8 个场景RocketMQ 会发生流量控制，一定要警惕！

导言

在某些情况下RocketMQ 会发生流量控制，流量控制主要是为了防止过多的消息导致宕机，给大家总结了8个场景下RocketMQ会产生流量控制的情况。

正文

大家好，我是君哥。

在使用 RocketMQ 的过程中，有时候我们会看到下面的日志：

[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: 206ms, size of queue: 5

这是因为 RocketMQ 触发了流量控制。今天我们来聊一聊哪些场景下 RocketMQ 会触发流量控制。

如上图，生产者把消息写入 Broker，Consumer 从 Broker 拉取消息。Broker 是 RocketMQ 的核心，触发流量控制主要就是为了防止 Broker 压力过大而宕机。

1 Broker 流控

1.1 broker busy

RockerMQ 默认采用异步刷盘策略，Producer 把消息发送到 Broker 后，Broker 会先把消息写入 Page Cache，刷盘线程定时地把数据从 Page Cache 刷到磁盘上，如下图：

那 broker busy 是怎么导致的呢？

Broker 默认是开启快速失败的，处理逻辑类是 BrokerFastFailure，这个类中有一个定时任务用来清理过期的请求，每 10 ms 执行一次，代码如下：

public void start() {
    this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            if (brokerController.getBrokerConfig().isBrokerFastFailureEnable()) {
                cleanExpiredRequest();
            }
        }
    }, 1000, 10, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

1、Page Cache 繁忙

清理过期请求之前首先会判断 Page Cache 是否繁忙，如果繁忙，就会给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[PCBUSY_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: %**s, size of queue: %d"），也就是本文开头的异常日志。那怎么判断 Page Cache 繁忙呢？Broker 收到一条消息后会追加到 Page Cache 或者内存映射文件，这个过程首先获取一个 CommitLog 写入锁，如果持有锁的时间大于 osPageCacheBusyTimeOutMills（默认 1s，可以配置），就认为 Page Cache 繁忙。具体代码见 DefaultMessageStore 类 isOSPageCacheBusy 方法。

2、清理过期请求

清理过期请求时，如果请求线程的创建时间到当前系统时间间隔大于 waitTimeMillsInSendQueue（默认 200ms，可以配置）就会清理这个请求，然后给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[TIMEOUT_CLEAN_QUEUE]broker busy, start flow control for a while, period in queue: %**s, size of queue: %d"）

1.2 system busy

这个异常在 NettyRemotingAbstract#processRequestCommand 方法，
拒绝请求
如果 NettyRequestProcessor 拒绝了请求，就会给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while"）。那什么情况下请求会被拒绝呢？看下面这段代码：

//SendMessageProcessor类
public boolean rejectRequest() {
    return this.brokerController.getMessageStore().isOSPageCacheBusy() ||
        this.brokerController.getMessageStore().isTransientStorePoolDeficient();
}

从代码中可以看到，请求被拒绝的情况有两种可能，一个是 Page Cache 繁忙，另一个是 TransientStorePoolDeficient。

跟踪 isTransientStorePoolDeficient 方法，发现判断依据是在开启 transientStorePoolEnable 配置的情况下，是否还有可用的 ByteBuffer。

注意：在开启 transientStorePoolEnable 的情况下，写入消息时会先写入堆外内存（DirectByteBuffer），然后刷入 Page Cache，最后刷入磁盘。而读取消息是从 Page Cache，这样可以实现读写分离，避免读写都在 Page Cache 带来的问题。如下图：

2、线程池拒绝

Broker 收到请求后，会把处理逻辑封装成到 Runnable 中，由线程池来提交执行，如果线程池满了就会拒绝请求（这里线程池中队列的大小默认是 10000，可以通过参数 sendThreadPoolQueueCapacity 进行配置），线程池拒绝后会抛出异常 RejectedExecutionException，程序捕获到异常后，会判断是不是单向请求（OnewayRPC），如果不是，就会给 Producer 返回一个系统繁忙的状态码（code=2，remark="[OVERLOAD]system busy, start flow control for a while"）判断 OnewayRPC 的代码如下，flag = 2 或者 3 时是单向请求：

public boolean isOnewayRPC() {
    int bits = 1 << RPC_ONEWAY;
    return (this.flag & bits) == bits;
}

