) {log.error("接收到空消息");return;}try {Map<String, Object> msgMap = JSON.parseObject(message, Map.class);log.info("接收到消息，开始处理，消息内容: {}", msgMap);// 处理消息业务逻辑processMessage(msgMap);log.info("消息处理成功");} catch (Exception e) {log.error("消息处理失败", e);// 抛出异常，触发重试机制throw new RuntimeException("消息处理失败，需要重试", e);}}/*** 处理消息业务逻辑** @param message 消息内容*/private void processMessage(Map<String, Object> message) {// 实际业务处理逻辑// 例如：更新数据库、调用外部服务等try {// 模拟业务处理耗时Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException("业务处理被中断", e);}}
}

两种消费模式的区别：

  • 集群消费：同一条消息只会被消费组内的一个消费者消费，适合负载均衡场景
  • 广播消费：同一条消息会被消费组内的所有消费者消费，适合通知类场景

2.2 并发消费优化

通过合理配置消费线程池和批量消费参数，能显著提高消费吞吐量。

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** 批量并发消费者** @author ken*/
@Slf4j
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "batch_topic",consumerGroup = "batch_consumer_group",messageModel = MessageModel.CLUSTERING,// 并发消费模式consumeMode = ConsumeMode.CONCURRENTLY,// 消费线程池参数优化consumeThreadMin = 20,consumeThreadMax = 50,// 批量消费大小，根据消息处理耗时调整consumeMessageBatchMaxSize = 64,// 消费超时时间，单位分钟consumeTimeout = 15
)
public class BatchConsumer implements RocketMQListener<List<String>> {@Overridepublic void onMessage(List<String> messages) {if (CollectionUtils.isEmpty(messages)) {log.error("接收到空的消息列表");return;}log.info("接收到批量消息，数量: {}", messages.size());try {// 批量处理消息batchProcessMessages(messages);log.info("批量消息处理成功");} catch (Exception e) {log.error("批量消息处理失败", e);// 抛出异常，触发重试throw new RuntimeException("批量消息处理失败，需要重试", e);}}/*** 批量处理消息** @param messages 消息列表*/private void batchProcessMessages(List<String> messages) {// 解析所有消息List<Map<String, Object>> messageMaps = JSON.parseArray(JSON.toJSONString(messages), Map.class);// 批量处理逻辑，例如批量插入数据库// 这里使用MyBatis-Plus的批量插入// batchMapper.batchInsert(messageMaps);// 模拟批量处理耗时try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException("批量处理被中断", e);}}
}

并发消费优化的关键参数：

  • consumeThreadMin/consumeThreadMax：消费线程池大小，根据 CPU 核心数和消息处理类型调整
  • consumeMessageBatchMaxSize：批量消费大小，IO 密集型可设大些，CPU 密集型应设小些
  • consumeTimeout：消费超时时间，确保大于消息处理的最大耗时

2.3 消息重试机制优化

消费失败时，合理的重试策略能保证消息最终被正确处理。RocketMQ 默认提供了重试机制，但需要根据业务场景进行优化。

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQPushConsumerLifecycleListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.util.Map;/*** 自定义重试策略的消费者** @author ken*/
@Slf4j
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "retry_topic",consumerGroup = "retry_consumer_group",messageModel = MessageModel.CLUSTERING,// 顺序消费模式，确保重试消息的顺序性consumeMode = ConsumeMode.ORDERLY,// 最大重试次数maxReconsumeTimes = 5
)
public class RetryOptimizedConsumer implements RocketMQListener<String>, RocketMQPushConsumerLifecycleListener {@Overridepublic void onMessage(String message) {if (ObjectUtils.isEmpty(message)) {log.error("接收到空消息");return;}try {Map<String, Object> msgMap = JSON.parseObject(message, Map.class);log.info("接收到消息，开始处理，消息内容: {}", msgMap);// 处理消息业务逻辑processMessage(msgMap);log.info("消息处理成功");} catch (Exception e) {log.error("消息处理失败，准备重试", e);// 抛出异常，触发重试throw new RuntimeException("消息处理失败，需要重试", e);}}/*** 处理消息业务逻辑** @param message 消息内容*/private void processMessage(Map<String, Object> message) {// 实际业务处理逻辑// ...}/*** 自定义消费者配置，设置重试时间间隔*/@Overridepublic void prepareStart(DefaultMQPushConsumer consumer) {// 设置重试时间间隔，单位毫秒// 第1次重试延迟1秒，第2次3秒，第3次5秒，第4次10秒，第5次20秒int[] delayLevels = {1000, 3000, 5000, 10000, 20000};consumer.setDelayLevelWhenNextConsume(delayLevels);try {// 订阅重试主题consumer.subscribe("retry_topic", "*");log.info("自定义重试策略消费者初始化完成");} catch (MQClientException e) {log.error("消费者初始化失败", e);throw new RuntimeException("消费者初始化失败", e);}}
}

消息重试的最佳实践：

  • 区分可重试异常和不可重试异常，避免无效重试
  • 重要业务设置合理的重试次数和间隔，确保最终一致性
  • 超过最大重试次数的消息应进入死信队列，进行人工干预

2.4 消费者配置优化

消费者的核心配置优化如下：

rocketmq:consumer:# 消费组名称，必须唯一group: optimized_consumer_group# 消费者拉取消息的超时时间pull-timeout: 10000# 一次拉取的消息数量，根据消息大小和处理能力调整pull-batch-size: 32# 消费模式：集群模式message-model: CLUSTERING# 最大重试次数max-reconsume-times: 5# 消费位点策略：从最后位置开始消费consume-from-where: CONSUME_FROM_LAST_OFFSET# 消费线程池核心线程数consume-thread-min: 10# 消费线程池最大线程数consume-thread-max: 20# 批量消费最大消息数consume-message-batch-max-size: 32

