RocketMQ消息发送出现systembusy、brokerbusy的原因与解决方案
这篇文章主要讲解了“RocketMQ消息发送出现system busy、broker busy的原因与解决方案”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“RocketMQ消息发送出现system busy、broker busy的原因与解决方案”吧！
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1、现象
最近收到很多RocketMQ使用者，反馈生产环境中在消息发送过程中偶尔会出现如下4个错误信息之一：
[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while
too many requests and system thread pool busy, RejectedExecutionException
[PC_SYNCHRONIZED]broker busy, start flow control for a while
[PCBUSY_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: %sms, size of queue: %d
2、原理解读
在进行消息中间件的选型时，如果待选中间件在功能上、性能上都能满足业务的情况下，建议把中间件的实现语言这个因素也考虑进去，毕竟选择一门用自己擅长的语言实现的中间件会更具掌控性。在出现异常的情况下，我们可以根据自己的经验提取错误信息关键字system busy，在RocketMQ源码中直接搜索，得到抛出上述错误信息的代码如下： 
其代码入口为：org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingAbstract 的 processRequestCommand 方法。从图中可以看出，抛出上述错误的关键原因是：pair.getObject1() 的 rejectRequest 方法和抛出RejectedExecutionException 异常。
备注：本文偏实战，源码只是作为分析的重点证据，故本文只会点出关键源码，并不会详细跟踪其整个实现流程，如果想详细了解其实现，可以查阅笔者编著的《RocketMQ技术内幕》。
2.1 RocketMQ 网络处理机制概述
RocketMQ的网络设计非常值得我们学习与借鉴，首先在客户端端将不同的请求定义不同的请求命令CODE，服务端会将客户端请求进行分类，每个命令或每类请求命令定义一个处理器(NettyRequestProcessor)，然后每一个NettyRequestProcessor绑定到一个单独的线程池，进行命令处理，不同类型的请求将使用不同的线程池进行处理，实现线程隔离。
为了方便下文的描述，我们先简单的认识一下NettyRequestProcessor、Pair、RequestCode。其核心关键点如下： 
NettyRequestProcessor RocketMQ 服务端请求处理器，例如SendMessageProcessor是消息发送处理器、PullMessageProcessor是消息拉取命令处理器。
RequestCode 请求CODE，用来区分请求的类型，例如SEND_MESSAGE：表示该请求为消息发送，PULL_MESSAGE:消息拉取请求。
Pair 用来封装NettyRequestProcessor与ExecuteService的绑定关系。在RocketMQ的网络处理模型中，会为每一个NettyRequestProcessor与特定的线程池绑定，所有该NettyRequestProcessor的处理逻辑都在该线程池中运行。
2.2 pair.getObject1().rejectRequest()
由于读者朋友提出的问题，都是发生在消息发送过程中，故本文重点关注SendMessageProcessor#rejectRequest方法。 SendMessageProcessor#rejectRequest
public boolean rejectRequest() {
return this.brokerController.getMessageStore().isOSPageCacheBusy() || // [@1](https://my.oschina.net/u/1198)
this.brokerController.getMessageStore().isTransientStorePoolDeficient(); // @2
}拒绝请求的条件有两个，只要其中任意一个满足，则返回true。
代码@1：Os PageCache busy，判断操作系统PageCache是否繁忙，如果忙，则返回true。想必看到这里大家肯定与我一样好奇，RocketMQ是如何判断pageCache是否繁忙呢？下面会重点分析。
代码@2：transientStorePool是否不足。
2.2.1 isOSPageCacheBusy()
DefaultMessageStore#isOSPageCacheBusy()
public boolean isOSPageCacheBusy() {
long begin = this.getCommitLog().getBeginTimeInLock(); // [@1](https://my.oschina.net/u/1198) start
long diff = this.systemClock.now() - begin; // @1 end
return diff < 10000000
&& diff > this.messageStoreConfig.getOsPageCacheBusyTimeOutMills(); // @2
}代码@1：先重点解释begin、diff两个局部变量的含义：
begin 通俗的一点讲，就是将消息写入Commitlog文件所持有锁的时间，精确说是将消息体追加到内存映射文件(DirectByteBuffer)或pageCache(FileChannel#map)该过程中开始持有锁的时间戳，具体的代码请参考：CommitLog#putMessage。
diff 一次消息追加过程中持有锁的总时长，即往内存映射文件或pageCache追加一条消息所耗时间。
