Apache RocketMQ 批处理模型演进之路

本文收录于 Apache RocketMQ 中文社区，更多 RocketMQ 文章和答疑请访问：https://rocketmq-learning.com/

RocketMQ 的目标，是致力于打造一个消息、事件、流一体的超融合处理平台。这意味着它需要满足各个场景下各式各样的要求，而批量处理则是流计算领域对于极致吞吐量要求的经典解法，这当然也意味着 RocketMQ 也有一套属于自己风格的批处理模型。

至于什么样的批量模型才叫“属于自己风格”呢，且听我娓娓道来。

什么是批处理

首先，既然谈 RocketMQ 的批处理模型，那就得聊聊什么是“批处理”，以及为什么批处理是极致吞吐量要求下的经典解法。在我看来，批处理是一种泛化的方法论，它处在各个系统的方方面面，无论是传统工业还是互联网，甚至在日常生活中，都能看到它的身影。

批处理的核心思想是将多个任务或数据集合在一起，进行统一处理。这种方法的优势在于可以充分利用系统资源，减少任务切换带来的开销，从而提高整体效率。比如在工业制造中，工厂通常会将相同类型的零部件批量生产，以降低生产成本和提高生产速度。在互联网领域，批处理则表现为批量数据的存储、传输和处理，以优化性能和提升系统吞吐量。

批处理在极致吞吐量需求下的应用，更加显著。例如，在大数据分析中，海量的数据需要集中处理才能得出有意义的结果。如果逐条处理数据，不仅效率低下，还可能造成系统瓶颈。通过批处理，可以将数据划分为若干批次，在预定的时间窗口内统一处理，从而提高系统的并行处理能力，提升整体吞吐量。

此外，批处理其实并不意味着牺牲延时，就比如在 CPU Cache 中，对单个字节的操作无论如何时间上都是会优于多个字节，但是这样的比较并没有意义，因为延时的感知并不是无穷小的，用户常常并不关心 CPU 执行一条指令需要花多长时间，而是执行完单个“任务/作业”需要多久，在宏观的概念上，反而批处理具有更低的延时。

RocketMQ 批处理模型演进

接下来我们看看，RocketMQ 与批处理的“如胶似漆、形影相随”吧，其实在 RocketMQ 的诞生之初，就已经埋下了批处理的种子，这颗种子，我们暂且叫它——早期的批处理模型。

早期批处理模型

下图，是作为用户视角上感知比较强的老三样，分别是 Producer、Consumer、Broker：

而早期批处理模型，实际上只和 Producer、Broker 有关，在这条链路上会有批量消息的概念，当消息到达 Broker 后这个概念就会消失。

基于这点我们来看具体是怎么回事。首先批量消息的源头实际上就是 Producer 端的 Send 接口，在大部分场景下，我们发送一条消息都会使用以下的形式去操作：

SendResult send(Message msg);

非常地简明扼要，将一条消息发送到 Broker，如果我们要使用上早期的批处理模型，也只需要稍作修改：

SendResult send(Collection<Message> msgs)

可以看到，将多条消息串成一个集合，然后依旧是调用 send 接口，就可以完成早期批处理模型的使用了（从用户侧视角看就已经 ok 了），就像下图一样，两军交战，谁火力更猛高下立判～

那么真就到此为止了吗？当然不是，首先这里的集合是有讲究的，并不是随意将多条消息放在一起，就可以 send 出去的，它需要满足一些约束条件：

• 相同 Topic。
• 不能是 RetryTopic。
• 不能是定时消息。
• 相同 isWaitStoreMsgOK 标记。

这些约束条件暂时先不展开，因为就如同它字面意思一样浅显易懂，但是这也意味着它的使用并不是随心所欲的，有一定的学习成本，也有一定的开发要求，使用前需要根据这些约束条件自行分类，然后再装进“大炮”中点火发射。

这里可能有人会问，这不是为难我胖虎吗？为什么要加这么多约束？是不是故意的？实际上并非如此，我们可以想象一下，假如我们是商家：

• 客户 A 买了两件物品，在发货阶段我们很自然的就可以将其打包在一起（将多个 Message 串成一个 ArrayList），然后一次性交给快递小哥给它 Send 出去，甚至还能省一笔邮费呢～
• 客户 B 和客户 C 各买了一件物品，此时我效仿之前的行为打包到一起，然后告诉快递小哥这里面一个发到黑龙江，一个发到海南，然后掏出一笔邮费，然后。。。就没有然后了。

很显然，第二个场景很可能会收到快递小哥一个大大的白眼，这种事情理所应当的做不了，这也是为什么属于同一个 Collection<Message> 的消息必须要满足各种各样的约束条件了，在 Broker 实际收到一个“批量消息”时，会做以下处理：

