一、背景

历史原因，当前有一个服务专门用于处理mq消息，mq使用的阿里云rocketmq，sdk版本1.2.6（2016年）。随着业务的发展，该应用上的consumer越来越多，接近200+，导致该应用所在的ecs长时间load高，频繁报警。

二、现象分析

该应用所在的ecs服务器load长期飙高（该ecs上只有一个服务），但cpu、io、内存等资源利用率较低，系统负载参考下图：

ECS配置：4核8G
物理cpu个数=4
单个物理CPU中核（core）的个数=1
单核多处理器
复制代码

在系统负荷方面，多核CPU与多CPU效果类似，考虑系统负荷的时候，把系统负荷除以总的核心数，只要每个核心的负荷不超过1.0，就表明正常运行。 通常，n核cpu时，load<n，系统负载都属于正常情况。

套用以上规则： 先观察load_15m和load_5m，load基本保持在3-5之间，说明系统中长期负载保持在一个较高的量级。 再观察load_1m可以看出，波动很大，并且很多时间段内远大于cpu核心数。 短期内繁忙，中长期内紧张，很可能是一个拥塞的开始。

三、原因定位

排查导致load高的原因

tips：系统load高，不代表cpu资源不足。Load高只是代表需要运行的队列累计过多。但队列中的任务实际可能是耗cpu的，也可能是耗i/0及其他因素的
复制代码

图中load_15,load_5,load_1均大于核心数4，超负荷运行

• 用户进程=8.6%
• 内核进程 =9.7%
• 空闲=80%
• I/O等待所占用的cpu时间百分比=0.3%

通过上图CPU、内存、IO使用情况，发现三者都不高， CPU使用率低负载高，排除cpu资源不足导致load高的可能性。

再通过vmstat查看进程、内存、I/O等系统整体运行状态，如下图：

从结果上看，io的block in和block out 并不频繁，但是system的中断数（in)、上下文切换（cs）特别频繁，进程上下文切换次数较多的情况下，很容易导致CPU将大量的时间耗费在寄存器、内核栈、以及虚拟内存等资源的保存和恢复上，进而缩短了真正运行进程的时间造成load高。

CPU寄存器，是CPU内置的容量小、但速度极快的内存。程序计数器，则是用来存储CPU正在执行的指令的位置，或者即将执行的下一条指令的位置。
他们都是CPU在运行任何任务前，必须依赖的环境，因此也被叫做CPU上下文。

CPU上下文切换，就是先把前一个任务的CPU上下文(也就是CPU寄存器和程序计数器)保存起来，然后加载新任务的上下文，到这些寄存器和程序计数器，
最后再跳转到程序计数器所指的新位置，运行新任务。
复制代码

排查大方向：频繁的中断以及线程切换（由于该台ecs上只存在一个JAVA服务，主要排查该进程）

通过vmstate只能查看总的cpu上下文切换，可通过pidstat命令查看线程层面的上下文切换信息 pidstat -wt 1（下图拉的是9s的数据，总共36w次，平均每秒4w次）

观察上图，很容易发现两个现象：

1. 第一个是java线程特别多
2. 第二个是很有规律的出现每秒上下文切换100+次的线程。（具体原因后面分析）

确认一下这些java线程的来源,查看该应用进程下的线程数 cat /proc/17207/status

线程数9749（非高峰）

排查方向：

• 线程数过多
• 部分线程每秒上下文切换次数过高

先排查主要原因，即部分线程上下文切换次数过高 拉一下线上该进程的堆栈信息，然后找到切换次数达到100+/每秒的线程id，把线程id转成16进制后在堆栈日志中检索

从上图可以看到进程状态TIME_WAITING,问题代码，
com.alibaba.ons.open.trace.core.dispatch.impl.AsyncArrayDispatcher，多查几个其他上下文切换频繁的线程，堆栈信息基本相同。

再排查线程数过多的问题，分析堆栈信息会发现存在大量ConsumeMessageThread线程（通信、监听、心跳等线程先忽略）

通过线程名称，在rocketmq源码中搜索基本能定位到下面这部分代码

通过两段代码，基本可以定位到问题出现在mq consumer初始化以及启动的流程，后续根据代码进行分析。

四、代码分析

1. 线程数过多代码层面排查，从上面代码截图可以看到，ConsumeMessageThread_由线程池进行管理，再看一下线程池的关键参数，核心线程数this.defaultMQPushConsumer.getConsumeThreadMin()、最大线程数this.defaultMQPushConsumer.getConsumeThreadMax()、无界队列LinkedBlockingQueue

ps：由于线程池队列用的LinkedBlockingQueue无界队列，LinkedBlockingQueue的容量默认大小是Integer.Max，在任务没有填满这个容量之前不会创建新的工作线程，因此最大线程数没有任何作用。
复制代码

