1、RocketMQ概述

墨蓝 2023-10-16 10:19 57阅读 0赞

第1章 RocketMQ概述  
一、MQ概述  
1、MQ简介  
MQ，Message Queue，是一种提供消息队列服务的中间件，也称为消息中间件，是一套提供了消息生  
产、存储、消费全过程API的软件系统。消息即数据。一般消息的体量不会很大。  
2、MQ用途  
从网上可以查看到很多的关于MQ用途的叙述，但总结起来其实就以下三点。  
限流削峰  
MQ可以将系统的超量请求暂存其中，以便系统后期可以慢慢进行处理，从而避免了请求的丢失或系统  
被压垮。  
![在这里插入图片描述][d27a0e87023c4b49b309741225f20161.png]  
异步解耦  
上游系统对下游系统的调用若为同步调用，则会大大降低系统的吞吐量与并发度，且系统耦合度太高。  
而异步调用则会解决这些问题。所以两层之间若要实现由同步到异步的转化，一般性做法就是，在这两  
层间添加一个MQ层。  
![在这里插入图片描述][9dc7144b73374039bc5b3c357196d45b.png]  
数据收集  
分布式系统会产生海量级数据流，如：业务日志、监控数据、用户行为等。针对这些数据流进行实时或  
批量采集汇总，然后对这些数据流进行大数据分析，这是当前互联网平台的必备技术。通过MQ完成此  
类数据收集是最好的选择。

3、常见MQ产品  
ActiveMQ  
ActiveMQ是使用Java语言开发一款MQ产品。早期很多公司与项目中都在使用。但现在的社区活跃度已  
经很低。现在的项目中已经很少使用了。  
RabbitMQ  
RabbitMQ是使用ErLang语言开发的一款MQ产品。其吞吐量较Kafka与RocketMQ要低，且由于其不是  
Java语言开发，所以公司内部对其实现定制化开发难度较大。  
Kafka  
Kafka是使用Scala/Java语言开发的一款MQ产品。其最大的特点就是高吞吐率，常用于大数据领域的实  
时计算、日志采集等场景。其没有遵循任何常见的MQ协议，而是使用自研协议。对于Spring Cloud  
Netç ix，其仅支持RabbitMQ与Kafka。  
RocketMQ  
RocketMQ是使用Java语言开发的一款MQ产品。经过数年阿里双11的考验，性能与稳定性非常高。其  
没有遵循任何常见的MQ协议，而是使用自研协议。对于Spring Cloud Alibaba，其支持RabbitMQ、  
Kafka，但提倡使用RocketMQ。

二、RocketMQ概述  
1、RocketMQ简介  
![在这里插入图片描述][cc9c800dcee549b58977adcaff851c91.png]  
RocketMQ是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。  
RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件。2016年11⽉28⽇，阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠  
RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶  
级项⽬（TLP ），成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。

2、RocketMQ发展历程  
![在这里插入图片描述][be5a9db217b24643880f9211c0e91108.png]  
2007年，阿里开始五彩石项目，Notify作为项目中交易核心消息流转系统，应运而生。Notify系统是  
RocketMQ的雏形。  
2010年，B2B大规模使用ActiveMQ作为阿里的消息内核。阿里急需一个具有海量堆积能力的消息系  
统。  
2011年初，Kafka开源。淘宝中间件团队在对Kafka进行了深入研究后，开发了一款新的MQ，MetaQ。  
2012年，MetaQ发展到了v3.0版本，在它基础上进行了进一步的抽象，形成了RocketMQ，然后就将其  
进行了开源。  
2015年，阿里在RocketMQ的基础上，又推出了一款专门针对阿里云上用户的消息系统Aliware MQ。  
2016年双十一，RocketMQ承载了万亿级消息的流转，跨越了一个新的里程碑。11⽉28⽇，阿⾥巴巴  
向 Apache 软件基⾦会捐赠 RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。  
2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬（TLP ），成为国内⾸个互联  
⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。

