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技术架构
RocketMQ架构上主要分为四部分,如上图所示:
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Producer:消息发布的角色,支持分布式集群方式部署。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递,投递的过程支持快速失败并且低延迟。
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Consumer:消息消费的角色,支持分布式集群方式部署。支持以push推,pull拉两种模式对消息进行消费。同时也支持集群方式和广播方式的消费,它提供实时消息订阅机制,可以满足大多数用户的需求。
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NameServer:NameServer是一个非常简单的Topic路由注册中心,其角色类似Dubbo中的zookeeper,支持Broker的动态注册与发现。主要包括两个功能:Broker管理,NameServer接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据。然后提供心跳检测机制,检查Broker是否还存活;路由信息管理,每个NameServer将保存关于Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。然后Producer和Consumer通过NameServer就可以知道整个Broker集群的路由信息,从而进行消息的投递和消费。NameServer通常也是集群的方式部署,各实例间相互不进行信息通讯。Broker是向每一台NameServer注册自己的路由信息,所以每一个NameServer实例上面都保存一份完整的路由信息。当某个NameServer因某种原因下线了,Broker仍然可以向其它NameServer同步其路由信息,Producer和Consumer仍然可以动态感知Broker的路由的信息。
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BrokerServer:Broker主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证,为了实现这些功能,Broker包含了以下几个重要子模块。
- Remoting Module:整个Broker的实体,负责处理来自Client端的请求。
- Client Manager:负责管理客户端(Producer/Consumer)和维护Consumer的Topic订阅信息。
- Store Service:提供方便简单的API接口处理消息存储到物理硬盘和查询功能。
- HA Service:高可用服务,提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。
- Index Service:根据特定的Message key对投递到Broker的消息进行索引服务,以提供消息的快速查询。
存储结构
(1) CommitLog:消息主体以及元数据的存储主体,存储Producer端写入的消息主体内容,消息内容不是定长的。单个文件大小默认1G, 文件名长度为20位,左边补零,剩余为起始偏移量,比如00000000000000000000代表了第一个文件,起始偏移量为0,文件大小为1G=1073741824;当第一个文件写满了,第二个文件为00000000001073741824,起始偏移量为1073741824,以此类推。消息主要是顺序写入日志文件,当文件满了,写入下一个文件;
(2) ConsumeQueue:消息的消费索引,引入的主要目的是提高消息消费的性能。ConsumeQueue保存了指定Topic下的队列消息在CommitLog中的起始物理偏移量offset、消息大小size和消息Tag的HashCode值。consumequeue文件可以看成是基于topic的commitlog索引文件,故consumequeue文件夹的组织方式如下:topic/queue/file三层组织结构。consumequeue文件采取定长设计,每一个条目共20个字节,分别为8字节的commitlog物理偏移量、4字节的消息长度、8字节tag hashcode,单个文件由30W个条目组成,可以像数组一样随机访问每一个条目,每个ConsumeQueue文件大小约5.72M;
(3) IndexFile:消息的索引文件,提供了一种可以通过key或时间区间来查询消息的方法。Index文件的存储位置是:$HOME/store/index/{fileName},文件名fileName是以创建时的时间戳命名的,固定的单个IndexFile文件大小约为400M,一个IndexFile可以保存 2000W个索引,IndexFile的底层存储设计为在文件系统中实现HashMap结构,故RocketMQ的索引文件其底层实现为hash索引。
RocketMQ针对Producer和Consumer采用了数据和索引分离的混合存储结构,即为Broker单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件(即为CommitLog)来存储,Producer发送消息至Broker端,然后Broker端使用同步或者异步的方式对消息刷盘持久化,保存至CommitLog中。只要消息被刷盘持久化至磁盘文件CommitLog中,那么Producer发送的消息就不会丢失。正因为如此,Consumer也就肯定有机会去消费这条消息。当无法拉取到消息后,可以等下一次消息拉取,同时服务端也支持长轮询模式,如果一个消息拉取请求未拉取到消息,Broker允许等待30s的时间,只要这段时间内有新消息到达,将直接返回给消费端。这里,RocketMQ的具体做法是,使用Broker端的后台服务线程—ReputMessageService不停地分发请求并异步构建ConsumeQueue(逻辑消费队列)和IndexFile(索引文件)数据。
在RocketMQ中,ConsumeQueue逻辑消费队列存储的数据较少,并且是顺序读取,在page cache机制的预读取作用下,Consume Queue文件的读性能几乎接近读内存,即使在有消息堆积情况下也不会影响性能。而对于CommitLog消息存储的日志数据文件来说,读取消息内容时候会产生较多的随机访问读取,严重影响性能。如果选择合适的系统IO调度算法,比如设置调度算法为“Deadline”(此时块存储采用SSD的话),随机读的性能也会有所提升。
