在做系统的整体性能测试时发现经常会卡在一个较低的QPS（单机低于100）数值，而且应用服务器的负载不高，检查MQ消费速率只有40左右。接着把目标放在消息发送端上，发现消息发送速率很低，大约40条/s。

果断搭建一个最小化工程单测Rabbitmq发送性能，发现在启用发送端事务后性能下降非常明显。

消息数量开启事务未开启事务10w320796ms10246ms

本机SSD硬盘测试结果10w条消息未开启事务，大约10s发送完毕；而开启了事务后，需要将近320s，差了30多倍。

接着翻阅Rabbitmq官网，发现开启事务性能最大损失超过250倍。

Using standard AMQP 0-9-1, the only way to guarantee that a message isn’t lost is by using transactions – make the channel transactional then for each message or set of messages publish, commit. In this case, transactions are unnecessarily heavyweight and decrease throughput by a factor of 250. To remedy this, a confirmation mechanism was introduced. It mimics the consumer acknowledgements mechanism already present in the protocol.

事务为什么会慢

1rabbitTemplate.setChannelTransacted(true);

该标志位开启后表示Rabbitmq的发送统一被spring事务管理。当一段代码被@Transactional包裹，那么只有当事务结束后，消息才会正在的发送到Rabbitmq的exchange中。具体代码详见rabbitTemplate.java中的doSend()。

事务机制是Rabbitmq自身支持的，原理是channel.txSelect()开启事务，channel.txRollback()回滚事务。channel.txCommit()提交事务。当事务开启后，通过抓包会发现网络交互增多。

是否可以去掉事务呢？

实践证明，不行。

因为某些消息，特别是实体的新增或者更新消息发出后，消费者有可能会通过API反查，这时如果生产者本地事务未提交。消费者就有可能消费到空数据或者旧数据。所以生产者必须将发送消息的事务包裹在本地数据库事务当中。

在过去的实践中，有一种解法可以在不开启事务的情况下解决这个问题，就是利用本地消息表，即生产者调用后不发送，而是将消息写入到本地消息表，当事务失败那么此次写入操作也会回滚。真正发送消息到MQ就开启另一个定时线程轮询该本地消息表异步发送消息。这种方法理论上可行，但实际操作非常复杂，当有多个生产者实例时，定时发送线程也会有多个，那么就会遇到各种并发问题。

最大限度改善性能

既然无法去除事务，并且也不希望代码异常复杂。那么可以将消息分为两类，一类是changlog即实体的变化，一类是command，即通知消费者可以开始做某事，通常用在同步转异步的场景。对于第一类消息仍然保留事务，对于第二类消息关闭发送事务，采用PublisherConfirm的方式保证消息发送成功。

再次测试，性能明显提高，但是并未达到预期，通过innotop命令查看MySQL压力，发现只有10K/s上下。检查Rabbitmq所在机器的负载。

iowait非常高，由于该机器上还装有es，同样是io密集型的应用，所以实际性能瓶颈都在磁盘io上了。

跟Devops确认了机器情况，这台机器恰好是Rabbitmq的磁盘节点。为了快速验证，新增了一块SSD硬盘并将Rabbitmq消息文件都挂载到新加的磁盘上。再次测试，iowait下降明显。

通过innotop命令查看MySQL压力，发现上升了一倍，达到20K/s。基本上把压力都转到了数据库一侧。系统整体性能提升了一个数量级。也许该Rabbitmq节点独占一台机器效果会更好。

总结

性能优化有时候就像破案，看了jstat没问题，gc没问题，机器负载也不高，就是抓不到“元凶”。需要一点一点的扣，往往一个短板就造成了木桶效应。另外还有一点就是如果硬件能够解决的事情，就不要过度优化软件了，代码复杂度上升往往意味着更多的BUG，在资源有限的情况下多花点钱省点时间还是值得的。

# performance # tuning # rabbitmq

spring-cloud服务网关中的Timeout设置

写在最后：

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