Topic太多,RocketMQ炸了!
网上博客常说,kafka的topic数量过多会影响kafka,而RocketMQ不会受到topic数量影响。
但是,果真如此吗?
最近排查一个问题,发现RocketMQ稳定性同样受到topic数量影响!!
好了,一起来回顾下这次问题排查吧,最佳实践和引申思考放在最后,千万不要错过。
1、问题描述
我们的RocketMQ集群为4.6.0版本,按照3个nameserver,2个broker,每个broker为主从双节点部署。
部署架构
某天收到警报,broker-b突然从nameserver掉线,且主从双节点都无法重新注册。
2、初步排查
2.1 检查进程存活&网络
因为控制台上显示broker-a正常,因此可以认为 nameserver、broker-a都是正常的,问题出在broker-b上。
当时第一反应是broker-b进程挂了,或者网络不通了。
登陆broker节点,看到进程依然存活。
然后通过telnet检查和nameserver的联通性,显示正常,网络没有问题。
2.2 检查日志
检查broker日志,马上发现了异常。
2023-01-09 14:07:37 WARN brokerOutApi_thread_3 - registerBroker Exception, mqnameserver3:xxxx
org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingSendRequestException: send request to <qnameserver3/xx.xx.xx.xxx:xxxx> failed
at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingAbstract.invokeSyncImpl(NettyRemotingAbstract.java:429) ~[rocketmq-remoting-4.6.0.jar:4.6.0]
at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.invokeSync(NettyRemotingClient.java:373)
......
异常比较明确,broker请求nameserver失败,所以导致无法注册到集群中。
那为什么会注册失败呢?没有非常明确的提示,因此去看下nameserver上的日志信息。
2023-01-09 14:09:26 ERROR NettyServerCodecThread_1 - decode exception, xx.xxx.xx.xxx:40093
io.netty.handler.codec.TooLongFrameException: Adjusted frame length exceeds 16777216: 16777295 - discarded
at io.netty.handler.codec.LengthFieldBasedFrameDecoder.fail(LengthFieldBasedFrameDecoder.java:499) [netty-all-4.0.42.Final.jar:4.0.42.Final]
......
这个异常看起来是nameserver上的netty抛出的,请求过大抛出了异常。
根据日志关键字,直接定位到了源码,确实有默认的大小限制,并且可以通过
com.rocketmq.remoting.frameMaxLength进行控制。
2.3 源码分析
虽然找到了异常的直接原因,但是为什么broker突然会有这么大的请求?是什么带来的?
从broker的warning日志中,并没有办法看到更多有效信息。
因此,还是得深入分析下broker上的源码。根据日志关键字,很快找到broker中的异常位置
broker异常位置
注意!这里通过遍历nameserverlist,在线程池中异步注册,跟后面的一个小知识点有关。
从源码中可以分析出,如果有过大的请求的话,应该就是这个requestBody引起,它携带了大量topic信息topicConfigWrapper。
但是我们在控制台上看到当前集群中,只有300+topic(这里其实是一个误区,最后会解释),理论上来说是非常小的,为什么会超出容量限制呢?
看了下源码上下文,并没有对reqeustBody或者topicConfigWrapper有相关日志的记录,因此,还是需要arthas来看看了。
2.4 arthas定位
直接通过arthas定位实际内存值
watch org.apache.rocketmq.broker.out.BrokerOuterAPI registerBrokerAll {params,returnObj} -x 3
查看结果
内存中实际topic数量
啥玩意?!
topicConfigTable的map大小为size=71111?!!
进一步看看这些topic里面都是些啥?我们调整下arthas的参数-x为4,改变watch变量的深度。
发现问题了!
我们看到了大量%RETRY%开头的topic。
3、根本原因
至此,根本原因就能明确了。
RETRY topic过多,导致 broker 向 nameserver 发送心跳(定时发送注册请求)时,心跳请求中携带的 body 上的 topic 信息过大,超过了 nameserver 上使用的 NettyDecoder.java 限制的 16M (默认值),心跳请求失败,所以broker掉线。
4、恢复
既然问题基本确定了,那么先尝试恢复吧。
前面已经看到了对最大请求体的配置,因此,我们在bin/runserver.sh中添加一个JAVA_OPTION对
com.rocketmq.remoting.frameMaxLength进行配置。然后重启nameserver。
重新观察broker,果然重启成功了。
2023-01-09 16:03:55 INFO brokerOutApi_thread_3 - register broker[0]to name server mqnameserver4:9876 OK
2023-01-09 16:03:55 INFO brokerOutApi_thread_4 - register broker[0]to name server mqnameserver2:9876 OK
当然,这只是临时恢复措施,后面重点要思考以下问题并进行优化:
- RETRY topic数量这么多是否正常?是否可以清理无效topic?
- 如何做好后续的topic数量监控告警?