消费者配置的底层逻辑：

  • 拉取批次大小与处理能力要匹配，过大会导致内存占用过高，过小则效率低
  • 线程池大小应根据 CPU 核心数和消息处理类型（CPU 密集型 / IO 密集型）调整
  • 重试次数设置需平衡消息可靠性和系统资源消耗

三、Broker 配置优化

Broker 作为消息的存储和转发中心，其配置优化对整个 RocketMQ 集群的性能至关重要。

3.1 内存配置优化

Broker 的内存配置直接影响消息处理性能和稳定性，以下是关键配置：

# broker.conf
# JVM 堆内存配置，建议设置为物理内存的50%左右，不超过32GB
# 例如：-Xms16g -Xmx16g -Xmn8g# 堆外内存配置，用于Netty缓冲区等
transientStorePoolEnable=true
transientStorePoolSize=5
# 单位：页，每页4KB，总大小=fileReservedTime * mappedFileSizeCommitLog / 4096
mappedFileSizeCommitLog=1073741824
mappedFileSizeConsumeQueue=300000# 内存锁定，防止JVM将内存交换到磁盘
useLockMemory=true# 发送消息线程池配置
sendMessageThreadPoolNums=64# 拉取消息线程池配置
pullMessageThreadPoolNums=64

内存配置优化原理：

  • 堆内存过大会导致 GC 时间过长，过小则可能频繁 GC
  • 启用 transientStorePool 能显著提高消息写入性能，通过堆外内存减少 JVM GC 压力
  • 合理设置线程池大小，避免线程过多导致的上下文切换开销

3.2 持久化配置优化

RocketMQ 提供同步刷盘和异步刷盘两种持久化策略，需要根据业务对消息可靠性的要求进行选择。

# broker.conf
# 刷盘策略：ASYNC_FLUSH(异步刷盘)或SYNC_FLUSH(同步刷盘)
flushDiskType=ASYNC_FLUSH# 异步刷盘相关配置
# 刷盘线程数
flushThreadPoolSize=4
# CommitLog刷盘间隔，单位毫秒
flushIntervalCommitLog=500
# ConsumeQueue刷盘间隔，单位毫秒
flushIntervalConsumeQueue=60000
# 刷盘水位线，当缓存消息达到该值时触发刷盘
commitLogReservedSize=1073741824
consumeQueueReservedSize=10485760# 同步复制策略，主从复制方式
# SYNC_MASTER(同步复制)或ASYNC_MASTER(异步复制)
brokerRole=SYNC_MASTER# 主从复制刷盘配置
haMasterAddress=192.168.1.101:10911
haListenPort=10912
haSendHeartbeatInterval=5000
haHousekeepingInterval=20000

持久化策略选择建议：

  • 金融级高可靠场景：SYNC_FLUSH + SYNC_MASTER
  • 一般可靠性要求：ASYNC_FLUSH + SYNC_MASTER
  • 高吞吐低延迟场景：ASYNC_FLUSH + ASYNC_MASTER

刷盘策略的性能对比：

+----------------+--------------+----------------+----------------+
| 刷盘策略       | 写入吞吐量   | 消息可靠性     | 系统开销       |
+----------------+--------------+----------------+----------------+
| 同步刷盘       | 低           | 最高           | 高             |
| 异步刷盘       | 高           | 较高           | 低             |
+----------------+--------------+----------------+----------------+

3.3 网络配置优化

Broker 的网络配置直接影响消息传输效率，以下是优化建议：

# broker.conf
# 监听端口
listenPort=10911# Netty相关配置
# 接收线程数，建议等于CPU核心数
nettySelectorThreads=8
# 工作线程数，建议为CPU核心数的2倍
nettyWorkerThreads=16
# 发送缓冲区大小
nettySocketSndBufSize=65536
# 接收缓冲区大小
nettySocketRcvBufSize=65536# 最大消息大小，单位字节
maxMessageSize=6553600# 心跳检测间隔，单位秒
clientChannelMaxIdleTimeSeconds=120# 超时时间配置
sendMessageTimeOut=3000
pullMessageTimeOut=10000

网络配置优化原理：

  • 合理设置 Netty 线程池大小，充分利用 CPU 资源，避免线程过多导致的调度开销
  • 调整 Socket 缓冲区大小，平衡内存占用和网络吞吐量
  • 适当延长超时时间，减少网络波动导致的误判

3.4 流量控制配置

为防止 Broker 被过载请求压垮，需要配置合理的流量控制策略：

# broker.conf
# 流量控制开关
enableFlowControl=true# 生产者流量控制
maxSendMsgQueueSize=100000
sendThreadPoolQueueCapacity=10000# 消费者流量控制
maxPullMsgQueueSize=100000
pullThreadPoolQueueCapacity=10000# 消息堆积阈值，超过则触发流控
queueMaxSize=200000# 流量控制限流阈值，消息生产TPS限制
maxProducerSendMsgTPS=10000# 消费者拉取频率限制，单位：次/秒
pullThresholdForQueue=1000

流量控制的核心目的是：

  • 保护 Broker 不被突发流量击垮
  • 防止消息过度堆积导致的内存溢出
  • 平衡生产者和消费者的速度，避免资源浪费

四、合理设置 Topic 的队列数

Topic 的队列数是影响 RocketMQ 并行处理能力的关键因素，合理设置队列数能显著提升系统吞吐量。

4.1 队列数与性能的关系

RocketMQ 的消息处理是基于队列的并行处理，队列数越多，理论上能支持的并发处理能力越强。但队列数并非越多越好，过多的队列会增加 Broker 的负担和消费者的调度开销。

队列数设置的基本原则：

  • 队列数应大于等于消费者实例数，确保负载均衡
  • 队列数建议设置为 2 的幂次方，如 8、16、32 等，便于负载均衡计算
  • 单个 Topic 的队列数不宜过多，建议不超过 1024

