rocketmq实现限流

问题背景

技术方向

方案确认

消息队列（√）

分布式锁（×）

方案实现

监控方向

业务方向

问题背景

公司邮件服务token有分钟内超200封的熔断机制，当前token被熔断后，系统发邮件操作会被忽略，所以邮件服务也没有重试操作

人工发现token被熔断后，需要联系邮件群中值班人，将token恢复

分货业务依赖邮件来查看分货通知以及结果，并且分货层层依赖，如果不能及时收到邮件会影响业务的分货时效等，所以通过三个方面去解决这个问题

技术方向

系统内发邮件收口做限流

方案确认

方向：限流发邮件方法1分钟内最大200次

实现：改造系统发邮件底层方法，1分钟内最多发200个

消息队列（√）

面临问题：多出来的怎么处理？消息队列（需要持久化）

实现：新建一个topic，调用发邮件方法的请求全部扔到MQ中，自己消费，通过设置消费者的拉取间隔以及最大拉取数量限制，分钟内消费消息条数不超过200条

面临问题：多分区多消费者？

实现：默认拉取数量为32，目前MQ服务端设置，限制最大拉取数量为32

（可行）设置1个分区，一个消费者组，目前有2个实例（此时其中一个实例不会消费），设置拉取间隔为10s

（不可行，有自动加实例机制）设置2个分区，一个消费者组，目前有2个实例，设置拉取间隔为10s，最大拉取条数为16；系统在流量激增的情况下会增加实例来分摊流量

最终实现方式

topic设置1个分区，一个消费者组，使用默认负载均衡策略：平均分配

//平均分配负载均衡核心逻辑
int index = cidAll.indexOf(currentCID);
int mod = mqAll.size() % cidAll.size();
int averageSize = mqAll.size() <= cidAll.size() ? 1 : (mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size());
int startIndex = mod > 0 && index < mod ? index * averageSize : index * averageSize + mod;
int range = Math.min(averageSize, mqAll.size() - startIndex);

for(int i = 0; i < range; ++i) {
    result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size()));
}

return result;

解析两个实例负载均衡过程

//第一个实例起来，触发负载均衡
//index = 0
int index = cidAll.indexOf(currentCID);
//mod = 1%2 = 1
int mod = mqAll.size() % cidAll.size();
//averageSize = 1
int averageSize = mqAll.size() <= cidAll.size() ? 1 : (mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size());
//startIndex = 0 * 1 = 0
int startIndex = mod > 0 && index < mod ? index * averageSize : index * averageSize + mod;
//range = min(1, 1 - 0) = 1
int range = Math.min(averageSize, mqAll.size() - startIndex);

for(int i = 0; i < range; ++i) {
    //(0+0)%1 = 0，所以将第一个分区分给当前实例
    result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size()));
}

//第二个实例起来，触发负载均衡
//index = 1
int index = cidAll.indexOf(currentCID);
//mod = 1%2 = 1
int mod = mqAll.size() % cidAll.size();
//averageSize = 1
int averageSize = mqAll.size() <= cidAll.size() ? 1 : (mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size());
//startIndex = 1 * 1 + 1 = 2
int startIndex = mod > 0 && index < mod ? index * averageSize : index * averageSize + mod;
//range = min(1, 1 - 2) = -1
int range = Math.min(averageSize, mqAll.size() - startIndex);

//不会进入循环分配分区
for(int i = 0; i < range; ++i) {
    result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size()));
}

所以只会有一个实例去消费当前这个分区，在集群消费模式下，一个分区只会被消费组内的一个消费者消费，rmq默认拉取数量为32，设置拉取间隔为10s，所以每分钟内消费：32*6 = 192

分布式锁（×）

当前场景的点，在于需要将超出1分钟两百条的那些邮件持久化存储，等到下一个一分钟去发送，而分布式锁只能实现控制接口的流量，没法保证超出流量那部分的存储，所以没法解决当前问题

方案实现

最终采用消息队列，RocketMQ解决该问题

实现代码，使用Java SDK，设置拉取间隔为10s即可

public void run(String... args) throws Exception {
    Properties properties = new Properties();
    properties.setProperty(ConfigKey.CONSUMER_GROUP, emailNotifyMqProperties.getConsumerGroup());
    properties.setProperty(ConfigKey.ACCESS_KEY, rocketMqProperties.getAccessKey());
    properties.setProperty(ConfigKey.SECRET_KEY, rocketMqProperties.getSecretKey());
    properties.setProperty(ConfigKey.NAME_SERVER_ADDR, rocketMqProperties.getServer());
    properties.setProperty(ConfigKey.ENABLE_MSG_TRACE, "true");
    //消费限流：解决发邮件分钟内超过200封会被熔断的问题
    properties.setProperty(ConfigKey.PULL_INTERVAL, "10000");

    NormalConsumer consumer = ClientFactory.createNormalConsumer(properties, this::consumeMessage);

    consumer.subscribe(emailNotifyMqProperties.getTopic(), null);
    consumer.start();
}