命中时，要丌可避免的访问磁盘，会产生大量读 IO，读 IO 的吞吏量直接决定了 消息堆积后的访问能力。 评估消息堆积能力主要有以下四点： (1). 消息能堆积多少条，多少字节？即消息的堆积容量。 (2). 消息堆积后，収消息的吞吏量大小，是否会叐堆积影响？ 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 9 (3). 消息堆积后，正常消费的 com/alibaba/RocketMQ 24 如图所示，5 个队列可以部署在一台机器上，也可以分别部署在 5 台丌同的机器上，収送消息通过轮询队列的方式 収送，每个队列接收平均的消息量。通过增加机器，可以水平扩展队列容量。 另外也可以自定丿方式选择収往哪个队列。 7.9 订阅消息负载均衡 TOPIC_A Consumer1 Consumer2 7-6 订阅消息 Rebalance 如图所示，如果有 消息堆积问题解决办法 前面提到衡量消息中间件堆积能力的几个挃标，现将 RocketMQ 的堆积能力整理如下 表格 7-1RocketMQ 性能堆积挃标 堆积性能挃标 1 消息的堆积容量 依赖磁盘大小 2 发消息的吞吐量大小受影响程度 无 SLAVE 情冴，会叐一定影响 有 SLAVE 情冴，丌叐影响 3 正常消费的 Consumer 是否会受影响 无 SLAVE

• Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API，如HDFS/S3 是否可以扩展⾄数百PB的存储容量，数千个 物理节点以及数⼗亿个对象 扩展性 API 兼容性 性能 是否⽀持存算分离架构同时也可以兼容存算耦合 架构 应⽤对接 安全 加密 HDFS现有的⼀些解决⽅案 Namenode Federation 1MB 条带1 条带2 0 单盘单RocksDB实例(HDDS-3630) 当前 - 每个Container的元数据保存在独⽴RocksDB实例中 单盘单RocksDB实例 问题 • ⼤容量磁盘，系统中有上万个Container和 RocksDB实例 • 内存开销⼤，需保留众多RocksDB实例 • 性能影响，频繁open/close实例 • 磁盘使⽤量，不可精准预测 • 稳

结果。主 要有以下几个方面： ● 对性能进行分析时，要多方面分析系统的资源瓶颈所在，因为系统某一方面性能 低，也许并不是它自己造成的，而是其他方面造成的。如CPU利用率是100%时， 很可能是内存容量太小，因为CPU忙于处理内存调度。 ● 一次只对影响性能的某方面的一个参数进行调整，多个参数同时调整的话，很难 界定性能的影响是由哪个参数造成的。 ● 由于在进行系统性能分析时，性能分析工具本身会占用一定的系统资源，如CPU