Rocket面试（五）Rocketmq发生流量控制的情况有哪些？

在使用rocketmq过程中总能看见一下异常

[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: 206ms, size of queue: 5

这是因为Rocketmq出发了流量控制。

 

触发流量控制就是为了防止Broker压力过大挂掉。主要分为Broker流控，Consumer流控

1.Broker流控 

Rocketmq默认采取的是异步刷盘方式，Producer把消息发送到broker后，Broker会把消息暂放在Page Cache中刷盘线程定时的把数据刷到磁盘中

1.1 broker busy 

Broker是开启快速失败的，处理逻辑类是BrokerFastFailure,这个类中有一个定时任务用来清理过期的请求，每 10 ms 执行一次，代码如下：

public void start() {this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {@Overridepublic void run() {if (brokerController.getBrokerConfig().isBrokerFastFailureEnable()) {cleanExpiredRequest();}}}, 1000, 10, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

 1.1.1 Page Cache繁忙

清理过期请求之前会先判断一下Page Cache是否繁忙，如果繁忙就会给Producer返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[PCBUSY_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: %sms, size of queue: %d"），那怎么判断Page Cache繁忙呢？

当Broker收到消息后，会放到Page Cache中，这个过程，首先会取一个CommitLog写入锁，如果持有锁的时间超过1s就认为Page Cache繁忙具体代码见 DefaultMessageStore 类 isOSPageCacheBusy 方法。

1.1.2清理过期请求

清理过期请求时，如果请求线程创建的时间与当前系统时间的间隔大于200ms.然后给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: %sms, size of queue: %d"）

1.2 system busy

这个异常在 NettyRemotingAbstract#processRequestCommand 方法.

1.拒绝请求

如果 NettyRequestProcessor 拒绝了请求，就会给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while"）。

那什么情况下请求会被拒绝呢？看下面这段代码：

//SendMessageProcessor类
public boolean rejectRequest() {return this.brokerController.getMessageStore().isOSPageCacheBusy() ||this.brokerController.getMessageStore().isTransientStorePoolDeficient();
}

从代码中可以看到，请求被拒绝的情况有两种可能，一个是 Page Cache 繁忙，另一个是 TransientStorePoolDeficient。跟踪 isTransientStorePoolDeficient 方法，发现判断依据是在开启 transientStorePoolEnable 配置的情况下，是否还有可用的 ByteBuffer。

注意：在开启 transientStorePoolEnable 的情况下，写入消息时会先写入堆外内存（DirectByteBuffer），然后刷入 Page Cache，最后刷入磁盘。而读取消息是从 Page Cache，这样可以实现读写分离，避免读写都在 Page Cache 带来的问题

2.线程拒绝

Broker 收到请求后，会把处理逻辑封装成到 Runnable 中，由线程池来提交执行，如果线程池满了就会拒绝请求（这里线程池中队列的大小默认是 10000，可以通过参数 sendThreadPoolQueueCapacity 进行配置），线程池拒绝后会抛出异常 RejectedExecutionException，程序捕获到异常后，会判断是不是单向请求（OnewayRPC），如果不是，就会给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[OVERLOAD]system busy, start flow control for a while"）

判断 OnewayRPC 的代码如下，flag = 2 或者 3 时是单向请求：

public boolean isOnewayRPC() {int bits = 1 << RPC_ONEWAY;return (this.flag & bits) == bits;
}

 1.3消息重试

Broker 发生流量控制的情况下，返回给 Producer 系统繁忙的状态码（code=2），Producer 收到这个状态码是不会进行重试的。下面是会进行重试的响应码：

//DefaultMQProducer类
private final Set<Integer> retryResponseCodes = new CopyOnWriteArraySet<Integer>(Arrays.asList(ResponseCode.TOPIC_NOT_EXIST,ResponseCode.SERVICE_NOT_AVAILABLE,ResponseCode.SYSTEM_ERROR,ResponseCode.NO_PERMISSION,ResponseCode.NO_BUYER_ID,ResponseCode.NOT_IN_CURRENT_UNIT
));

