RocketMQ（九）—Queue分配算法

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本文介绍了四种常见的Queue分配算法：平均分配、环形平均、一致性Hash和同机房策略。重点讲解了每种策略的工作原理、优缺点，并强调了一致性Hash在动态扩容缩容场景中的优势。

Queue分配算法

一个Topic中的Queue只能由Consumer Group中的一个Consumer进行消费，而一个Consumer可以同时消费多个Queue中的消息。常见的Queue分配算法有四种，分别是：平均分配策略、环形平均策略、一致性hash策略、同机房策略。这些策略是通过在创建Consumer时的构造器传进去的

平均分配策略

计算公式：
avg=QueueCountConsumerCount avg=\frac{QueueCount}{ConsumerCount} avg=

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RocketMQ队列Queue分配算法解析
My_wife_QBL的博客
07-16 1029
在RocketMQ中，一个Topic中的Queue只能由Consumer Group中的一个Consumer进行消费，但一个Consumer可以同时消费多个Queue中的消息。队列分配算法决定了哪些Queue将被分配给哪些Consumer进行消费。常见的队列分配算法包括平均分配策略、环形平均策略、一致Hash策略和同机房策略。RocketMQ提供了多种队列分配算法来管理Queue与Consumer之间的配对关系，包括平均分配策略、环形平均策略、一致Hash策略和同机房策略。
RocketMQ—Queue队列分配算法
Auto_limiless的博客
02-21 1383
双十一订单处理中间件----RocketMQ算法分析及源码
【RabbitMQ】Spring-Boot 整合 使用教程 可靠性投递 顺序消费 高可用方案 事务消息 幂等性 SET化架构 等等
植富宝
02-27 2366
1. 简介 1.1 RabbitMQ定义 RabbitMQ是一个消息代理和队列服务器，用来在不同应用之间共享数据，是Relang语言开发的，基于AMQP协议。 1.2 AMQP定义 是一个二进制协议。 1.3 AMQP协议模型 1.4 核心概念 1. Server：Broker，接受客户端连接 2. Connection：连接，应用程序与Broker的网络连接 3. Channel：网络信道...
RocketMQ-Queue分配算法
程序员劝退师的博客
12-21 1401
介绍 一个Topic中的Queue只能有Consumer Group中的一个Consumer进行消费，那么他们之间的配对关系如何确定的，即Queue要分配给那个Consumer进行消费？也就是算法策略，常见有4中策略，这些策略通过创建Consumer时的构造器传进去的。 平均分配策略 该算法是根据avg=QueueCount / ConsumerCount 的计算结果进行分配的，如果能够整除，则按顺序将avg个Queue逐个分配，如果不能整除，则将多余出的Queue按照Consumer顺序逐个分配 环形平
【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（2）- 分配策略
最新发布
Jwasx的博客
06-17 1028
【RocketMQ】- 源码系列目录【RocketMQ 生产者消费者】- 同步、异步、单向发送消费消息【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者启动源码【RocketMQ 生产者和消费者】- 消费者重平衡（1）上一篇讲解了消费者重平衡的入口和大致源码，还剩下一点 RocketMQ 的几个重平衡策略。
RocketMQ负载均衡-消费者的负载均衡-平均分配算法
Flying_Fish_roe的博客
11-17 1308
在 RocketMQ 中，负载均衡的主要目标是确保多个消费者实例能够均匀地分担消息处理任务，从而避免单个消费者过载或部分消费者闲置的情况。消息队列（Message Queue）在多个消费者实例之间的分配：确保每个消费者都能处理不同的消息队列，避免重复消费。动态调整消费者与队列的映射关系：当消费者实例增加或减少时，系统自动调整消息队列的分配，以保持负载均衡。RocketMQ 的平均分配算法是消费者负载均衡的核心机制之一，它通过将消息队列均匀分配给多个消费者实例，确保系统的负载均衡和高效运行。
Rocketmq之消息队列分配策略算法实现的源码分析
yewandemty的博客
08-24 4618
Rocketmq消费者(Consumer)消费消息队列(Message Queue)消息的算法实现 本文中包含下面的内容 平均分配策略(默认)(AllocateMessageQueueAveragely) 环形分配策略(AllocateMessageQueueAveragelyByCircle) 手动配置分配策略(AllocateMessageQueueByConfig) 机房分配策略(Al...
RocketMQ入门学习（六）发消息的时候选择queue的算法有哪些？
My_SweetXue的博客
07-16 882
