AHAS为消息队列Apache RocketMQ版消费端削峰填谷

背景信息

在消息队列RocketMQ中，消费者消费消息时，很可能出现因消息发送量突增而消费者来不及处理的情况，导致消费方负载过高，进而导致影响系统稳定性。

在实际场景中，消息的到来具有瞬时性、不规律性，导致系统可能出现空闲资源。利用AHAS应用防护的匀速处理请求的能力，可以把超过消费端处理能力的消息（图中黄色部分）均摊到后面系统空闲时去处理，让系统负载处在一个稳定的水位，同时尽可能地处理更多消息，起到削峰填谷的作用。

AHAS应用防护在削峰填谷的场景时，以固定的间隔时间让请求通过，以稳定的速度逐步处理这些请求，避免流量突刺造成系统负载过高。同时堆积的请求将会排队，逐步进行处理；当请求排队预计超过最大超时时长的时候则直接拒绝，而不是拒绝全部请求。

例如，在RocketMQ的场景下，配置匀速模式下请求QPS为8，则每200 ms处理一条消息，多余的处理任务将排队；同时配置超时时间为8秒，预计的排队时长超过8秒的处理任务将会被直接拒绝。

前提条件

已在消息队列RocketMQ中发送和订阅消息，请参见主账号快速入门和子账号快速入门。
已开通AHAS，请参见开通 AHAS。

步骤一：接入AHAS应用防护

下面将介绍如何快速在消息队列RocketMQ Consumer （消费端）接入和使用AHAS应用防护服务。您可以下载Demo工程来完成以下步骤。

在Consumer的pom文件中引入AHAS应用防护（即Sentinel）依赖。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.csp</groupId>
    <artifactId>ahas-sentinel-client</artifactId>
    <version>x.y.z</version>
</dependency>

说明请在AHAS依赖仓库查看依赖最新版本。

定义资源。

由于消息队列RocketMQ Consumer未提供相应拦截机制，而且每次收到都可能是批量的消息，因此用户需要在处理消息时手动定义资源。

定义消息处理逻辑为消息被拒绝后会记录错误并触发重新投递，代码示例如下。

private static Action handleMessage(Message message, String groupId, String topic) {
        Entry entry = null;
        try {
            // 定义资源。为了便于标识，资源名称定义为Group ID和Topic的组合。Group ID和Topic可以通过消息队列RocketMQ控制台获得。
            entry = SphU.entry("handleMqMessage:" + groupId + ":" + topic);

            // 业务真实的消息处理逻辑。
            System.out.println(System.currentTimeMillis() + " | handling message: " + message);
            return Action.CommitMessage;
        } catch (BlockException ex) {
            // 编写被流控的消息的处理逻辑。示例：记录错误或进行重试。
            System.err.println("Blocked, will retry later: " + message);
            // 会触发消息重新投递
            return Action.ReconsumeLater; 
        } finally {
            if (entry != null) {
                entry.exit();
            }
        }
    }

消费者订阅消息的逻辑示例如下。

Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe(topic, "*", (message, context) -> {
    return handleMessage(message);
});
consumer.start();

关于消息队列RocketMQ如何订阅消息，请参见消息队列RocketMQ文档。

登录AHAS控制台，获取AHAS启动参数。
1. 在控制台最上方地域列表中，选择地域为公网。
2. 在左侧导航栏选择流量防护 > 应用防护，单击右上角新应用接入。
3. 选择SDK应用接入 > 自定义埋点页签，查看启动参数。
  启动参数示例如下。
```
-Dproject.name=MqConsumerDemo -Dahas.license=<License>
```
  其中MqConsumerDemo表示应用名，可自定义；<License>表示您的授权证书，请修改为真实值。
在Consumer中添加启动参数。
启动Publisher开始发送消息，再启动Consumer开始接收消息。
启动Publisher、Consumer后，本地IDE的consol区域开始打印消息发送日志、消息接收日志，通过查看日志判断消息发送情况。

步骤二：配置削峰填谷规则

将应用接入AHAS应用防护后，需要为其配置规则来实现削峰填谷。

登录AHAS控制台，在左侧导航栏选择流量防护 > 应用防护。
在应用防护页面单击目标应用资源卡片，进入该应用管理界面。
在左侧导航栏选择应用概览，在目标接口的操作列中，单击流控，填写流控规则，并单击新建完成创建。详情请参见配置流控规则。
- 流控效果：排队等待。
- 单机QPS阈值：QPS，设置QPS阈值为10，代表每100 ms匀速通过一个请求。
- 超时时间：2000 ms，超出此超时时间的请求将立即被拒绝，不会进入队列。
通过消息队列RocketMQ Producer端向Consumer批量发送消息，查看流控效果。
- 在Consumer控制台，通过观察消息头部的时间戳（如下所示），可以发现消息消费的速率是匀速的，大约每100毫秒消费一条消息。同时，不断有排队的处理任务完成，超出等待时长的处理请求直接被拒绝。
```
1550732955137 | handling message: Hello MQ 2453
1550732955236 | handling message: Hello MQ 9162
1550732955338 | handling message: Hello MQ 4944
1550732955438 | handling message: Hello MQ 5582
1550732955538 | handling message: Hello MQ 4493
1550732955637 | handling message: Hello MQ 3036
1550732955738 | handling message: Hello MQ 1381
1550732955834 | handling message: Hello MQ 1450
1550732955937 | handling message: Hello MQ 5871
```
  说明在处理被拒绝请求的时候，需要根据业务需求，决定是否重新消费消息。
- 在AHAS控制台的应用详情页面，单击监控详情，查看消息处理的监控曲线。
  如果没有使用匀速限流模式，该消息处理的监控曲线会如下图。
  
  如果不开启匀速模式，只会同时处理10条消息，其余的全部被拒绝。即使后面的时间系统资源充足，多余的请求也无法被处理，因而浪费了许多空闲资源。两种模式对比说明匀速模式下消息处理能力得到了更好的利用。

消息队列Kafka Consumer接入示例

与消息队列RocketMQ类似，消息队列Kafka Consumer也可通过类似方法接入和使用AHAS应用防护服务。

示例：在处理消息的逻辑处定义资源。

private static void handleMessage(ConsumerRecord<String, String> record, String groupId, String topic) {
    pool.submit(() -> {
        Entry entry = null;
        try {
            // 定义资源。为了便于标识，资源名称定义为Group ID和Topic的组合。Group ID和Topic可以通过MQ控制台获得。
            entry = SphU.entry("handleKafkaMessage:" + groupId + ":" + topic);

            // 业务的消息处理逻辑。
            System.out.printf("[%d] Receive new messages: %s%n", System.currentTimeMillis(), record.toString());
        } catch (BlockException ex) {
            // Blocked
            // 在处理请求被拒绝的情况时候，需要根据业务需求，决定是否重新消费消息。
             System.err.println("Blocked: " + record.toString());
        } finally {
            if (entry != null) {
                entry.exit();
            }
        }
    });
}

示例：消费者订阅消息的逻辑如下。

while (true) {
    try {
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
        // 必须在下次poll之前消费完这些数据, 且总耗时不得超过SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG。
        // 建议开一个单独的线程池来消费消息，然后异步返回结果。
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            handleMessage(record, groupId, topic);
        }
    } catch (Exception e) {
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (Throwable ignore) {
        }
        e.printStackTrace();
    }
}

背景信息

前提条件

步骤一：接入AHAS应用防护

步骤二：配置削峰填谷规则

消息队列Kafka Consumer接入示例

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