代码@2：如果一次消息追加过程的时间超过了Broker配置文件osPageCacheBusyTimeOutMills，则认为pageCache繁忙，osPageCacheBusyTimeOutMills默认值为1000，表示1s。
2.2.2 isTransientStorePoolDeficient()
DefaultMessageStore#isTransientStorePoolDeficient
public boolean isTransientStorePoolDeficient() {
return remainTransientStoreBufferNumbs() == 0;
}
public int remainTransientStoreBufferNumbs() {
return this.transientStorePool.remainBufferNumbs();
}最终调用TransientStorePool#remainBufferNumbs方法。
public int remainBufferNumbs() {
if (storeConfig.isTransientStorePoolEnable()) {
return availableBuffers.size();
}
return Integer.MAX_VALUE;
}如果启用transientStorePoolEnable机制，返回当前可用的ByteBuffer个数，即整个isTransientStorePoolDeficient方法的用意是是否还存在可用的ByteBuffer，如果不存在，即表示pageCache繁忙。那什么是transientStorePoolEnable机制呢？
2.3 漫谈transientStorePoolEnable机制
Java NIO的内存映射机制，提供了将文件系统中的文件映射到内存机制，实现对文件的操作转换对内存地址的操作，极大的提高了IO特性，但这部分内存并不是常驻内存，可以被置换到交换内存(虚拟内存)，RocketMQ为了提高消息发送的性能，引入了内存锁定机制，即将最近需要操作的commitlog文件映射到内存，并提供内存锁定功能，确保这些文件始终存在内存中，该机制的控制参数就是transientStorePoolEnable。
2.3.1 MappedFile
重点关注MappedFile的ByteBuffer writeBuffer、MappedByteBuffer mappedByteBuffer这两个属性的初始化，因为这两个方法是写消息与查消息操作的直接数据结构。 
两个关键点如下：
ByteBuffer writeBuffer 如果开启了transientStorePoolEnable,则使用ByteBuffer.allocateDirect(fileSize),创建(java.nio的内存映射机制)。如果未开启，则为空。
MappedByteBuffer mappedByteBuffer 使用FileChannel#map方法创建，即真正意义上的PageCache。
消息写入时： MappedFile#appendMessagesInner 
从中可见，在消息写入时，如果writerBuffer不为空，说明开启了transientStorePoolEnable机制，则消息首先写入writerBuffer中，如果其为空，则写入mappedByteBuffer中。
消息拉取(读消息)： MappedFile#selectMappedBuffer 
消息读取时，是从mappedByteBuffer中读(pageCache)。
大家是不是发现了一个有趣的点，如果开启transientStorePoolEnable机制，是不是有了读写分离的效果，先写入writerBuffer中，读却是从mappedByteBuffer中读取。
为了对transientStorePoolEnable引入意图阐述的更加明白，这里我引入Rocketmq社区贡献者胡宗棠关于此问题的见解。
通常有如下两种方式进行读写：
第一种，Mmap+PageCache的方式，读写消息都走的是pageCache，这样子读写都在pagecache里面不可避免会有锁的问题，在并发的读写操作情况下，会出现缺页中断降低，内存加锁，污染页的回写。
第二种，DirectByteBuffer(堆外内存)+PageCache的两层架构方式，这样子可以实现读写消息分离，写入消息时候写到的是DirectByteBuffer——堆外内存中,读消息走的是PageCache(对于,DirectByteBuffer是两步刷盘，一步是刷到PageCache，还有一步是刷到磁盘文件中)，带来的好处就是，避免了内存操作的很多容易堵的地方，降低了时延，比如说缺页中断降低，内存加锁，污染页的回写。
温馨提示：如果想与胡宗棠大神进一步沟通交流，可以关注他的github账号：https://github.com/zongtanghu
不知道大家会不会有另外一个担忧，如果开启了transientStorePoolEnable，内存锁定机制，那是不是随着commitlog文件的不断增加，最终导致内存溢出？
2.3.2 TransientStorePool初始化
从这里可以看出，TransientStorePool默认会初始化5个DirectByteBuffer(对外内存)，并提供内存锁定功能，即这部分内存不会被置换，可以通过transientStorePoolSize参数控制。
在消息写入消息时，首先从池子中获取一个DirectByteBuffer进行消息的追加。当5个DirectByteBuffer全部写满消息后，该如何处理呢？从RocketMQ的设计中来看，同一时间，只会对一个commitlog文件进行顺序写，写完一个后，继续创建一个新的commitlog文件。故TransientStorePool的设计思想是循环利用这5个DirectByteBuffer，只需要写入到DirectByteBuffer的内容被提交到PageCache后，即可重复利用。对应的代码如下： TransientStorePool#returnBuffer
public void returnBuffer(ByteBuffer byteBuffer) {
byteBuffer.position(0);
byteBuffer.limit(fileSize);
this.availableBuffers.offerFirst(byteBuffer);
}其调用栈如下： 
