RocketMQ架构原理解析（二）：消息存储（CommitLog）

RocketMQ架构原理解析（一）：整体架构
 RocketMQ架构原理解析（二）：消息存储（CommitLog）
RocketMQ架构原理解析（三）：消息索引（ConsumeQueue & IndexFile）
RocketMQ架构原理解析（四）：消息生产端（Producer）

一、概述

由前文可知，RocketMQ有几个非常重要的概念：

broker 服务端，负责存储、收发消息
producer 客户端1，负责产生消息
consumer 客服端2，负责消费消息

既然是消息队列，那消息的存储的重要程度不言而喻，本节我们聚焦broker服务端，看下消息在broker端是如何存储的，它的落盘策略是怎样的，又是如何保证高效

另：后文的RocketMQ都是基于版本4.9.3

二、写入流程

RocketMQ的普通单消息写入流程如下

简单可以分为三大块：

写入前准备
加锁后消息写入
消息落盘及集群同步

2.1 准备

其实消息的写入准备工作也比较好理解，主要是消息状态的检查以及各类存储状态的检查，可以参看上图中的流程

根据上图，在准备阶段前，RocketMQ会判断操作系统的Page Cache是否繁忙，他是怎么做到的呢？其实Java本身没有提供接口或函数来查看Page Cache的状态，但如果磁盘带宽已经打满，在Page Cache要将数据刷disk时，很有可能便陷入了阻塞，导致Page Cache资源紧张。而当我们的程序又有新的消息要写入Page Cache时，反向阻塞写入请求，我们说这时Page Cache就产生了回压，也就是Page Cache相当繁忙，请求已经不能及时处理了。RocketMQ判断Page Cache是否繁忙的条件也很简单，就是监控某个请求加锁后，写入是否超过1秒，如果超时的话，新的请求会快速失败

2.2 消息协议

RocketMQ有一套相对复杂的消息协议编码，大部分协议中的内容都是在加锁前拼接生成
rmq消息存储格式

大部分消息协议项都是定长字段，变长字段如下：

1、born inet 产生消息的producer的IP信息 ipv4占用4byte，ipv6占16byte
2、broker inet 接收消息的broker的IP信息 ipv4占用4byte，ipv6占16byte
3、msg content 消息内容变长字段（1-21亿）byte
4、topic content 消息内容变长字段（1-127）byte
5、properties content 属性内容变长字段（0-32767）byte

2.3 加锁

此处rmq提供了2种加锁方式

1、基于AQS的ReentrantLock （默认方式）
2、基于CAS的自旋锁，加锁不成功的话，会无限重试

无论采用哪种策略，都是独占锁，即同一时刻只允许一个线程加锁成功。具体采用哪种方式，可通过配置修改。

两种加锁适用不同的场景，方式1在高并发场景下，能保持平稳的系统性能，但在低并发下表现一般；而方式二正好相反，在高并发场景下，因为采用自旋，会浪费大量的cpu，但在低并发时，却可以获得很高的性能。

所以官方文档中，为了提高性能，建议用户在同步刷盘的时候采用独占锁，异步刷盘的时候采用自旋锁。这个是根据加锁时间长短决定的

2.4 锁内操作

上文提到，写入消息的锁是独占锁，也就意味着同一时刻，只能有一个线程进入，我们看一下锁内都做了哪些操作

1、拿到或创建文件操作对象MappedFile
- 此处涉及点较多，我们在文件写入大节详细展开
2、二次整理要落盘的消息格式
- 之前已经整理过消息协议了，为什么此处还要进行二次整理？因为之前一些消息协议在没有加锁的时候，还无法确定。主要是以下三项内容：
  - a、queueOffset 队列偏移量，此值需要最终返回，且需要保证严格递增，所以需要在锁内进行
  - b、physicalOffset 物理偏移量，也就是全局文件的位置，注：此位置是全局文件的偏移量，不是当前文件的偏移量，所以其值可能会大于1G
  - c、storeTimestamp 存储时间戳，此处在锁内进行，主要是为了保证消息投递的时间严格保序
3、记录写入信息
- 记录当前文件写入情况：比如已写入字节数、存储时间等

