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(转)RocketMQ工作原理

程序员文章站 2022-03-26 12:27:40
原文:https://blog.csdn.net/lyly4413/article/details/80838716 1.消息中间件的发展: 第一代以ActiveMQ为代表,遵循JMS(java消息服务)规范 第二代以RabbitMQ为代表是一个有Erlang语言开发的AMQP(高级消息队列协议)的 ......

原文:

1.消息中间件的发展:

第一代以activemq为代表,遵循jms(java消息服务)规范                                                                                                  第二代以rabbitmq为代表是一个有erlang语言开发的amqp(高级消息队列协议)的开源实现                                                第三代以kafka为代表,是一代高吞吐、高可用的消息中间件,以及rocketmq

rocketmq的特点:

1.rocketmq 是一款分布式、队列模型的消息中间件,具有以下特点:
2.能够保证严格的消息顺序
3.提供丰富的消息拉取模式
4.高效的订阅者水平扩展能力
5.实时的消息订阅机制
6.亿级消息堆积能力
7.分布式高可用的部署架构,满足至少一次消息传递语义 
8.提供 docker 镜像用于隔离测试和云集群部署
9.提供配置、指标和监控等功能丰富的 dashboard
选用理由:
    a.强调集群无单点,可扩展,任意一点高可用,水平可扩展。
    b.海量消息堆积能力,消息堆积后,写入低延迟。
   c.支持上万个队列
   d.消息失败重试机制
   e.消息可查询
   f.开源社区活跃    

   g.成熟度(经过双十一考验)

rocketmq物理部署结构:

    (转)RocketMQ工作原理

rocketmq几个概念:

producer:消息生产者,生产者的作用就是将消息发送到 mq,生产者本身既可以产生消息,如读取文本信息等。也可以对外提供接口,由外部应用来调用接口,再由生产者将收到的消息发送到 mq

producer group: 生产者组,简单来说就是多个发送同一类消息的生产者称之为一个生产者组。在这里可以不用关心,只要知道有这么一个概念即可,producer实例可以是多机器、单机器多进程、单进程中的多对象。producer可以发送多个topic。处理分布式事务时,也需要producer集群提高可靠性

consumer : 消息消费者,简单来说,消费 mq 上的消息的应用程序就是消费者,至于消息是否进行逻辑处理,还是直接存储到数据库等取决于业务需要

consumer group : 消费者组,和生产者类似,消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组.consumer实例 的集合。consumer 实例可以是多机器、但机器多进程、单进程中的多对象。同一个group中的实例,在集群模式下,以均摊的方式消费;在广播模式下,每个实例都全部消费。

topic : topic 是一种消息的逻辑分类,比如说你有订单类的消息,也有库存类的消息,那么就需要进行分类,一个是订单 topic 存放订单相关的消息,一个是库存 topic 存储库存相关的消息

message : message 是消息的载体。一个 message 必须指定 topic,相当于寄信的地址。message 还有一个可选的 tag 设置,以便消费端可以基于 tag 进行过滤消息。也可以添加额外的键值对,例如你需要一个业务 key 来查找 broker 上的消息,方便在开发过程中诊断问题

tag : 标签可以被认为是对 topic 进一步细化。一般在相同业务模块中通过引入标签来标记不同用途的消息

broker : broker 是 rocketmq 系统的主要角色,其实就是前面一直说的 mq。broker 接收来自生产者的消息,储存以及为消费者拉取消息的请求做好准备

name server : name server 为 producer 和 consumer 提供路由信息

push consumer : 应用通常向consumer对象注册一个listener接口,一旦收到消息,consumer对象立刻回调listener接口方法。所以,所谓push指的是客户端内部的回调机制,并不是与服务端之间的机制

pull consumer : 应用通常主动调用consumer从服务端拉消息,然后处理。这用的就是短轮询方式了,在不同情况下,与长轮询各有优点

broker 的搭建方式:

1.单个master模式 : 这种方式风险较大,一旦 broker 重启或者宕机时,会导致整个服务不可用,不建议线上环境使用

2.多个master模式: 一个集群无 slave,全是 master,例如 2 个 master 戒者 3 个 master 
        优点:配置简单,单个 master 宕机或重启维护对应用无影响,在磁盘配置为 raid10 时,即使机器宕机不可恢复情况下,由于 raid10 磁盘非常可靠,消息也不会丢(异步刷盘丢失少量消息,同步刷盘一条会丢)。性能最高。 

        缺点:单台机器宕机期间,这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅,消息实时性会受到影响。

3.多msater多slave模式,异步复制 : 每个 master 配置一个 slave,有多对 master-slave,ha 采用异步复制方式,主备有短暂消息延迟,毫秒级。 
        优点:即使磁盘损坏,消息丢失的非常少,且消息实时性不会受影响,因为 master 宕机后,消费者仍然可以从 slave 消费,此过程对应用透明。不需要人工干预。性能同多 master 模式几乎一样。 

        缺点:master 宕机,磁盘损坏情况,会丢失少量消息

4.多master多slave模式,同步双写 : 每个 master 配置一个 slave,有多对 master-slave,ha 采用同步双写方式,主备都写成功,向应用返回成功。 
        优点:数据不服务都无单点,master 宕机情况下,消息无延迟,服务可用性与数据可用性都非常高 

        缺点:性能比异步复制模式略低,大约低 10%左右,发送单个消息的 rt 会略高。目前主宕机后,备机不能能自动切换为主机,后续会支持自动切换功能。

rocketmq架构:

(转)RocketMQ工作原理

rocketmq-broker:整个mq的核心,他能够接受producer和consumer的请求,并调用store层服务对消息进行处理。ha服务的基本单元,支持同步双写,异步双写等模式。
rocketmq-client::mq客户端实现,目前官方仅仅开源了java版本的mq客户端,c++,go客户端有社区开源贡献。
rocketmq-common:一些模块间通用的功能类,比如一些配置文件、常量。
rocketmq-example:官方提供的例子,对典型的功能比如order message,push consumer,pull consumer的用法进行了示范。
rocketmq-filtersrv:消息过滤服务,相当于在broker和consumer中间加入了一个filter代理。
rocketmq-remoting:基于netty的底层通信实现,所有服务间的交互都基于此模块。
rocketmq-srvut:解析命令行的工具类。
rocketmq-store:存储层实现,同时包括了索引服务,高可用ha服务实现。
rocketmq-tools:mq集群管理工具,提供了消息查询等功能。

rocketmq存储方式:

(转)RocketMQ工作原理

如上图所示:

(1)所有数据单独储存到commit log ,完全顺序写,随机读
    (2)对最终用户展现的队列实际只储存消息在commit log 的位置信息,并且串行方式刷盘
     这样做的好处:
    (1)队列轻量化,单个队列数据量非常少
    (2)对磁盘的访问串行话,避免磁盘竞争,不会因为队列增加导致iowait增高
     每个方案都有优缺点,他的缺点是:
    (1)写虽然是顺序写,但是读却变成了随机读
    (2)读一条消息,会先读consume  queue,再读commit log,增加了开销
    (3)要保证commit log 与 consume  queue完全的一致,增加了编程的复杂度
     以上缺点如何克服:
    (1)随机读,尽可能让读命中pagecache,减少io操作,所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多,读数据要访问硬盘会不会由于随机读导致系统性能急剧下降,答案是否定的。
        a)访问pagecache时,即使只访问1k的消息,系统也会提前预读出更多的数据,在下次读时就可能命中pagecache
        b)随机访问commit log 磁盘数据,系统io调度算法设置为noop方式,会在一定程度上将完全的随机读变成顺序跳跃方式,而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能高5倍
    (2)由于consume queue存储数量极少,而且顺序读,在pagecache的与读取情况下,consume queue的读性能与内存几乎一直,即使堆积情况下。所以可以认为consume queue完全不会阻碍读性能
    (3)commit log中存储了所有的元信息,包含消息体,类似于mysql、oracle的redolog,所以只要有commit log存在, consume  queue即使丢失数据,仍可以恢复出来