2. 消费队列负载算法与重平衡机制 那集群模式下，消费者是如何来分配消息的呢？ 例如上面实例中 order_topic 有 16 个队列，那一个拥有 3 个消费者的消费组如何来分 配队列中。 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 13 > 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 在 MQ 领域有一个不成文的约定：同一个消费者同一时间可以分配多个队列，但一个 队列同一时间只会分配给一个消费者。 RocketMQ 提供了众多的队列负载算法，其中最常用的两种平均分配算法。  AllocateMessageQueueAveragely  平均分配  AllocateMessageQueueAveragelyByCircle  轮流平均分配 为了说明这两种分配算法的分配规则，现在对 16 个队列，进行编号，用 q0~q15 表示， 消费者用 y 分配算法的队列负载机制如下： c0：q0 q1 q2 q3 q4 q5 c1: q6 q7 q8 q9 q10 c2: q11 q12 q13 q14 q15 其算法的特点是用总数除以消费者个数，余数按消费者顺序分配给消费者，故 c0 会多 分配一个队列，而且队列分配是连续的。 AllocateMessageQueueAveragelyByCircle 分配算法的队列负载机制如下：

topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 queue0, queue2, queue3, Broker3 的队列为 queue0 当然一般情况下的 broker 启动的时候注册到 namesrv 的 Topic_A 队列为共 6 个分别为： broker1_queue0, broker1_queue1, broker2_queue0, broker2_queue1, broker2_queue2, broker3_queue0, 2） Producer 如何实现轮询队列： Producer 从 namesrv 获取的到 Topic_A messageQueueList //Topic_A 的所有的队列 --AtomicInteger sendWhichQueue //自增整型 方法 selectOneMessageQueue 方法用来选择一个发送队列 (++sendWitchQueue) % messageQueueList.size 为队列集合的下标 每次获取 queue 都会通过

........................................................................... 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 .................................................................................................. ...................................................................................... 24 7.10 单队列幵行消费 .............................................................................................. 中，主要挃的是尿部顺序，即一类消息为满足顺 序性，必须 Producer 单线程顺序収送，丏収送到同一个队列，返样 Consumer 就可以挄照 Producer 収送 的顺序去消费消息。  普通顺序消息 顺序消息的一种，正常情冴下可以保证完全的顺序消息，但是一旦収生通信异常，Broker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个

框架异步调用外部shell 脚本，然后由这个shell脚本提交一个Hadoop Map-Reduce 作业。该表函数与映射器 (mapper) 之 间使用 Oracle 高级队列特性进行通信。Hadoop mapper 将数据排入一个公共队列，而表函数则 从该队列中取出数据。由于该表函数能够并行运行，因此使用额外的逻辑来确保仅有一个服 务进程提交外部作业。 3 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 利用表函数的示例 下面我们将以一个实际示例展示图 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 mapper 进程处理数据，并在第 5 步写入一个队列。在本文的示例中，我们选择了一个在集群 范围内可用的队列。现在，我们只是单纯地将任何输出直接写入到队列里。您可以通过批量 处理输出并将其移入队列来提高性能。显然，您也可以选择管道和关系表等其他各种机制。 随后的第 6 步是出队过程，这是通过数据库中的表函数并行调用来实现的。这些并行调用处

领域框架支持不足 • 1:1的operator部署运维复杂 • 不同框架对作业管理、并行计算等要求不通 • 计算密集，资源波动大，需要高级调度能力 资源规划复用、异构计算支持不足 • 缺少队列概念 • 不支持集群资源的动态规划以及资源复用 • 对异构资源支持不足 传统服务 大数据 人工智能 云原生大数据平台 大数据、AI等批量计算场景 云原生化面临的挑战 Volcano 架构 Horovod, Tensorflow、Spark等。 2. 丰富的高阶调度策略 公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、 混部等。 3. 细粒度的资源管理 提供作业队列，队列资源预留、队列容量管理、多租户的动态资源共享。 4. 性能优化和异构资源管理 调度性能优化，并结合 Kubernetes 提供扩展性、吞吐、网络、运行时的 多项优化，异构硬件支持x86, Arm, GPU 提高整体资源利用率 集群高负载场景 通过静态划分的资源池保证大数据业务和通用 业务的资源配额 通过Volcano提供的队列保证各类业务资 源配额 资源共享：Queue • 集群级别资源对象，与用户/namespace解耦 • 可用于租户/资源池之间共享资源 • 支持每个队列独立配置Policy，如 FIFO, fair share, priority, SLA等 K8S CLUSTER

ADDON OPERATOR 14.4. 置备实时和低延迟工作负载 14.5. 使用性能配置集调整节点以实现低延迟 14.6. 使用 PERFORMANCE ADDON OPERATOR 减少 NIC 队列 14.7. 调试低延迟 CNF 调整状态 14.8. 为红帽支持收集调试数据延迟 第 第 15 章 章 为 为平台 平台验证执 验证执行延 行延迟测试 迟测试 15.1. 运行延迟测试的先决条件 实践 践 29 (RPS)。RFS 在技术上基于 RPS，通过增加 CPU 缓存命中率来提高数据包处理的效率。RFS 通过确定计 算最方便的 CPU，以便缓存命中更有可能在 CPU 中发生，增加了对队列长度的考虑。因此，会减少 CPU 缓存无效的频率，从而只需要较少的循环来重建缓存。这有助于缩短数据包处理运行时间。 2.3.1. 使用 Machine Config Operator (MCO) 激活 用时的一些最佳实践。 2.6.1. 将多个队列用于您的 VirtIO 网络接口 使用多个虚拟 CPU 时，如果您为传入和传出数据包提供多个队列，则可以并行传输软件包。使用 driver 元素的 queues 属性来配置多个队列。指定一个最小为 2 的整数，该整数不超过虚拟服务器的虚拟 CPU 数量。 以下示例规格为网络接口配置两个输入和输出队列： 多个队列旨在为网络接口提供增强的性能，但也使用内存和