三、文件开辟及写入

3.1 文件开辟

文件的开辟是异步进行，有独立的线程专门负责开辟文件。我们可以先看下文件开辟的简单模型
异步创建MappFile

也就是putMsg的线程会将开辟文件的请求委托给allocate file线程，然后进入阻塞，待allocate file线程将文件开辟完毕后，再唤醒putMsg线程

那此处我们便产生了2点疑问：

1、putMsg把开辟文件的请求交给了allocate file线程，直到allocate file线程开辟完毕后才会唤醒putMsg线程，其实并没有起到异步开辟节省时间的目的，直接在putMsg线程中开辟文件不好吗？
2、创建文件本身感觉并不耗时，不管是拿到文件的FileChannnel还是MappedByteBuffer，都是一件很快的操作，费尽周章的异步开辟真的有必要吗？

这两个疑问后文将逐步说明，接下来我们看一下commit log的文件命名及构成

commit log虽说是单文件结构，但是并不是所有的message都存储在同一个物理文件中，Rocket MQ设定了单commit log的文件大小为固定1G，而命名则与kafka相似：总长度20位，标记当前文件的物理偏移量，高位用0补齐，如下：

00000000000000000000 第一个文件，物理偏移量为0
00000000001073741824 第二个文件，物理偏移量为1G
00000000002147483648 第三个文件，物理偏移量为2G
00000000003221225472 第四个文件，物理偏移量为3G
......

问：为什么要每个文件设定1G大小呢？

答：虽然FileChannel在映射文件时，size的入参是long值，但FileChannel内部会判断size是否超过了`Integer.MAX_VALUE`(2147483647)，如果超了，会扔出`IllegalArgumentException`异常，而2147483647正好小于2G，所以文件映射无法一次性映射一个大于等于2G的文件，再加上减少理解投入及文件过期等因素，故设定commit log文件均为1G

问：因为消息都是变长字段，假如第一个文件还没写满1G，但新的消息又写不进去时，怎么处理呢？

答：其实这种情况一定会存在，解决策略是在每个文件的结尾会写入“尾部空余大小(4byte)”，以及“结束标记魔法值(4byte)”，此魔法值为固定值-875286124

3.1.1 开启堆外缓冲池

至此我们要引入一个非常重要的配置变量transientStorePoolEnable，该配置项只在异步刷盘(FlushDiskType == AsyncFlush)的场景下，才会生效

如果配置项中，将transientStorePoolEnable置为true，便称为“开启堆外缓冲池”。那么这个变量到底起到什么作用呢？

transientStorePoolEnable类型创建MappFile

系统启动时，会默认开辟5个（参数transientStorePoolSize控制）堆外内存DirectByteBuffer，循环利用。写消息时，消息都暂存至此，通过线程CommitRealTimeService将数据定时刷到page cache，当数据flush到disk后，再将DirectByteBuffer归还给缓冲池

而开辟过程是在broker启动时进行的；如上图所示，空间一旦开辟完毕后，文件都是预先创建好的，使用时直接返回文件引用即可，相当高效。但首次启动需要大量开辟堆外内存空间，会拉长broker的启动时长。我们看一下这块开辟的源码

/**
 * It's a heavy init method.
 */
public void init() {
    for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(fileSize);
        ......
        availableBuffers.offer(byteBuffer);
    }
}

注释中也标识了这是个重量级的方法，主要耗时点在ByteBuffer.allocateDirect(fileSize)，其实开辟内存并不耗时，耗时集中在为内存区域赋0操作，以下是JDK中DirectByteBuffer源码：

DirectByteBuffer(int cap) {                   // package-private
    super(-1, 0, cap, cap);
    ......

    long base = 0;
    try {
        base = unsafe.allocateMemory(size);
    } catch (OutOfMemoryError x) {
        Bits.unreserveMemory(size, cap);
        throw x;
    }
    unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);
    ......
}