第2章 RocketMQ的基本概念  
一、基本概念  
1 消息（Message）  
消息是指，消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主  
题。  
2 主题（Topic）  
![在这里插入图片描述][5b2ba2074f1142e4a2586ad18bcc586d.png]  
3 标签（Tag）  
为消息设置的标签，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业  
务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提  
供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。  
Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类。  
Topic：货物  
tag=上海  
tag=江苏  
tag=浙江  
\------- 消费者 -----  
topic=货物 tag = 上海  
topic=货物 tag = 上海|浙江  
topic=货物 tag = \*  
4 队列（Queue）  
存储消息的物理实体。一个Topic中可以包含多个Queue，每个Queue中存放的就是该Topic的消息。一  
个Topic的Queue也被称为一个Topic中消息的分区（Partition）。  
一个Topic的Queue中的消息只能被一个消费者组中的一个消费者消费。一个Queue中的消息不允许同  
一个消费者组中的多个消费者同时消费。  
![在这里插入图片描述][9d9c85af10374ec0bb553bc2cd51b3e3.png]  
在学习参考其它相关资料时，还会看到一个概念：分片（Sharding）。分片不同于分区。在RocketMQ  
中，分片指的是存放相应Topic的Broker。每个分片中会创建出相应数量的分区，即Queue，每个  
Queue的大小都是相同的。  
![在这里插入图片描述][d03046cec2454f4a8ae93aefd023b725.png]  
5 消息标识（MessageId/Key）  
RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageId，且可以携带具有业务标识的Key，以方便对消息的查询。  
不过需要注意的是，MessageId有两个：在生产者send()消息时会自动生成一个MessageId（msgId)，  
当消息到达Broker后，Broker也会自动生成一个MessageId(offsetMsgId)。msgId、offsetMsgId与key都  
称为消息标识。  
msgId：由producer端生成，其生成规则为：  
producerIp + 进程pid + MessageClientIDSetter类的ClassLoader的hashCode +  
当前时间 + AutomicInteger自增计数器  
offsetMsgId：由broker端生成，其生成规则为：brokerIp + 物理分区的offset（Queue中的  
偏移量）  
key：由用户指定的业务相关的唯一标识

二、系统架构  
![在这里插入图片描述][9a972e2e92c84638809f9a4e4a566087.png]  
RocketMQ架构上主要分为四部分构成：  
1 Producer  
消息生产者，负责生产消息。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。  
例如，业务系统产生的日志写入到MQ的过程，就是消息生产的过程  
再如，电商平台中用户提交的秒杀请求写入到MQ的过程，就是消息生产的过程  
RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组（Producer Group）的形式出现的。生产者组是同一类生产  
者的集合，这类Producer发送相同Topic类型的消息。一个生产者组可以同时发送多个主题的消息。  
2 Consumer  
消息消费者，负责消费消息。一个消息消费者会从Broker服务器中获取到消息，并对消息进行相关业务  
处理。  
例如，QoS系统从MQ中读取日志，并对日志进行解析处理的过程就是消息消费的过程。  
再如，电商平台的业务系统从MQ中读取到秒杀请求，并对请求进行处理的过程就是消息消费的  
过程。  
RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组（Consumer Group）的形式出现的。消费者组是同一类消  
费者的集合，这类Consumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费方面，实现  
负载均衡（将一个Topic中的不同的Queue平均分配给同一个Consumer Group的不同的Consumer，注  
意，并不是将消息负载均衡）和容错（一个Consmer挂了，该Consumer Group中的其它Consumer可  
以接着消费原Consumer消费的Queue）的目标变得非常容易。

![在这里插入图片描述][e6857fb059a24bf99f4115cec4d1f120.png]  
消费者组中Consumer的数量应该小于等于订阅Topic的Queue数量。如果超出Queue数量，则多出的  
Consumer将不能消费消息。