nameServer地址，如果name server是多台集群的话，就用分号分隔 namesrvAddr=192.168.166.20:9876;192.168.166.206:9876 # 每个topic对应队列的数量，默认为4，实际参考consumer实例的数量，值过小不利于consumer负 均衡 defaultTopicQueueNums=8 # 是否允许broker自动创建Topic，生产建议关闭 # commitLog 存储路径 storePathCommitLog=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/commitlog # 消费队列存储路径 storePathConsumerQueue=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/consumeque e # 消息索引存储路径 nameServer地址，如果name server是多台集群的话，就用分号分隔 namesrvAddr=192.168.166.20:9876;192.168.166.206:9876 # 每个topic对应队列的数量，默认为4，实际参考consumer实例的数量，值过小不利于consumer负 均衡 defaultTopicQueueNums=8 # 是否允许broker自动创建Topic，生产建议关闭

异步和削峰的能力，在云原生体系 架构中消息服务还发挥着数据通道、事件驱动、集成与被集成等重要作用。云原生倡导面向性能设计，基于消息队 列的异步调用能够显著降低前端业务的响应时间，提高吞吐量；基于消息队列还能实现削峰填谷，把慢服务分离到 后置链路，提升整个业务链路的性能。 高SLA 云原生应用将对消息这种云原生BaaS服务有更高的SLA要求，应用将假设其依赖的云原生服务具备跟云一样的可用性，从而不需要去建设备份链 通需求，真正成为应用层的通信基础设施。 多样性 云原生消息服务将致力于建设大而全的消息生态，来涵盖丰富的业务场景，提供各式各样的解决方案，从而满足不同用户的多样性需求。云原生 消息队列要求建设多个子产品线来支撑丰富的业务需求，比如消息队列RocketMQ，Kafka，微消息队列等。 标准化 容器镜像这项云原生的核心技术轻易地实现了不可变基础设施，不可变的镜像消除了IaaS层的差异，让云原生应用可以在不同的云厂商之间随意 迁移 是无法完成真正的按需迁移，所以只能称为某朵云上的原生应用，无法称为真正的云原生应用。因此，消息服务需要做到标准化，消除用户关于 厂商锁定的担忧，云原生消息队列必须采纳很多社区标准，支持了多种开源的API协议，同时也在打造自己标准化接口。 总结一下，传统的消息队列将从高SLA、低成本、易用性、多样性和标准化几个方向持续进化为云原生的消息服务。 具体要求 高级能力-云原生中间件-应用的基石-MQ为例-2-Serverless化

这些参数可帮助您权衡延迟和吞吐量之间的利弊。 要优化 Fluentd 的吞吐量，您可以使用这些参数通过配置较大的缓冲和队列、延迟清除以及设置 重试间隔间的更多时间来减少网络数据包的数量。请注意，大型缓冲区需要在节点文件系统有更 多空间。 要优化低延迟，您可以使用参数尽快发送数据，避免批量的构建，具有较短的队列和缓冲，并使 用更频繁的清理和重试。 您可以使用 ClusterLogging 自定义资源（CR）中的以下参数配置 每个块的最大值。当数据达到这个 大小时，Fluentd 会停止将数据写 入一个块。然后，Fluentd 将块发 送到队列并打开一个新的块。 8m 第 第 4 章 章 配置日志部署 配置日志部署 45 totalLimitSize 缓冲区的最大大小，即阶段 （stage）和队列（stage）的总大 小。如果缓冲区的大小超过这个 值，Fluentd 会停止将数据添加到 块，并显示错误失败。所有不在块 interval flushThreadCount 执行块清除（flushing）的线程数 量。增加线程数量可提高冲刷吞吐 量，这会隐藏网络延迟的情况。 2 overflowAction 当队列满时块的行为： throw_exception：发 出一个异常并在日志中显 示。 block：停止对数据进行 块除了，直到缓冲区已用 完的问题被解决为止。 drop_oldest_chunk：

这些参数可帮助您权衡延迟和吞吐量之间的利弊。 要优化 Fluentd 的吞吐量，您可以使用这些参数通过配置较大的缓冲和队列、延迟清除以及设置 重试间隔间的更多时间来减少网络数据包的数量。请注意，大型缓冲区需要在节点文件系统有更 多空间。 要优化低延迟，您可以使用参数尽快发送数据，避免批量的构建，具有较短的队列和缓冲，并使 用更频繁的清理和重试。 您可以使用 ClusterLogging 自定义资源（CR）中的以下参数配置 每个块的最大值。当数据达到这个 大小时，Fluentd 会停止将数据写 入一个块。然后，Fluentd 将块发 送到队列并打开一个新的块。 8m 第 第 4 章 章 配置日志部署 配置日志部署 75 totalLimitSize 缓冲区的最大大小，即阶段 （stage）和队列（stage）的总大 小。如果缓冲区的大小超过这个 值，Fluentd 会停止将数据添加到 块，并显示错误失败。所有不在块 interval flushThreadCount 执行块清除（flushing）的线程数 量。增加线程数量可提高冲刷吞吐 量，这会隐藏网络延迟的情况。 2 overflowAction 当队列满时块的行为： throw_exception：发 出一个异常并在日志中显 示。 block：停止对数据进行 块除了，直到缓冲区已用 完的问题被解决为止。 drop_oldest_chunk：