面试题：消息队列RocketMQ在高并发下的内存性能瓶颈及优化

Question

在高并发场景下，RocketMQ可能会面临哪些与内存相关的性能瓶颈？针对这些瓶颈，从操作系统层面、RocketMQ自身配置层面，分别应该如何进行优化？请举例说明。

Answer 1

一、可能面临的与内存相关的性能瓶颈

1. 页缓存使用不当：过多消息写入导致页缓存占用过大内存，影响系统整体性能，尤其在系统内存紧张时，可能引发频繁的磁盘I/O换页操作。
2. 堆内存溢出：RocketMQ 处理消息过程中，如消息堆积、消费者处理缓慢等情况，可能导致堆内存中对象不断增加，最终引发堆内存溢出。
3. 直接内存泄漏：如果直接内存分配后未正确释放，会导致直接内存泄漏，使得可用直接内存不断减少，影响消息的读写性能。

二、操作系统层面优化

1. 调整系统参数：
   • vm.swappiness：通过sysctl -w vm.swappiness=10将其值设置为较低，减少系统将内存数据交换到磁盘的频率，例如设置为10，减少不必要的磁盘I/O。
   • vm.dirty_ratio 和 vm.dirty_background_ratio：合理调整这两个参数，例如sysctl -w vm.dirty_ratio=80 和 sysctl -w vm.dirty_background_ratio=50，可以控制脏页数量，减少因页缓存刷新导致的性能抖动。
2. 内存资源分配： 为RocketMQ进程预留足够的物理内存，避免与其他进程竞争内存资源。可以通过系统的资源管理工具，如cgroups，限制其他进程对内存的使用，确保RocketMQ有充足的内存可用。例如，使用cgroups为RocketMQ进程组设置内存上限为8GB：

echo 8G > /sys/fs/cgroup/memory/rocketmq_group/memory.limit_in_bytes

三、RocketMQ自身配置层面优化

1. 消息存储配置：
   • 调整刷盘策略：将刷盘策略设置为异步刷盘（ASYNC_FLUSH），通过修改broker.conf文件中的flushDiskType = ASYNC_FLUSH，减少同步刷盘时对性能的影响，但可能会在系统故障时丢失少量数据。
   • 调整CommitLog和ConsumeQueue存储路径：可以将它们分别存储在不同的磁盘分区，避免因磁盘I/O竞争影响性能。在broker.conf文件中配置：

storePathCommitLog = /data1/rocketmq/commitlog
storePathConsumeQueue = /data2/rocketmq/consumequeue

2. 堆内存配置： 根据服务器实际内存情况合理调整RocketMQ的堆内存大小，编辑runbroker.sh和runserver.sh文件，例如：

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g"

设置堆内存初始值（-Xms）、最大值（-Xmx）和新生代大小（-Xmn），避免频繁的垃圾回收导致性能波动。 3. 直接内存配置： 合理设置直接内存大小，在broker.conf文件中添加：

mapedFileSizeCommitLog = 1073741824 # 1GB，根据实际情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue = 655360 # 640KB，根据实际情况调整

确保直接内存的分配与实际消息处理需求匹配，避免直接内存泄漏或过度分配。