RocketMQ扫盲篇

本篇博客主要参考：
《浅入浅出》-RocketMQ 敖丙
APACHE-RocketMQ Gitee RocketMQ官方文档
RocketMQ 实战与进阶 GitChat

又是好久没有写博客了，虽然可以找出无数个没有写的博客的理由，但是说到底，还是一个字“懒”。今天我终于吃了一颗治疗懒癌的药丸，决定写一篇博客。介绍什么好呢，思来想去，还是介绍下RocketMQ吧，毕竟写了30多篇博客，还没有好好写过关于MQ的博客呢。本篇博客比较基础，不涉及到源码分析，只是扫盲。

MQ有什么用

解耦

我觉得从某种角度来说，微服务促进了MQ的蓬勃发展，本来一个系统有N多个模块，所有模块都强耦合在一起，现在微服务了，一个模块就是一个系统，系统之间肯定需要交互，交互有三种常见的方法，一种是RPC，一种是HTTP，一种就是MQ了。

异步

原本一个业务分为N步，要一步一步处理，才能把最终的结果返回给用户，现在有了MQ，先把最关键的部分处理完毕，然后发送消息到MQ，直接返回给用户OK，至于后面的步骤在后台慢慢处理吧，真乃提升用户体验的神器。

削峰

某个接口的请求量突然飙升，势必会对应用服务器、数据库服务器造成很大的压力，现在有了MQ，来多少请求都不在怕的，后台慢慢处理呗。

RocketMQ简介

RocketMQ是用Java编写的，是阿里开源的消息中间件，吸收了Kafka很多优点。Kafka也是比较热门的消息中间件，不过Kafka是用Scala编写的，不利于Java程序员去阅读源码，也不利于Java程序员做一些定制化的开发。接触过Kafka的小伙伴都知道，要用好Kafka实属不易，相对来说，RocketMQ简单多了，而且RocketMQ有阿里加持，经历了N次双11的考验，比较适合国内互联网公司，所以国内使用RocketMQ的公司很多。

RocketMQ四大组件

图片来自https://gitee.com/mirrors/rocketmq/blob/master/docs/cn/architecture.md

可以看到RocketMQ主要有四个组件：

NameServer

• 无状态服务，注册中心，可集群部署，但是NameServer节点之间没有任何数据交互。
• Broker会以定时把Topic路由信息上报给所有的NameServer。Producer、Consumer会随机选择一个NameServer定时Topic更新路由信息。
• Topic路由信息在NameServer集群中采用最终一致性。
• 保证AP。

Broker

• RocketMQ的服务端，用于存储消息、分发消息。
• Broker会定时把自身拥有的所有的Topic路由信息上报给NameServer。
• Broker有两个角色：Master、Follower，Master承担读（消费消息）写（生产消息）操作，如果Master比较忙，或者不可用，Follower可以承担读操作。BrokerId=0，代表是Matser，BrokerId!=0，代表是Follower，需要注意的有两点：
  其一，目前为止，BrokerId=1的Follower才可以承担读操作；
  其二，只有较高版本的RocketMQ才支持当Master节点挂掉，Follower自动升级到Master。

Producer

生产者，每隔一定时间向NameServer发起Topic的路由信息查询。

Consumer

消费者，每隔一定时间向NameServer发起Topic的路由信息查询。

为什么注册中心不选用Zookeeper

其实，在低版本的RocketMQ中，确实是选用Zookeeper作为注册中心的，但是后面改成了现在的NameServer，猜想主要原因是：

• RocketMQ已经是一个中间件了，不想再依赖其他中间件。
• Zookeeper比较重，有很多功能RocketMQ是用不到的，不如写一个轻量级的注册中心。
• Zookeeper是CP，一旦触发领导选举，那么注册中心就不可用了，而RocketMQ的注册中心，不需要强一致性，只要保证最终一致性。

