上一章，我们介绍了RocketMQ的生产部署，由于在正式生产部署前一般都需要进行性能测试，所以本章我们来看下如何对RocketMQ进行性能测试。
一、性能指标监控
既然是性能测试，那么必然要看RocketMQ集群能承载的最高QPS是多少？同时在承载这个QPS的同时，各个机器的CPU、IO、磁盘、网络、内存的负载情况，以及JVM的GC情况等等。
我们如何去观察这些指标吗？通常来说，指标分为两部分：
- 机器本身指标：也就是上述说的CPU、内存、IO等等；
- RocketMQ指标：生产消息TPS、消费消息TPS、集群整体情况等等；
1.1 机器指标
对于机器指标，最简单的方式我们可以通过OS自身的一些命令进行观察，比如top、free等等，后面在压测环节我会具体讲。
一般大一点的公司都会有自己的监控平台，比如Zabbix、Open-Falcon等等，通过它们就可以对机器指标有一个较好的监控。
1.2 RocketMQ管理平台
RoeketMQ自身提供了可视化的管理界面，可以看到NameServer、Broker、Topic等基本信息。我们先来看下如何启动这个管理应用。
我们首先在任意一台部署了NameServer的机器上，执行以下命令：
git clone https://github.com/apache/rocketmq-externals.git
然后进入rocketmq-console目录，进行打包：
mvn package -DskipTests
最后启动管理平台：
java -jar rocketmq-console-ng-1.0.1.jar --server.port=8080 --rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876
然后就可以通过浏览器访问8080端口进行管理了：
二、系统参数调整
对于生产环境的RocketMQ集群，我们一般不能直接用默认参数启动，因为那样可能没法把中间件的性能发挥出来。所以，需要对部署MQ的机器的一些参数进行调整。
2.1 OS内核参数调整
由于OS的内核参数默认值未必适合生产环境下的MQ运行，所以一般需要根据机器配置进行调整。
vm.overcommit_memory
vm.overcommit_memory这个参数有三个值可以选择：0、1、2。
值0：中间件在申请内存时，OS内核会检查机器可用内存是否足够，如果足够就分配内存给MQ，如果剩余内存不足，则拒绝申请，此时会导致中间件出现异常；
因此一般需要将这个参数值调整为1，表示允许分配所有可用的物理内存，只要有内存就给MQ来用，这样可以避免申请内存失败的问题。通过如下命令修改：
echo 'vm.overcommit_memory=1' >> /etc/sysctl.conf
比如，Redis在save数据快照到磁盘文件的时候，需要申请大内存，如果
vm.overcommit_memory这个参数值为0，就很可能被拒绝，进而导致异常报错。
vm.max_map_count
这个参数会影响中间件可以开启的线程数量，如果值过小，有时可能会导致有些中间件无法开启足够的线程，进而报错。
它的默认值是65536，在高并发场景下一般是不够的，因此建议把这个参数调大10倍，比如655360，保证中间件可以开启足够多的线程。 通过如下命令修改：
echo 'vm.max_map_count=655360' >> /etc/sysctl.conf
vm.swappiness
这个参数用来控制进程的swap行为。所谓进程swap，就是OS会把一部分磁盘空间作为swap区域，如果有的进程当前不是太活跃，就会被OS调整为睡眠状态，把进程中的数据放入磁盘上的swap区域，然后让这个进程把原来占用的内存腾出来，以节省内存资源的使用。
vm.swappiness的取值在0到100之间，默认为60： 如果值设置为0，表示尽量别把任何一个进程放到磁盘swap区域去，尽量用物理内存。如果值是100，表示尽量把进程放到磁盘swap区域去，以腾出内存。
因此，生产环境建议把这个参数调整小一些，比如设置为10，尽量用物理内存，减少swap行为。 可以用如下命令修改：
echo 'vm.swappiness=10' >> /etc/sysctl.conf
ulimit
这个参数用来控制Linux上的最大文件链接数，默认值1024。当程序在频繁的读写磁盘文件时，或者是进行网络通信时，都会跟这个参数有关系。
对于一个生产环境下的中间件，默认值是不够的，如果采用默认值，线上可能会出现如下错误：error: too many open files。
因此通常建议用如下命令修改这个值：
echo 'ulimit -n 1000000' >> /etc/profile
其实大家思考一下这几个参数，会发现最后要调整的参数，无非就是跟IO、网络通信、内存、线程数量有关，因为中间件在运行的时候主要就是跟这些打交道。
2.2 JVM参数调整
RocketMQ本身是基于Java开发的，所以运行时是基于JVM的，那么就必然涉及对JVM参数的一些调整。
RocketMQ的JVM相关配置可以在启动脚本中设置，在rocketmq/distribution/target/apache-rocketmq/bin目录下，就有对应的启动脚本，比如mqbroker是用来启动Broker的，mqnamesvr是用来启动NameServer的。
我们以mqbroker为例来看下，它的文件内容最后有如下一行：
sh ${ROCKETMQ_HOME}/bin/runbroker.sh org.apache.rocketmq.broker.BrokerStartup $@
上述runbroker.sh是其真正的启动脚本，内容如下：
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms8g -Xmx8g -Xmn4g"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=16m -XX:G1ReservePercent=25 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -verbose:gc -Xloggc:/dev/shm/mq_gc_%p.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=30m"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:-OmitStackTraceInFastThrow"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+AlwaysPreTouch"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:MaxDirectMemorySize=15g"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:-UseLargePages -XX:-UseBiasedLocking"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Djava.ext.dirs=${JAVA_HOME}/jre/lib/ext:${BASE_DIR}/lib"
#JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=9555,server=y,suspend=n"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} ${JAVA_OPT_EXT}"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -cp ${CLASSPATH}"
上面就是一些JVM启动时的默认参数，包括堆内存大小、新生代大小、垃圾回收类型及配置，等等。可以看到，RocketMQ默认采用G1作为垃圾回收器，默认堆内存8G。
我们需要根据机器的实际配置来调整上面的参数，对于JVM调优不熟悉的童鞋，可以去看我的专栏《JVM从基础到实战系列》。
2.3 MQ参数调整
RocketMQ自身也有些参数，我们需要对其进行调整。
比如，较为核心的是sendMessageThreadPoolNums，默认值是16，表示RocketMQ内部用来发送消息的线程池中的线程数量。 这个参数可以根据机器的CPU核数进行适当调整，比如机器CPU是24核，那就增加这个线程数量到24或者30。
sendMessageThreadPoolNums在目录rocketmq/distribution/target/apache-rocketmq/conf/dledger下， RocketMQ还有一些其它的核心参数，在后续章节中我们再一一分析。
三、压力测试
接着，我们就要利用生产者和消息者对已经部署好的RocketMQ进行压测了。回顾下系统的逻辑架构图：
我们需要新建Maven两个工程，一个是生产者，一个是消费者，两个工程都需要加入下面的Maven依赖，然后分别打包并部署到上述对应的四台机器上：
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-client</artifactId>
<version>4.5.1</version>
</dependency>
3.1 生产者
生产者程序就是开启多个线程，不断的往Broker里生产消息：
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
/*
* Instantiate with a producer group name.
*/
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("test_producer");
// 设置NameServer地址
producer.setNamesrvAddr("IP:PORT");
/*
* Launch the instance.
*/
producer.start();
for (int i = 0; i < 80; i++) {
new Thread(){
public void run(){
while(true){
Message msg = new Message("TopicTest", "TagA",
("test").getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
SendResult sendResult = producer.send(msg);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
}
}
}.start();
}
while(true){
Thread.sleep(1000);
}
}
}
3.2 消费者
生产者程序就是不断的从Broker里获取消息并处理：
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
/*
* Instantiate with specified consumer group name.
*/
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("test_consumer");
// 设置NameServer地址
consumer.setNamesrvAddr("IP:PORT");
// 订阅Topic
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
/*
* 回调接口，处理获取到的消息
*/
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
/*
* Launch the consumer instance.
*/
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}
}
3.3 压测
我们让两个Producer不停的往RocketMQ集群发送消息，每个Producer所在的机器启动了80个线程。RocketMQ集群是一主双从的dLedger模式的架构，只有Master Broker接受消息的写入，同时两个Consumer不停的从RocketMQ集群消费消息。
TPS和消息延时
TPS方面，我们根据RocketMQ的管理控制台页面监测，发现Master-Broker的TPS可以稳定达到7W左右，也就是每秒可以处理7w条消息。
消息延时方面，我们发现：一条消息从被Producer生产出来，到最后被Consumer消费完成，时间跨度不超过1s，这个性能是正常可接受的。
CPU负载
我们可以通过top命令检查Broker所在机器的CPU负载情况，执行top命令后，可以看到类似如下一行信息：
load average：12.03，12.05，12.08
上述信息分别代表CPU在1分钟、5分钟和15分钟内的cpu负载情况 。
上面的12表示有12个核在使用中，而我们的Broker机器是24核的，所以还有12个核其实还没使用，cpu还是有很大余力的，所以在7万TPS的压力下，CPU负载没什么问题。
内存使用率
我们可以通过free命令查看机器内存的使用率，我们的机器是48G内存，观察到在7万TPS的压力下，还剩下很大一部分内存都是空闲可用的。
GC频率
我们可以通过jstat命令查看RocketMQ的JVM的GC频率，观察到：新生代每隔几十秒GC一次，每次GC后存活的对象很少，几乎不进入老年代，Full GC在观察的几小时内从未出现。说明在7万TPS的压力下，GC频率正常。
IO负载
我们可以先用top命令查看，磁盘IO等待占CPU执行时间的百分比，执行top命令后会看到一行类似下面的内容：
Cpu(s): 0.3% us, 0.3% sy, 0.0% ni, 76.7% id, 13.2% wa, 0.0% hi, 0.0% si。
上面的13.2% wa，就是磁盘IO等待占CPU执行时间的百分比 ， 如果这个比例太高，说明IO负载很高，导致大量的IO等待。一般来说，超过50%就很危险了。
网卡流量
通知执行命令sar -n DEV 1 2，可以查看服务器的网卡流量，也就是每秒钟网卡读写的数据量。对于千兆网卡，理论上每秒可以传输128MB的数据，一般100MB就是极限了。
我们压测时发现，对于每条500字节的消息，当TPS达到7万时，Master-Broker所在机器的网卡就几乎打满了。因为Master-Broker不但负责消息的写入，还要把数据同步给两个Slave-Broker，同时还有一些心跳之类的其它网络开销。
四、总结
通过上述压测，我们可以看到，整个RocketMQ集群的性能瓶颈其实在网卡上，当TPS达到7万时，cpu、内存、IO负载都在正常范围，GC频率也正常。所以，针对我们自己的机器配置，理论上RocketMQ集群的负载上限是7w。
为了支撑10万TPS，我们就需要采用6台机器部署Broker，最终的系统逻辑架构图如下：
