MQ消息积压,把我整吐血了

开发 前端
使用线程池消费mq消息不是万能的。该方案也有一些弊端,它有消息顺序的问题,也可能会导致服务器的CPU使用率飙升。此外,如果在多线程中调用了第三方接口,可能会导致该第三方接口的压力太大,而直接挂掉。

前言

我之前在一家餐饮公司待过两年,每天中午和晚上用餐高峰期,系统的并发量不容小觑。为了保险起见,公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班,防止出现线上问题时能够及时处理。

我当时在后厨显示系统团队,该系统属于订单的下游业务。

用户点完菜下单后,订单系统会通过发kafka消息给我们系统,系统读取消息后,做业务逻辑处理,持久化订单和菜品数据,然后展示到划菜客户端。

这样厨师就知道哪个订单要做哪些菜,有些菜做好了,就可以通过该系统出菜。系统自动通知服务员上菜,如果服务员上完菜,修改菜品上菜状态,用户就知道哪些菜已经上了,哪些还没有上。这个系统可以大大提高后厨到用户的效率。

图片图片

这一切的关键是消息中间件:kafka,如果它出现问题,将会直接影响到后厨显示系统的用户功能使用。

这篇文章跟大家一起聊聊,我们当时出现过的消息积压问题,希望对你会有所帮助。

1 第一次消息积压

刚开始我们的用户量比较少,上线一段时间,mq的消息通信都没啥问题。

随着用户量逐步增多,每个商家每天都会产生大量的订单数据,每个订单都有多个菜品,这样导致我们划菜系统的划菜表的数据越来越多。

在某一天中午,收到商家投诉说用户下单之后,在平板上出现的菜品列表有延迟。

厨房几分钟之后才能看到菜品。

我们马上开始查原因。

出现这种菜品延迟的问题,必定跟kafka有关,因此,我们先查看kafka。

果然出现了消息积压。

通常情况下,出现消息积压的原因有:

  1. mq消费者挂了。
  2. mq生产者生产消息的速度,大于mq消费者消费消息的速度。

我查了一下监控,发现我们的mq消费者,服务在正常运行,没有异常。

剩下的原因可能是:mq消费者消费消息的速度变慢了。

接下来,我查了一下划菜表,目前不太多只有几十万的数据。

看来需要优化mq消费者的处理逻辑了。

我在代码中增加了一些日志,把mq消息者中各个关键节点的耗时都打印出来了。

发现有两个地方耗时比较长:

  1. 有个代码是一个for循环中,一个个查询数据库处理数据的。
  2. 有个多条件查询数据的代码。

于是,我做了有针对性的优化。

将在for循环中一个个查询数据库的代码,改成通过参数集合,批量查询数据。

有时候,我们需要从指定的用户集合中,查询出有哪些是在数据库中已经存在的。

实现代码可以这样写:

public List<User> queryUser(List<User> searchList) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {
        return Collections.emptyList();
    }

    List<User> result = Lists.newArrayList();
    searchList.forEach(user -> result.add(userMapper.getUserById(user.getId())));
    return result;
}

这里如果有50个用户,则需要循环50次,去查询数据库。我们都知道,每查询一次数据库,就是一次远程调用。

如果查询50次数据库,就有50次远程调用,这是非常耗时的操作。

那么,我们如何优化呢?

具体代码如下:

public List<User> queryUser(List<User> searchList) {
    if (CollectionUtils.isEmpty(searchList)) {
        return Collections.emptyList();
    }
    List<Long> ids = searchList.stream().map(User::getId).collect(Collectors.toList());
    return userMapper.getUserByIds(ids);
}

提供一个根据用户id集合批量查询用户的接口,只远程调用一次,就能查询出所有的数据。

多条件查询数据的地方,增加了一个联合索引,解决了问题。

这样优化之后, mq消费者处理消息的速度提升了很多,消息积压问题被解决了。

2 第二次消息积压

没想到,过了几个月之后,又开始出现消息积压的问题了。

但这次是偶尔会积压,大部分情况不会。

这几天消息的积压时间不长,对用户影响比较小,没有引起商家的投诉。

我查了一下划菜表的数据只有几百万。

但通过一些监控,和DBA每天发的慢查询邮件,自己发现了异常。

我发现有些sql语句,执行的where条件是一模一样的,只有条件后面的参数值不一样,导致该sql语句走的索引不一样。

比如:order_id=123走了索引a,而order_id=124走了索引b。

有张表查询的场景有很多,当时为了满足不同业务场景,加了多个联合索引。

MySQL会根据下面几个因素选择索引:

