如何实现Rocketmq集群消费测试

小编给大家分享一下如何实现Rocketmq集群消费测试，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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一 机器部署

1、机器组成

7台机器，均为16G内存

每台服务器均有4个CPU，2核

2、运行环境配置

3、刷盘方式

每台机器master机器均采用异步刷盘方式

二 性能评测

1、评测目的

   测试consumer端的集群模式消费。

2、评测指标

    （1）topic关联的readQueueNums读队列数值

    （2）属于同一个consumerGroup的consumer个数

    （3）所有consumer消费消息的总条数

    （4）每个consumer消费消息，读取的队列Id

    （5）部署集群中的master机器台数

3、评测逻辑

  如果有 5 个队列，2 个 consumer，那么第一个 Consumer 消费 3 个队列，第二 consumer 消费 2 个队列。

    如果Consumer 超过队列数量，那么多余的Consumer 将不能消费消息。

    队列数量、Consumer数量、Replance结果如下表

4、评测过程

       （1）发送消息前，查看服务端的topic关联的队列个数。

       （2）producer端向topic名称为“clusterTopicTest”队列发送消息，定为20条，发送消息后并记录每条消息的msgId、queueId、offset等基本信息。

    （3）配置consumer端，日志记录每个consumer端的instanceName、消息的offset、所消费队列queueId、消息的body、消息msgId，以及每个consumer消费消息的总条数。

    （4）每次消费完之后，统计所有consumer端消费消息的总数，判断消息是否有丢失。

    （5）每次消费完之后，分析每个consumer消费队列的queueId，判断队列是否达到了负载均衡。

    （6）记topic的队列数为A，记consumer个数为B，做如下调整：

    第一组：保持A不变，增加B，使得A > B，然后重复步骤1-5。

    第二组：保持A不变，增加B，使得A = B，然后重复步骤1-5。

    第三组：保持A不变，增加B，使得A = 2 * B，然后重复步骤1-5。

    第三组：增加A，保持B不变，使得2 * A = B，然后重复步骤1-5。

    第五组：减少A，保持B不变，使得2 * A < B，然后重复步骤1-5。

    （7）注意：需要先启动所有consumer端，在启动producer端发送消息，这样才能在每个consumer端同时看到消息的消费情况，因为消息被消费的速率是很快的。

    （8）注意：master机器个数，每台master机器上指定topic的队列数，两数值相乘，才是最终的rocketmq做负载均衡的队列个数。 （步骤6的master机器个数为2）

    第一组，总发送条数20条

    3个consumer消费消息总条数：8+3+3+3+3 = 20条

    2台master机器，每个topic有8个队列， 期望的队列个数 2*8=16个，实际的队列个数 4+3+3+3+3 = 16个，可以看出期望、实际的queue分布是相同的结果。

    producer的发送记录：

    consumer1的消费记录：

    consumer2的消费记录：

    consumer3的消费记录：

    consumer4的消费记录：

    consumer5的消费记录：

    第二组，总发送条数20条

    8个consumer消费消息总条数：8+3+3+3+3 = 20条

    2台master机器，每个topic有8个队列， 期望的队列个数 2*8=16个，实际的队列个数 2+2+2+2+2+2+2+2 = 16个，可以看出期望、实际的queue分布是相同的结果。

    8个consumer消费消息总条数：4+2+2+2+2+2+4+2+2 = 20条

    producer的发送记录：

    consumer1的消费记录：

    consumer2的消费记录：

    consumer3的消费记录：

    consumer4的消费记录：

    consumer5的消费记录：

    consumer6的消费记录：

    consumer7的消费记录：

    consumer8的消费记录：

第三组，总发送条数20条

    8个consumer消费消息总条数：8+3+3+3+3 = 20条

    2台master机器，每个topic有8个队列， 期望的队列个数 2*8=16个，实际的队列个数 4+4+4+4 = 16个，可以看出期望、实际的queue分布是相同的结果。

    8个consumer消费消息总条数：8+4+4+4 = 20条

    producer的发送记录：

    consumer1的消费记录：

    consumer2的消费记录：

    consumer3的消费记录：

    consumer4的消费记录：

第四组，总发送条数20条

    8个consumer消费消息总条数：8+3+3+3+3 = 20条

    2台master机器，每个topic有8个队列， 期望的队列个数 2*4=8个，实际的队列个数 1+1+1+1+1+1+1+1= 8个，可以看出期望、实际的queue分布是相同的结果。

    8个consumer消费消息总条数：3+3+2+2+2+2+3+3 = 20条

    producer的发送记录：

    consumer1的消费记录：

    consumer2的消费记录：

    consumer3的消费记录：

    consumer4的消费记录：

    consumer5的消费记录：

    consumer6的消费记录：

    consumer7的消费记录：

    consumer8的消费记录：

第五组，总发送条数20条

    8个consumer消费消息总条数：8+3+3+3+3 = 20条

    2台master机器，每个topic有8个队列， 期望的队列个数 2*3=6个，实际的队列个数 1+1+1+1+1+1+0 = 6个，可以看出期望、实际的queue分布是相同的结果。

    8个consumer消费消息总条数：3+4+3+3+4+3+0 = 20条

    producer的发送记录：

    consumer1的消费记录：

    consumer2的消费记录：

    consumer3的消费记录：

    consumer4的消费记录：

    consumer5的消费记录：

    consumer6的消费记录：

    consumer7的消费记录：

二 评测结果

    1、rocketmq集群消费模式，订阅消息的确达到了队列负载均衡，与这种负载均衡消费相关的因素有： master机器个数、 特定topic的queue个数，这两个数值相乘，才是rocketmq最终计算队列的总数。

    2、rocketmq的集群消费能力，保证消息准确性，完整性，所有被消费的消息总数与producer端发送的消息总数是一致的，不存在消息丢弃的情况。

    3、分析consumer消费日志，说明每条消息在相同consumerGroup组的不同consumer端中仅仅只会被消费一次。

    4、在集群消费模式下，如果consumer的总数，超过了队列总数，那么多余的consumer端将不能消费消息。

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