一 机器部署
1、机器组成
7台机器，均为16G内存
每台服务器均有4个CPU，2核
2、运行环境配置
3、刷盘方式
每台机器master机器均采用异步刷盘方式
二 性能评测
1、评测目的
测试queue接受消息负载均衡
2、评测指标
每个queue的接受消息后，其偏移量offset大致相同
3、评测逻辑
创建topic，并配置该topic下的queue数量（3，5，8，16），发送消息后打印该条消息对应的offset，比对消息offset增加量
4、评测过程
（1）在master机器上创建名称为“topicQueueOffsetTest”
（2）控制台创建的topic配置文件保存在store目录， 查看/root/store/config/topic.json文件，即可找到该topic的原始数据
（3）client端开启5个线程，发送不同数量的消息，发送消息后记录消息在各队列queue的offset
queue配置的是默认值8， 发送的消息条数 5*50=250条消息
queue配置的是默认值8， 发送的消息条数 5*400=2000条消息
客户端设置queue队列数为12，再次发送的消息条数 5*400=2000条消息，并记录消息的offset，关键代码如下
此处日志显示的 queueNum=12,是指的client端的producer获取的queue个数，但此时后续的日志显示，server端的queueID依然是0-7，总共8个，两种queue的个数并不相等。
说明在producer发送消息时，对于此前已运行的borker服务器，修改配置文件的defaultTopicQueueNums属性的值不起作用，需要重启服务才能使得 已运行的topic的queue个数真正生效。
有两种方式，可动态更改topic以及topic相关的属性，
第一种、编辑 master机器的/root/store/config/topic.json文件，找到topic名称为"topicQueueOffsetCheck"的数据，更新其readQueueNums、writeQueueNums两个属性，并重启master集群和slave集群
第二种方式：在rocketmq控制台动态更新topic相关数据(此方式更改后，会自动同步topic数据到其他master、其他slave，可以不用重启master、slave服务)，此处我采用的是第二种方式更新。
更新server端的queue为12，再次发送2000条消息，发现新旧两种队列的消息offset基本已达到均衡。
queueId为0-7的队列，消息较多，各个队列的消息offset几乎相同，消息负载平衡；
queueId为8-11的队列，消息较少，是为新增的4个队列，这四个队列之间的offset也基本达到了平衡。
纵观这12个队列保存的消息， queueId=0的队列，上一次的offset偏移量为508，本次offset=594，差值594-508=86，其余quereId的消息差异量也基本在83左右。说明 动态更新queueNums，水平扩容之后， queue队列在接受到消息后任能够均衡存储消息。
从此例分析出：queue收到的消息均衡分布，指的是每个queue每次收到消息的增加量能达到均衡；并不是指扩容后新增的queue队列的offset需要从0增加到原有队列的offset，而原有queue需等待直至所有queue的消息偏移量offset均达到同一水平的情况。
保持queueNums=12不变，增大线程个数和次数，发送6*3000=18000条消息，再次记录消息offset，最终结果如下，所有queue的“接受消息”的新增偏移量，均能达到平衡。
保持queueNums=12不变，增大线程个数和次数，发送6*4000=24000条消息，记录保存消息的brokerName、queueId。
分析日志，可得出结论，消息的确均衡分布到了 broker-master1、broker-master2两台机器的各个队列。
二 评测结果
1、客户端发送的消息，服务器集群收到消息后，能均衡分布到集群的每台多台master机器，且每台机器的每个queue接受到的消息也是均衡分布。
2、动态增加queueNums个数，水平扩容之后，新增的、原来的queue接受到的消息数也能达到均衡分布。
3、服务端创建topic时会设置默认的queueNums数值，该数值的优先级高于创建producer所设置的defaultQueueNums。
4、对于已在运行的topic，若需动态更新topic的相关属性，推荐使用rocketmq的控制台，通过控制台动态更新。