![在这里插入图片描述][ce94352a44ed420087d1d2e2e9ecf541.png]  
不过，一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。  
注意，  
1）消费者组只能消费一个Topic的消息，不能同时消费多个Topic消息  
2）一个消费者组中的消费者必须订阅完全相同的Topic  
3 Name Server  
功能介绍  
NameServer是一个Broker与Topic路由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。  
RocketMQ的思想来自于Kafka，而Kafka是依赖了Zookeeper的。所以，在RocketMQ的早期版本，即在  
MetaQ v1.0与v2.0版本中，也是依赖于Zookeeper的。从MetaQ v3.0，即RocketMQ开始去掉了  
Zookeeper依赖，使用了自己的NameServer。  
主要包括两个功能：  
Broker管理：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；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中都保存着Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列  
信息。Producer和Conumser通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息，从而进行消  
息的投递和消费。  
路由注册  
NameServer通常也是以集群的方式部署，不过，NameServer是无状态的，即NameServer集群中的各  
个节点间是无差异的，各节点间相互不进行信息通讯。那各节点中的数据是如何进行数据同步的呢？在  
Broker节点启动时，轮询NameServer列表，与每个NameServer节点建立长连接，发起注册请求。在  
NameServer内部维护着⼀个Broker列表，用来动态存储Broker的信息。  
注意，这是与其它像zk、Eureka、Nacos等注册中心不同的地方。  
这种NameServer的无状态方式，有什么优缺点：  
优点：NameServer集群搭建简单，扩容简单。  
缺点：对于Broker，必须明确指出所有NameServer地址。否则未指出的将不会去注册。也正因  
为如此，NameServer并不能随便扩容。因为，若Broker不重新配置，新增的NameServer对于  
Broker来说是不可见的，其不会向这个NameServer进行注册。  
Broker节点为了证明自己是活着的，为了维护与NameServer间的长连接，会将最新的信息以心跳包的  
方式上报给NameServer，每30秒发送一次心跳。心跳包中包含 BrokerId、Broker地址(IP+Port)、  
Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接收到心跳包后，会更新心跳时间戳，记录这  
个Broker的最新存活时间。  
路由剔除  
由于Broker关机、宕机或网络抖动等原因，NameServer没有收到Broker的心跳，NameServer可能会将  
其从Broker列表中剔除。  
NameServer中有⼀个定时任务，每隔10秒就会扫描⼀次Broker表，查看每一个Broker的最新心跳时间  
戳距离当前时间是否超过120秒，如果超过，则会判定Broker失效，然后将其从Broker列表中剔除。  
扩展：对于RocketMQ日常运维工作，例如Broker升级，需要停掉Broker的工作。OP需要怎么  
做？  
OP需要将Broker的读写权限禁掉。一旦client(Consumer或Producer)向broker发送请求，都会收  
到broker的NO\_PERMISSION响应，然后client会进行对其它Broker的重试。  
当OP观察到这个Broker没有流量后，再关闭它，实现Broker从NameServer的移除。  
OP：运维工程师  
SRE：Site Reliability Engineer，现场可靠性工程师  
路由发现  
RocketMQ的路由发现采用的是Pull模型。当Topic路由信息出现变化时，NameServer不会主动推送给  
客户端，而是客户端定时拉取主题最新的路由。默认客户端每30秒会拉取一次最新的路由。  
扩展：  
1）Push模型：推送模型。其实时性较好，是一个“发布-订阅”模型，需要维护一个长连接。而  
长连接的维护是需要资源成本的。该模型适合于的场景：  
实时性要求较高  
Client数量不多，Server数据变化较频繁  
2）Pull模型：拉取模型。存在的问题是，实时性较差。  
3）Long Polling模型：长轮询模型。其是对Push与Pull模型的整合，充分利用了这两种模型的优  
势，屏蔽了它们的劣势。  
客户端NameServer选择策略  
这里的客户端指的是Producer与Consumer  
客户端在配置时必须要写上NameServer集群的地址，那么客户端到底连接的是哪个NameServer节点  
呢？客户端首先会生产一个随机数，然后再与NameServer节点数量取模，此时得到的就是所要连接的  
节点索引，然后就会进行连接。如果连接失败，则会采用round-robin策略，逐个尝试着去连接其它节  
点。  
首先采用的是随机策略进行的选择，失败后采用的是轮询策略。  
扩展：Zookeeper Client是如何选择Zookeeper Server的？  
简单来说就是，经过两次Shufæ e，然后选择第一台Zookeeper Server。  
详细说就是，将配置文件中的zk server地址进行第一次shufæ e，然后随机选择一个。这个选择出  
的一般都是一个hostname。然后获取到该hostname对应的所有ip，再对这些ip进行第二次  
shufæ e，从shufæ e过的结果中取第一个server地址进行连接。  
4 Broker  
功能介绍  
Broker充当着消息中转角色，负责存储消息、转发消息。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从  
生产者发送来的消息，同时为消费者的拉取请求作准备。Broker同时也存储着消息相关的元数据，包括  
消费者组消费进度偏移offset、主题、队列等。  
Kafka 0.8版本之后，offset是存放在Broker中的，之前版本是存放在Zookeeper中的。  
模块构成  
下图为Broker Server的功能模块示意图。  
![在这里插入图片描述][e7cf509d7a04403cabe1feb0e1d4cdfc.png]  
Remoting Module：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模  
块构成。  
Client Manager：客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求，管理客户端。例  
如，维护Consumer的Topic订阅信息  
Store Service：存储服务。提供方便简单的API接口，处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。  
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：索引服务。根据特定的Message key，对投递到Broker的消息进行索引服务，同时也提  
供根据Message Key对消息进行快速查询的功能。  
集群部署