一、说明 分为两种，一种是直接发消息，client内部有选择queue的算法，不允许外界改变。还有一种是可以自定义queue的选择算法（内置了三种算法，不喜欢的话可以自定义算法实现）。 publicclassorg.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer{ //只发送消息，queue的选择由默认的算法来实现 @Override publicSendResultsend(Collection<Messa...
RocketMQ生产者和消费者的负载均衡分配策略
张俊杰 的博客
10-30 3983
负载均衡分两块儿,一个是producer的负载均衡,一个是Comsumer的负载均衡 Producer负载均衡 Producer发送消息时，默认会轮询目标Topic下的所有MessageQueue，并采用递增取模的方式往不同的MessageQueue上发送消息，以达到让消息平均落在不同的queue上的目的。而由于MessageQueue是分布在不同的Broker上的，所以消息也会发送到不同的broker上。 同时生产者在发送消息时，可以指定一个MessageQueueSelector。通过这个对象来
RocketMQ教程-(4)-队列（MessageQueue）
蜜獾互联网
07-21 966
​队列是 Apache RocketMQ 中消息存储和传输的实际容器，也是 Apache RocketMQ 消息的最小存储单元。Apache RocketMQ 的所有主题都是由多个队列组成，以此实现队列数量的水平拆分和队列内部的流式存储。队列的主要作用如下：存储顺序性队列天然具备顺序性，即消息按照进入队列的顺序写入存储，同一队列间的消息天然存在顺序关系，队列头部为最早写入的消息，队列尾部为最新写入的消息。消息在队列中的位置和消息之间的顺序通过位点（Offset）进行标记管理。流式操作语义。
RocketMQ消息队列资料
12-26
阿里巴巴开源的消息队列。电商产物适用于90%的业务场景。经历双十一的考验，高可用，框架轻量级。
RocketMQ分布式消息队列（最详细）
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weixin_48133130的博客
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RocketMQ认识 - RocketMQ安装 - RocketMQ原理(重要) - RocketMQ应用(重要)
Rocket MQ（四）Topic，Topic分片和Queue
傅红雪的专栏
04-06 1万+
Queue是RocketMQ中的另一个重要概念。在对该概念进行分析介绍前，我们先来看一张图： 从本质上来说，RocketMQ中的Queue是数据分片的产物。为了更好地理解Queue的定义，我们还需要引入一个新的概念：Topic分片。在分布式数据库和分布式缓存领域，分片概念已经有了清晰的定义。同理，对于RocketMQ，一个Topic可以分布在各个Broker上，我们可以把一个Topic分布在一个Broker上的子集定义为一个Topic分片。对应上图，TopicA有3个Topic分片，分布在Broker
队列（Queue）（数据结构与算法基础）
yangsf_的博客
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记点笔记以防忘记
RocketMQ概念模型
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01-25 761
RocketMQ概念模型 一 前言   对于任何一款中间件产品而言，清晰的概念模型是帮助用户正确理解使用它的关键。由于RocketMQ并没有遵循业界现有的JMS或AMQP规范，而且功能集比后两者更加丰富，描述该中间件产品的概念模型是一项比较有挑战的任务。RocketMQ的官方文档《RocketMQ 原理简介》对产品的概念模型给出了比较简洁而清晰的介绍。   本文将针对用户在使用RocketM...
RocketMQ queue与topic
weixin_34390105的博客
05-21 411
待续 转载于:https://www.cnblogs.com/guazi/p/6883681.html
queue算法小解
ZL0_bo的博客
04-18 405
queue算法中一般要用到的有 q.empty()若队列为空，返回true，否则返回false q.size()返回队列中的元素个数 q.pop()删除队首元素 q.front()返回队首元素的值 ，但不删除该元素（仅适用于FIFO队列 ） q.back()返回队尾元素的值，但不删除该元素（仅适用于FIFO队列） q.top()返回具有最高优先级的元素的值，但不删除该元素 q.push()对que...
RocketMQ中，Topic（主题）和Queue（队列）有什么区别
程序新视界
02-23 4510
总的来说，Topic和Queue的主要区别在于，Topic是消息的分类，用于区分不同类型的消息，而Queue是消息的存储结构，用于提高消息的并发处理能力。如果你的应用场景中，消息的处理时间可能会有较大的差异，或者某些消息的处理时间可能会较长，那么你可能需要创建多个Queue，以便能够并行处理消息，提高系统的吞吐量。例如，你可以为不同类型的消息创建不同的Topic，然后根据消息的处理需求，为每个Topic创建适当数量的Queue。如果某个消息的处理时间较长，那么后续的消息将会被阻塞，直到这个消息被消费完毕。