4.2 队列数设置实战

创建 Topic 时，合理设置队列数的示例：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.admin.AdminClient;
import org.apache.rocketmq.client.admin.CreateTopicRequest;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.common.admin.TopicStatsTable;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.Set;/*** Topic管理器，负责创建和调整Topic队列数** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class TopicManager {@Value("${rocketmq.name-server}")private String nameServer;@Value("${rocketmq.broker.address}")private String brokerAddress;private AdminClient adminClient;@PostConstructpublic void init() {try {// 初始化AdminClientadminClient = AdminClient.createDefault(nameServer);log.info("AdminClient初始化成功，nameServer: {}", nameServer);// 检查并创建关键TopicensureTopicCreated("order_topic", 16);ensureTopicCreated("payment_topic", 8);ensureTopicCreated("log_topic", 32);} catch (MQClientException e) {log.error("AdminClient初始化失败", e);throw new RuntimeException("AdminClient初始化失败", e);}}/*** 确保Topic已创建，并设置合理的队列数** @param topicName Topic名称* @param queueNum 队列数量*/public void ensureTopicCreated(String topicName, int queueNum) {try {// 检查Topic是否已存在boolean topicExists = adminClient.topicExists(topicName);if (!topicExists) {// 创建TopicCreateTopicRequest request = new CreateTopicRequest();request.setTopic(topicName);request.setQueueNum(queueNum);request.setBrokerAddr(brokerAddress);adminClient.createTopic(request);log.info("创建Topic成功，名称: {}, 队列数: {}", topicName, queueNum);} else {// 检查当前队列数TopicStatsTable topicStats = adminClient.examineTopicStats(topicName);Set<MessageQueue> queues = topicStats.getOffsetTable().keySet();int currentQueueNum = queues.size();if (currentQueueNum != queueNum) {// 调整队列数CreateTopicRequest request = new CreateTopicRequest();request.setTopic(topicName);request.setQueueNum(queueNum);request.setBrokerAddr(brokerAddress);adminClient.createTopic(request);log.info("调整Topic队列数成功，名称: {}, 旧队列数: {}, 新队列数: {}", topicName, currentQueueNum, queueNum);} else {log.info("Topic已存在，队列数符合要求，名称: {}, 队列数: {}", topicName, queueNum);}}} catch (Exception e) {log.error("处理Topic失败，名称: {}", topicName, e);}}
}

4.3 队列数动态调整策略

在实际生产环境中，业务流量可能会动态变化，因此需要动态调整队列数以适应流量变化：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.admin.TopicStatsTable;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** 队列数动态调整器** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class QueueDynamicAdjuster {@Autowiredprivate TopicManager topicManager;@Autowiredprivate AdminClient adminClient;/*** 每小时检查一次队列数，动态调整*/@Scheduled(fixedRate = 3600000)public void adjustQueueNums() {log.info("开始动态调整Topic队列数");try {// 检查订单TopicadjustTopicQueueNum("order_topic", 1000, 5000);// 检查支付TopicadjustTopicQueueNum("payment_topic", 500, 2000);// 检查日志TopicadjustTopicQueueNum("log_topic", 2000, 10000);} catch (Exception e) {log.error("动态调整队列数失败", e);}}/*** 调整指定Topic的队列数** @param topicName Topic名称* @param minTps 最小TPS阈值* @param maxTps 最大TPS阈值*/private void adjustTopicQueueNum(String topicName, int minTps, int maxTps) throws Exception {// 获取当前队列数TopicStatsTable topicStats = adminClient.examineTopicStats(topicName);Set<MessageQueue> queues = topicStats.getOffsetTable().keySet();int currentQueueNum = queues.size();// 计算过去5分钟的平均TPSdouble tps = calculateTopicTps(topicName, 5, TimeUnit.MINUTES);log.info("Topic: {}, 当前队列数: {}, 当前TPS: {}", topicName, currentQueueNum, tps);// 根据TPS调整队列数if (tps > maxTps && currentQueueNum < 1024) {// TPS过高，增加队列数（翻倍，但不超过1024）int newQueueNum = Math.min(currentQueueNum * 2, 1024);topicManager.ensureTopicCreated(topicName, newQueueNum);log.info("Topic: {} TPS过高，已调整队列数从 {} 到 {}", topicName, currentQueueNum, newQueueNum);} else if (tps < minTps && currentQueueNum > 4) {// TPS过低，减少队列数（减半，但不低于4）int newQueueNum = Math.max(currentQueueNum / 2, 4);topicManager.ensureTopicCreated(topicName, newQueueNum);log.info("Topic: {} TPS过低，已调整队列数从 {} 到 {}", topicName, currentQueueNum, newQueueNum);} else {log.info("Topic: {} 队列数适中，无需调整", topicName);}}/*** 计算Topic在指定时间内的平均TPS** @param topicName Topic名称* @param duration 时间长度* @param unit 时间单位* @return 平均TPS*/private double calculateTopicTps(String topicName, int duration, TimeUnit unit) throws Exception {// 实际实现中，这里应该从监控系统获取指定时间内的消息总量// 这里为了示例，返回一个模拟值return 2000 + Math.random() * 3000;}
}

队列数动态调整的优势：

  • 高峰期自动增加队列数，提高处理能力
  • 低峰期自动减少队列数，节约系统资源
  • 适应业务流量的动态变化，保持系统最佳性能

五、消费设置长轮询模式

长轮询（Long Polling）是 RocketMQ 推荐的消费模式，相比短轮询能显著减少无效请求，降低网络开销。

5.1 长轮询原理

长轮询的工作原理是：消费者发送拉取请求到 Broker，如果当前有消息则立即返回；如果没有消息，Broker 不会立即返回空结果，而是保持连接一段时间（默认 30 秒），在这段时间内如果有新消息到达，则立即返回给消费者。