5、最佳实践
5.1 定时删除无效RETRY topic
考虑使用定时任务扫描所有业务topic下的消费组,再根据消费组状态(状态为not_online的消费组),拼出对应RETRY topic进行删除。以上步骤均有开源MQ sdk 的 api 可以调用。
即使后续消费组重新使用,RETRY topic 也会重新创建,不影响消费。
5.2 topic总数监控
前面说到在控制台上看到当前集群中只有300+topic,这里其实是一个误区,只勾选了NORMAL类型的topic,并没有注意RETRY、DLQ、SYSTEM类型的topic。
控制台误区
而这次几万个topic基本都是RETRY类型的。
后续需要添加topic数量监控(包括RETRY类型),防止由于topic数量过多,导致broker注册失败。
6、引申思考
6.1 RETRY topic是什么?为什么有这么多?
这需要从RocketMQ的重试机制与死信机制说起。
RocketMQ 提供了自带的重试机制,消息消费失败或超时,会被投递到 RETRY topic。RETRY topic 里的消息会按照延时队列的延时时间进行消费,这样也避免了有问题的消息阻塞正常消费。
RETRY topic 里保存的是消费状态为 consumer_later 的消息,在重试达到 16 次(默认值)以后,消息会进入死信队列(本质上也是一个新的topic类型,DLS topic)。
DLQ topic在使用时才会创建,因此不会像RETRY topic 这样大量膨胀。
但是,RETRY topic不一样。它是由RocketMQ服务端自动创建,创建的时机有两个:
- 消费失败的时候,将消息发送回 broker,这时候会在服务端创建RETRY topic
消费失败创建RETRY topic
- consumer client 和服务端保持心跳时创建RETRY topic
心跳时创建 retry topic
线下环境的消费组存在大量的临时测试group,而 RocketMQ会给每个实际存在的消费组创建RETRY topic,导致 RETRY topic 大量膨胀。
6.2 如果所有消息自动重试,顺序消息会乱序吗?
我们知道,RocketMQ中包含三种消息类型:普通消息、普通有序消息、严格有序消息。
三种消息的类型介绍如下:
- 普通消息:消息是无序的,任意发送发送哪一个队列都可以。
- 普通有序消息:同一类消息(例如某个用户的消息)总是发送到同一个队列,在异常情况下,也可以发送到其他队列。
- 严格有序消息:消息必须被发送到同一个队列,即使在异常情况下,也不允许发送到其他队列。
对于这三种类型的消息,RocketMQ对应的提供了对应的方法来分别消息:
//发送普通消息,异常时默认重试
public SendResult send(Message msg)
//发送普通有序消息,通过selector动态决定发送哪个队列,异常默认不重试,可以用户自己重试,并发送到其他队列
public SendResult send(Message msg, MessageQueueSelector selector, Object arg)
//发送严格有序消息,通过指定队列,保证严格有序,异常默认不重试
public SendResult send(Message msg, MessageQueue mq)
所以RocketMQ客户端的生产者默认重试机制,只会普通消息有作用。对于普通有序消息、严格有序消息是没有作用。
6.3 nameserver数据一致性问题
在通过修改启动参数
com.rocketmq.remoting.frameMaxLength进行临时恢复的时候,发现一个问题:日志恢复了,但是控制台上却仍然没有显示broker-b。
排查了下发现,由于nameserver有4台,只重启了一台,而控制台连接访问的nameserver是另一台,所以显示不正确。
通过切换控制台nameserver地址,就能看到broker-b了。
为什么不同nameserver允许数据不一致呢?
前面在排查的过程中也发现了,broker源码中通过遍历nameserverlist,在线程池中异步注册topic信息到nameserver。
注册逻辑
而这也体现了RocketMQ中对nameserver的设计思想。
nameserver是一个AP组件,而不是CP组件!
在 RocketMQ 中 Nameserver 集群中的节点相互之间不通信,各节点相互独立,实现非常简单。但同样会带来一个问题:
Topic 的路由信息在各个节点上会出现不一致。
那 Nameserver 如何解决这个问题呢?RocketMQ 的设计者采取的方案是不解决,即为了保证 Nameserver 的高性能,允许存在这些缺陷。
NameServer之间不通信,消息发送端通过PULL方式更新topic信息,无法及时感知路由信息的变化,因此引入了消息发送重试(只针对普通消息)与故障规避机制来保证消息的发送高可用。
事实上,在RocketMQ的早期版本,即MetaQ 1.x和MetaQ 2.x阶段,也是依赖Zookeeper的(CP型组件)。但MetaQ 3.x(即RocketMQ)却去掉了ZooKeeper依赖,转而采用自己的NameServer。
NameServer数据不一致,比较大的影响就是topic的队列会存在负载不均衡的问题,以及消费端的重复消费问题,这些问题对消息队列来说都是可以忍受的,只要最终能保持一致,恢复平衡即可。
都看到最后了,原创不易,点个关注,点个赞吧~
文章持续更新,可以微信搜索「阿丸笔记 」第一时间阅读,回复【笔记】获取Canal、MySQL、HBase、JAVA实战笔记,回复【资料】获取一线大厂面试资料。
知识碎片重新梳理,构建Java知识图谱:github.com/saigu/JavaK…(历史文章查阅非常方便)
Topic太多,RocketMQ炸了!的更多相关文章
- RocketMQ 创建和删除 topic,以及 broker 和 nameserver 之间的心跳
命令行主类:org.apache.rocketmq.tools.command.MQAdminStartup 客户端创建 topic 程序参数:updateTopic -n localhost:987 ...
