RocketMQ这样做,压测后性能提高30%

本文深入分析RocketMQ4.9.1版本中针对消息发送的性能优化,包括移除不必要的锁,降低锁的粒度,调整参数默认值等。通过使用自旋锁替换`synchronized`,减少锁的范围,以及优化线程池配置,显著提升了消息发送的效率。同时,文章探讨了如何在Java高并发编程中应用这些优化策略。

从官方这边获悉,RocketMQ在4.9.1版本中对消息发送进行了大量的优化,性能提升十分显著,接下来请跟着我一起来欣赏大神们的杰作。

根据RocketMQ4.9.1的更新日志,我们从中提取到关于消息发送性能优化的Issues:2883,具体优化点如截图所示:

首先先尝试对上述优化点做一个简单的介绍:

  • 对WaitNotifyObject的锁进行优化(item2)
  • 移除HAService中的锁(item3)
  • 移除GroupCommitService中的锁(item4)
  • 消除HA中不必要的数组拷贝(item5)
  • 调整消息发送几个参数的默认值(item7)
    • sendMessageThreadPoolNums
    • useReentrantLockWhenPutMessage
    • flushCommitLogTimed
    • endTransactionThreadPoolNums
  • 减少琐的作用范围(item8-12)

接下来我们逐一来看看其优化点,并简单加以分析。

通过阅读相关的变更,优化手段主要包括:

  • 移除不必要的锁
  • 降低锁粒度(范围)
  • 修改消息发送相关参数

接下来根据上述手段,从中挑选具有代表性功能进行详细剖析,一起领悟Java高并发编程。

1、移除不必要的锁

本次性能优化,主要针对的是RocketMQ同步复制场景。

我们首先先来简单介绍一下RocketMQ主从同步在编程方面的技巧。

RocketMQ主节点将消息写入内存后, 如果采用的是同步复制,需要等待从节点成功写入后才能向消息发送客户端返回成功,在代码编写方面也极具技巧性,其序列图入下图所示:

温馨提示:在RocketMQ4.7版本开始对消息发送进行了优化,同步消息发送模型引入了jdk的CompletableFuture实现消息的异步发送。

核心步骤解读:

  1. 消息发送线程调用Commitlog的aysncPutMessage方法写入消息。
  2. Commitlog调用submitReplicaRequest方法,将任务提交到GroupTransferService中,并获取一个Future,实现异步编程。值得注意的是这里需要等待,待数据成功写入从节点(内部基于CompletableFuture机制的内部线程池ForkJoin)。
  3. GroupTransferService中对提交的任务依次进行判断,判断对应的请求是否已同步到从节点。
  4. 如果已经复制到从节点,则通过Future唤醒,并将结果返回给消息发送端。

GroupTransferService代码如下图所示:
在这里插入图片描述
为了更加方便大家理解接下来的优化点,首先再总结提炼一下GroupTransferService的设计理念:

  • 首先引入两个List结合,分别命名为读、写链表。
  • 外部调用GroupTransferService的putRequest请求,将存储在写链表中(requestWrite)。
  • GroupTransferService的run方法从requestRead链表中获取任务,判断这些任务对应的请求的数据是否成功写入到从节点。
  • 每当requestRead中没有数据可读时,两个队列进行交互,从而实现读写分离,降低锁竞争

新版本的优化点主要包括:

  • 更改putRequest的锁类型,用自旋锁替换synchronized
  • 去除doWaitTransfer方法中多余的锁
1.1 使用自旋锁替换synchronized

场景分析:正入下图所示,GroupTransferService向外提供一个接口putRequest用来接受外部的同步任务,需要对线程不安全的ArrayList加锁进行保护,往ArrayList中添加数据属于一个内存操作,操作耗时小。

故这里没必要采取synchronized这种synchronized,而是可以自旋锁,自旋锁的实现非常轻量级,其实现如下图所示:

整个锁的实现就只需引入一个AtomicBoolean,加锁、释放锁都是基于CAS操作,非常的轻量,并且自旋锁不会发生线程切换

1.2 去除多余的锁

“锁”的滥用是一个非常普遍的现象,多线程环境编程是一个非常复杂的交互过程,在编写代码过程中我们可能觉得自己无法预知这段代码是否会被多个线程并发执行,为了谨慎起见,就直接简单粗暴的对其进行加锁,带来的自然是性能的损耗,这里将该锁去除,我们就要结合该类的调用链条,判断是否需要加锁。

整个GroupTransferService中在多线程环境中运行需要被保护的主要是requestRead与requestWrite集合,引入的锁的目的也是确保这两个集合在多线程环境下安全访问,故我们首先应该梳理一下GroupTransferService的核心方法的运作流程:

doWaitTransfer方法操作的主要对象是requestRead链表,而且该方法只会被GroupTransferService线程调用,并且requestRead中方法会在swapRequest中被修改,但这两个方法是串行执行,而且在同一个线程中,故无需引入锁,该锁可以移除。

但由于该锁被移除,在swapRequests中进行加锁,因为requestWrite这个队列会被多个线程访问,优化后的代码如下:

从这个角度来看,其实主要是将锁的类型由synchronized替换为更加轻量的自旋锁。

2、降低锁的范围

被锁包裹的代码块是串行执行,即无法并发,在无法避免锁的情况下,降低锁的代码块,能有效提高并发度,图解如下:

如果多个线程区访问lock1,lock2,在lock1中domSomeThing1、domSomeThing2这两个方法都必须串行执行,而多个线程同时访问lock2方法,doSomeThing1能被多个线程同时执行,只有doSomething2时才需要串行执行,其整体并发效果肯定是lock2,基于这样理论:得出一个锁使用的最佳实践:被锁包裹的代码块越少越好

在老版本中,消息写入加锁的代码块比较大,一些可以并发执行的动作也被锁包裹,例如生成offsetMsgId。
在这里插入图片描述

新版本采用函数式编程的思路,只是定义来获取msgId的方法,在进行消息写入时并不会执行,降低锁的粒度,使得offsetMsgId的生成并行化,其编程手段之巧妙,值得我们学习。

3、调整消息发送相关的参数

  1. sendMessageThreadPoolNums

    Broker端消息发送端线程池数量,该值在4.9.0版本之前默认为1,新版本调整为操作系统的CPU核数,并且不小于4。

  2. useReentrantLockWhenPutMessage
    MQ消息写入时对内存加锁使用的锁类型,低版本之前默认为false,表示默认使用自旋锁;新版本使用ReentrantLock。
    自旋主要的优势是没有线程切换成本,但自旋容易造成CPU的浪费,内存写入大部分情况下是很快,但RocketMQ比较依赖页缓存,如果出现也缓存抖动,带来的CPU浪费是非常不值得,在sendMessageThreadPoolNums设置超过1之后,锁的类型使用ReentrantLock更加稳定。

  3. flushCommitLogTimed
    首先我们通过观察源码了解一下该参数的含义:

    其主要作用是控制刷盘线程阻塞等待的方式,低版本flushCommitLogTimed为false,默认使用CountDownLatch,而高版本则直接使用Thread.sleep。猜想的原因是刷盘线程比较独立,无需与其他线程进行直接的交互协作,故无需使用CountDownLatch这种专门用来线程协作的“外来和尚”。

  4. endTransactionThreadPoolNums

    主要用于设置事务消息线程池的大小。

    新版本主要是可通过调整发送线程池来动态调节事务消息的值,这个大家可以根据压测结果动态调整。

文章首发:https://www.codingw.net/posts/fbea8b3.html


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各位技术朋友们,我是《RocketMQ技术内幕》一书作者,优快云2020博客之星TOP2,热衷于中间件领域的技术分享,维护「中间件兴趣圈」公众号,旨在成体系剖析Java主流中间件,构建完备的分布式架构体系,欢迎大家大家关注我,回复「专栏」可获取15个专栏;回复「PDF」可获取海量学习资料,回复「加群」可以拉你入技术交流群,零距离与BAT大厂的大神交流。
在这里插入图片描述

### 如何对 RocketMQ 进行性能试 #### 方法与工具 为了实现高效的性能试,通常会选择合适的工具和技术栈。对于 RocketMQ 性能试而言,JMeter 是一种广泛使用的开源负载试工具,能够模拟大量用户操作以评估系统的响应时间、吞吐量和其他重要指标[^2]。 另一种方式是利用 RocketMQ 自带的试工具 `mqbench` 或者基于 Spring Boot 构建的应用程序来进行。这种方式可以更贴近真实的业务场景,因为可以直接调用 RocketMQ 的原生 API 来发送和接收消息[^1]。 #### 参数配置 当采用 JMeter 结合自定义 Java 类的方式进行 RocketMQ 试时,需注意以下几点: - **Broker 地址**: 需要在 JMeter 中通过 `JavaSamplerContext` 设置 Broker IP 和端口信息以便连接到目标 RocketMQ 实例。 - **Topic 名称**: 同样地,在同一个上下文中指定用于试的消息主题名称。 - **消息 Key 及内容**: 定义好每条待发消息的关键字及其具体内容,这有助于后续的数据分析工作[^3]。 此外,还需考虑其他可能影响试效果的因素如线程数、循环次数等,并合理调整这些参数以获得准确的结果。 #### 最佳实践 为确保得到可靠的性能数据,建议遵循如下最佳法: - 使用稳定的硬件资源执行试任务,避免因外部干扰而导致异常波动; - 尽量减少不必要的网络延迟,比如在同一局域网内部署客户端和服务端节点; - 对于大规模并发请求情况下的长时间运行试,务必提前规划好日志记录机制,便于事后排查问题所在; - 多次重复相同的实验流程并取平均值作为最终结论依据,从而提高统计学上的可信度; ```java // 示例代码片段展示如何创建一个简单的 RocketMQ 生产者实例 public class ProducerExample { public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name"); producer.setNamesrvAddr("localhost:9876"); // 设定 Name Server 地址 producer.start(); for (int i = 0; i < 100; ++i) { // 发送一百条消息 Message msg = new Message( "TopicTest", // topic "TagA", // tag ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)); SendResult sendResult = producer.send(msg); System.out.printf("%s%n", sendResult); } producer.shutdown(); } } ```
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