本文主要介绍云消息队列 RocketMQ 版TCP协议的Java客户端使用过程中，经常会出现的消息堆积和消息延迟的问题。通过了解云消息队列 RocketMQ 版客户端的消费原理和消息堆积的主要原因，帮助您可以在业务部署前更好的规划资源和配置，或在运维过程中及时调整业务逻辑，避免因消息堆积和延迟影响业务运行。
背景信息
消息处理流程中，如果客户端的消费速度跟不上服务端的发送速度，未处理的消息会越来越多，这部分消息就被称为堆积消息。消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题：
业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。
业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消息延迟也无法接受。
客户端消费原理
云消息队列 RocketMQ 版TCP协议客户端的消费流程如下图所示。
SDK客户端使用Push模式消费消息时，分为以下两个阶段：
阶段一：获取消息，SDK客户端通过长轮询批量拉取的方式从云消息队列 RocketMQ 版服务端获取消息，将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。
SDK获取消息的方式为批量拉取，常见内网环境下都会有很高的吞吐量，例如：1个单线程单分区的低规格机器（4C8GB）可以达到几万TPS，如果是多个分区可以达到几十万TPS。所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。
阶段二：提交消费线程，SDK客户端将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑进行处理。
此时客户端的消费能力就完全依赖于业务逻辑的复杂度（消费耗时）和消费逻辑并发度了。如果业务处理逻辑复杂，处理单条消息耗时都较长，则整体的消息吞吐量肯定不会高，此时就会导致客户端本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。
通过以上客户端消费原理可以看出，消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力，即消费耗时和消费并发度。想要避免和解决消息堆积问题，必须合理的控制消费耗时和消息并发度，其中消费耗时的优先级高于消费并发度，必须先保证消费耗时的合理性，再考虑消费并发度问题。
消费耗时
影响消费耗时的消费逻辑主要分为CPU内存计算和外部I/O操作，通常情况下，代码中不涉及复杂的递归和循环，其内部计算所耗时间相较于外部I/O操作几乎可以忽略不计。外部I/O操作通常包括如下业务逻辑：
读写外部数据库，例如MySQL数据库读写。
读写外部缓存等系统，例如Redis读写。
下游系统调用，例如Dubbo调用或者下游HTTP接口调用。
这类外部调用的逻辑和系统容量您需要提前梳理，掌握每个调用操作预期的耗时，这样才能判断消费逻辑中I/O操作的耗时是否合理。通常消费堆积都是由于这些下游系统出现了服务异常、容量限制导致的消费耗时增加。
例如：某业务消费逻辑中需要写一条数据到数据库，单次消费耗时为1 ms，平时消息量小未出现异常。业务侧进行大促活动时，写数据库TPS爆发式增长，并很快达到数据库容量限制，导致消费单条消息的耗时增加到100 ms，业务侧可以明显感受到消费速度大幅下跌。此时仅通过调整云消息队列 RocketMQ 版SDK的消费并发度并不能解决问题，需要对数据库容量进行升配才能从根本上提高客户端消费能力。
消费并发度
云消息队列 RocketMQ 版消费消息的并发度计算方法如下表所示。
消息类型 | 消费并发度 |
普通消息 | 单节点线程数*节点数量 |
定时和延时消息 | |
事务消息 | |
顺序消息 | Min（单节点线程数*节点数量，分区数） |
客户端消费并发度由单节点线程数和节点数量共同决定，一般情况下需要优先调整单节点的线程数，若单机硬件资源达到上限，则必须通过扩容节点来提高消费并发度。
顺序消息的消费并发度还受Topic中分区个数的限制，具体分区数，请联系阿里云技术支持根据业务情况进行评估。
单节点的并发度需要谨慎设置，不能盲目直接调大线程数，设置过大的线程数反而会带来大量的线程切换的开销。理想环境下单节点的最优线程数计算模型如下：
单机vCPU核数为C。
线程切换耗时忽略不计，I/O操作不消耗CPU。
线程有足够消息等待处理，且内存充足。
逻辑中CPU计算耗时为T1，外部I/O操作为T2。
则单个线程能达到的TPS为1/（T1+T2），如果CPU使用率达到理想状态100%，那么单机达到最大能力时需要设置C*（T1+T2）/T1个线程。
这里计算的最大线程数仅仅是在理想环境下得到的理论数据，实际应用环境中建议逐步调大线程数并观察效果再进行调整。
如何避免消息堆积和延迟
为了避免在业务使用时出现非预期的消息堆积和延迟问题，您需要在前期设计阶段对整个业务逻辑进行完善的排查和梳理。整理出正常业务运行场景下的性能基线，才能在故障场景下迅速定位到阻塞点。其中最重要的就是梳理消息的消费耗时和消息消费的并发度。
梳理消息的消费耗时
通过压测获取消息的消费耗时，并对耗时较高的操作的代码逻辑进行分析。查询消费耗时，请参见获取消息消费耗时。梳理消息的消费耗时需要关注以下信息：
消息消费逻辑的计算复杂度是否过高，代码是否存在无限循环和递归等缺陷。
消息消费逻辑中的I/O操作（如：外部调用、读写存储等）是否是必需的，能否用本地缓存等方案规避。
消费逻辑中的复杂耗时的操作是否可以做异步化处理，如果可以是否会造成逻辑错乱（消费完成但异步操作未完成）。
设置消息的消费并发度
逐步调大单个节点的线程数，并观测节点的系统指标，得到单个节点最优的消费线程数和消息吞吐量。
得到单个节点的最优线程数和消息吞吐量后，根据上下游链路的流量峰值计算出需要设置的节点数，节点数=流量峰值/单线程消息吞吐量。