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RocketMQ同步复制性能优化【实战笔记】

2019-10-06  本文已影响0人  瓜农老梁
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一、问题描述
    1.压测日志
    2.客户端日志
二、解决发送失败情况
三、解决发送TPS过低情况
四、原因分析
    1.刷盘流程回顾
    2.主从复制回顾
    3.流程模拟
    4.原因总结
一、问题描述

早些时候写过性能测试和性能优化文章,主要基于异步刷盘/异步复制;由于业务需要需要搭建异步刷盘/同步复制集群;同时对性能进行压测。

压测结果显示集群几乎无法使用,TPS居然是个位数,客户端也在报错。

1.压测日志
日志截图.jpg
2.客户端日志
2019-09-19 19:22:38,038 ERROR RocketmqClient - [BENCHMARK_PRODUCER] Send Exception
org.apache.rocketmq.client.exception.MQBrokerException: CODE: 2  DESC: [TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: 209ms, size of queue: 9
For more information, please visit the url, http://rocketmq.apache.org/docs/faq/
  at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.processSendResponse(MQClientAPIImpl.java:671)
  at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessageSync(MQClientAPIImpl.java:467)
  at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessage(MQClientAPIImpl.java:449)
  at 
二、解决发送失败情况

经排查,将transientStorePoolEnable关闭(默认为false);压测显示最高TPS有1.9万。

brokerRole=SYNC_MASTER
#transientStorePoolEnable=true
发送情况.jpg
三、解决发送TPS过低情况

最高TPS只有1.9万,依然过低,与预期相差甚远,我们预期压测应该可以到7到8万这样可以满足业务发展需要。再次检查broker端参数配置,没有发现有参数导致性能如此过低。
回顾性能调优的几个方面:系统调优、集群调优、JVM调优。
系统调优与集群调优都已经做过了,唯一没有优化的JVM调优,堆内存设置默认的8G。
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms8g -Xmx8g -Xmn4g"

将JVM堆内存提高4倍后,压测效果明显提升,基本可以达到预期7万多的TPS。

四、原因分析

1.为什么在异步刷盘/同步复制时开启堆外内存池transientStorePoolEnable后,集群压测几乎无法进行?
2.为什么在异步刷盘/同步复制时调大JVM堆内存后,性能明显提升呢?提升了的倍数几乎是堆内存增大的倍数。

1.刷盘流程回顾

消息追加回顾。参见:https://www.jianshu.com/p/5aa591a72fb4
刷盘回顾。参见:https://www.jianshu.com/p/62f876fda84c

异步刷盘未开启堆外缓存示意图
异步刷盘未开启堆外内存池.jpg
异步刷盘开启堆外缓存示意图
异步刷盘开启堆外内存池.jpg

小结:异步刷盘未开启transientStorePoolEnable时,消息追加到mappedByteBuffer中,异步线程刷调用mappedByteBuffer.force落盘;异步刷盘开启transientStorePoolEnable时,消息写入wrtieBuffer中,异步线程将消息提交到fileChannel,然后异步线程调用fileChannel.force落盘。

2.主从复制回顾

主从复制参见:https://www.jianshu.com/p/8fd0cf5f2ce7

负责向Slave写入数据:HAConnection#WriteSocketService

//查找待拉取偏移量之后所有的可读消息
SelectMappedBufferResult selectResult =                        HAConnection.this.haService.getDefaultMessageStore().getCommitLogData(this.nextTransferFromWhere);
// ...
SelectMappedBufferResult result = mappedFile.selectMappedBuffer(pos);
// ...
ByteBuffer byteBuffer = this.mappedByteBuffer.slice();
byteBuffer.position(pos);
int size = readPosition - pos; //计算距离最大可读位置的大小
ByteBuffer byteBufferNew = byteBuffer.slice();
byteBufferNew.limit(size);
return new SelectMappedBufferResult()