RocketMQ消息领域模型

Message

• 传输的消息。
• 消息必须有Topic。
• 消息可以有多个Tag和多个Key，可以看做消息的附加属性。

Topic

• 一类消息的集合。
• 每个消息必须有一个Topic。
• 消息的第一级类型。

Tag

• 一个消息除了有Topic之外，还可以有Tag，用来细分同一个Topic下的不同种类的消息。
• Tag不是必须的。
• 消息的第二级类型。

Group

分为ProducerGroup，ConsumerGroup，我们更多的是关注ConsumerGroup，ConsumerGroup包含多个Consumer。

在集群消费模式下，一个ConsumerGroup下的Consumer共同消费一个Topic，且每个Consumer会被分配到N个队列，但是一个队列只会被一个Consumer消费，不同的ConsumerGroup可以消费同一个Topic，一条消息会被订阅此Topic的所有ConsumerGroup消费。

Queue

• 一个Topic默认包含四个Queue。
• 在集群消费模式下，同一个ConsumerGroup中的Consumer可以消费多个Queue的消息，但是一个Queue只能被一个Consumer消费。
• Queue中的消息是有序的。
• 分为读Queue和写Queue，一般来说，读Queue的数量和写Queue的数量是一致的，否则很容易出问题。

消费模式

消费模式有两种：Clustering（集群消费）和Broadcasting（广播消费）。

和其他MQ不同，其他MQ是在发送消息的时候，指定是集群消费还是广播消费，RocketMQ是在消费者端设置是集群消费还是广播消费。

Clustering（集群消费）

默认情况下是集群消费模式，该模式下，ConsumerGroup所有的Consumer共同消费一个Topic的消息，每个Consumer负责消费N个队列的消息（N也可能为1，甚至是0，没有分配到队列），但是一个队列只会被一个Consumer消费。如果某个Consumer挂掉，ConsumerGroup下的其他Consumer会接替挂掉的Consumer继续消费。

集群消费模式下，消费进度维护在Broker端，存储路径为${ROCKET_HOME}/store/config/ consumerOffset.json，如下图所示：

使用topicName@consumerGroupName为Key，消费进度为Value，Value的形式是queueId:offset ，说明如果有多个ConsumerGroup，每个ConsumerGroup的消费进度是不同的，需要分开来存储。

Broadcasting（广播消费）

广播消费消息会发给ConsumerGroup中所有的Consumer。

广播消费模式下，消费进度维护在Consumer端。

消费队列负载算法与重平衡机制

消费队列负载算法

我们知道了在集群消费模式下，ConsumerGroup下所有的Consumer共同消费一个Topic的消息，每个Consumer负责消费N个队列的消息，那么具体是如何分配的呢？这就涉及到消费队列负载算法了。

RocketMQ提供了众多的消费队列负载算法，其中最常用的是两种算法，即AllocateMessageQueueAveragely、AllocateMessageQueueAveragelyByCircle。下面我们来看下这两个算法的区别。

假设，现在一个Topic有16个队列，用q0~q15表示，有3个Consumer，用c0-c2表示。

用AllocateMessageQueueAveragely消费队列负载算法的结果如下：

• c0：q0 q1 q2 q3 q4 q5
• c1：q6 q7 q8 q9 q10
• c2：q11 q12 q13 q14 q15

用AllocateMessageQueueAveragelyByCircle消费队列负载算法的结果如下：

• c0：q0 q3 q6 q9 q12 q15
• c1：q1 q4 q7 q10 q13
• c2：q2 q5 q8 q11 q14

ConsumerGroup下所有的Consumer共同消费一个Topic的消息，每个Consumer负责消费N个队列的消息，但是一个队列不能同时被N个Consumer消费，这意味着什么？

聪明的你一定可以想到，如果一个Topic只有4个队列，而有5个Consumer，那么有一个Consumer将不能分配到任何队列，所以在RocketMQ中，Topic下队列的个数直接决定了Consumer的最大个数，也就说明，不能光靠增加Consumer来提高消费速度。

重平衡

虽然建议在创建Topic的时候，就应该充分考虑队列的个数，但是实际情况往往是不尽人意的，哪怕队列数没有发生改变，Consumer的数量也一定会发生改变，比如Consumer的上下线，比如某个Consumer挂了，比如新增了Consumer。队列的扩容、缩容，Consumer的扩容、缩容都会导致重平衡，也就是为Consumer重新分配消费的队列。

