一次 RocketMQ 顺序消费延迟的问题定位

问题背景与现象

昨晚收到了应用报警，发现线上某个业务消费消息延迟了 54s 多（从消息发送到MQ 到被消费的间隔）：

2021-06-30T23:12:46.756 message processing is incredibly delayed! (Current delay time: 54725, incredible delay count in 10 seconds: 5677) 

查看 RocketMQ 的监控，发现确实发生了比较多的消息积压：

从 RocketMQ-Console 上面查看 Topic 的消费者：

这个 Topic，业务要求是需要有序的。所以在发送的时候，指定了业务 Key，并且消费的时候，使用的是顺序消费模式。

我们使用了 RocketMQ 集群，有三个 Broker，对于这个 Topic，每个 Broker 上面都有 8 个 ReadQueue 和 WriteQueue。这里简单提一下 ReadQueue 和 WriteQueue 的意思：

在 RocketMQ 中，消息发送时使用 WriteQueue 个数返回路由信息，而消息消费时按照 ReadQueue 个数返回路由信息。在物理文件层面，只有 WriteQueue 才会创建文件。举个例子：设置 WriteQueueNum = 8，ReadQueueNum = 4，会创建 8 个文件夹，代表 0 1 2 3 4 5 6 7 这 8 个队列，但在消息消费时，路由信息只返回 4，在具体拉取消息时，就只会消费0 1 2 3 这 4 个队列中的消息，4 5 6 7 压根就没有被消费。反过来，如果设置 WriteQueueNum = 4，ReadQueueNum = 8，在生产消息时只会往0 1 2 3中生产消息，消费消息时则会从0 1 2 3 4 5 6 7 所有的队列中消费，当然 4 5 6 7中压根就没有消息 ，假设消费是 Group 消费，Group 中有两个消费者，事实上只有第一个消费者在真正的消费消息(0 1 2 3)，第二个消费者压根就消费不到消息(4 5 6 7)。一般我们都会设置这两个值相同，只有在需要缩容 topic 的队列数量的时候，才会设置他们不同。

首先联想到的是，是否是消费线程卡住了呢？线程卡住一般因为：

1. 发生了 Stop-the-wolrd：
2. 其他 safepoint 原因导致（例如 jstack，定时进入 safepoint 等等，参考我的这篇文章JVM相关 - SafePoint 与 Stop The World 全解）
3. 线程处理消息时间过长，可能有锁获取不到，可能卡在某些 IO

采集当时的 JFR（关于 JFR，请参考我的另一系列JFR全解），发现：

1. 在这个时间段并没有发生停滞时间很长的 GC 以及其他 Stop-the-world 的 safepoint 事件：

1. 在这段时间，线程是 park 的，并且堆栈显示是消费线程并没有消息可以消费：
   

既然应用并没有什么问题，我们来看看 RocketMQ 是否有什么问题。一般的 RocketMQ Broker 的日志我们关心：

1. 消息持久化的时间消耗统计，如果这里发生异常，我们需要调优 Java MMAP 相关的参数，请参考：
2. 消息持久化异常，查看 storeerr.log
3. 锁异常，查看 lock.log

那究竟应该去看哪一个 broker 呢？之前提到了，发送到这个 Topic 是指定了 hashKey 的，通过消息的 hashKey 我们可以定位到是哪个 broker：

int hashCode = "我们的hashKey".hashCode();
log.info("{}", Math.abs(hashCode % 24));

我们找到了消息的 hashKey，通过上面的代码，结果是 20，也就是队列 20，通过前面的描述，我们知道每个 broker 是 8 个队列，20 对应的就是 broker-2 上面的队列，也就是 broker-2 queueId = 5 这个队列。我们来查看 broker-2 上面的日志定位问题。

我们发现 lock.log 里面有异常，如下所示，类似的有很多条，并且持续了 54s 左右，和线程 park 时间比较吻合，也和消息延迟比较吻合：

2021-07-01 07:11:47 WARN AdminBrokerThread_10 - tryLockBatch, message queue locked by other client. Group: 消费group OtherClientId: 10.238.18.6@29 NewClientId: 10.238.18.122@29 MessageQueue [topic=消息topic, brokerName=broker-2, queueId=5]

这个日志的意思是，10.238.18.122@29 这个实例尝试锁住 queueId = 5 失败，因为 10.238.18.6@29 正在持有这个锁。那么为什么会发生这种情况呢？

RocketMQ 多队列顺序消费的原理

RocketMQ 想要实现多队列顺序消费，首先需要指定 hashKey，通过 hashKey 消息会被放入特定的队列，消费者消费这个队列的时候，如果指定了顺序消费，是单线程消费的，这样就保证了同一队列内有序。

那么是如何保证每个队列是单线程消费的呢？每个 Broker 维护一个：

private final ConcurrentMap<String/* group */, ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry>> mqLockTable =
        new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry>>(1024);

他是一个 ConcurrentMap<消费组名称, ConcurrentHashMap<消息队列, 锁对象>>。锁对象 LockEntry 包括：

RebalanceLockManager.java:

//读取 rocketmq.broker.rebalance.lockMaxLiveTime 这个环境变量，默认 60s
private final static long REBALANCE_LOCK_MAX_LIVE_TIME = Long.parseLong(System.getProperty(
        "rocketmq.broker.rebalance.lockMaxLiveTime", "60000"));
static class LockEntry {
    //RocketMQ 客户端唯一 id
    private String clientId;
    private volatile long lastUpdateTimestamp = System.currentTimeMillis();
    