首先它会根据这一批消息的某些属性，挑选出对应的队列，也就是上图中最底下的「p1、p2…」，在选定好队列之后，就可以进行后续的写入等操作了，这也是为什么必须要求相同 Topic，因为不同的 Topic 是没法选定同一个队列的。

接下来就到了上图所示流程，可以看到这里分别来了三个消息，分别是 《四条消息》《一条消息》《三条消息》，接下来他们会依次进入 unPack 流程，这个流程有点像序列化过程，因为从客户端发送上来的消息都是内存结构的，距离实际存储在文件系统中的结构还有一些不同。在 unPack 过程中，会分别解包成：四条消息、一条消息、三条消息；此时和连续 Send 八条消息是没有任何区别的，也就是在这一刻，批量消息的生命周期就走到了尽头，此刻往后，“众生平等、不分你我”。

也正是这个机制，Consumer 其实并不知道 Producer 发送的时候“到底是发射弓箭，还是点燃大炮”。这么做有个非常好的优点，那就是有着最高的兼容性，一切的一切好像和单条消息 Send 的经典用法没有任何区别，在这种情况下，每条消息都有最高的自由度，例如各自独立的 tag、独立的 keys、唯一的 msgId 等等，而基于这些所衍生出来的生态（例如消息轨迹）都是无缝衔接的。也就是说：只需要更换发送者使用的 Send 接口，就可以获得极大的发送性能提升，而消费者端无需任何改动。

索引构建流水线改造

我一向用词都非常的严谨，可以看到上一段的结尾：“获得极大的发送性能提升”，至于为什么这么讲，是因为距离整体系统的提升还有一些距离，也就是这一段的标题“索引构建流水线改造”。

首先我们要有一个共识，那就是对于消息队列这种系统，整体性能上限比值“消费/生产”应该要满足至少大于等于一，因为大部分情况下，我们的生产出来的消息至少应该被消费一次（否则直接都不用 Send 了岂不美哉）。

其实在以往，发送性能没有被拔高之前，它就是整个生产到消费链路上的短板，也就是说消费速率可以轻松超过生产速率，整个过程也就非常协调。but！在使用早期批处理模型后，生产速率的大幅度提升就暴露了另外一个问题，也就是会出现消费速率跟不上生产的情况，这种情况下，去谈整个系统的性能都是“无稽之谈”。

而出现消费速率短板的原因，还要从索引构建讲起。由于消费是要找到具体的消息位置，那就必须依赖于索引，也就是说，一条消息的索引构建完成之前，是无法被消费到的。下图就是索引构建流程的简易图：

这是整个直接决定消费速率上限的流程。通过一个叫 ReputMessageService 的线程，顺序扫描 CommitLog 文件，将其分割为一条一条的消息，再对这些消息进行校验等行为，将其转换成一条条的索引信息，并写入对应分区的 ConsumeQueue 文件。

整个过程是完全串行的，从分割消息，到转换索引，到写入文件，每一条消息都要经过这么一次流转。因为一开始是串行实现，所以改造起来也非常的自然，那就是通过流水线改造，提高它的并发度，这里面有几个需要解决的问题：

• CommitLog 的扫描过程并行难度高，因为每条消息的长度是不一致的，无法简单地分割出消息边界来分配任务。
• 单条消息的索引构建任务并不重，因此不能简单忽略掉任务流转过程中的开销（队列入队出队）。
• 写入 ConsumeQueue 文件的时候要求写入时机队列维度有序，否则会带来额外的检查开销等。

针对这几个难点，在设计中也引入了“批量处理”的思路，其实大到架构设计、小到实现细节，处处都体现了这一理念，下图就是改造后的流程：

由于 CommitLog 扫描过程很难并行化处理，那就干脆不做并行化改造了，就使用单线程去顺序扫描，但是扫描的时候会进行一个简单的批处理，扫描出来的消息并不是单条的，而是尽可能凑齐一个较大的 buffer 块，默认是 4MB，这个由多条消息构成的 buffer 块我们不妨将其称为一个 batch msg。

然后就是对这些 batch msg 进行并行解析，将 batch msg 以单条消息的粒度扫描出来，并构建对应的 DispatchRequest 结构，最终依次落盘到 ConsumeQueue 文件中。其中的关键点在于 batch msg 的顺序如何保证，以及 DispatchRequest 在流转时怎么保证顺序和效率。为此我专门实现了一个轻量级的队列 DispatchRequestOrderlyQueue，这个 Queue 采用环状结构，可以随着顺序标号不断递进，并且能做到“无序入队，有序出队”，详细设计和实现均在开源 RocketMQ 仓库中，这里就不多赘述。