我们发现在开辟完内存后，开始执行了赋0操作unsafe.setMemory(base, size, 0)。其实可以利用反射巧妙地绕过这个耗时点

private static Field addr;
private static Field capacity;

static {
    try {
        addr = Buffer.class.getDeclaredField("address");
        addr.setAccessible(true);
        capacity = Buffer.class.getDeclaredField("capacity");
        capacity.setAccessible(true);
    } catch (NoSuchFieldException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

public static ByteBuffer newFastByteBuffer(int cap) {
    long address = unsafe.allocateMemory(cap);
    ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocateDirect(0).order(ByteOrder.nativeOrder());
    try {
        addr.setLong(bb, address);
        capacity.setInt(bb, cap);
    } catch (IllegalAccessException e) {
        return null;
    }
    bb.clear();
    return bb;
}

3.1.2 关闭堆外缓冲池

关闭堆外内存池的话，就会启动MappedByteBuffer

常规类型创建MappFile

a、首次启动
- 第一次启动的时候，allocate线程会先后创建2个文件，第一个文件创建完毕后，便会返回putMsg线程并唤醒它，然后allocate线程进而继续异步创建下一个文件
b、后续启动
- 后续请求allocate线程都会将已经创建好的文件直接返回给putMsg线程，然后继续异步创建下一个文件，这样便真正实现了异步创建文件的效果

3.1.3 文件预热

我们再回顾一下本章刚开始提出的2个疑问：

1、putMsg把开辟文件的请求交给了allocate file线程，直到allocate file线程开辟完毕后才会唤醒putMsg线程，其实并没有起到异步开辟节省时间的目的，直接在putMsg线程中开辟文件不好吗？
2、创建文件本身感觉并不耗时，不管是拿到文件的FileChannnel还是MappedByteBuffer，都是一件很快的操作，费尽周章的异步开辟真的有必要吗？

第一个问题已经迎刃而解，即allocate线程通过异步创建下一个文件的方式，实现真正异步

本节讨论的便是第二个问题，其实如果只是单纯创建文件的话，的确是非常快的，不至于再使用异步操作。但RocketMQ对于新建文件有个文件预热（通过配置warmMapedFileEnable启停）功能，当然目的是为了磁盘提速，我么先看下源码

org.apache.rocketmq.store.MappedFile#warmMappedFile

for (int i = 0, j = 0; i < this.fileSize; i += MappedFile.OS_PAGE_SIZE, j++) {
    byteBuffer.put(i, (byte) 0);
    // force flush when flush disk type is sync
    if (type == FlushDiskType.SYNC_FLUSH) {
        if ((i / OS_PAGE_SIZE) - (flush / OS_PAGE_SIZE) >= pages) {
            flush = i;
            mappedByteBuffer.force();
        }
    }
}

简单来说，就是将MappedByteBuffer每隔4K就写入一个0 byte，然后将整个文件撑满；如果刷盘策略是同步刷盘的话，还需要调用mappedByteBuffer.force()，当然这个操作是相当相当耗时的，所以也就需要我们进行异步处理。这样也就解释了第二个问题

但文件预热真的有效吗？我们不妨做个简单的基准测试

public class FileWriteCompare {

    private static String filePath = "/Users/likangning/test/index3.data";

    private static int fileSize = 1024 * 1024 * 1024;

    private static boolean warmFile = true;

    private static int batchSize = 4096;

    @Test
    public void test() throws Exception {
        File file = new File(filePath);
        if (file.exists()) {
            file.delete();
        }
        file.createNewFile();
        FileChannel fileChannel = FileChannel.open(file.toPath(), StandardOpenOption.WRITE, StandardOpenOption.READ);
        MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, fileSize);

        ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(batchSize);
        long beginTime = System.currentTimeMillis();
        mappedByteBuffer.position(0);
        while (mappedByteBuffer.remaining() >= batchSize) {
            byteBuffer.position(batchSize);
            byteBuffer.flip();
            mappedByteBuffer.put(byteBuffer);
        }
        System.out.println("time cost is : " + (System.currentTimeMillis() - beginTime));
    }
}

简单来说就是通过MappedByteBuffer写入1G文件，在我本地电脑上，平均耗时在 550ms 左右

然后在MappedByteBuffer写文件前加入预热操作

private void warmFile(MappedByteBuffer mappedByteBuffer) {
    if (!warmFile) {
        return;
    }
    int pageSize = 4096;
    long begin = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0, j = 0; i < fileSize; i += pageSize, j++) {
        mappedByteBuffer.put(i, (byte) 0);
    }
    System.out.println("warm file time cost " + (System.currentTimeMillis() - begin));
}