    //省略getter setter
    
    public boolean isLocked(final String clientId) {
        boolean eq = this.clientId.equals(clientId);
        return eq && !this.isExpired();
    }

    public boolean isExpired() {
        // 在 REBALANCE_LOCK_MAX_LIVE_TIME 这么长时间后过期
        boolean expired =
            (System.currentTimeMillis() - this.lastUpdateTimestamp) > REBALANCE_LOCK_MAX_LIVE_TIME;

        return expired;
    }
}

RocketMQ 客户端发送 LOCK_BATCH_MQ 请求到 Broker 上面，Broker 会将客户端请求封装成为 LockEntry 并尝试更新这个 Map，如果更新成功就是获取到了锁，如果失败则没有获取这个锁。Broker 的详细更新逻辑是（感兴趣可以查看，也可以直接跳过，不影响理解，后面有便于理解的图片）：

public boolean tryLock(final String group, final MessageQueue mq, final String clientId) {
    //判断没有已经锁住
    if (!this.isLocked(group, mq, clientId)) {
        try {
            //获取锁，这个锁是实例内的，因为每个 broker 维护自己的队列锁表，并不共享
            this.lock.lockInterruptibly();
            try {
                //尝试获取，判断是否存在，存在就判断是否过期
                ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry> groupValue = this.mqLockTable.get(group);
                if (null == groupValue) {
                    groupValue = new ConcurrentHashMap<>(32);
                    this.mqLockTable.put(group, groupValue);
                }
                
                LockEntry lockEntry = groupValue.get(mq);
                if (null == lockEntry) {
                    lockEntry = new LockEntry();
                    lockEntry.setClientId(clientId);
                    groupValue.put(mq, lockEntry);
                    log.info("tryLock, message queue not locked, I got it. Group: {} NewClientId: {} {}",
                        group,
                        clientId,
                        mq);
                }

                if (lockEntry.isLocked(clientId)) {
                    lockEntry.setLastUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());
                    return true;
                }

                String oldClientId = lockEntry.getClientId();

                if (lockEntry.isExpired()) {
                    lockEntry.setClientId(clientId);
                    lockEntry.setLastUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());
                    log.warn(
                        "tryLock, message queue lock expired, I got it. Group: {} OldClientId: {} NewClientId: {} {}",
                        group,
                        oldClientId,
                        clientId,
                        mq);
                    return true;
                }
                //这里就是我们刚刚看到的日志
                log.warn(
                    "tryLock, message queue locked by other client. Group: {} OtherClientId: {} NewClientId: {} {}",
                    group,
                    oldClientId,
                    clientId,
                    mq);
                return false;
            } finally {
                this.lock.unlock();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("putMessage exception", e);
        }
    } else {

    }

    return true;
}
//判断是否是已经锁住了
private boolean isLocked(final String group, final MessageQueue mq, final String clientId) {
    //通过消费组名称获取
    ConcurrentHashMap<MessageQueue, LockEntry> groupValue = this.mqLockTable.get(group);
    //如果不为 null
    if (groupValue != null) {
        //尝试获取 lockEntry，看是否存在
        LockEntry lockEntry = groupValue.get(mq);
        if (lockEntry != null) {
            //如果存在，判断是否过期
            boolean locked = lockEntry.isLocked(clientId);
            if (locked) {
                lockEntry.setLastUpdateTimestamp(System.currentTimeMillis());
            }

            return locked;
        }
    }

    return false;
}

每个 MQ 客户端，会定时发送 LOCK_BATCH_MQ 请求，并且在本地维护获取到锁的所有队列：

ProcessQueue.java:

//定时发送 **LOCK_BATCH_MQ** 间隔
public final static long REBALANCE_LOCK_INTERVAL = Long.parseLong(System.getProperty("rocketmq.client.rebalance.lockInterval", "20000"));

ConsumeMessageOrderlyService.java:

if (MessageModel.CLUSTERING.equals(ConsumeMessageOrderlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.messageModel())) {
    this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            ConsumeMessageOrderlyService.this.lockMQPeriodically();
        }
    }, 1000 * 1, ProcessQueue.REBALANCE_LOCK_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

流程图如下所示：

ConsumeMessageOrderlyService 在关闭的时候，会 unlock 所有的队列：

public void shutdown() {
    this.stopped = true;
    this.scheduledExecutorService.shutdown();
    this.consumeExecutor.shutdown();
    if (MessageModel.CLUSTERING.equals(this.defaultMQPushConsumerImpl.messageModel())) {
        this.unlockAllMQ();
    }
}

问题出现原因

我们这里客户端定时发送 LOCK_BATCH_MQ 间隔是默认的 20s， Broker 端锁过期的时间也是默认的 60s。

我们的集群容器编排使用了 k8s，并且有实例迁移的功能。在集群压力大的时候，自动扩容新的 Node （可以理解为虚拟机）并将创建新的服务实例部署上去。集群某些服务压力小的时候，某些服务实例会缩容下去，这时候就不需要那么多 Node 了，就会回收一部分 Node，但是被回收的 Node 上面还有不能缩容的服务实例，这时候就需要将这些服务实例迁移到其他 Node 上面。这里我们的业务实例就是发生了这个情况。

在问题出现的时候，发生了迁移，老的实例被关闭，但是没有等待 ConsumeMessageOrderlyService#shutdown 的执行，导致锁没有被主动释放，而是等待 60s 的锁过期时间后，新的实例才拿到队列锁开始消费。

1. 在下个版本，加入针对 RocketMQ 客户端的优雅关闭逻辑
2. 所有服务实例（RocketMQ 客户端）配置 rocketmq.client.rebalance.lockInterval 缩短心跳时间（5s），RocketMQ Broker 配置 rocketmq.broker.rebalance.lockMaxLiveTime 缩短过期时间（例如 15s），但是保持过期时间是心跳时间的 3 倍（集群中的 3 倍设计公理）

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