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1、面試場景與面試技巧

金三銀四招聘季，一位粉絲朋友最近在螞蟻金服第二輪面試時遇到這樣一個問題：如果MQ消費遇到瓶頸時該如何處理?。

橫向擴容，相比很多讀者與我這位朋友一樣會脫口而出，面試官顯然不會滿意這樣的回答，然后追問道：橫向擴容是堆機器，還有沒有其他辦法呢?

在面試過程中，個人建議大家在聽到問題后稍作思考，不要立馬給出太直接的答案，而是應該與面試官進行探討，一方面可更深刻的理解面試官的出題初衷，同時可以給自己梳理一下思路。

消費端遇到瓶頸，這是一個結果，但引起這個結果的原因是什么呢?在沒有弄清楚原因之前談優化、解決方案都會顯得很蒼白。

在這樣的面試場景中，我們該如何探討交流呢?我的思路如下：

• 嘗試與面試官探討如何判斷消費端遇到瓶頸
• 如何查找根因
• 提出解決方案

溫馨提示：為了本文觀點的嚴謹性，本文主要以RocketMQ為例進行剖析。

2、如何判斷消費端遇到瓶頸

在RocketMQ消費領域中判斷消費端遇到瓶頸通常有兩個重要的指標：

• 消息積壓數量(延遲數量)
• lastConsumeTime

在開源版本的控制臺rocketmq-console界面中，可以查閱一個消費端上述兩個指標，如下圖所示：

• Delay：消息積壓數量，即消費端還剩下多少消息未處理，該值越大，說明消費端遇到瓶頸了。
• LastConsumeTime：表示上一次成功消費的消息的存儲時間，該值離當前時間越大，同樣能說明消費端遇到瓶頸了。

那為什么會積壓呢?消費端是在哪遇到瓶頸了呢?

3、如何定位問題

消費端出現瓶頸，如何識別是客戶端的問題還是服務端的問題，一個最簡單的辦法是看集群內其他消費組是否也有積壓，特別是和有問題的消費組訂閱同一個主題的其他消費組是否有積壓，按照筆者的經驗，出現消息積壓通常是客戶端的問題，可以通過查詢 rocketmq_client.log加以證明：

grep "flow" rocketmq_client.log 

出現so do flow control 這樣的日志，說明觸發了消費的限流，其直接觸發原因：就是消息消費端積壓消息，即消費端無法消費已拉取的消息，為了避免內存泄露，RocketMQ在消費端沒有將消息處理完成后，不會繼續向服務端拉取消息，并打印上述日志。

那如何定位消費端慢在哪呢?是卡在哪行代碼呢?

通常的排查方法是跟蹤線程棧，即利用jstack命令查看線程運行情況，以此來探究線程的運行情況。

通常使用的命令如下：

ps -ef | grep java 
jstack pid > j1.log 

通常為了對比，我一般會連續打印5個文件，從而可以在5個文件中查看同一個消費者線程，其狀態是否變化，如果未變化，則說明該線程卡主，那就是我們重點需要關注的地方。

在RocketMQ中，消費端線程以ConsumeMessageThread_開頭，通過對線程的判斷，如下代碼讓人為之興奮：

消費端線程的狀態是RUNNABLE，但在5個文件中其狀態都是一樣，基本可以斷定線程卡在具體的代碼，從示例代碼中是卡在掉一個外部的http借口，從而加以解決，通常在涉及外部調用，特別是http調用，可以設置一個超時時間，避免長時間等待。

4、解決方案

其實根據第三步驟，大概率能明確是哪個地方慢，遇到了性能瓶頸，通常無非就是調第三方服務，數據庫等問題出現了瓶頸，然后對癥下藥。數據庫等性能優化，并不在本文的討論范圍之內，故這里可以點到為止，當然面試官后續可能會繼續聊數據庫優化等話題，這樣就實現了與面試官的交流互動，一環扣一環，技術交流氛圍友好，面試通過率大大提高。

最后，我還想和大家探討一個問題，出現消息積壓就一定意味著遇到消費瓶頸，一定需要處理嗎?

其實也不然，我們回想一下為什么需要使用MQ，不就是利用異步解耦與削峰填谷嗎?例如在雙十一期間，大量突發流量匯入，此時很可能導致消息積壓，這正式我們的用意，用MQ抗住突發流量，后端應用慢慢消費，保證消費端的穩定，在積壓的情況下，如果tps正常，即問題不大，這個時候通常的處理方式就是橫向擴容，盡可能的降低積壓，減少業務的延遲。

丁威，《RocketMQ技術內幕》作者，RocketMQ社區優秀布道師，主打成體系分享JAVA主流中間件，打造完備的互聯網架構體系，目前涵蓋Java并發、微服務、消息、調度、數據異構等領域，未來繼續關注監控、在線診斷等領域。

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