在RocketMQ中，Consumer会定时查询Topic的队列的个数，Consumer的个数，如果发生了改变，就会触发重平衡。

重平衡是RocketMQ内部实现的，程序员无需关心。

Pull OR Push？

一般来说，MQ有两种方法获取消息：

• Pull：Consumer主动拉取消息，好处是Consumer可以控制拉取消息的频率，条数，Consumer知道自身的消费能力，所以在Consumer端不容易造成消息堆积，但是实时性不是太好，效率相对较低。
• Push：Broker主动发送消息，好处是实时性、效率比较高，但是Broker无法知道Consumer端的消费能力，如果发给Consumer的消息过多，会造成Consumer端的消息堆积；如果发给Consumer的数据太少，又会造成Consumer端的空闲。

不管是Pull，还是Push，Consumer总会与Broker产生交互，交互的方式一般有短连接、长连接、轮询三种方式。

看起来，RocketMQ支持既支持Pull，也支持Push，但是实际上Push也是用Pull实现的，那么Consumer是怎么与Broker产生交互的呢？

这就是RocketMQ设计的巧妙的地方了，既不是短连接，也不是长连接，也不是轮询，而是采用的长轮询。

长轮询

Consumer发起拉取消息的请求，分为两种情况：

• 有消息：Consumer拿到消息后，连接断开。
• 没有消息：Broker Hold（保持）住连接一定时间，每隔5秒，检查下是否有消息，如果有消息，给Consumer，连接断开。

事务消息

RocketMQ支持事务消息，Producer把事务消息发送给Broker后，Broker会把消息存储在系统Topic：RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC，这样Consumer就无法消费到这条消息了。

Broker会有一个定时任务，消费RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC的消息，向Producer发起回查，回查的状态有三种：提交、回滚、未知。

• 如果回查的状态是提交，回滚，会触发消息的提交和回滚；
• 如果是未知，会等待下一次回查，RocketMQ可以设置一条消息的回查间隔与回查次数，超过一定的回查次数，消息会自动回滚。

延迟消息

延迟消息是指息发到Broker后，不能立刻被Consumer消费，需要等待一定的时间才可以被消费到，RocketMQ只支持特定的延迟时间：1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h。

消费形式

RocketMQ支持两种消费形式：并发消费、顺序消费。
如果是顺序消费，需要保证排序的消息在同一个队列。如何选择队列发送呢，RocketMQ发送消息的方法有好几个重载，其中有一个重载方法支持队列的选择。

同步刷盘、异步刷盘

Producer把消息发送到Broker中，Broker是需要把消息持久化的，RocketMQ支持两种持久化策略：

• 同步刷盘：Broker把消息持久后才返回ACK给Producer，好处是消息可靠性高，但是效率较慢。
• 异步刷盘：Broker把消息写入到PageCache中，就返回ACK给Producer。好处是效率极高，但是如果服务器挂了，消息可能会丢失，如果只是RocketMQ服务挂了，不会造成消息丢失。

同步复制、异步复制

为了MQ的可靠性、可用性，在生产环境，一般会部署Follower节点，Follower节点会复制Master的数据，RocketMQ支持两种持复制策略：

• 同步复制：Master、Follower都把消息写入成功，才返回ACK给Producer，可靠性较高，但是效率较慢。
• 异步复制：只要Master写入成功，就返回ACK给Producer，效率较高，但是可能会丢失消息。

"写入"是写入PageCache，还是写入硬盘，要看Follower Broker的配置。

再谈谈Producer

RocketMQ提供了三种发送消息的方法：

• oneway：fire and forget，单向消息，指消息发送出去后，就不管了，这个方法是没有返回值的。
• 同步：消息发送出去后，同步等待Broker的响应。
• 异步：消息发送出去后，立即返回，收到Broker的响应后，会执行函调方法。

