背景
随着队列技术越来越成熟，很多公司都把MQ放入其技术栈中，线上也基本都运行着该组件。接下来我们一起讨论下，当使用MQ后，你该如何分析线上问题？这里给出两个名词解释，“推”：指常用的RPC调用，“拉”：使用队列进行消息传递。
示例架构
如上图一个普通的服务架构，图中有多个要素，下面对这几个要素进行详细说明。
- 用户 网站的使用者，他会有奇怪的行为：当迟迟看不到结果页面时，会反复刷新浏览器。
- webserver 与用户进行交互的服务。它把用户请求写入mq，并从redis/DB中读取结果渲染成页面返回给用户。
- 队列 缓冲用户请求，方便下游服务横向扩展。
- consumer 消息的消费者。它会有一些处理逻辑：调用（本例使用的rpc是thrift）下游的服务（worker）完成一些计算型任务，把最终处理结果写入redis/DB中。 consumer调用下游的服务有超时时间设置，如果下游服务在指定timeout时间内没有返回结果，consumer会选择（随机或者顺序）其它服务重试。
- worker 本例是一些计算型服务，会消耗cpu。
这个是典型的线上系统：某些地方使用队列缓冲请求，但由于历史问题、技术风险、实现复杂性高等原因又不能使每个服务都用队列串联。我们用这个架构进行说明，看看当出现如下问题时，会从监控上看到什么样的表现？系统又会有哪些违反常理的行为？而我们又该如何分析问题。
用户请求量过大，worker计算能力跟不上
- 现象1： 通过监控看worker的cpu，使用率接近100%。
- 现象2：查看consumer日志，发现大量的请求超时。
20分钟内有1K+多超时错误，后端服务处于“崩溃临界点”边缘。 - 现象3：队列中tot(ready+unack)数会突增（浅蓝色）。
“相对论”与“系统崩溃临界点”
就如物理学相对论中的“运动的尺子会变短”，我们提出计算机系统中的“相对论”：对于一个系统，当并发请求量变大时，每个请求的处理时间会变长。
我们利用“相对论”就能推导出每个二级系统都有崩溃临界点：两个服务A，B都遵循相对论，A调用B有超时重试策略；当A加大调用B的并发量后，B遵循“相对论”会使得每个请求的处理时间都变长。当请求量大到一定值后，B服务的处理时间会超过设定的“超时时间”，此时系统中就只有重试请求，并且每次请求都超时，这个“一定值”就是系统崩溃临界点。
本例展示的这种情况，总体来说对外造成的影响不严重，系统压力已经达到最大，接近崩溃边缘但是没有引发雪崩，因为还没有造成用户频繁刷新行为：橙色那条线（用户请求速率）比较平稳。这个时候只需要增加worker的机器数即可。
consumer数过少，消费跟不上
这种情况分析起来稍微复杂，监控结果比较诡异。
- MQ监控中橙色那条线（代表用户请求速率）突增，并且此刻队列中积压的消息数也很大（绿色的柱状图）。
- 观察consumer日志，请求超时数很少。
10分钟内只有6次超时，和请求基数比较可以忽略不计，应该不是后端性能处理跟不上。为了确认，顺便看看后端的cpu使用率，如下图。 - 后端woker的cpu使用率并没有达到100%。
cpu使用率为75%，离崩溃时100%还相差25%。
鸡生蛋还是蛋生鸡
这种情况下，通常会有两个结论：
- 鸡生蛋：由于用户请求突然增加（未知原因），系统处理能力跟不上瞬时增加请求，消息大量积压在队列中。
这种结论通常都是第一反应，如果不仔细思考可能就会把这种结论作为最终结论，并且轻轻松松把锅踢给了用户群体，何乐而不为？ - 蛋生鸡：由于系统某些环节达到瓶颈，造成消息处理的速率跟不上用户的请求速率，消息积压过多；而消息积压过多，又导致系统对用户的响应变慢（主要是对后进入到队列中的消息的响应），超过了用户忍受的时间，用户采取频繁刷新浏览器行为；用户频繁刷新又造成队列中进入的消息速率瞬间提高，而提高的速率又加剧消息的积压，导致更多用户采取刷新行为......滚雪球一般。
这是比较冷静不怕承担责任的分析，自己挖的坑跪着也要填完。
这两个结论到底孰对孰错？显然，第二种结论是对的。
第一种为啥是错的咧？
如果是第一种情况，系统某些地方肯定会表现出异常，诸如超时异常、cpu飙高异常，而本例中统统木有。
第二种为啥是对的咧？
- 首先看MQ的积压消息数（绿色柱状图），用户采取刷新行为前（橙色线突增之前）积压的消息数是逐渐增加的（前期预兆，系统某个地方有瓶颈），消息积压过多后导致后进入的请求得到响应的时间变慢（队列基本上是先进先出策略），这部分用户不能忍受长时间等待便采取刷新行为（橙色线突增），与我们的理论分析一致。
- 其次观看下游服务的cpu，使用率没有因为用户频繁刷新而瞬间飙高（如果系统没有瓶颈，突增的的流量会使cpu瞬间飙高到100%）。
- 综上所述，可以推测系统瓶颈在MQ之后，在后端服务之前，这中间的服务只有consumer，最后的结论是consumer数太少。
如何设置服务参数？
- consumer数：压力测试时，能够把后端cpu使用率压到90+%并且不会有大量超时异常为止。
- timeout：压力测试时，cpu使用率到90%+，统计单次请求时间分布，取90分位（具体可上下浮动）。
这里只是参数设置建议，实际工作中需要根据具体情况具体分析。但是总体应该遵循：在用户容忍响应时间内达到吞吐量最大化。
总结
遇到线上问题时最忌慌乱，人在慌乱的时候通常会采取错误的处理方式，加剧问题的影响面，所以理智应该排在第一位。希望每个小伙伴都不会遇到突发的线上问题，但是问题来了我们也不怕线上问题。