长轮询相比短轮询的优势：

  • 减少无效请求，降低网络带宽消耗
  • 消息到达后能更快被消费，降低延迟
  • 减轻 Broker 的请求处理压力

5.2 长轮询配置

在 RocketMQ 中，消费者默认使用长轮询模式，以下是关键配置优化：

rocketmq:consumer:# 长轮询等待时间，单位毫秒，默认30000mslong-polling-timeout: 30000# 拉取消息的间隔时间，长轮询模式下该值作用不大pull-interval: 0# 一次拉取的消息数量pull-batch-size: 32# 消费线程池配置consume-thread-min: 10consume-thread-max: 20

Broker 端的长轮询配置：

# broker.conf
# 长轮询最大等待时间，单位毫秒
longPollingEnable=true
# 长轮询等待时间，应大于等于消费者配置的long-polling-timeout
longPollingWaitTimeMills=35000
# 长轮询期间检查新消息的频率，单位毫秒
shortPollingTimeMills=1000

5.3 长轮询实战优化

以下是一个优化后的长轮询消费者示例：

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.spring.annotation.RocketMQMessageListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQListener;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQPushConsumerLifecycleListener;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import java.util.Map;/*** 长轮询模式消费者** @author ken*/
@Slf4j
@Component
@RocketMQMessageListener(topic = "long_polling_topic",consumerGroup = "long_polling_consumer_group",messageModel = MessageModel.CLUSTERING,consumeMode = ConsumeMode.CONCURRENTLY
)
public class LongPollingConsumer implements RocketMQListener<String>,RocketMQPushConsumerLifecycleListener {@Overridepublic void onMessage(String message) {if (ObjectUtils.isEmpty(message)) {log.error("接收到空消息");return;}try {Map<String, Object> msgMap = JSON.parseObject(message, Map.class);log.info("接收到消息，开始处理，消息内容: {}", msgMap);// 处理消息业务逻辑processMessage(msgMap);log.info("消息处理成功");} catch (Exception e) {log.error("消息处理失败", e);throw new RuntimeException("消息处理失败，需要重试", e);}}/*** 处理消息业务逻辑** @param message 消息内容*/private void processMessage(Map<String, Object> message) {// 实际业务处理逻辑try {// 模拟业务处理Thread.sleep(50);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();throw new RuntimeException("业务处理被中断", e);}}/*** 配置消费者的长轮询参数*/@Overridepublic void prepareStart(DefaultMQPushConsumer consumer) {try {// 设置长轮询超时时间，单位毫秒consumer.setConsumerPullTimeoutMillis(30000);// 设置拉取批次大小consumer.setPullBatchSize(32);// 设置消费失败重试策略consumer.setMaxReconsumeTimes(3);log.info("长轮询消费者配置完成");} catch (Exception e) {log.error("长轮询消费者配置失败", e);}}
}

长轮询的最佳实践：

  • 根据业务场景调整长轮询超时时间，消息实时性要求高的场景可适当缩短
  • 合理设置拉取批次大小，平衡网络传输和处理效率
  • 确保 Broker 和 Consumer 的长轮询配置匹配，避免不兼容问题

六、JVM 优化

RocketMQ 服务端和客户端的 JVM 配置优化，对系统稳定性和性能有重要影响。

6.1 Broker 的 JVM 优化

Broker 作为消息存储和转发中心，对 JVM 配置要求较高：

# runbroker.sh 中的JVM配置
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms16g -Xmx16g -Xmn8g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:G1ReservePercent=25 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -verbose:gc -Xlog:gc*:../logs/gc.log:time,tags:filecount=10,filesize=102400"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=../logs/heapdump.hprof"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:-OmitStackTraceInFastThrow"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+AlwaysPreTouch"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:MaxDirectMemorySize=15g"

Broker 的 JVM 配置解析：

  • 堆内存设置：建议 16-32GB，新生代与老年代比例 1:1
  • GC 收集器：推荐使用 G1，兼顾吞吐量和延迟
  • 元空间：设置合理大小，避免动态扩展带来的性能波动
  • 直接内存：设置与堆内存相当的大小，减少 IO 操作的 GC 影响

6.2 NameServer 的 JVM 优化

NameServer 作为路由中心，资源消耗相对较小，但仍需合理配置：

# runserver.sh 中的JVM配置
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:G1ReservePercent=25 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -verbose:gc -Xlog:gc*:../logs/namesrv_gc.log:time,tags:filecount=5,filesize=102400"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=../logs/namesrv_heapdump.hprof"

NameServer 的 JVM 配置特点：

  • 内存需求较小，一般 2-4GB 足够
  • 同样推荐 G1 收集器，确保低延迟
  • 配置详细的 GC 日志，便于问题排查

6.3 客户端 JVM 优化

生产者和消费者作为客户端，JVM 配置应根据业务规模调整：

# 客户端JVM配置示例
JAVA_OPTS="-server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=8m -XX:G1ReservePercent=20"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./logs/heapdump.hprof"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xlog:gc*:./logs/client_gc.log:time,tags:filecount=5,filesize=51200"
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+DisableExplicitGC"

客户端 JVM 配置要点：

  • 避免设置过大的堆内存，防止 GC 停顿过长
  • 禁用显式 GC，避免业务代码调用 System.gc () 影响性能
  • 配置合适的新生代比例，减少老年代 GC 频率

