Azure Java ServiceBus Queue Java 批量接收或完成消息以获得更好的性能

Question

我正在尝试从队列接收消息并尝试了不同的方法，但遇到了性能问题。以下是每种类型运行的指标：

接收模式 = 查看和锁定； 1000条消息需要2.5分钟，因为我必须一条一条地完成
接收模式=接收和删除； 1000 条消息平均耗时 1.5 分钟。
接收模式=接收和删除（预取计数为100）； 1000 条消息花了 3 秒，但我最终丢失了执行结束时缓冲区中的 100 条消息
接收模式=查看和锁定（预取计数为100）； 1000 条消息需要 2 分钟，因为我必须再次完成每条消息。只有当有办法批量完成它们时，它才会是一个问题解决者。

下面是我的代码供参考：

ServiceBusSessionReceiverClient sessionReceiverClient = new ServiceBusClientBuilder()
            .connectionString(System.getenv("QueueConnectionString"))
            .sessionReceiver()
            .maxAutoLockRenewDuration(Duration.ofMinutes(2))
            .receiveMode(ServiceBusReceiveMode.PEEK_LOCK)
            .queueName(queueName)
            .buildClient();
ServiceBusReceiverClient receiverClient = sessionReceiverClient.acceptSession(System.getenv("QueueSessionName"));
ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    do {
        receiverClient.receiveMessages((int) prefetchCount).stream().forEach(message -> {
            try {
                String str = message.getBody().toString();
                final T dataDto = objectMapper.readValue(message.getBody().toString(), returnType);
                dataDtoList.add(dataDto);
                receiverClient.complete(message);
            } catch (Exception e) {
                AzFaUtil.getLogger().severe("Message processing failed.  Error: " + e.getMessage() + e + "\n Payload: "
                            + message);
            }
        });
    } while (dataDtoList.size() < numberOfMessages);
receiverClient.close();
sessionReceiverClient.close();

我能想到的可能的解决方案：

如果有一种方法可以批量完成消息而不是一条一条地完成。
如果有办法将位于预取缓冲区中的消息重新排队回队列。

注意：这个API需要是同步的。我刚刚试验了 1000 个条目，但我正在处理 30000 个条目，因此性能很重要。队列也启用了会话，也启用了分区

Answer 1

根据 this issue，Microsoft 尚未测试其 ServiceBus 的性能。由于 FIFO（先进先出）是我的消息队列的要求，我使用了 JMS，它的平均执行速度几乎快 10 倍，但有一个缺点。目前，JMS 不支持基于会话的队列，所以我不得不禁用会话，然后为了确保 FIFO，我还必须禁用队列上的分区。在 Microsoft 提高其 ServiceBusRecieverClient 的性能或在 JMS 上启用会话之前，这是一个部分和临时的解决方案，以获得更好的性能。

Azure Java ServiceBus Queue Java 批量接收或完成消息以获得更好的性能

Azure Java ServiceBus Queue Java receive or complete messages in batch for better performance

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