耗时情况如下：

warm file time cost 492
time cost is : 125

预热后，写文件的耗时缩短了很多，但预热本身的耗时也几乎等同于文件写入的耗时了

以上是没有强制刷盘的测试效果，如果强制刷盘(#force)的话，个人经验是文件预热一定会带来性能的提升。从前两天结束的第二届中间件性能挑战赛来看，文件预热至少带来10%以上的提升。但是同非强制刷盘一样，文件预热操作实在是太重了

整体来看，文件预热后的写入操作，确实能带来性能上的提升，但是如果在系统压力较大、磁盘吞吐紧张的场景下，势必导致broker抖动，甚至请求超时，反而得不偿失。明白了此层概念后，再通过大量benchmark来决定是否开启此配置，做到有的放矢

3.2 文件写入

经过以上整理分析后，文件写入将变得非常轻；不论是DirectByteBuffer还是MappedByteBuffer都可以抽象为ByteBuffer，进而直接调用ByteBuffer.write()

四、刷盘策略

4.1 异步刷盘

异步刷盘策略

4.1.1 异步+关闭写缓冲

对应如下配置

FlushDiskType == AsyncFlush && transientStorePoolEnable == false

异步刷盘，且关闭缓冲池，对应的异步刷盘线程是FlushRealTimeService

上文可知，次策略是通过MappedByteBuffer写入的数据，所以此时数据已经在 page cache 中了

我们总结一下刷盘的策略：

1、固定频率刷盘

不响应中断，固定500ms（可配置）刷盘，但刷盘的时候，如果发现未落盘数据不足16K（可配置），那么将进入下一个循环，如果满16K的话，会将所有未落盘的数据落盘。此处补充说明下，不论是FileChannel还是MappedByteBuffer都不提供指定区间的刷盘策略，只提供一个force()方法，所以无法精确控制落盘数据的大小。

如果数据写入量很少，一直没有填充满16K，就不会落盘了吗？不是的，此处兜底的方案是，线程发现距离上次无条件全量刷盘已经超过10000ms（可配置），那么此时就会无条件触发全量刷盘

2、非固定频率刷盘

与「固定频率刷盘」比较相似，唯一不同点是，当前刷盘策略是响应中断的，即每次有新的消息到来的时候，都会发送唤醒信号，如果刷盘线程正好处在500ms等待期间的话，将被唤醒。但此处的唤醒并非严谨的唤醒，有可能发送了唤醒信号，但刷盘线程并未成功响应，兜底方案便是500ms的重试。下面简单黏贴一下等待、唤醒的代码，不再赘述

org.apache.rocketmq.common.ServiceThread

// 唤醒
public void wakeup() {
    if (hasNotified.compareAndSet(false, true)) {
        waitPoint.countDown(); // notify
    }
}

// 睡眠并响应唤醒
protected void waitForRunning(long interval) {
    if (hasNotified.compareAndSet(true, false)) {
        this.onWaitEnd();
        return;
    }

    //entry to wait
    waitPoint.reset();

    try {
        waitPoint.await(interval, TimeUnit.MILLISECONDS);
    } catch (InterruptedException e) {
        log.error("Interrupted", e);
    } finally {
        hasNotified.set(false);
        this.onWaitEnd();
    }
}

综上，数据在page cache中最长的等待时间为(10000+500)ms

4.1.2 异步+开启写缓冲

对应如下配置

FlushDiskType == AsyncFlush && transientStorePoolEnable == true

异步刷盘，且开启缓冲池，对应的异步刷盘线程是CommitRealTimeService

首先需要明确一点的是，当前配置下，在写入阶段，数据是直接写入DirectByteBuffer的，这样做的好处及弊端也非常鲜明。

好处：数据不用写page cache，放入DirectByteBuffer后便很快返回，减少了用户态与内核态的切换开销，性能非常高
弊端：数据可靠性降为最低级别，即进程挂掉的话，就会丢数据。因为数据即没有写入page cache，也没有落盘至disk，仅仅是在进程内部维护了一块临时缓存，进程重启或crash掉的话，数据一定会丢失

