1、概念
消息处理流程中，如果Consumer的消费速度跟不上Producer的发送速度，MQ中未处理的消息会越来越多（进的多出的少），这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息的消费延迟。
以下场景需要重点关注消息堆积和消费延迟问题：
- 业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。
- 业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消费延迟也无法接受。
2、产生原因分析
Consumer使用长轮询Pull模式消费消息时，分为以下两个阶段：
2.1、消息拉取
Consumer通过长轮询Pull模式批量拉取的方式从服务端获取消息，将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。对于拉取式消费，在内网环境下会有很高的吞吐量，所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。
一个单线程单分区的低规格主机(Consumer，4C8G)，其可达到几万的TPS。如果是多个分区多个线程，则可以轻松达到几十万的TPS。
2.2、消息消费
Consumer将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑对消息进行处理，处理完毕后获取到一个结果。这是真正的消息消费过程。此时Consumer的消费能力就完全依赖于消息的消费耗时和消费并发度了。如果由于业务处理逻辑复杂等原因，导致处理单条消息的耗时较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致Consumer本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。
2.3、结论
消息堆积的主要瓶颈在于客户端的消费能力，而消费能力由消费耗时和消费并发度决定。注意，消费耗时的优先级要高于消费并发度。即在保证了消费耗时的合理性前提下，再考虑消费并发度问题。
3、消费耗时
影响消息处理时长的主要因素是代码逻辑。而代码逻辑中可能会影响处理时长代码主要有两种类型：CPU内部计算型代码和外部I/O操作型代码。
通常情况下代码中如果没有复杂的递归和循环的话，内部计算耗时相对外部I/O操作来说几乎可以忽略。所以外部IO型代码是影响消息处理时长的主要症结所在。
外部IO操作型代码举例：
- 读写外部数据库，例如对远程MySQL的访问
- 读写外部缓存系统，例如对远程Redis的访问
- 下游系统调用，例如Dubbo的RPC远程调用，Spring Cloud的对下游系统的Http接口调用
关于下游系统调用逻辑需要进行提前梳理，掌握每个调用操作预期的耗时，这样做是为了能够判断消费逻辑中IO操作的耗时是否合理。通常消息堆积是由于下游系统出现了 服务异常或达到了DBMS容量限制 ，导致消费耗时增加。
服务异常，并不仅仅是系统中出现的类似500这样的代码错误，而可能是更加隐蔽的问题。例如，网络带宽问题。
达到了DBMS容量限制，其也会引发消息的消费耗时增加。
4、消费并发度
一般情况下，消费者端的消费并发度由单节点线程数和节点数量共同决定，其值为单节点线程数*节点数量。不过，通常需要优先调整单节点的线程数，若单机硬件资源达到了上限，则需要通过横向扩展来提高消费并发度。
单节点线程数，即单个Consumer所包含的线程数量
节点数量，即Consumer Group所包含的Consumer数量
对于普通消息、延时消息及事务消息，并发度计算都是 单节点线程数 * 节点数量。但对于顺序消息则是不同的。顺序消息的消费并发度等于 Topic的Queue分区数量。
1）全局顺序消息：该类型消息的Topic只有一个Queue分区。其可以保证该Topic的所有消息被顺序消费。为了保证这个全局顺序性，Consumer Group中在同一时刻只能有一个Consumer的一个线程进行消费。所以其并发度为1。
2）分区顺序消息：该类型消息的Topic有多个Queue分区。其仅可以保证该Topic的每个Queue分区中的消息被顺序消费，不能保证整个Topic中消息的顺序消费。为了保证这个分区顺序性，每个Queue分区中的消息在Consumer Group中的同一时刻只能有一个Consumer的一个线程进行消费。即，在同一时刻最多会出现多个Queue分蘖有多个Consumer的多个线程并行消费。所以其并发度为Topic的分区数量。
5、单机线程数计算
对于一台主机中线程池中线程数的设置需要谨慎，不能盲目直接调大线程数，设置过大的线程数反而会带来大量的线程切换的开销。理想环境下单节点的最优线程数计算模型为：C *（T1 + T2）/ T1。
- C：CPU内核数
- T1：CPU内部逻辑计算耗时
- T2：外部IO操作耗时
最优线程数 = C *（T1 + T2）/ T1 = C * T1/T1 + C * T2/T1 = C + C * T2/T1
注意，该计算出的数值是理想状态下的理论数据，在生产环境中，不建议直接使用。而是根据当前环境，先设置一个比该值小的数值然后观察其压测效果，然后再根据效果逐步调大线程数，直至找到在该环境中性能最佳时的值
6、如何避免
为了避免在业务使用时出现非预期的消息堆积和消费延迟问题，需要在前期设计阶段对整个业务逻辑进行完善的排查和梳理。其中最重要的就是梳理消息的消费耗时和设置消息消费的并发度。
6.1、梳理消息的消费耗时
通过压测获取消息的消费耗时，并对耗时较高的操作的代码逻辑进行分析。梳理消息的消费耗时需要关注以下信息：
- 消息消费逻辑的计算复杂度是否过高，代码是否存在无限循环和递归等缺陷。
- 消息消费逻辑中的I/O操作是否是必须的，能否用本地缓存等方案规避。
- 消费逻辑中的复杂耗时的操作是否可以做异步化处理。如果可以，是否会造成逻辑错乱。
6.2、设置消费并发度
对于消息消费并发度的计算，可以通过以下两步实施：
- 逐步调大单个Consumer节点的线程数，并观测节点的系统指标，得到单个节点最优的消费线程数和消息吞吐量。
- 根据上下游链路的流量峰值计算出需要设置的节点数
节点数 = 流量峰值 / 单个节点消息吞吐量
Java 面试宝典是大明哥全力打造的 Java 精品面试题，它是一份靠谱、强大、详细、经典的 Java 后端面试宝典。它不仅仅只是一道道面试题，而是一套完整的 Java 知识体系，一套你 Java 知识点的扫盲贴。
它的内容包括：
- 大厂真题：Java 面试宝典里面的题目都是最近几年的高频的大厂面试真题。
- 原创内容：Java 面试宝典内容全部都是大明哥原创，内容全面且通俗易懂，回答部分可以直接作为面试回答内容。
- 持续更新：一次购买，永久有效。大明哥会持续更新 3+ 年，累计更新 1000+，宝典会不断迭代更新，保证最新、最全面。
- 覆盖全面：本宝典累计更新 1000+，从 Java 入门到 Java 架构的高频面试题，实现 360° 全覆盖。
- 不止面试：内容包含面试题解析、内容详解、知识扩展，它不仅仅只是一份面试题，更是一套完整的 Java 知识体系。
- 宝典详情：https://www.yuque.com/chenssy/sike-java/xvlo920axlp7sf4k
- 宝典总览：https://www.yuque.com/chenssy/sike-java/yogsehzntzgp4ly1
- 宝典进展：https://www.yuque.com/chenssy/sike-java/en9ned7loo47z5aw
目前 Java 面试宝典累计更新 400+ 道，总字数 42w+。大明哥还在持续更新中，下图是大明哥在 2024-12 月份的更新情况：
想了解详情的小伙伴，扫描下面二维码加大明哥微信【daming091】咨询
同时，大明哥也整理一套目前市面最常见的热点面试题。微信搜[大明哥聊 Java]或扫描下方二维码关注大明哥的原创公众号[大明哥聊 Java] ，回复【面试题】 即可免费领取。