6.4 JVM 监控与调优实践

通过监控 JVM 指标，持续优化配置：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.lang.management.*;
import java.util.List;/*** JVM监控组件，定期收集JVM指标** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class JvmMonitor {private final MemoryMXBean memoryMXBean;private final List<MemoryPoolMXBean> memoryPoolMXBeans;private final GarbageCollectorMXBean youngGenGcBean;private final GarbageCollectorMXBean oldGenGcBean;private final OperatingSystemMXBean osMXBean;public JvmMonitor() {memoryMXBean = ManagementFactory.getMemoryMXBean();memoryPoolMXBeans = ManagementFactory.getMemoryPoolMXBeans();List<GarbageCollectorMXBean> gcBeans = ManagementFactory.getGarbageCollectorMXBeans();// 区分年轻代和老年代GC收集器if (gcBeans.size() >= 2) {youngGenGcBean = gcBeans.get(0);oldGenGcBean = gcBeans.get(1);} else {youngGenGcBean = gcBeans.get(0);oldGenGcBean = gcBeans.get(0);}osMXBean = ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean();}/*** 每30秒收集一次JVM指标*/@Scheduled(fixedRate = 30000)public void collectJvmMetrics() {// 内存使用情况MemoryUsage heapMemoryUsage = memoryMXBean.getHeapMemoryUsage();MemoryUsage nonHeapMemoryUsage = memoryMXBean.getNonHeapMemoryUsage();// GC情况long youngGcCount = youngGenGcBean.getCollectionCount();long youngGcTime = youngGenGcBean.getCollectionTime();long oldGcCount = oldGenGcBean.getCollectionCount();long oldGcTime = oldGenGcBean.getCollectionTime();// 系统信息int availableProcessors = osMXBean.getAvailableProcessors();double systemCpuLoad = ((com.sun.management.OperatingSystemMXBean) osMXBean).getSystemCpuLoad();// 打印监控信息log.info("JVM监控信息 - 堆内存: 已用={}MB, 最大={}MB; 非堆内存: 已用={}MB, 最大={}MB",heapMemoryUsage.getUsed() / 1024 / 1024,heapMemoryUsage.getMax() / 1024 / 1024,nonHeapMemoryUsage.getUsed() / 1024 / 1024,nonHeapMemoryUsage.getMax() / 1024 / 1024);log.info("JVM监控信息 - 年轻代GC: 次数={}, 时间={}ms; 老年代GC: 次数={}, 时间={}ms",youngGcCount, youngGcTime, oldGcCount, oldGcTime);log.info("JVM监控信息 - 可用CPU核心数={}, 系统CPU负载={}",availableProcessors, systemCpuLoad);// 检查是否需要报警checkAndAlert(heapMemoryUsage, youngGcCount, oldGcCount);}/*** 检查JVM指标是否超出阈值，如需则报警*/private void checkAndAlert(MemoryUsage heapMemoryUsage, long youngGcCount, long oldGcCount) {// 计算堆内存使用率double heapUsageRate = (double) heapMemoryUsage.getUsed() / heapMemoryUsage.getMax();// 堆内存使用率超过80%报警if (heapUsageRate > 0.8) {log.warn("JVM报警: 堆内存使用率过高，使用率={}%", heapUsageRate * 100);// 实际应用中，这里可以发送报警通知到监控系统}// 其他报警逻辑...}
}

JVM 调优的最佳实践：

  • 定期分析 GC 日志，优化 GC 参数
  • 监控内存使用趋势，及时发现内存泄漏
  • 根据业务负载变化，动态调整 JVM 配置
  • 避免过早优化，先解决明显的性能瓶颈

七、消息存储优化

RocketMQ 的消息存储机制直接影响消息读写性能和可靠性，合理的存储优化能显著提升系统性能。

7.1 存储路径优化

RocketMQ 的消息存储路径应合理规划，避免磁盘 IO 瓶颈：

# broker.conf
# 存储根路径，建议使用独立磁盘
storePathRootDir=/data/rocketmq/store# CommitLog存储路径
storePathCommitLog=/data/rocketmq/store/commitlog# ConsumeQueue存储路径
storePathConsumeQueue=/data/rocketmq/store/consumequeue# 索引存储路径
storePathIndex=/data/rocketmq/store/index# checkpoint文件路径
storeCheckpoint=/data/rocketmq/store/checkpoint# abort文件路径
abortFile=/data/rocketmq/store/abort

存储路径优化建议：

  • 使用高性能 SSD 存储 CommitLog，提高读写性能
  • 不同类型的文件（CommitLog、ConsumeQueue 等）可考虑存储在不同磁盘，分散 IO 压力
  • 确保存储磁盘有足够的空间，避免磁盘满导致服务异常

7.2 刷盘策略优化

根据业务对消息可靠性和性能的要求，选择合适的刷盘策略：

# broker.conf
# 刷盘策略：ASYNC_FLUSH(异步刷盘)或SYNC_FLUSH(同步刷盘)
flushDiskType=ASYNC_FLUSH# 异步刷盘配置
# 刷盘线程数
flushThreadPoolSize=4
# CommitLog刷盘间隔，单位毫秒
flushIntervalCommitLog=500
# 当缓存的消息达到该大小时触发刷盘，单位字节
commitLogReservedSize=1073741824
# 批量刷盘的页数
batchFlushSize=4# 同步刷盘配置
# 同步刷盘时，等待刷盘完成的超时时间
syncFlushTimeout=5000

刷盘策略选择指南：

  • 金融交易等核心业务：使用 SYNC_FLUSH 确保消息不丢失
  • 日志收集等非核心业务：使用 ASYNC_FLUSH 提高性能
  • 异步刷盘时，合理设置刷盘间隔和触发阈值，平衡性能和可靠性

7.3 文件过期清理优化

RocketMQ 会定期清理过期的消息文件，释放磁盘空间：

# broker.conf
# 消息保存时间，单位小时，默认72小时
fileReservedTime=72# 清理过期文件的时间窗口，默认凌晨4点到5点
deleteWhen=04# 每次清理的最大文件数
deleteFilesInterval=10# 磁盘空间阈值，低于该值则触发清理，单位百分比
diskMaxUsedSpaceRatio=88

文件清理优化建议：

  • 根据磁盘容量和消息量，合理设置 fileReservedTime
  • 清理时间窗口选择在业务低峰期，减少对正常业务的影响
  • 设置合理的磁盘空间阈值，避免磁盘空间耗尽

