メッセージキューの役割と特性
Kafka / RabbitMQ はサービス間の非同期通信・バッファリングを担う。Kafka はログベースの高スループット設計、RabbitMQ は低レイテンシの柔軟なルーティングが得意だ。I/O スループット・OS ページキャッシュ（メモリ）・ネットワーク帯域がスケールアップの主対象となる。
ボトルネックになるリソース
| MQ 種 | ボトルネック | 確認方法 |
|---|---|---|
| Kafka | ディスク I/O（書き込みスループット）・OS ページキャッシュ・ネットワーク帯域 | iostat -x / Consumer Lag |
| RabbitMQ | メモリ（キュー蓄積）・CPU（高頻度 ACK）・ディスク（スワップ時） | Management UI / rabbitmqctl list_queues |
スケールアップの内容と効果
① Kafka：I/O スループットとページキャッシュ増強
■ Kafka 必要ディスクスループット試算
必要 MB/s = Producer throughput(MB/s) × レプリカ数 × (1 + コンシューマー数)
例：200 MB/s・レプリカ 3・コンシューマー 2 → 200 × 3 × 3 = 1,800 MB/s → NVMe SSD が必要
# JVM ヒープは最小限（ページキャッシュ優先）
# KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx6g -Xms6g"（残りは OS ページキャッシュへ）
iostat -x 1 10
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group my-group --describe | awk '{print $6}' | sort -n② RabbitMQ：メモリ増強と flow control 防止
# rabbitmq.conf
vm_memory_high_watermark.relative = 0.6 # 物理メモリの 60% で flow control 開始
rabbitmqctl list_queues name messages consumers
rabbitmqctl status | grep -A5 "memory"スケールダウンの考え方
| 状況 | スケールダウン条件 |
|---|---|
| Kafka | Consumer lag がゼロ・ディスク I/O %util < 30%・ページキャッシュに余裕あり |
| RabbitMQ | キュー蓄積ほぼゼロ・flow control 未発動・メモリ使用率 < 30% |
スケールアップ vs スケールアウト
✅ Kafka スケール判断
① Consumer lag 増加 → コンシューマー並列度（パーティション数）を増やす。② ブローカー I/O 飽和 → ブローカー追加・パーティション再分散（スケールアウト）。③ メモリ不足 → スケールアップでページキャッシュを増やす。
判断指標（監視メトリクス）
| MQ 種 | メトリクス | スケールアップの目安 |
|---|---|---|
| Kafka | ディスク %util | ≥ 70% が継続 |
| Kafka | Consumer Lag | 増加傾向が 30 分以上継続 |
| RabbitMQ | queue messages（蓄積数） | SLA 閾値を超えて増加 |
| RabbitMQ | flow control 発動回数 | > 0 が継続 |
まとめ
| 項目 | 要点 |
|---|---|
| Kafka の最優先 | ディスク I/O スループット（NVMe SSD 化）とページキャッシュ（メモリ増強） |
| RabbitMQ の最優先 | メモリ増強（flow control 防止） |
| JVM ヒープ | Kafka は最小限（6GB 程度）に抑えてページキャッシュを優先する |
| スケールアウト | Kafka はパーティション追加＋ブローカー追加が基本 |