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Rocket MQ 的前世与今生

RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件，在2017年9⽉份成为Apache的顶级项⽬，是国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。

RocketMQ经历了4个大阶段（如上图）：

阶段1：Metaq（Metamorphosis） 1.x 由开源社区 killme2008 维护，最后⼀次更新是在2017年1⽉份。

阶段2：Metaq 2.x 于 2012 年 10 ⽉份上线，在淘宝内部被⼴泛使⽤。

阶段3：RocketMQ 3.x 基于阿⾥内部开源共建原则， RocketMQ 项⽬只维护核⼼功能，且去除了所有其他运⾏时依赖，核⼼功能最简化。每个 BU 的个性化需求都在 RocketMQ 项⽬之上进⾏深度定制。 RocketMQ 向其他 BU 提供的仅仅是Jar 包，例如要定制⼀个 Broker，那么只需要依赖 rocketmq-broker 这个 jar 包即可，可通过 API 迕⾏交互，如果定制 client，则依赖 rocketmq-client 这个 jar 包，对其提供的 api 进⾏再封装。

阶段4：进⼊Apache 2016年11⽉28⽇，阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠消息中间件 RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。美国时间 2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 软件基⾦会（ASF）宣布 Apache®RocketMQ™ 已孵化成为 Apache 顶级项⽬（TLP ），是国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。

各种MQ产品的比较

此处比较并没有列出ActivateMQ，因为ActivateMQ目前使用占额已经越老越小，所以此次不再拿出来进行比较。

功能对比：

总结：

Kafka：系统间的数据流通道
RocketMQ：⾼性能可靠消息传输
RabbitMQ：低延迟可靠性传输

使用场景

1.异步解耦

场景：用户注册后，需要发送注册邮件和短信通知，以告知用户注册成功；传统的做法有以下两种。

串行方式：

并行方式：

MQ解耦：

总结：从三种实现方式可以看出，使用MQ进行异步解耦能让服务的功能变得更单一、更高效，明确功能的主次。

2.削峰填谷

场景：在秒杀或团队抢购活动中，由于用户请求量较大，导致流量暴增，秒杀的应用在处理如此大量的访问流量后，下游的通知系统无法承载海量的调用量，甚至会导致系统崩溃等问题而发生漏通知的情况。

总结：在互联网开发过程中突发大流量情况非常多，也有很多成熟的解决方案，使用MQ来进行削峰填谷也是业界比较成熟的一个方案。

3.数据同步与check

场景：订单数据存储为分片数据库，不利于聚合查询和批量操作，利用binlog将数据同步到MQ中，业务消费MQ对数据加工处理，可以将数据同步到其它存储系统，也可以做数据Check等

总结：采用订阅Binlog方式，将数据打进MQ进行临时存储，其它服务可以通过订阅MQ进行处理自己的业务，比如数据同步、数据一致性检查待。

4.其它场景

当然MQ还有其它一些使用场景，在这里就不在一一介绍了，具体如下：

顺序收发
分布式事务⼀致性
⼤数据分析
分布式缓存同步

这些使用场景可以说是MQ的优点，但是同样也会带来一些问题：

使用MQ后的缺点：

1）系统更复杂，多了一个MQ组件

2）消息传递路径更长，延时会增加

3）消息可靠性和重复性互为矛盾，消息不丢不重难以同时保证

4）上游无法知道下游的执行结果，这一点是很致命的

架构原理

基本概念（来自官网）

1.消息模型（Message Model）

RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。

2 消息生产者（Producer）

负责生产消息，一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式，同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同步和异步方式均需要Broker返回确认信息，单向发送不需要。

3 消息消费者（Consumer）

负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用的角度而言提供了两种消费形式：拉取式消费、推动式消费。

4 主题（Topic）

表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。

5 代理服务器（Broker Server）

消息中转角色，负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收从生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。代理服务器也存储消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移和主题和队列消息等。