- rocketmq 学习记录-2
产品选型 我们在进行中间件选型时,一般都是通过下面几点来进行产品选型的: 1.性能 2.功能支持程度 3.开发语言(团队中是否有成员熟悉此中间件的开发语言,市场上此种语言的开发人员是否好招) 4.有多 ...
- 「查缺补漏」巩固你的RocketMQ知识体系
Windows安装部署 下载 地址:[https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=rocketmq/4.5.2/rocketmq-all-4.5.2-bin- ...
- rocketmq详解-[个人版]-第一章
一.消息队列概述 1.1.消息队列由来 在运维场景中,我们经常会存在如下场景:一旦出现S1异常,C1将因为S1的影响而异常(C为客户端,s为服务端) 当然可以通过添加多个S的方式,实现高可用.但这样会 ...
- RocketMQ学习笔记
RocketMQ学习笔记 RocketMQ学习参考官网文档:https://github.com/apache/rocketmq/tree/master/docs/cn . 由于RocketMQ是有国 ...
- 分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一 ...
- RocketMQ最佳实践
1.RocketMQ中的专业术语 Topic topic表示消息的第一级类型,比如一个电商系统的消息可以分为:交易消息.物流消息...... 一条消息必须有一个Topic. Tag Tag表示消息的第 ...
- kafka删除topic的方法及我在kafka上边的一些经验
我在本地做kafka的producer调试,每隔一段时间后,所使用的topic管道就会堆积数据,而且我这边使用的是 kafka bin 下的consumer命令单独消费的,每次都是 --fro ...
- 分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践(转)
转自:http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回 ...
- rocketMq概念介绍
rocketMq官网 http://rocketmq.apache.org/ rocketMq逻辑概念介绍 rocketMq逻辑图 备注: 改图片分享自李占卫的网上家园 说明: 在rocketM ...
随机推荐
- 【C#】图片上传并根据长宽大小进行正方形、长方形及等比缩放。
#region 正方型裁剪并缩放 /// <summary> /// 正方型裁剪 /// 以图片中心为轴心,截取正方型,然后等比缩放 /// 用于头像处理 /// </summary ...
- Vue3项目的打包运行
一.项目打包(vite创建的项目) 执行以下这条命令对项目进行打包 npm run build 生成dist文件夹,进入dist文件夹下的index.html文件,然后右键选择Open with Li ...
- Visual Studio2019打开电脑摄像头
#include<iostream> //opencv头文件 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using n ...
- Elasticsearch与Clickhouse数据存储对比
1 背景 京喜达技术部在社区团购场景下采用JDQ+Flink+Elasticsearch架构来打造实时数据报表.随着业务的发展Elasticsearch开始暴露出一些弊端,不适合大批量的数据查询,高频 ...
- LLM探索:GPT概念与几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature
前言 上一篇文章介绍了几个开源LLM的环境搭建和本地部署,在使用ChatGPT接口或者自己本地部署的LLM大模型的时候,经常会遇到这几个参数,本文简单介绍一下~ temperature top_p t ...
- Cobalt Strike 连接启动教程(1)
第一步:把cobaltstrike4(解压后)拷贝到虚拟机Kali系统的root目录下 第二步:进入cobalstrike4文件夹中 第三步:选寻kali系统 IP地址 第四步: 启动服务端:(t ...
- 2023-05-29:给你一个由 n 个正整数组成的数组 nums 你可以对数组的任意元素执行任意次数的两类操作 如果元素是 偶数 ,除以 2 例如,如果数组是 [1,2,3,4] 那么你可以对最后一
七.设计算法,仅使用三次实数乘法即可完成复数 a+bi和c+di 相乘.算法需接收a.b.c和d 为输入,分别生成实部 ac-bd 和虚部ad+bc. 文心一言: 可以使用如下算法来计算复数 a+bi ...
- 瞄准程序员招聘痛点,ShowMeBug让面试代码操作可“回放”
程序员虽然是建设互联网的职业之一,但他们的招聘工作的线上化却有不少难题. 疫情加速了市场对远程办公.远程面试.远程教学等模式的接受程度,但程序员招聘涉及到代码能力测试,甚至不同企业有不同的产品代码基础 ...
- Ado.Net 数据库访问技术(.Net 6版本)
1. ADO.NET的前世今生 ADO.NET的名称起源于ADO(ActiveX Data Objects),是一个COM组件库,用于在以往的Microsoft技术中访问数据.之所以使用ADO.NET ...
- Redis系列14:使用List实现消息队列
Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5: ...