值得一提的是，此种刷盘模式，写入动作使用的是FileChannel，且仅仅调用FileChannel.write()方法将数据写入page cache，并没有直接强制刷盘，而是将强制落盘的任务转交给FlushRealTimeService线程来操作，而FlushRealTimeService线程最终也会调用FileChannel进行强制刷盘

在RocketMQ内部，无论采用什么刷盘策略，都是单一操作对象在写入/读取文件；即如果使用MappedByteBuffer写文件，那一定会通过MappedByteBuffer刷盘，如果使用FileChannel写文件，那一定会通过FileChannel 刷盘，不存在混合操作的情况

疑问：为什么RocketMQ不依赖操作系统的异步刷盘，而费劲周章的设计如此刷盘策略呢？

个人理解，主要是考虑以下2点：

1、依赖操作系统异步刷盘，操作系统可能会在page cache上积累了大量数据后才会触发一次flush动作，这就可能会造成曲线上的毛刺现象，所以自己把控刷盘节奏，可有效避免毛刺现象的发生
2、作为一个成熟开源的组件，数据的安全性至关重要，还是要尽可能保证数据稳步有序落盘；OS的异步刷盘固然好使，但RocketMQ对其把控较弱，当操作系统crash或者断电的时候，造成的数据丢失影响不可控

4.2 同步刷盘

需要说明的是，如果FlushDiskType配置的是同步刷盘的话，那么此处数据一定已经被MappedByteBuffer写入了pageCache，接下来要做的便是真正的落盘操作。与异步落盘相似，同步落盘要根据配置项Message.isWaitStoreMsgOK()（等待消息落盘）来分别说明

同步刷盘的落盘线程统一都是GroupCommitService

同步刷盘策略

4.2.1 不等待落盘ack

当前模式如图所示，整体流程比较简单，写入线程仅仅负责唤醒落盘线程，然后便执行后续逻辑，线程不阻塞；落盘线程每次休息10ms（可被写入线程唤醒）后，如果发现有数据未落盘，便将page cache中的数据强制force到磁盘

我们发现，其实相比较异步刷盘来说，同步刷盘轮训的时间只有10ms，远小于异步刷盘的500ms，也是比较好理解的。但当前模式写入线程不会阻塞，也就是不会等待消息真正存储到disk后再返回，如果此时反生操作系统crash或者断电，那未落盘的数据便会丢失

个人感觉，将FlushDiskType已经设置为Sync，表明数据会强制落盘，却又引入Message.isWaitStoreMsgOK()，来左右落盘策略，多多少少会给使用者造成使用及理解上的困惑

4.2.2 等待落盘ack

相比较上文，本小节便是数据需要真正存储到disk后才进行返回。写入线程在唤醒落盘线程后便进入阻塞，直至落盘线程将数据刷到disk后再将其唤醒

不过这里需要处理一个边界问题，即旧CommitLog的tail，及新CommitLog的head。例如现在有2个写入线程将数据写入了page cache，而这2个请求一个落在前CommitLog的尾部，另外一个落在新CommitLog的头部，这个时候，落盘线程需要检测到这两个消息的分布，然后依次将两个CommitLog数据落盘

五、线程模型

2_线程模型

RocketMQ中所有的异步处理线程都继承自抽象类org.apache.rocketmq.common.ServiceThread，此类定义了简单的唤醒、通知模型，但并不严格保证唤醒，而是通过轮训作为兜底方案。实测发现唤醒动作在数据量较大时，存在性能损耗，改为简单的轮询落盘模式，性能提高明显

六、结束语

本章我们聚焦分析了一条消息在broker端落地的全过程，但整个流程还是比较复杂的，不过有些部分没有提及（比如说消息在master落地后是如何同步至salve端的），主要是考虑这些部分跟存储关联度不是很强，放在一起思路容易发散，这些部分会放在后文专门开标题阐述

posted @ 2021-11-17 10:16 昔久阅读(3537) 评论(2) 编辑收藏举报

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