MassTransit высокое использование памяти в cloudampq

Question

В настоящее время у нас работает около 100 очередей. NET Core 2.0, 3.0 и полный. NET сервисы, использующие MassTransit, все размещены в IIS на 2 серверах, т.е. 2 IP-адреса / соединения (и, следовательно, 2 потребителя на очередь) и Использование памяти на сервере AMPQ постоянно превышает 70% (около 670 МБ).

В настоящий момент у нас очень низкое количество сообщений.

Вот скриншот нашего подсчета количества пользователей / каналов и др. c.

Я просмотрел все и не вижу, как я могу уменьшить использование памяти, каналы и т. Д. c, но они все кажутся действительно высокими. Будем весьма благодарны за любые идеи о том, что искать или что я могу делать неправильно.

Answer 1

220 потребителей, 300 каналов, не слишком далеко от линии. Соединения выглядят хорошо, приличная плотность принимающих оконечных точек на экземпляр шины, так что это тоже хорошо. Вы видите проблемы с производительностью или просто пытаетесь избежать использования 1 ГБ памяти? RabbitMQ использует память для оптимизации производительности, так что имейте это в виду.

Если вы используете версию 6.x или более позднюю, она должна быть максимально оптимизирована, более новые версии используют один канал для получения конечных точек, включая сообщения, отправленные / опубликованные конечной точкой, что значительно сократило использование канала. Это только вошло в игру во время высокого запроса / ответа с временными конечными точками.

Честно говоря, я пока не вижу проблемы - похоже на хорошее использование приложения и сервисов.

Answer 2

Я хотел опубликовать фактическое решение моей проблемы, каким бы глупым / очевидным оно ни казалось. Спасибо @ chris-patterson и @ luke-bakken за подтверждение того, что количество потребителей, соединений, каналов и т. Д. c все выглядело здоровыми, я обратился к CloudAMPQ, которые сами размещают и управляют экземпляром RabbitMQ, и они согласились, что использование памяти выглядело высоким , Они перенесли наш экземпляр на новую виртуальную машину, и объем используемой памяти упал до стабильных 0,45 ГБ (с 0,7 ГБ).