6 名字服务（Name Server）

名称服务充当路由消息的提供者。生产者或消费者能够通过名字服务查找各主题相应的Broker IP列表。多个Namesrv实例组成集群，但相互独立，没有信息交换。

7 拉取式消费（Pull Consumer）

Consumer消费的一种类型，应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker服务器拉消息、主动权由应用控制。一旦获取了批量消息，应用就会启动消费过程。

8 推动式消费（Push Consumer）

Consumer消费的一种类型，该模式下Broker收到数据后会主动推送给消费端，该消费模式一般实时性较高。

9 生产者组（Producer Group）

同一类Producer的集合，这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃，则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。

10 消费者组（Consumer Group）

同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是，消费者组的消费者实例必须订阅完全相同的Topic。RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（Clustering）和广播消费（Broadcasting）。

11 集群消费（Clustering）

集群消费模式下,相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊消息。

12 广播消费（Broadcasting）

广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收全量的消息。

13 普通顺序消息（Normal Ordered Message）

普通顺序消费模式下，消费者通过同一个消息队列（ Topic 分区，称作 Message Queue）收到的消息是有顺序的，不同消息队列收到的消息则可能是无顺序的。

14 严格顺序消息（Strictly Ordered Message）

严格顺序消息模式下，消费者收到的所有消息均是有顺序的。

15 消息（Message）

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。RocketMQ中每个消息拥有唯一的Message ID，且可以携带具有业务标识的Key。系统提供了通过Message ID和Key查询消息的功能。

16 标签（Tag）

为消息设置的标志，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。

技术架构

RocketMQ架构上主要分为四部分，如上图所示:

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。
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。
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Conumser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。

BrokerServer 核心模块

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。

部署架构

RocketMQ 网络部署特点

NameServer是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。
Broker部署相对复杂，Broker分为Master与Slave，一个Master可以对应多个Slave，但是一个Slave只能对应一个Master，Master与Slave 的对应关系通过指定相同的BrokerName，不同的BrokerId 来定义，BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。Master也可以部署多个。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。注意：当前RocketMQ版本在部署架构上支持一Master多Slave，但只有BrokerId=1的从服务器才会参与消息的读负载。
Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer获取Topic路由信息，并向提供Topic 服务的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
Consumer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer获取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master、Slave建立长连接，且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息，也可以从Slave订阅消息，消费者在向Master拉取消息时，Master服务器会根据拉取偏移量与最大偏移量的距离（判断是否读老消息，产生读I/O），以及从服务器是否可读等因素建议下一次是从Master还是Slave拉取。

结合部署架构图，描述集群工作流程：

启动NameServer，NameServer起来后监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连上来，相当于一个路由控制中心。
Broker启动，跟所有的NameServer保持长连接，定时发送心跳包。心跳包中包含当前Broker信息(IP+端口等)以及存储所有Topic信息。注册成功后，NameServer集群中就有Topic跟Broker的映射关系。
收发消息前，先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，也可以在发送消息时自动创建Topic。
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中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上，轮询从队列列表中选择一个队列，然后与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。
Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取当前订阅Topic存在哪些Broker上，然后直接跟Broker建立连接通道，开始消费消息。

存储架构

消息存储架构图中主要有下面三个跟消息存储相关的文件构成。

(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：消息消费队列，引入的目的主要是提高消息消费的性能，由于RocketMQ是基于主题topic的订阅模式，消息消费是针对主题进行的，如果要遍历commitlog文件中根据topic检索消息是非常低效的。Consumer即可根据ConsumeQueue来查找待消费的消息。其中，ConsumeQueue（逻辑消费队列）作为消费消息的索引，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，具体存储路径为：$HOME/store/consumequeue/{topic}/{queueId}/{fileName}。同样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：IndexFile（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\indexHOME\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。

在上面的RocketMQ的消息存储整体架构图中可以看出，RocketMQ采用的是混合型的存储结构，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。RocketMQ的混合型存储结构(多个Topic的消息实体内容都存储于一个CommitLog中)针对Producer和Consumer分别采用了数据和索引部分相分离的存储结构，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。

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