在内网环境中，超时问题，网络表示这个锅我不背。
笔者对于超时的理解，随着在工作中不断实践，其理解也越来越深刻，RocketMQ在生产环境遇到的超时问题，已经困扰了我将近半年，现在终于取得了比较好的成果，和大家来做一个分享。
本次技术分享，由于涉及到网络等诸多笔者不太熟悉的领域，如果存在错误，请大家及时纠正，实现共同成长与进步。
1、网络超时现象
时不时总是接到项目组反馈说生产环境MQ发送超时，客户端相关的日志截图如下：
今天的故事将从张图开始。
2、问题排查
2.1 初步分析
上图中有两条非常关键日志：
-
invokeSync：wait response timeout exception
网络调用超时 -
recive response,but not matched any request
这条日志非常之关键，表示尽管客户端在获取服务端返回结果时超时了，但客户端最终还是能收到服务端的响应结果，只是此时客户端已经等待足够时间后放弃处理了。
关于第二条日志，我再详细阐述一下其运作机制，其实也是用一条链接发送多个请求的编程套路。一条长连接，向服务端先后发送2个请求，客户端在收到服务端响应结果时，怎么判断这个响应结果对应的是哪个请求呢？如下图所示：
客户端多个线程，通过一条连接发送了req1,req2两个请求，但在服务端通常都是多线程处理，返回结果时可能会先收到req2的响应，那客户端如何识别服务端返回的数据是对应哪个请求的呢？
解决办法是客户端在发送请求之前，会为该请求生成一个本机器唯一的请求id(requestId)，并且会采用Future模式，将requestId与Future对象放入一个Map中，然后将reqestId放入请求体中，服务端在返回响应结果时将请求ID原封不动的放入到响应结果中，当客户端收到响应时，先界面出requestId，然后从缓存中找到对应的Future对象，唤醒业务线程，将返回结构通知给调用方，完成整个通信。
故从这里能看到，客户端在指定时间内没有收到服务端的请求，但最终还是能收到，矛头直接指向Broker端，是不是Broker有瓶颈，处理很慢导致的。
2.2 Broker端处理瓶颈分析
在我的“经验”中，RocketMQ消息发送如果出现瓶颈，通常会返回各种各样的Broker Busy，而且可以通过跟踪Broker端写入PageCache的数据指标来判断Broker是否遇到了瓶颈。
grep "PAGECACHERT" store.log
得到的结果类似如下截图：
温馨提示:上图是我本机中的截图，当时分析问题的时候，MQ集群中各个Broker中这些数据，写入PageCache的时间没有超过100ms的。
正是由于良好的pagecache写入数据，根据如下粗糙的网络交互特性，我提出将矛盾点转移到网络方面：
并且我还和业务方确定，虽然消息发送返回超时，但消息是被持久化到MQ中的，消费端也能正常消费，网络组同事虽然从理论上来说局域网不会有什么问题，但鉴于上述现象，网络组还是开启了网络方面的排查。
温馨提示：最后证明是被我带偏了。
2.3 网络分析
通常网络分析有两种手段，netstat 与网络抓包。
2.3.1 netstat查看Recv-Q与Send-Q
我们可以通过netstat重点观察两个指标Recv-Q、Send-Q。
-
Recv-Q
tcp通道的接受缓存区 -
Send-Q
tcp通道的发送缓存区
在TCP中，Recv-Q与Send-Q的作用如下图所示：
- 客户端调用网络通道，例如NIO的Channel写入数据，数据首先是写入到TCP的发送缓存区，如果发送发送区已满，客户端无法继续向该通道发送请求，从NIO层面调用Channel底层的write方法，会返回0，表示发送缓冲区已满，需要注册写事件，待发送缓存区有空闲时再通知上层应用程序可以发消息。
- 数据进入到发送缓存区后，接下来数据会随网络到达目标端，首先进入的是目标端的接收缓存区，如果与NIO挂钩的化，通道的读事件会继续，应用从接收缓存区中成功读取到字节后，会发送ACK给发送方。
- 发送方在收到ACK后，会删除发送缓冲区中的数据，如果接收方一直不读取数据，那发送方也无法发送数据。
网络同事分布在客户端、MQ服务器上通过每500ms采集一次netstat ，经过对采集结果进行汇总，出现如下图所示：
从客户端来看，客户端的Recv-Q中会出现大量积压，对应的是MQ的Send-Q中出现大量积压。
从上面的通讯模型来看，再次推断是否是因为客户端从网络中读取字节太慢导致的，因为客户端为虚拟机，从netstat 结果来看，疑似是客户端的问题(备注，其实最后并不是客户端的问题，请别走神)。