在经过改造后，索引构建流程不再成为扯后腿的一员，从原本眼中钉的角色美美隐身了～

BatchCQ 模型

经过上述索引构建流水线改造后，整个系统也就实现了最基本的批处理模型，可以在最小修改、最高兼容性的情况下让性能获得质的飞跃。 但是这并不够！因为早期的模型出于兼容性等考虑，所以依旧束手束脚的，于是 BatchCQ 模型诞生了，主要原因分为两个维度：

• 性能上：早期模型中，Broker 端在准备写入阶段需要进行解包，会有一定的额外开销。CommitLog 文件中不具备批量信息，索引需要分多次构建。
• 能力上：无法实现端到端的批量行为，如加密、压缩。

那 BatchCQ 又是如何改进上述的问题的呢？其实也非常地直观，那就是“见字如面”，将 ConsumeQueue 也批量化。这个模型去掉 Broker 端写入前的解包行为，索引也只进行一次构建：

就像上图所示，如果把索引比做信封，原先每个信封只能包含一份索引信息，在批量化后则可以塞下任意数量的索引信息，具体的存储结构也发生了较大变化：

比如说如果来了两批消息，分别是（3+2）条，在普通的 CQ 模型里会分别插入 5 个 slot，分别索引到 5 条消息。但是在 BatchCQ 模型中，（3+2）条消息会只插入 2 个 slot，分别索引到 3 条以及 2 条。

也是因为这个特点，所以 CQ 原有的格式也发生了变化，为了记录更多信息不得不加入 Base Offset、Batch Num 等元素，而这些更改也让原来定位索引位置的逻辑发生了变化。

• 普通 CQ：每个 Slot 定长，【Slot 长度 * QueueOffset】位点可以直接找到索引，复杂度 O(1)。
• BatchCQ：通过二分法查找，复杂度 O(log n)。

虽然这部分只涉及到了 ConsumeQueue 的修改，但是它作为核心链路的一环，影响是很大的，首先一批的消息会被当作同一条消息来处理，不需要重新 unPack ，而且这些消息都会具有相同的 TAG、Keys 甚至 MessageId，想唯一区分同一批的消息，只能根据它们的 QueueOffset 了，这一点会让消息轨迹等依靠 MessageId 的能力无法直接兼容使用，但是消息的处理粒度依然可以保持不变（依赖的是 QueueOffset）。

AutoBatch 模型

通过 BatchCQ 改造之后，我们其实已经获得极致的吞吐量了。那个 AutoBatch 又是个啥呢？

这里又要从头说起，在早期批处理模型的总结里，提到了一个比较大的缺陷，那就是“使用起来不够顺手”，用户是需要关心各种约束条件的，就像前面提到的 Topic、消息类型、特殊 Flag 等，在 BatchCQ 里面其实是新增了 Keys、Tag 等维度的限制，错误使用会出现一些非预期的情况。

不难看出，无论是早期批处理模型、还是 BatchCQ 模型，使用起来都有一定的学习成本，除了需要关注各种使用方式外，想要用好，还有一些隐藏在暗处的问题需要主动去解决：

• 无论是早期的批处理模型，还是 batchCQ 模型，都需要发送端自行将消息分类打包。
• 消息分类和打包成本高，分类需要关心分类依据，打包需要关心触发时机。
• 分类依据复杂，早期批处理模型需要关注多个属性，batchCQ 在这基础上新增了多个限制。
• 打包时机不易掌握，使用不当容易出现性能下降、时延不稳定、分区不均衡等问题。

为了解决以上问题，AutoBatch 应运而生，它就是一台能自动分拣的无情打包机器，全天候运转，精密又高效，将以往需要用户关注的细节统统屏蔽，它具有以下几个优点：

• AutoBatch 托管分类和打包能力，只需要简单配置即可使用。
• 用户侧不感知托管的过程，使用原有发送接口即可享受批处理带来的性能提升，同时兼容同步发送和异步发送。
• AutoBatch 同时兼容早期的批处理模型和 batchCQ 模型。
• 实现轻量，性能优秀，设计上优化延时抖动、小分区等问题。

首先到底有多简单呢？让我们来看一下：

// 发送端开启 AutoBatch 能力 
rmqProducer.setAutoBatch(true);

也就是说，只需要加入这么一行，就可以开启 RocketMQ 的性能模式，获得早期的批处理模型或者 BatchCQ 模型带来的极致吞吐量提升。在开启 AutoBatch 的开关后，用户所有已有的行为都不需要作出改变，使用原来经典的 Send（Message msg）即可；当然也可以进行更精细的内存控制和延时控制：