7.4 存储优化实战

以下是一个监控消息存储状态的工具类：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.common.MixAll;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import org.apache.rocketmq.store.DefaultMessageStore;
import org.apache.rocketmq.store.MessageStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.File;
import java.text.DecimalFormat;/*** 消息存储监控工具** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class MessageStoreMonitor {@Autowiredprivate MessageStore messageStore;private final DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");/*** 每10分钟监控一次消息存储状态*/@Scheduled(fixedRate = 600000)public void monitorStoreStatus() {if (!(messageStore instanceof DefaultMessageStore)) {log.warn("不支持的MessageStore类型，无法监控存储状态");return;}DefaultMessageStore store = (DefaultMessageStore) messageStore;// 获取存储统计信息long commitLogSize = store.getCommitLog().getMaxOffset();long consumeQueueSize = calculateConsumeQueueSize(store.getMessageStoreConfig().getStorePathConsumeQueue());long indexSize = calculateIndexSize(store.getMessageStoreConfig().getStorePathIndex());// 获取磁盘使用情况File storeRoot = new File(store.getMessageStoreConfig().getStorePathRootDir());long totalSpace = storeRoot.getTotalSpace();long freeSpace = storeRoot.getFreeSpace();double usedPercent = 100.0 - (freeSpace * 100.0 / totalSpace);// 获取消息数量统计long messageCount = store.getMessageTotalSize();long tps = calculateTps(store);// 打印监控信息log.info("消息存储监控 - CommitLog大小: {}GB, ConsumeQueue大小: {}MB, Index大小: {}MB",df.format(commitLogSize / 1024.0 / 1024 / 1024),df.format(consumeQueueSize / 1024.0 / 1024),df.format(indexSize / 1024.0 / 1024));log.info("消息存储监控 - 磁盘总空间: {}GB, 剩余空间: {}GB, 使用率: {}%",df.format(totalSpace / 1024.0 / 1024 / 1024),df.format(freeSpace / 1024.0 / 1024 / 1024),df.format(usedPercent));log.info("消息存储监控 - 消息总数: {}, 最近1分钟TPS: {}", messageCount, tps);// 检查是否需要报警if (usedPercent > 85) {log.warn("磁盘使用率过高，可能影响服务正常运行，使用率: {}%", df.format(usedPercent));// 发送报警通知}}/*** 计算ConsumeQueue总大小*/private long calculateConsumeQueueSize(String path) {File dir = new File(path);return calculateDirectorySize(dir);}/*** 计算Index总大小*/private long calculateIndexSize(String path) {File dir = new File(path);return calculateDirectorySize(dir);}/*** 计算目录总大小*/private long calculateDirectorySize(File dir) {if (!dir.exists() || !dir.isDirectory()) {return 0;}long size = 0;File[] files = dir.listFiles();if (files != null) {for (File file : files) {if (file.isDirectory()) {size += calculateDirectorySize(file);} else {size += file.length();}}}return size;}/*** 计算最近1分钟的TPS*/private long calculateTps(DefaultMessageStore store) {// 实际实现中，这里应该通过监控store的消息增长情况计算TPS// 这里为示例返回一个模拟值return (long) (Math.random() * 1000 + 500);}
}

消息存储优化的最佳实践：

  • 定期监控存储使用情况，提前扩容
  • 根据业务特点调整刷盘策略和过期时间
  • 使用高性能存储设备，如 SSD，提升读写性能
  • 实施存储分层，热数据和冷数据分离存储

八、监控和告警

完善的监控和告警体系是保障 RocketMQ 稳定运行的关键，能及时发现并解决问题。

8.1 核心监控指标

RocketMQ 需要监控的核心指标包括：

  1. 生产者指标

    • 消息发送 TPS
    • 消息发送成功率
    • 消息发送延迟

  2. 消费者指标

    • 消息消费 TPS
    • 消息消费成功率
    • 消息堆积量
    • 消费延迟

  3. Broker 指标

    • 消息存储大小
    • 磁盘使用率
    • 刷盘耗时
    • 主从同步状态

  4. JVM 指标

    • 堆内存使用率
    • GC 频率和耗时
    • 线程数

8.2 监控系统搭建

使用 Prometheus + Grafana 搭建 RocketMQ 监控系统：

<!-- pom.xml 依赖 -->
<dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-exporter</artifactId><version>0.0.2</version>
</dependency>
<dependency><groupId>io.prometheus</groupId><artifactId>simpleclient</artifactId><version>0.16.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>io.prometheus</groupId><artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId><version>0.16.0</version>
</dependency>

RocketMQ Exporter 配置：

rocketmq:namesrv-addr: 192.168.1.100:9876;192.168.1.101:9876exporter:port: 5557enable-all-metrics: truepull-thread-num: 20cluster-name: rocketmq-cluster

Prometheus 配置：

scrape_configs:- job_name: 'rocketmq'static_configs:- targets: ['192.168.1.100:5557', '192.168.1.101:5557']scrape_interval: 10s