从上面的分析看来，并不会随着消息的不断写入而导致内存溢出。
3、现象解答
3.1 [REJECTREQUEST]system busy
其抛出的源码入口点：NettyRemotingAbstract#processRequestCommand，上面的原理分析部分已经详细介绍其实现原理，总结如下。
在不开启transientStorePoolEnable机制时，如果Broker PageCache繁忙时则抛出上述错误，判断PageCache繁忙的依据就是向PageCache追加消息时，如果持有锁的时间超过1s，则会抛出该错误；在开启transientStorePoolEnable机制时，其判断依据是如果TransientStorePool中不存在可用的堆外内存时抛出该错误。
3.2 too many requests and system thread pool busy, RejectedExecutionException
其抛出的源码入口点：NettyRemotingAbstract#processRequestCommand，其调用地方紧跟3.1,是在向线程池执行任务时，被线程池拒绝执行时抛出的，我们可以顺便看看Broker消息处理发送的线程信息： BrokerController#registerProcessor 
该线程池的队列长度默认为10000，我们可以通过sendThreadPoolQueueCapacity来改变默认值。
3.3 [PC_SYNCHRONIZED]broker busy
其抛出的源码入口点：DefaultMessageStore#putMessage，在进行消息追加时，再一次判断PageCache是否繁忙，如果繁忙，则抛出上述错误。
3.4 broker busy, period in queue: %sms, size of queue: %d
其抛出源码的入口点：BrokerFastFailure#cleanExpiredRequest。该方法的调用频率为每隔10s中执行一次，不过有一个执行前提条件就是Broker端要开启快速失败，默认为开启，可以通过参数brokerFastFailureEnable来设置。该方法的实现要点是每隔10s，检测一次，如果检测到PageCache繁忙，并且发送队列中还有排队的任务，则直接不再等待，直接抛出系统繁忙错误，使正在排队的线程快速失败，结束等待。
4、实践建议
经过上面的原理讲解与现象分析，消息发送时抛出system busy、broker busy的原因都是PageCache繁忙，那是不是可以通过调整上述提到的某些参数来避免抛出错误呢？.例如如下参数：
osPageCacheBusyTimeOutMills 设置PageCache系统超时的时间，默认为1000，表示1s，那是不是可以把增加这个值，例如设置为2000或3000。作者观点：非常不可取。
sendThreadPoolQueueCapacity Broker服务器处理的排队队列，默认为10000，如果队列中积压了10000个请求，则会抛出RejectExecutionException。作者观点：不可取。
brokerFastFailureEnable 是否启用快速失败，默认为true，表示当如果发现Broker服务器的PageCache繁忙，如果发现sendThreadPoolQueue队列中不为空，表示还有排队的发送请求在排队等待执行，则直接结束等待，返回broker busy。那如果不开启快速失败，则同样可以避免抛出这个错误。作者观点：非常不可取。
修改上述参数，都不可取，原因是出现system busy、broker busy这个错误，其本质是系统的PageCache繁忙，通俗一点讲就是向PageCache追加消息时，单个消息发送占用的时间超过1s了，如果继续往该Broker服务器发送消息并等待，其TPS根本无法满足，哪还是高性能的消息中间了呀。故才会采用快速失败机制，直接给消息发送者返回错误，消息发送者默认情况会重试2次，将消息发往其他Broker，保证其高可用。
下面根据个人的见解，提出如下解决办法：
4.1 开启transientStorePoolEnable
在broker.config中将transientStorePoolEnable=true。
方案依据： 启用“读写”分离，消息发送时消息先追加到DirectByteBuffer(堆外内存)中，然后在异步刷盘机制下，会将DirectByteBuffer中的内容提交到PageCache，然后刷写到磁盘。消息拉取时，直接从PageCache中拉取，实现了读写分离，减轻了PageCaceh的压力，能从根本上解决该问题。
方案缺点： 会增加数据丢失的可能性，如果Broker JVM进程异常退出，提交到PageCache中的消息是不会丢失的，但存在堆外内存(DirectByteBuffer)中但还未提交到PageCache中的这部分消息，将会丢失。但通常情况下，RocketMQ进程退出的可能性不大。
4.2 扩容Broker服务器
方案依据：
当Broker服务器自身比较忙的时候，快速失败，并且在接下来的一段时间内会规避该Broker，这样该Broker恢复提供了时间保证，Broker本身的架构是支持分布式水平扩容的，增加Topic的队列数，降低单台Broker服务器的负载，从而避免出现PageCache。 > 温馨提示：在Broker扩容时候，可以复制集群中任意一台Broker服务下${ROCKETMQ_HOME}/store/config/topics.json到新Broker服务器指定目录，避免在新Broker服务器上为Broker创建队列，然后消息发送者、消息消费者都能动态获取Topic的路由信息。
与之扩容对应的，也可以通过对原有Broker进行升配，例如增加内存、把机械盘换成SSD，但这种情况，通常需要重启Broekr服务器，没有扩容来的方便。
感谢各位的阅读，以上就是“RocketMQ消息发送出现system busy、broker busy的原因与解决方案”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对RocketMQ消息发送出现system busy、broker busy的原因与解决方案这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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