// 设置单个 MessageBatch 大小（kb） 
rmqProducer.batchMaxBytes(32 * 1024);  

// 设置最大聚合等待时间（ms） 
rmqProducer.batchMaxDelayMs(10);  

// 设置所有聚合器最大内存使用（kb） 
rmqProducer.totalBatchMaxBytes(32 * 1024 * 1024);

那么它具体轻量在哪？又高效在哪？下面这个简易的流程图应该能给大家一个答案：

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

首先它只引入了一个单线程的背景线程——background thread，这个背景线程以 1/2 的 maxDelayMs 周期运行，将扫描到超过等待时机缓冲区的消息提交到异步发送的线程池中，此时就完成了时间维度的聚合。空间维度的聚合则是由发送线程在传递时进行检查，如果满足 maxBytes，则原地发送。

整个设计非常地精简，只额外引入了一个周期运行的线程，这样做可以避免因为 AutoBatch 模型本身出现性能短板，而且 batchMessage 的序列化过程也做了精简，去掉了发送时候所有的检测（在聚合过程中已提前分类）。

才艺展示

上面分享了 RocketMQ 在批处理模型上的演进，那么它们具体效果也就必须拉出来给大家做一个才艺展示了，以下所有的压测结果均来自于 Openmessaging-Benchmark 框架，压测中使用的各项配置如下所示：

准备工作

为 Openmessaging-Benchmark 进行压测环境，首先部署一套开源社区上最新的 RocketMQ，然后配置好 Namesrv 接入点等信息，然后打开 RocketMQ 的性能模式——AutoBatch，将 autoBatch 字段设置为 true：

早期批处理模型

bin/benchmark --drivers driver-rocketmq/rocketmq.yaml workloads/1-topic-100-partitions-1kb-4p-4c-1000k.yaml

开启 autobatch 能力后，就会使用早期批处理模型进行性能提升，可以看到提升幅度非常大，由原来的 8w 提升至 27w 附近，为原来的 300%。

索引构建流水线优化

流水线优化是需要在服务端开启的，下面是一个简单的配置例子：

// 开启索引构建流水线优化 
enableBuildConsumeQueueConcurrently=true  

// 调整内存中消息最大消费阈值 
maxTransferBytesOnMessageInMemory=256M 
maxTransferCountOnMessageInMemory=32K  

// 调整磁盘中消息最大消费阈值 
maxTransferBytesOnMessageInDisk=64M 
maxTransferCountOnMessageInDisk=32K

可以看到，只有开启索引构建优化，才能做到稳稳地达到 27w 的吞吐，在没有开启的时候，消费速率不足会触发冷读直至影响到整个系统的稳定性，同时也不具备生产意义，所以在使用批量模型的时候也务必需要开启索引构建优化。

BatchCQ 模型

BatchCQ 模型的使用与前面提到的两者不同，它不是通过开关开启的，BatchCQ 其实是一种 Topic 类型，当创建 topic 的时候指定其为 BatchCQ 类型，既可拥有最极致的吞吐量优势。

// Topic 的各种属性在 TopicAttributes 中设置 
public static final EnumAttribute QUEUE_TYPE_ATTRIBUTE = new EnumAttribute("queue.type", false, newHashSet("BatchCQ", "SimpleCQ"), "SimpleCQ"); 
topicConfig.getAttributes().put("+" + TopicAttributes.QUEUE_TYPE_ATTRIBUTE.getName(), "BatchCQ");

当使用 BatchCQ 模型的时候，与早期批处理模型已经有了天壤之别，因此我们寻求了和开源 Kafka 的对比，部署架构如下：

RocketMQ

3 主 3 备架构，使用轻量级 Container 部署。

• 节点 1: Master-A，Slave-C
• 节点 2: Master-C，Slave-B
• 节点 3: Master-B，Slave-A

Kafka

3 个节点，设置分区副本数为 2。

压测结果

可以看到，在使用 BatchCQ 类型的 Topic 时，RocketMQ 与 Kafka 的性能基本持平：

• 16-partitions，二者吞吐量相差 5% 以内，且 RocketMQ 则具有明显更低的延时表现。
• 10000-partitions，得益于 RocketMQ 的存储结构更为集中，在大量分区场景下吞吐量几乎保持不变。而Kafka在默认配置的情况下出现报错无法使用。

因此在极致吞吐量的需求下，BatchCQ 模型能够很好地承接极致需求的流量，而且如果更换性能更好的本地磁盘，同样的机器配置能达到更高的上限。

相关链接：

[1] ecs.c7.8xlarge

https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/overview-of-instance-families