8.3 告警配置

设置关键指标的告警阈值，及时发现异常：

import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Gauge;
import io.prometheus.client.exporter.PushGateway;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** 告警管理器** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class AlarmManager {@Value("${rocketmq.cluster.name}")private String clusterName;@Value("${prometheus.pushgateway.url}")private String pushGatewayUrl;@Autowiredprivate RocketMQMetricCollector metricCollector;// 告警指标private final Gauge messageBacklogGauge = Gauge.build().name("rocketmq_message_backlog").labelNames("cluster", "topic", "consumerGroup").help("消息堆积量").register();private final Gauge sendFailedRateGauge = Gauge.build().name("rocketmq_send_failed_rate").labelNames("cluster", "topic").help("消息发送失败率").register();private final Gauge consumeFailedRateGauge = Gauge.build().name("rocketmq_consume_failed_rate").labelNames("cluster", "topic", "consumerGroup").help("消息消费失败率").register();private final Gauge diskUsageGauge = Gauge.build().name("rocketmq_disk_usage").labelNames("cluster", "broker").help("Broker磁盘使用率").register();/*** 每5分钟检查一次指标，触发告警*/@Scheduled(fixedRate = 300000)public void checkMetricsAndAlarm() {try {// 收集指标Map<String, Map<String, Long>> backlogMetrics = metricCollector.collectMessageBacklog();Map<String, Double> sendFailedRateMetrics = metricCollector.collectSendFailedRate();Map<String, Map<String, Double>> consumeFailedRateMetrics = metricCollector.collectConsumeFailedRate();Map<String, Double> diskUsageMetrics = metricCollector.collectDiskUsage();// 更新告警指标updateBacklogMetrics(backlogMetrics);updateSendFailedRateMetrics(sendFailedRateMetrics);updateConsumeFailedRateMetrics(consumeFailedRateMetrics);updateDiskUsageMetrics(diskUsageMetrics);// 推送指标到PushGatewaypushMetricsToGateway();// 检查是否需要触发告警checkAndTriggerAlarm(backlogMetrics, sendFailedRateMetrics, consumeFailedRateMetrics, diskUsageMetrics);} catch (Exception e) {log.error("检查指标并告警失败", e);}}/*** 检查指标是否超过阈值，触发告警*/private void checkAndTriggerAlarm(Map<String, Map<String, Long>> backlogMetrics,Map<String, Double> sendFailedRateMetrics,Map<String, Map<String, Double>> consumeFailedRateMetrics,Map<String, Double> diskUsageMetrics) {// 检查消息堆积for (Map.Entry<String, Map<String, Long>> topicEntry : backlogMetrics.entrySet()) {String topic = topicEntry.getKey();for (Map.Entry<String, Long> consumerEntry : topicEntry.getValue().entrySet()) {String consumerGroup = consumerEntry.getKey();long backlog = consumerEntry.getValue();// 消息堆积超过10000条触发告警if (backlog > 10000) {sendAlarm("消息堆积告警", String.format("集群: %s, 主题: %s, 消费组: %s, 堆积量: %d条", clusterName, topic, consumerGroup, backlog));}}}// 检查消息发送失败率for (Map.Entry<String, Double> entry : sendFailedRateMetrics.entrySet()) {String topic = entry.getKey();double failedRate = entry.getValue();// 发送失败率超过1%触发告警if (failedRate > 0.01) {sendAlarm("消息发送失败率告警", String.format("集群: %s, 主题: %s, 发送失败率: %.2f%%", clusterName, topic, failedRate * 100));}}// 检查磁盘使用率for (Map.Entry<String, Double> entry : diskUsageMetrics.entrySet()) {String broker = entry.getKey();double usage = entry.getValue();// 磁盘使用率超过85%触发告警if (usage > 85) {sendAlarm("磁盘使用率告警", String.format("集群: %s, Broker: %s, 磁盘使用率: %.2f%%", clusterName, broker, usage));}}// 其他告警检查...}/*** 发送告警通知*/private void sendAlarm(String title, String content) {log.warn("【{}】{}", title, content);// 实际应用中，这里可以对接短信、邮件、钉钉等告警渠道// 例如调用告警API: alarmService.sendAlarm(title, content);}/*** 推送指标到PushGateway*/private void pushMetricsToGateway() throws IOException {PushGateway pg = new PushGateway(pushGatewayUrl);Map<String, String> groupingKey = new HashMap<>();groupingKey.put("cluster", clusterName);pg.pushAdd(CollectorRegistry.defaultRegistry, "rocketmq_alarm", groupingKey);}// 其他更新指标的方法...private void updateBacklogMetrics(Map<String, Map<String, Long>> backlogMetrics) {// 实现指标更新逻辑}private void updateSendFailedRateMetrics(Map<String, Double> sendFailedRateMetrics) {// 实现指标更新逻辑}private void updateConsumeFailedRateMetrics(Map<String, Map<String, Double>> consumeFailedRateMetrics) {// 实现指标更新逻辑}private void updateDiskUsageMetrics(Map<String, Double> diskUsageMetrics) {// 实现指标更新逻辑}
}

8.4 监控与告警最佳实践

  1. 关键指标告警阈值设置建议：

    • 消息堆积：根据业务容忍度设置，一般 1-10 万条
    • 发送失败率：超过 0.1% 告警
    • 消费失败率：超过 1% 告警
    • 磁盘使用率：超过 85% 告警
    • GC 耗时：单次 GC 超过 1 秒告警

  2. 告警渠道选择：

    • 严重告警：电话、短信
    • 一般告警：钉钉、企业微信
    • 提示性告警：邮件

  3. 监控数据保留策略：

    • 近期详细数据（1 周内）：保留原始数据
    • 中期数据（1 个月内）：5 分钟聚合一次
    • 长期数据（1 年内）：1 小时聚合一次

  4. 定期分析监控数据：

    • 每周生成性能报告
    • 每月进行容量规划评估
    • 每季度进行性能优化评审

九、消息压缩

对于大消息场景，消息压缩能显著减少网络传输量和存储占用，提高系统性能。

9.1 压缩算法选择

RocketMQ 支持多种压缩算法，各有优缺点：

压缩算法压缩率压缩速度解压速度适用场景
ZIP中中中通用场景
LZ4低快快对速度要求高的场景
ZSTD高较快较快对压缩率要求高的场景
Snappy低快快对速度要求高的场景

9.2 消息压缩配置

生产者端配置消息压缩：

rocketmq:producer:# 消息压缩阈值，超过该大小则压缩，单位字节compress-message-body-threshold: 1048576  # 1MB# 压缩算法，可选值：ZIP, LZ4, ZSTD, Snappycompression-type: LZ4

压缩消息发送示例：

import com.alibaba.fastjson2.JSON;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.rocketmq.spring.core.RocketMQTemplate;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import java.util.Map;/*** 支持压缩的消息生产者** @author ken*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/compressed-producer")
@Tag(name = "压缩消息生产者接口", description = "自动压缩超过阈值的消息")
public class CompressedProducerController {@Autowiredprivate RocketMQTemplate rocketMQTemplate;/*** 发送可能被压缩的消息** @param message 消息内容*/@PostMapping("/send")@Operation(summary = "发送可能被压缩的消息", description = "超过压缩阈值的消息会自动被压缩")public void sendCompressedMessage(@RequestBody Map<String, Object> message) {String topic = "compressed_topic";String messageStr = JSON.toJSONString(message);// 计算消息大小int messageSize = messageStr.getBytes().length;log.info("发送消息，大小: {}KB", messageSize / 1024);// 发送消息，超过阈值会自动压缩rocketMQTemplate.syncSend(topic, messageStr);log.info("消息发送成功");}
}