  1. 通过采样数据来估算需要扫描的行数,如果扫描的行数多那可能io次数会更多,对cpu的消耗也更大。
  2. 是否会使用临时表,如果使用临时表也会影响查询速度;
  3. 是否需要排序,如果需要排序则也会影响查询速度。

综合1、2、3以及其它的一些因素,MySql优化器会选出它自己认为最合适的索引。

MySQL优化器是通过采样来预估要扫描的行数的,所谓采样就是选择一些数据页来进行统计预估,这个会有一定的误差。

由于MVCC会有多个版本的数据页,比如删除一些数据,但是这些数据由于还在其它的事务中可能会被看到,索引不是真正的删除,这种情况也会导致统计不准确,从而影响优化器的判断。

上面这两个原因导致MySQL在执行SQL语句时,会选错索引。

明明使用索引a的时候,执行效率更高,但实际情况却使用了索引b。

为了解决MySQL选错索引的问题,我们使用了关键字force index,来强制查询sql走索引a。

这样优化之后,这次小范围的消息积压问题被解决了。

3 第三次消息积压

过了半年之后,在某个晚上6点多钟。

有几个商家投诉过来,说划菜系统有延迟,下单之后,几分钟才能看到菜品。

我查看了一下监控,发现kafka消息又出现了积压的情况。

查了一下MySQL的索引,该走的索引都走了,但数据查询还是有些慢。

此时,我再次查了一下划菜表,惊奇的发现,短短半年表中有3千万的数据了。

通常情况下,单表的数据太多,无论是查询,还是写入的性能,都会下降。

这次出现查询慢的原因是数据太多了。

为了解决这个问题,我们必须:

  1. 做分库分表
  2. 将历史数据备份

由于现阶段做分库分表的代价太大了,我们的商户数量还没有走到这一步。

因此,我们当时果断选择了将历史数据做备份的方案。

当时我跟产品和DBA讨论了一下,划菜表只保留最近30天的数据,超过几天的数据写入到历史表中。

这样优化之后,划菜表30天只会产生几百万的数据,对性能影响不大。

消息积压的问题被解决了。

4 第四次消息积压

通过上面这几次优化之后,很长一段时间,系统都没有出现消息积压的问题。

但在一年之后的某一天下午,又有一些商家投诉过来了。

此时,我查看公司邮箱,发现kafka消息积压的监控报警邮件一大堆。

但由于刚刚一直在开会,没有看到。

这次的时间点就有些特殊。

一般情况下,并发量大的时候,是中午或者晚上的用餐高峰期,而这次出现消息积压问题的时间是下午。

这就有点奇怪了。

刚开始查询这个问题一点头绪都没有。

我问了一下订单组的同事,下午有没有发版,或者执行什么功能?

因为我们的划菜系统,是他们的下游系统,跟他们有直接的关系。

某位同事说,他们半小时之前,执行了一个批量修改订单状态的job,一次性修改了几万个订单的状态。

而修改了订单状态,会自动发送mq消息。

这样导致,他们的程序在极短的时间内,产生了大量的mq消息。

而我们的mq消费者根本无法处理这些消息,所以才会产生消息积压的问题。

我们当时一起查了kafka消息的积压情况,发现当时积压了几十万条消息。

要想快速提升mq消费者的处理速度,我们当时想到了两个方案:

  1. 增加partion数量。
  2. 使用线程池处理消息。

但考虑到,当时消息已经积压到几个已有的partion中了,再新增partion意义不大。

于是,我们只能改造代码,使用线程池处理消息了。

为了开始消费积压的消息,我们将线程池的核心线程和最大线程数量调大到了50。

这两个参数是可以动态配置的。

这样调整之后,积压了几十万的mq消息,在20分钟左右被消费完了。

这次突然产生的消息积压问题被解决了。

解决完这次的问题之后,我们还是保留的线程池消费消息的逻辑,将核心线程数调到8,最大线程数调到10。

当后面出现消息积压问题,可以及时通过调整线程数量,先临时解决问题,而不会对用户造成太大的影响。

注意:使用线程池消费mq消息不是万能的。该方案也有一些弊端,它有消息顺序的问题,也可能会导致服务器的CPU使用率飙升。此外,如果在多线程中调用了第三方接口,可能会导致该第三方接口的压力太大,而直接挂掉。

总之,MQ的消息积压问题,不是一个简单的问题。

虽说产生的根本原因是:MQ生产者生产消息的速度,大于MQ消费者消费消息的速度,但产生的具体原因有多种。

我们在实际工作中,需要针对不同的业务场景,做不同的优化。

我们需要对MQ队列中的消息积压情况,进行监控和预警,至少能够及时发现问题。

没有最好的方案,只有最合适当前业务场景的方案。

责任编辑:武晓燕 来源: 苏三说技术
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