![在这里插入图片描述][4c84f7f282d4498b9881a7c5739b4f10.png]  
为了增强Broker性能与吞吐量，Broker一般都是以集群形式出现的。各集群节点中可能存放着相同  
Topic的不同Queue。不过，这里有个问题，如果某Broker节点宕机，如何保证数据不丢失呢？其解决  
方案是，将每个Broker集群节点进行横向扩展，即将Broker节点再建为一个HA集群，解决单点问题。  
Broker节点集群是一个主从集群，即集群中具有Master与Slave两种角色。Master负责处理读写操作请  
求，Slave负责对Master中的数据进行备份。当Master挂掉了，Slave则会自动切换为Master去工作。所  
以这个Broker集群是主备集群。一个Master可以包含多个Slave，但一个Slave只能隶属于一个Master。  
Master与Slave 的对应关系是通过指定相同的BrokerName、不同的BrokerId 来确定的。BrokerId为0表  
示Master，非0表示Slave。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信  
息到所有NameServer。  
5 工作流程  
具体流程  
1）启动NameServer，NameServer启动后开始监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连接。  
2）启动Broker时，Broker会与所有的NameServer建立并保持长连接，然后每30秒向NameServer定时  
发送心跳包。  
3）发送消息前，可以先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，当然，在创  
建Topic时也会将Topic与Broker的关系写入到NameServer中。不过，这步是可选的，也可以在发送消  
息时自动创建Topic。  
4）Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获  
取路由信息，即当前发送的Topic消息的Queue与Broker的地址（IP+Port）的映射关系。然后根据算法  
策略从队选择一个Queue，与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。当然，在获取到路由  
信息后，Producer会首先将路由信息缓存到本地，再每30秒从NameServer更新一次路由信息。  
5）Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取其所订阅Topic的路由信息，  
然后根据算法策略从路由信息中获取到其所要消费的Queue，然后直接跟Broker建立长连接，开始消费  
其中的消息。Consumer在获取到路由信息后，同样也会每30秒从NameServer更新一次路由信息。不过  
不同于Producer的是，Consumer还会向Broker发送心跳，以确保Broker的存活状态。  
Topic的创建模式  
手动创建Topic时，有两种模式：  
集群模式：该模式下创建的Topic在该集群中，所有Broker中的Queue数量是相同的。  
Broker模式：该模式下创建的Topic在该集群中，每个Broker中的Queue数量可以不同。  
自动创建Topic时，默认采用的是Broker模式，会为每个Broker默认创建4个Queue。  
读/写队列  
从物理上来讲，读/写队列是同一个队列。所以，不存在读/写队列数据同步问题。读/写队列是逻辑上进  
行区分的概念。一般情况下，读/写队列数量是相同的。  
例如，创建Topic时设置的写队列数量为8，读队列数量为4，此时系统会创建8个Queue，分别是0 1 2 3  
4 5 6 7。Producer会将消息写入到这8个队列，但Consumer只会消费0 1 2 3这4个队列中的消息，4 5 6  
7中的消息是不会被消费到的。  
再如，创建Topic时设置的写队列数量为4，读队列数量为8，此时系统会创建8个Queue，分别是0 1 2 3  
4 5 6 7。Producer会将消息写入到0 1 2 3 这4个队列，但Consumer只会消费0 1 2 3 4 5 6 7这8个队列中  
的消息，但是4 5 6 7中是没有消息的。此时假设Consumer Group中包含两个Consuer，Consumer1消  
费0 1 2 3，而Consumer2消费4 5 6 7。但实际情况是，Consumer2是没有消息可消费的。  
也就是说，当读/写队列数量设置不同时，总是有问题的。那么，为什么要这样设计呢？  
其这样设计的目的是为了，方便Topic的Queue的缩容。  
例如，原来创建的Topic中包含16个Queue，如何能够使其Queue缩容为8个，还不会丢失消息？可以动  
态修改写队列数量为8，读队列数量不变。此时新的消息只能写入到前8个队列，而消费都消费的却是  
16个队列中的数据。当发现后8个Queue中的消息消费完毕后，就可以再将读队列数量动态设置为8。整  
个缩容过程，没有丢失任何消息。  
perm用于设置对当前创建Topic的操作权限：2表示只写，4表示只读，6表示读写。

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