1.3 消息重试

Broker 发生流量控制的情况下，返回给 Producer 系统繁忙的状态码（code=2），Producer 收到这个状态码是不会进行重试的。下面是会进行重试的响应码：

//DefaultMQProducer类
private final Set<Integer> retryResponseCodes = new CopyOnWriteArraySet<Integer>(Arrays.asList(
    ResponseCode.TOPIC_NOT_EXIST,
    ResponseCode.SERVICE_NOT_AVAILABLE,
    ResponseCode.SYSTEM_ERROR,
    ResponseCode.NO_PERMISSION,
    ResponseCode.NO_BUYER_ID,
    ResponseCode.NOT_IN_CURRENT_UNIT
));

2、Consumer 流控

DefaultMQPushConsumerImpl 类中有 Consumer 流控的逻辑。

2.1 缓存消息数量超过阈值

ProcessQueue 保存的消息数量超过阈值（默认 1000，可以配置），源码如下：

if (cachedMessageCount > this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdForQueue()) {
    this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_FLOW_CONTROL);
    if ((queueFlowControlTimes++ % 1000) == 0) {
        log.warn(
            "the cached message count exceeds the threshold {}, so do flow control, minOffset={}, maxOffset={}, count={}, size={} MiB, pullRequest={}, flowControlTimes={}",
            this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdForQueue(), processQueue.getMsgTreeMap().firstKey(), processQueue.getMsgTreeMap().lastKey(), cachedMessageCount, cachedMessageSizeInMiB, pullRequest, queueFlowControlTimes);
    }
    return;
}

2.2 缓存消息大小超过阈值

ProcessQueue 保存的消息大小超过阈值（默认 100M，可以配置），源码如下：

if (cachedMessageSizeInMiB > this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdSizeForQueue()) {
    this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_FLOW_CONTROL);
    if ((queueFlowControlTimes++ % 1000) == 0) {
        log.warn(
            "the cached message size exceeds the threshold {} MiB, so do flow control, minOffset={}, maxOffset={}, count={}, size={} MiB, pullRequest={}, flowControlTimes={}",
            this.defaultMQPushConsumer.getPullThresholdSizeForQueue(), processQueue.getMsgTreeMap().firstKey(), processQueue.getMsgTreeMap().lastKey(), cachedMessageCount, cachedMessageSizeInMiB, pullRequest, queueFlowControlTimes);
    }
    return;
}

2.3 缓存消息跨度超过阈值

对于非顺序消费的场景，ProcessQueue 中保存的最后一条和第一条消息偏移量之差超过阈值（默认 2000，可以配置）。源代码如下：

if (!this.consumeOrderly) {
    if (processQueue.getMaxSpan() > this.defaultMQPushConsumer.getConsumeConcurrentlyMaxSpan()) {
        this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_FLOW_CONTROL);
        if ((queueMaxSpanFlowControlTimes++ % 1000) == 0) {
            log.warn(
                "the queue's messages, span too long, so do flow control, minOffset={}, maxOffset={}, maxSpan={}, pullRequest={}, flowControlTimes={}",
                processQueue.getMsgTreeMap().firstKey(), processQueue.getMsgTreeMap().lastKey(), processQueue.getMaxSpan(),
                pullRequest, queueMaxSpanFlowControlTimes);
        }
        return;
    }
}

2.4 获取锁失败

对于顺序消费的情况，ProcessQueue 加锁失败，也会延迟拉取，这个延迟时间默认是 3s，可以配置。

3、总结

本文介绍了 RocketMQ 发生流量控制的 8 个场景，其中 Broker 4 个场景，Consumer 4 个场景。Broker 的流量控制，本质是对 Producer 的流量控制，最好的解决方法就是给 Broker 扩容，增加 Broker 写入能力。而对于 Consumer 端的流量控制，需要解决 Consumer 端消费慢的问题，比如有第三方接口响应慢或者有慢 SQL。
在使用的时候，根据打印的日志可以分析具体是哪种情况的流量控制，并采用相应的措施。