另外,RocketMQ主要通过MappedByteBuffer对文件进行读写操作。其中,利用了NIO中的FileChannel模型将磁盘上的物理文件直接映射到用户态的内存地址中,将对文件的操作转化为直接对内存地址进行操作,从而极大地提高了文件的读写效率(正因为需要使用内存映射机制,故RocketMQ的文件存储都使用定长结构来存储,方便一次将整个文件映射至内存)。
通信机制
rocketmq-remoting 模块是 RocketMQ消息队列中负责网络通信的模块,它几乎被其他所有需要网络通信的模块(诸如rocketmq-client、rocketmq-broker、rocketmq-namesrv)所依赖和引用。
为了实现客户端与服务器之间高效的数据请求与接收,RocketMQ消息队列自定义了通信协议并在Netty的基础之上扩展了通信模块。
在RocketMQ中,RemotingCommand这个类在消息传输过程中对所有数据内容的封装,不但包含了所有的数据结构,还包含了编码解码操作。
在RocketMQ消息队列中支持通信的方式主要有同步(sync)、异步(async)、单向(oneway) 三种。其中“单向”通信模式相对简单,一般用在发送心跳包场景下,无需关注其Response。
在RocketMQ中,Consumer端的两种消费模式(Push/Pull)都是基于拉模式来获取消息的,而在Push模式只是对pull模式的一种封装,其本质实现为消息拉取线程在从服务器拉取到一批消息后,然后提交到消息消费线程池后,又“马不停蹄”的继续向服务器再次尝试拉取消息。如果未拉取到消息,则延迟一下又继续拉取。在两种基于拉模式的消费方式(Push/Pull)中,均需要Consumer端知道从Broker端的哪一个消息队列中去获取消息。因此,有必要在Consumer端来做负载均衡,即Broker端中多个MessageQueue分配给同一个ConsumerGroup中的哪些Consumer消费。
至少一次(At least Once)指每个消息必须投递一次。Consumer先Pull消息到本地,消费完成后,才向服务器返回ack,如果没有消费一定不会ack消息,所以RocketMQ可以很好的支持此特性。
消息过滤
RocketMQ的消息过滤是在Consumer端订阅消息时再做消息过滤的。RocketMQ这么做是在于其Producer端写入消息和Consumer端订阅消息采用分离存储的机制来实现的。
主要支持如下2种的过滤方式:
(1) Tag过滤方式:Consumer端在订阅消息时除了指定Topic还可以指定TAG,如果一个消息有多个TAG,可以用||分隔。Broker从文件存储层(store)读取数据之前,会先构建一个MessageFilter,然后传给Store。Store从 ConsumeQueue读取到一条记录后,会用它记录的消息tag hash值去做过滤,由于在服务端只是根据hashcode进行判断,无法精确对tag原始字符串进行过滤,故在消息消费端拉取到消息后,还需要对消息的原始tag字符串进行比对,如果不同,则丢弃该消息,不进行消息消费。
(2) SQL92的过滤方式:这种方式的大致做法和上面的Tag过滤方式一样,只是在Store层的具体过滤过程不太一样,真正的 SQL expression 的构建和执行由rocketmq-filter模块负责的。每次过滤都去执行SQL表达式会影响效率,所以RocketMQ使用了BloomFilter避免了每次都去执行。
负载均衡
RocketMQ中的负载均衡都在Client端完成,具体来说的话,主要可以分为Producer端发送消息时候的负载均衡和Consumer端订阅消息的负载均衡。
事务消息
RocketMQ的事务消息提供类似 X/Open XA 的分布事务功能,采用了2PC的思想来实现了提交事务消息,通过事务消息能达到分布式事务的最终一致。
事务消息流程:
1.事务消息发送及提交:
(1) 发送消息(half消息)
(2) 服务端响应消息写入结果
(3) 根据发送结果执行本地事务(如果写入失败,此时half消息对业务不可见,本地逻辑不执行)
(4) 根据本地事务状态执行Commit或者Rollback(Commit操作生成消息索引,消息对消费者可见)
2.补偿流程:
(1) 对没有Commit/Rollback的事务消息(pending状态的消息),从服务端发起一次“回查”
(2) Producer收到回查消息,检查回查消息对应的本地事务的状态
(3) 根据本地事务状态,重新Commit或者Rollback
其中,补偿阶段用于解决消息Commit或者Rollback发生超时或者失败的情况。
事务消息最大的特点就是一阶段发送的消息对用户是不可见的。那么,如何做到写入消息但是对用户不可见呢?如果消息是half消息,将备份原消息的主题与消息消费队列,然后改变主题为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC。由于消费组未订阅该主题,故消费端无法消费half类型的消息,然后RocketMQ会开启一个定时任务,从Topic为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC中拉取消息进行消费,根据生产者组获取一个服务提供者发送回查事务状态请求,根据事务状态来决定是提交或回滚消息。
如果在RocketMQ事务消息的二阶段过程中失败了,例如在做Commit操作时,出现网络问题导致Commit失败,那么需要通过一定的策略使这条消息最终被Commit。RocketMQ采用了一种补偿机制,称为“回查”。Broker端对未确定状态的消息发起回查,将消息发送到对应的Producer端(同一个Group的Producer),由Producer根据消息来检查本地事务的状态,进而执行Commit或者Rollback。Broker端通过对比Half消息和Op消息进行事务消息的回查并且推进CheckPoint(记录那些事务消息的状态是确定的)。
值得注意的是,rocketmq并不会无休止的的信息事务状态回查,默认回查15次,如果15次回查还是无法得知事务状态,rocketmq默认回滚该消息。
延迟消息
// RocketMQ延迟消息的定义 private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"; |
延迟消息会暂存在名为SCHEDULE_TOPIC_XXXX的topic中,并根据delayTimeLevel存入特定的queue,queueId = delayTimeLevel – 1,即一个queue只存相同延迟的消息,保证具有相同发送延迟的消息能够顺序消费。
broker会调度地消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX(通过java.util.Timer每秒轮询),将消息写入真实的topic。需要注意的是,延迟消息会在第一次写入和调度写入真实topic时都会计数,因此发送数量、tps都会变高。
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