RocketMQ 中 topic 和broker queue的关系图
04-28
<think>好的，用户想要了解RocketMQ中Topic、Broker和Queue的关系图以及模型流程。我需要根据提供的引用内容来整理这些组件之间的关系。 首先，引用2提到，Topic是消息的第一级类型，而Queue是组成Topic的更小单元。一个Topic可以被分成多个Queue，这些Queue分布在不同的Broker上。比如一个电商系统可能有交易消息和物流消息两个Topic，每个Topic下又分为多个Queue。 引用3指出，Queue是Topic在Broker上的分片，每个Broker上的Topic会被等分为若干Queue。这些Queue是负载均衡的基本单元，Consumer Group内的每个Consumer会分配到不同的Queue，确保一个Queue只被一个Consumer处理，提高并行度。 引用5提到Producer发送消息时会轮询Topic下的所有Queue，实现负载均衡。同时，Consumer的集群模式中，Queue会根据Consumer实例数量进行分配，实例数不能超过Queue的数量。 关于Broker的角色，引用4和5说明Broker处理不同的业务请求，如发送消息、拉取消息等，通过不同的线程池处理。每个Broker包含多个Queue，这些Queue属于不同的Topic。 现在需要将这些信息整合成一个关系图。Topic包含多个Queue，这些Queue分布在不同的Broker上。每个Broker可以持有多个Topic的Queue。Producer发送消息到Topic时，消息被分配到各个Queue，而Consumer从分配的Queue消费消息。 模型流程方面，消息从Producer出发，通过Topic被分发到不同Broker的Queue中。Consumer Group中的Consumer实例从分配到的Queue拉取消息进行处理。负载均衡机制确保Queue在Consumer之间合理分配，提高处理效率。 最后，用户可能需要示意图，但无法直接绘制，所以用文字描述结构，并解释流程中的关键点，如Queue的分片、负载均衡策略、Consumer与Queue的关系等。</think>### RocketMQ中Topic、Broker与Queue的关系模型 #### 一、核心组件关系图（文字描述） ``` [Producer] │ ▼ [Topic]──┬──[Queue1]（Broker A）───[Consumer1] ├──[Queue2]（Broker B）───[Consumer2] └──[Queue3]（Broker C）───[Consumer3] ``` 1. **Topic**：逻辑上的消息分类，例如交易消息、物流消息[^2] 2. **Queue**：Topic的物理分片，每个Queue属于一个Broker[^3] 3. **Broker**：消息存储与转发的物理节点，包含多个Queue[^4] 4. **Consumer Group**：消费组内通过Queue与Consumer建立绑定关系[^5] --- #### 二、模型流程详解 1. **消息写入阶段** - Producer发送消息时指定Topic，RocketMQ通过轮询算法选择该Topic下的一个Queue[^5] - 每个Queue对应特定Broker的存储分片，例如： $$ \text{Topic} = \sum_{i=1}^{n} \text{Queue}_i \quad (\text{每个Queue}_i \in \text{Broker}_k) $$ 2. **消息存储结构** - 单个Broker包含多个Topic的Queue - Queue数量由`defaultTopicQueueNums`参数控制（默认4个）[^3] - 存储示例： ``` Broker A ├── Topic1_Queue0 ├── Topic1_Queue1 ├── Topic2_Queue0 └── Topic2_Queue1 ``` 3. **消息消费阶段** - Consumer Group内采用集群模式时，Queue按以下规则分配： - 每个Queue仅被一个Consumer实例占用 - Consumer实例数 ≤ Queue总数[^5] - 分配算法公式： $$ \text{每个Consumer分配的Queue数} = \left\lceil \frac{\text{Queue总数}}{\text{Consumer实例数}} \right\rceil $$ --- #### 三、关键特性说明 1. **负载均衡机制** - Producer侧：消息轮询写入不同Queue实现发送负载均衡[^5] - Consumer侧：Rebalance机制动态调整Queue与Consumer的绑定关系[^3] 2. **高可用设计** - 同步/异步复制：Queue数据在Broker主从节点间同步[^5] - 故障转移：主节点宕机时，Consumer自动切换到从节点Queue 3. **并发控制** - 单个Queue单线程消费，避免锁竞争（通过增加Queue数量提升并行度）[^3] ---
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