再看一下message-consumer对核心线程数以及最大线程数的配置，发现代码层面没有特殊配置，因此使用系统默认值，即下图

至此，大致可以定位到线程数过多的原因：

由于未指定消费线程数量（ConsumeThreadNums），采用系统默认核心线程数20，最大线程数64.每个consumer初始化的时候都会创建一个核心线程数等于20的线程池，即大概率每个consumer都会存在20个线程消费消息， 导致线程数飙升（20*consumer个数）,但发现这些消费线程大部分都处于sleep/wait状态，对上下文切换影响不大。

线程上下文切换次数过高代码层面排查： 在rocketmq源码中无法搜索到该段代码，该应用使用阿里云sdk，在sdk中检索，查看上下文以及调用链路，会发现这段代码属于轨迹回传模块。

结合代码分析一下轨迹回传模块的流程（AsyncArrayDispatcher），总结如下：

在sdk源码中定位线程堆栈日志中的代码，如下：

从这段代码以及堆栈信息可以看到问题出现在traceContextQueue.poll(5,TimeUnit.MILLISECONDS);其中traceContextQueue为有界阻塞队列，poll时，如果队列为空，会阻塞一定时间，因此会导致线程在running和time_wait之间进行频繁切换。

至于为什么要用poll(5,TimeUnit.MILLISECONDS)而不是take()，个人认为可能是为了减少网络io，5ms批量取一次丢到线程池批量上报，避免单个轨迹频繁上报？

poll()方法会返回队列的第一个元素，并删除；如果队列为空，则返回null，并不会阻塞当前线程；出队的逻辑调用的是 dequeue()方法，此外，它还有一个重载的方法，poll(long timeout, TimeUnit unit)，如果队列为空，则会等待一段时间
复制代码

轨迹队列traceContextQueue使用的是ArrayBlockingQueue，一个有界的阻塞队列，内部使用一个数组来存放元素，通过锁来实现并发访问的，也是按照 FIFO 的原则对元素进行排列。

通过上面的代码可以看到，其通过reentrantLock 来实现并发的控制，ReentrantLock 提供了公平锁与非公平锁的实现，但ArrayBlockingQueue默认情况下，使用的非公平锁，不保证线程线程公平的访问队列。

所谓的公平是指阻塞的线程，按照阻塞的先后顺序访问队列，非公平是指当队列可用的时候，阻塞的线程都可以有争夺线程访问的资格，有可能先阻塞的线程最后才能访问队列。
复制代码

由于每个consumer都只开了一个轨迹分发线程，所以这部分不存在竞争。

再看一下ArrayBlockingQueue的阻塞实现原理

通过上面这部分代码可以看到阻塞最终是通过park方法实现，unsafe.park是个native方法

park这个方法会阻塞当前线程，当以下4种情况中的一种发生时，该方法才会返回

• 与park对应的unpark执行或已经执行时。
• 线程被中断时
• 等待完time参数指定的毫秒数时
• 异常现象发生

至此，系统线程切换以及中断频繁原因总结如下：

阿里云sdk中轨迹回发模块，一个consumer有一个分发线程和一个轨迹队列以及一个轨迹数据回发线程池，分发线程从轨迹队列中取，取不到则阻塞5ms，取到塞到轨迹数据回发线程池，然后数据上报。过多的分发线程频繁在running和time_wait状态进行切换，导致系统load高。由于代码层面未设置每个consumer消息消费的最大最小线程数，导致每个consumer都会开20个核心线程进程消息消费，导致线程数量过多消耗系统资源以及空跑。

五、优化方案

结合以上原因，进行针对性优化

• 代码层面针对每个consumer设置线程数配置项，consumer可根据承载的业务等实际情况设置核心线程数，减少整体的线程数目，避免大量线程空跑。
• 以上分析用的是阿里云ons 1.2.6的版本，当前已经迭代到了1.8.5版本，通过分析1.8.5版本的轨迹回传模块的源码，发现对轨迹回传增加了开关，配置轨迹回传使用单个线程（单例），即全部consumer使用一个分发线程、一个轨迹有界队列、一个轨迹上报线程池来处理，可以考虑验证通过后升版本。