2.Consumer流控

        DefaultMQPushConsumerImpl 类中有 Consumer 流控的逻辑 。

2.1 缓存消息数量超过阈值

ProcessQueue 保存的消息数量超过阈值（默认 1000，可以配置），源码如下：

if (cachedMessageCount > this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdForQueue()) {this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_FLOW_CONTROL);if ((queueFlowControlTimes++ % 1000) == 0) {log.warn("the cached message count exceeds the threshold {}, so do flow control, minOffset={}, maxOffset={}, count={}, size={} MiB, pullRequest={}, flowControlTimes={}",this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdForQueue(), processQueue.getMsgTreeMap().firstKey(), processQueue.getMsgTreeMap().lastKey(), cachedMessageCount, cachedMessageSizeInMiB, pullRequest, queueFlowControlTimes);}return;
}

2.2缓存消息大小超过阈值

ProcessQueue 保存的消息大小超过阈值（默认 100M，可以配置），源码如下：

if (cachedMessageSizeInMiB > this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdSizeForQueue()) {this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_FLOW_CONTROL);if ((queueFlowControlTimes++ % 1000) == 0) {log.warn("the cached message size exceeds the threshold {} MiB, so do flow control, minOffset={}, maxOffset={}, count={}, size={} MiB, pullRequest={}, flowControlTimes={}",this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdSizeForQueue(), processQueue.getMsgTreeMap().firstKey(), processQueue.getMsgTreeMap().lastKey(), cachedMessageCount, cachedMessageSizeInMiB, pullRequest, queueFlowControlTimes);}return;
}

2.3缓存消息跨度超过阈值

对于非顺序消费的场景，ProcessQueue 中保存的最后一条和第一条消息偏移量之差超过阈值（默认 2000，可以配置）。源代码如下：

if (!this.consumeOrderly) {if (processQueue.getMaxSpan() > this.defaultMQPushConsumer.getConsumeConcurrentlyMaxSpan()) {this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_FLOW_CONTROL);if ((queueMaxSpanFlowControlTimes++ % 1000) == 0) {log.warn("the queue's messages, span too long, so do flow control, minOffset={}, maxOffset={}, maxSpan={}, pullRequest={}, flowControlTimes={}",processQueue.getMsgTreeMap().firstKey(), processQueue.getMsgTreeMap().lastKey(), processQueue.getMaxSpan(),pullRequest, queueMaxSpanFlowControlTimes);}return;}
}

2.4获取锁失败

对于顺序消费的情况，ProcessQueue加锁失败，也会延迟拉取，这个延迟时间默认是 3s，可以配置。

3.总结

本文介绍了 RocketMQ 发生流量控制的 8 个场景，其中 Broker 4 个场景，Consumer 4 个场景。Broker 的流量控制，本质是对 Producer 的流量控制，最好的解决方法就是给 Broker 扩容，增加 Broker 写入能力。而对于 Consumer 端的流量控制，需要解决 Consumer 端消费慢的问题，比如有第三方接口响应慢或者有慢 SQL。

Broker4种场景：

page cache 繁忙：获取commitlog写入锁超过1s 

清理过期请求 如果请求过期请求的时间到当前系统时间超过了200ms 

请求拒绝  一种是page cache繁忙 一种是 transientStorePoolEnable模式看是否可用buffer

线程池拒绝 Broker 收到请求后，会把处理逻辑封装成到 Runnable 中，由线程池来提交执行，如果线程池满了就会拒绝请求（这里线程池中队列的大小默认是 10000

Consumer4种场景

消息数量超过阈值1000

消息大小超过阈值100m

缓存消息跨度超过阈值 对于非顺序消费的场景，ProcessQueue 中保存的最后一条和第一条消息偏移量之差超过阈值2000

ProcessQueue加锁失败 也会延迟加载