小结:主从复制使用mappedByteBuffer向Slave同步数据。

3.流程模拟
开启堆外内存池流程
@Test
public void test01(){
    // 堆外内存池transientStorePoolEnable开启后,消息追加操作
    try {
        File file = new File("/Users/yongliang/logs/temp.log");
        FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();
        String data = "beautiful girl!";
        // mmap 文件映射操作
        MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, data.length());
        // 堆外内存transientStorePoolEnable开启
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(data.length());
        // ----------------消息追加开始-----------------------
        // 注意此时使用堆内内存分配
        ByteBuffer msgStoreItemMemory = ByteBuffer.allocate(data.length());
        msgStoreItemMemory.put(data.getBytes());
        // 开启transientStorePoolEnable消息写入了ByteBuffer
        byteBuffer.put(msgStoreItemMemory.array(),0,data.length());
        // ----------------消息追加结束-----------------------

        // ----------------消息提交开始-----------------------
        byteBuffer.position(0);
        byteBuffer.limit(data.length());
        fileChannel.write(byteBuffer);
        // ----------------消息提交结束-----------------------

        // --------主从复制从mappedByteBuffer获取消息开始----------
        mappedByteBuffer.position(0);
        mappedByteBuffer.limit(data.length());
        Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
        CharsetDecoder decoder = charset.newDecoder();
        CharBuffer charBuffer = decoder.decode(mappedByteBuffer.asReadOnlyBuffer());
        System.out.println(charBuffer.toString());
        // --------主从复制从mappedByteBuffer获取消息结束----------
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

小结:模拟开启堆外内存池transientStorePoolEnable的消息追加及主从复制流程。

未开启堆外内存池流程
@Test
public void test02(){
    try {
        File file = new File("/Users/yongliang/logs/temp1.log");
        FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();
        String data = "beautiful girl!";
        // mmap 文件映射操作
        MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, data.length());

        // ----------------消息追加开始-----------------------
        // 注意消息组装使用堆内内存分配
        ByteBuffer msgStoreItemMemory = ByteBuffer.allocate(data.length());
        msgStoreItemMemory.put(data.getBytes());
        mappedByteBuffer.put(msgStoreItemMemory.array(),0,data.length());
        // ----------------消息追加结束-----------------------

        // --------主从复制从mappedByteBuffer获取消息开始----------
        mappedByteBuffer.position(0);
        mappedByteBuffer.limit(data.length());
        Charset charset = Charset.forName("UTF-8");
        CharsetDecoder decoder = charset.newDecoder();
        CharBuffer charBuffer = decoder.decode(mappedByteBuffer.asReadOnlyBuffer());
        System.out.println(charBuffer.toString());
        // --------主从复制从mappedByteBuffer获取消息结束----------
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

小结:模拟未开启堆外内存池transientStorePoolEnable的消息追加及主从复制流程。

4、原因总结

1.为什么在异步刷盘/同步复制时开启堆外内存transientStorePoolEnable后,集群压测几乎无法进行?
解释:
1>主从同步复制使用mappedByteBuffer;
2>开启堆外内存池transientStorePoolEnable后数据先落到WriteBuffer,再通过异步提交线程提交到FileChannel,再通过mmap将数据映射到mappedByteBuffer;
3>未开启堆外内存池transientStorePoolEnable数据直接写入到mappedByteBuffe;
由于开启堆外内存数据映射到mappedByteBuffer比直接写入mappedByteBuffer多了很多步骤,再加上发送队列处理事件默认只有200毫秒(waitTimeMillsInSendQueue=200),造成集群不能正常压测的原因。

2.为什么在异步刷盘/同步复制时调大JVM堆内存后,性能明显提升呢?提升了的倍数几乎是对内存增大的倍数。
解释:
从模拟流程中可以看出,在组装消息时使用堆内存,提高堆内存显著提高写入Tps的原因所在。

// 注意消息组装使用堆内内存分配
ByteBuffer msgStoreItemMemory = ByteBuffer.allocate(data.length());


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