在实际开发中，一般选用同步方法，如果要提高RocketMQ的性能，一般都是修改Broker端的参数，特别是刷盘策略和复制策略。

发送消息重试

消息发送时，如果使用了MessageQueueSelector，那消息发送的重试机制将会失效。

发送消息响应可能为以下四种：

public enum SendStatus {
    SEND_OK,
    FLUSH_DISK_TIMEOUT,
    FLUSH_SLAVE_TIMEOUT,
    SLAVE_NOT_AVAILABLE,
}

除了第一种，其他情况都是有问题的，为了保证消息不丢失，需要设置Producer参数：RetryAnotherBrokerWhenNotStoreOK为true。

故障规避机制

如果消息发送失败了，重试的时候，还是发送给这个Broker，那么大概率发送还是失败的，RocketMQ设计精巧之处在于，重试的时候，会自动避开这个Broker，而选择其他Broker，但是目前为止，异步发送没有那么智能，只会在一个Broker上重试，所以强烈建议选择同步发送方式。

RocketMQ提供了两种故障规避机制。用参数SendLatencyFaultEnable来控制。

• false：默认值，只有在重试的时候，才会启用故障规避机制，比如发送消息给BrokerA失败了，重试的时候，会选择BrokerB，但是下次发送消息，还是会选择发送给BrokerA。
• true：开启延迟退避机制，一旦消息发送给BrokerA失败，就会悲观的认为在一段时间内，BrokerA不可用，在将来的一段时间内，不会再向BrokerA发送消息。

延迟退避机制看起来很好用，但是一般来说Broker端繁忙，导致Broker不可用或者网络不可用只是一瞬间的事情，马上就可以恢复，如果开启了延迟退避机制，本来可用的Broker在一段时间内却被规避了，其他Broker更加繁忙，那可能情况更糟糕。

再谈谈Consumer

Consumer线程注意事项

Consumer有两个参数，可以消费的并行度，即ConsumeThreadMin、ConsumeThreadMax，看起来给人的感觉是，如果Consumer端堆积消息比较少，消费线程数为ConsumeThreadMin；如果Consumer端堆积消息比较多，就自动开启新的线程来消费，直到消费线程数为ConsumeThreadMax。但是并不是这样，Consumer内部持有一个线程池，选用的是无界队列，也就是ConsumeThreadMax参数是无效的，所以在实际开发中，ConsumeThreadMin、ConsumeThreadMax往往设置成一样。

ConsumeFromWhere

如果查询不到消费进度的时候，Consumer从哪里开始消费，RocketMQ支持从最新消息、最早消息、指定时间戳这三种方式进行消费。

消费消息重试

RocketMQ会为每个ConsumerGroup都设置一个Topic名称为%RETRY%+consumerGroup的重试队列，用来保存需要给ConsumerGroup重试的消息，但是重试需要一定的延时时间，RocketMQ对于重试消息的处理是先保存至Topic名称为SCHEDULE_TOPIC_XXXX的延迟队列中，后台定时任务按照对应的时间进行Delay后重新保存至%RETRY%+consumerGroup的重试队列中。

消息堆积、消费能力不够，怎么办

• 提高消费进度，这是最好的办法。
• 增加队列，增加Consumer。
• 原先的Consumer作为搬砖工，根据一定的规则把消息“搬”到多个新的Topic，再开几个ConsumerGroup去消费不同的Topic。
• 新开一个ConsumerGroup去消费，也就是两个ConsumerGroup同时消费一个Topic，但是需要注意offset的判断，比如一个ConsumerGroup消费offset为奇数的消息，一个ConsumerGroup消费offset为偶数的消息。

本来以为写扫盲文，应该会写的很顺，但是还是想多了，因为是扫盲文，面向的是没有怎么接触过RocketMQ的小伙伴，但是RocketMQ有没有那么简单，不可能用一篇博客，就让没有怎么接触过RocketMQ的小伙伴顺利入门，所以在写博客的时候，一直在想，这个东西重要吗，需要仔细描述吗；这个东西可以忽视，可以不介绍吗 等等，大家可以看到本文基本都是在介绍各种概念，几乎没有涉及到API的层面，因为一旦涉及到API，那么估计写两个星期也写不完。

End