9.3 压缩策略优化

消息压缩的最佳实践：

  1. 合理设置压缩阈值：

    • 过小的阈值会导致大量小消息被压缩，浪费 CPU 资源
    • 过大的阈值则无法有效减少网络传输和存储
    • 建议阈值设置为 1KB-1MB，根据业务消息大小分布调整

  2. 压缩算法选择：

    • 对性能要求高的场景选择 LZ4 或 Snappy
    • 对带宽和存储敏感的场景选择 ZSTD
    • 通用场景选择 ZIP

  3. 大消息处理策略：

    • 避免发送超大消息（超过 10MB）
    • 超大消息建议采用 "消息体 + 文件存储" 模式，消息中只包含文件 ID
    • 批量发送小消息，减少压缩解压开销

  4. 压缩监控：

    • 监控压缩率：压缩后大小 / 压缩前大小
    • 监控压缩解压耗时
    • 监控因压缩节省的网络流量
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;/*** 消息压缩监控器** @author ken*/
@Slf4j
@Component
public class CompressionMonitor {// 压缩前总大小private final AtomicLong totalOriginalSize = new AtomicLong(0);// 压缩后总大小private final AtomicLong totalCompressedSize = new AtomicLong(0);// 压缩总耗时private final AtomicLong totalCompressTime = new AtomicLong(0);// 解压总耗时private final AtomicLong totalDecompressTime = new AtomicLong(0);// 压缩消息数量private final AtomicLong compressedMessageCount = new AtomicLong(0);// 总消息数量private final AtomicLong totalMessageCount = new AtomicLong(0);/*** 记录压缩统计信息*/public void recordCompressionStats(int originalSize, int compressedSize, long compressTime) {totalOriginalSize.addAndGet(originalSize);totalCompressedSize.addAndGet(compressedSize);totalCompressTime.addAndGet(compressTime);compressedMessageCount.incrementAndGet();totalMessageCount.incrementAndGet();}/*** 记录解压统计信息*/public void recordDecompressionStats(long decompressTime) {totalDecompressTime.addAndGet(decompressTime);}/*** 记录未压缩消息*/public void recordUncompressedMessage(int size) {totalOriginalSize.addAndGet(size);totalCompressedSize.addAndGet(size);totalMessageCount.incrementAndGet();}/*** 每小时打印一次压缩统计信息*/@Scheduled(fixedRate = 3600000)public void printCompressionStats() {long originalSize = totalOriginalSize.get();long compressedSize = totalCompressedSize.get();long compressTime = totalCompressTime.get();long decompressTime = totalDecompressTime.get();long compressedCount = compressedMessageCount.get();long totalCount = totalMessageCount.get();if (totalCount == 0) {log.info("消息压缩统计: 暂无消息数据");return;}// 计算压缩率double compressionRatio = (double) compressedSize / originalSize;// 计算平均压缩耗时double avgCompressTime = compressedCount > 0 ? (double) compressTime / compressedCount : 0;// 计算平均解压耗时double avgDecompressTime = compressedCount > 0 ? (double) decompressTime / compressedCount : 0;// 计算压缩比例double compressedPercent = (double) compressedCount / totalCount * 100;// 计算节省的空间long savedSize = originalSize - compressedSize;log.info("消息压缩统计 - 总消息数: {}, 压缩消息数: {}({}%), 总原始大小: {}MB, 总压缩后大小: {}MB",totalCount,compressedCount,String.format("%.2f", compressedPercent),originalSize / 1024 / 1024,compressedSize / 1024 / 1024);log.info("消息压缩统计 - 平均压缩率: {}%, 节省空间: {}MB, 平均压缩耗时: {}ms, 平均解压耗时: {}ms",String.format("%.2f", compressionRatio * 100),savedSize / 1024 / 1024,String.format("%.2f", avgCompressTime),String.format("%.2f", avgDecompressTime));// 重置计数器resetCounters();}/*** 重置计数器*/private void resetCounters() {totalOriginalSize.set(0);totalCompressedSize.set(0);totalCompressTime.set(0);totalDecompressTime.set(0);compressedMessageCount.set(0);totalMessageCount.set(0);}
}

十、总结

RocketMQ 生产环境优化是一个系统工程，需要从生产者、消费者、Broker、存储、JVM 等多个维度进行全面优化。本文详细介绍了各个方面的优化策略和实战方案，包括：

  1. 生产者优化：异步发送、批量发送、合理配置参数、优化重试机制
  2. 消费者优化：选择合适的消费模式、优化并发消费、合理配置重试策略
  3. Broker 配置优化：内存配置、持久化策略、网络配置、流量控制
  4. 队列数设置：根据业务场景合理设置队列数，并支持动态调整
  5. 长轮询模式：相比短轮询能显著减少无效请求，降低延迟
  6. JVM 优化：针对 Broker、NameServer 和客户端的 JVM 配置优化
  7. 消息存储优化：存储路径规划、刷盘策略选择、文件过期清理
  8. 监控和告警：核心指标监控、监控系统搭建、告警配置
  9. 消息压缩：压缩算法选择、压缩策略优化、压缩效果监控

通过实施这些优化策略，能够显著提升 RocketMQ 的性能、可靠性和稳定性，满足不同业务场景的需求。在实际应用中，还需要根据具体的业务特点和性能瓶颈，持续调优，不断优化系统配置，才能充分发挥 RocketMQ 的潜力，构建一个高性能、高可用的消息队列系统。

http://www.dtcms.com/a/540020.html

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