2.3.2 网络转包
网络组同事为了更加严谨，还发现了如下的包：
这里有一个问题非常值得怀疑，就是客户端与服务端的滑动窗口只有190个字节，一个MQ消息发送返回包大概有250个字节左右，这样会已响应包需要传输两次才能被接收，一开始以为这里是主要原因，但通过其他对比，发现不是滑动窗口大于250的客户端也存在超时，从而判断这个不是主要原因，后面网络同事利用各种工具得出结论，网络不存在问题，是应用方面的问题。
想想也是，毕竟是局域网，那接下来我们根据netstat的结果，将目光放到了客户端的读性能上。
2.4 客户端网络读性能瓶颈分析
为此，我为了证明读写方面的性能，我修改了RocketMQ CLient相关的包，加入了Netty性能采集方面的代码，其代码截图如下：
我的主要思路是判断客户端对于一个通道，每一次读事件触发，一个通道会进行多少次读取操作，如果一次读事件触发，需要触发很多次的读取，说明一个通道中确实积压了很多数据，网络读存在瓶颈。
但令人失望的是客户端的网络读并不存在瓶颈，部分采集数据如下所示：
通过awk命令对其进行分析，发现一次读事件触发，大部分通道读两次即可将读缓存区中的数据抽取成功，读方面并不存在瓶颈，对awk执行的统计分析如下图所示：
那矛头又将指向Broker，是不是写到缓存区中比较慢呢？
2.5 Broker端网络层面瓶颈
经过上面的分析，Broker服务端写入pagecache很快，维度将响应结果写入网络这个环节并未监控，是不是写入响应结果并不及时，大量积压在Netty的写缓存区，从而导致并未及时写入到TCP的发送缓冲区，从而造成超时。
笔者本来想也对其代码进行改造，从Netty层面去监控服务端的写性能，但考虑到风险较大，暂时没有去修改代码，而是再次认真读取了RocketMQ封装Netty的代码，在此次读取源码之前，我一直以为RocketMQ的网络层基本不需要进行参数优化，因为公司的服务器都是64核心的，而Netty的IO线程默认都是CPU的核数，但在阅读源码发现，在RocketMQ中与IO相关的线程参数有如下两个：
- serverSelectorThreads
默认值为3。 - serverWorkerThreads
默认值为8。
serverSelectorThreads，在Netty中，就是WorkGroup，即所谓的IO线程池，每一个线程池会持有一个NIO中的Selector对象用来进行事件选择，所有的通道会轮流注册在这3个线程中，绑定在一个线程中的所有Channel，会串行进行读写操作，即所有通道从TCP读缓存区，将数据写到发送缓存区都在这个线程中执行。
我们的MQ服务器的配置，CPU的核属都在64C及以上，用3个线程来做这个事情，显然有点太“小家子气”，该参数可以调优。
serverWorkerThreads，在Netty的线程模型中，默认情况下事件的传播(编码、解码)都在IO线程中，即在上文中提到的Selector对象所在的线程，为了降低IO线程的压力，RocketMQ单独定义一个线程池，用于事件的传播，即IO线程只负责网络读、写，读取的数据进行解码、写入的数据进行编码等操作，单独放在一个独立的线程池，线程池线程数量由serverWorkerThreads指定。
看到这里，终于让我心潮澎湃，感觉离真相越来越近了。参考Netty将IO线程设置为CPU核数的两倍，我第一波参数优化设置为serverSelectorThreads=16，serverWorkerThreads=32，在生产环境进行一波验证。
经过1个多月的验证，在集群机器数量减少(双十一之后缩容)，只出现过极少数的消息发送超时，基本可以忽略不计。
温馨提示：关于Netty线程模型的详解，可以参考 图解Netty线程模型
3、总结
本文详细介绍了笔者排查MQ发送超时的精力，最终定位到的是RocketMQ服务端关于网络通信线程模型参数设置不合理。
之所以耗费这么长时间，其实有值得反思的地方，我被我的“经验”误导了，其实以前我对超时的原因直接归根于网络，理由是RocketMQ的写入PageCache数据非常好，基本都没有超过100ms的写入请求，以为RocketMQ服务端没有性能瓶颈，并没有从整个网络通信层考虑。
好了，本文就介绍到这里了，一键三连(关注、点赞、留言)是对我最大的鼓励。
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