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如何实现RocketMQ性能压测分析

这篇文章将为大家详细讲解有关如何实现RocketMQ性能压测分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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一   机器部署

1.1  机器组成

1台nameserver

1台broker  异步刷盘

2台producer

2台consumer

1.2  硬件配置

CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核，共24核

内存 48G

网卡 千兆网卡

磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10，共1.1T，其他都是普通磁盘约500G

1.3  部署结构

橙色箭头为数据流向，黑色连接线为网络连接

如何实现RocketMQ性能压测分析

1.4  内核参数

broker是一个存储型的系统，针对磁盘读写有自己的刷盘策略，大量使用文件内存映射，文件句柄和内存消耗量都比较巨大。因此，系统的默认设置并不能使RocketMQ发挥很好的性能，需要对系统的pagecache，内存分配，I/O调度，文件句柄限制做一些针对性的参数设置。

系统I/O和虚拟内存设置

echo 'vm.overcommit_memory=1' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.min_free_kbytes=5000000' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.drop_caches=1' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.zone_reclaim_mode=0' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.max_map_count=655360' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.dirty_background_ratio=50' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.dirty_ratio=50' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.page-cluster=3' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.dirty_writeback_centisecs=360000' >> /etc/sysctl.conf

echo 'vm.swappiness=10' >> /etc/sysctl.conf

系统文件句柄设置

echo 'ulimit -n 1000000' >> /etc/profile

echo 'admin hard nofile 1000000' >> /etc/security/limits.conf

系统I/O调度算法

deadline

1.5 JVM参数

采用RocketMQ默认设置

 -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=320m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+DisableExplicitGC -verbose:gc -Xloggc:/root/rocketmq_gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:-OmitStackTraceInFastThrow 

二   性能评测

2.1  评测目的

压测单机TPS，评估单机容量

2.2  评测指标

最高的TPS不代表最适合的TPS，必须在TPS和系统资源各项指标之间取得一个权衡，系统资源快达到极限，但尚能正常运转，此时的TPS是比较合适的。比如ioutil最好不要超过75%,cpu load最好不超过总的核数或者太多，没有发生频繁的swap导致较大的内存颠簸。所以不能只关注TPS，同时要关注以下指标：

消息：TPS

cpu：load,sy,us

内存：useed,free,swap,cache,buffer

I/O：iops,ioutil,吞吐量(数据物理读写大小/秒)

网络：网卡流量

2.3  评测方式

两台producer起等量线程，不间断的向broker发送大小为2K的消息，2K消息意味着1000个字符，这个消息算比较大了，完全可以满足业务需要。

2.4  评测结果

TPS比较高

    经过长时间测试和观察，单个borker TPS高达16000，也就是说服务器能每秒处理16000条消息，且消费端及时消费，从服务器存储消息到消费端消费完该消息平均时延约为1.3秒，且该时延不会随着TPS变大而变大，是个比较稳定的值。

Broker稳定性较高

    两台producer一共启动44个线程10个小时不停发消息，broker非常稳定，这可简单意味着实际生产环境中可以有几十个producer向单台broker高频次发送消息，但是broker还会保持稳定。在这样比较大的压力下，broker的load最高才到3（24核的cpu），有大量的内存可用。

    而且，连续10几小时测试中，broker的jvm非常平稳，没有发生一次fullgc，新生代GC回收效率非常高，内存没有任何压力，以下是摘自gclog的数据：

2014-07-17T22:43:07.407+0800: 79696.377: [GC2014-07-17T22:43:07.407+0800: 79696.377: [ParNew: 1696113K->18686K(1887488K), 0.1508800 secs] 2120430K->443004K(3984640K), 0.1513730 secs] [Times: user=1.36 sys=0.00, real=0.16 secs] 

新生代大小为2g，回收前内存占用约为1.7g，回收后内存占用17M左右，回收效率非常高。

 关于磁盘IO和内存

    平均单个物理IO耗时约为0.06毫秒，IO几乎没有额外等待，因为await和svctm基本相等。整个测试过程，没有发生磁盘物理读，因为文件映射的关系，大量的cached内存将文件内容都缓存了，内存还有非常大的可用空间。

系统的性能瓶颈

    TPS到达16000后，再就上不去了，此时千兆网卡的每秒流量约为100M，基本达到极限了，所以网卡是性能瓶颈。不过，系统的IOUTIL最高已经到达40%左右了，这个数字已经不低了，所以即使网络流量增加，但是系统IO指标可能已经不健康了，总体来看，单机16000的TPS是比较安全的值。

以下是各项指标的趋势

TPS

TPS最高可以压倒16000左右，再往上压，TPS有下降趋势

如何实现RocketMQ性能压测分析

内存
内存非常平稳，总量48G，实际可用内存非常高
没有发生swap交换，不会因为频繁访问磁盘导致系统性能颠簸
大量内存被用来作为文件缓存，见cached指标，极大的避免了磁盘物理读

如何实现RocketMQ性能压测分析

磁盘吞吐量

随着线程数增加，磁盘物理IO每秒数据读写大约为70M左右

如何实现RocketMQ性能压测分析

IO百分比

随着线程数增加，IO百分比最后稳定在40%左右，这个数字可以接受

如何实现RocketMQ性能压测分析

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