RocketMQ底层详解

RocketMQ底层详解

架构

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Broker

RocketMQ的服务，或者说是一个进程叫做Broker，作用是存储和转发消息。RocketMQ单机大约能承受10万QPS的请求。为了提升Broker的可用性，以及提升服务器性能，通常会做集群的部署。每个Broker保存总数据的一部分，因此可以实现横向扩展。

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为了提升可靠性（防止数据丢失），每个Broker可以拥有自己的副本（slave）。

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默认情况，读写都发生在主节点上。在slaveReadEnable = true的情况下，slave也可以参与读负载，但是默认只有BrokerId=1 的slave才会参与，而且是在主节点消费慢的情况下，由参数whichBrokerWhenConsumeSlowly决定，

private long whichBrokerWhenConsumeSlowly = 1;

Topic

用于将消息按照主题做划分，比如订单消息、物流消息。Topic是一个逻辑概念，消息并不是按照Topic划分存储的。

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生产者将消息发往指定的Topic,消费者通过订阅这个Topic就可以收到相应的消息。private boolean autoCreateTopicEnable = true设定了如果Topic不存在，就会自动创建。

NameServer

当不同消息存储到不同的Broker上，生产者和消费者对于Broker的读取，由自己实现了一个服务来完成——NameServer。可以理解为RocketMQ的路由中心，自身也可以做集群的部署，作用有点像Eureka和Redis Sentinel。

也就是说，Broker会在NameServer上注册自己，生产者和消费者用NameServer来发现Broker。

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NameServer作为路由中心时到底是怎么工作的？

每个Broker节点启动的时候，都会根据配置遍历NameServer列表。

位于：rocketmq/conf/broker.conf

nameserAddr = localhost:9876

与每个NameServer建立TCP长连接，注册自己的信息，之后每隔30s发送心跳信息（服务主动注册）。

如果Broker挂了，不发送心跳了，NameServer怎么发现？

除了主从注册还有定时探活，每隔10s检查一下各个Broker的最近一次心跳时间，如果发现某个Broker超过120s都没有发送心跳，就认为这个Broker已经挂掉，会将其从路由信息里移除。

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为什么不使用Zookeeper来作为路由中心？

在之前确实用过，但是后来采用了NameServer。因为架构设计决定了只需要一个轻量级的元数据服务器就够了，只需要保持最终一致性，而不需要Zookeeper这样的强一致性解决方案不需要再依赖里一个中间件，从而减少整体维护的成本。

CAP：C（一致性，Consistency）,A（可用性，Availability）,P（分区容错，Partiton Tolerance）。

Zookeeper 实现了CP，NameServer 选择了AP，放弃了实时一致性。

一致性问题如何解决？

NameServer之间是互相不通信的，也没有主从之分，是如何保持一致性的呢。从三点进行分析：

  • 服务注册：如果新增了Broker，如何新增到所有的NameServer中？因为没有主节点，Broker每隔30s会向所有的NameServer发送心跳信息，所以还是可以保持一致的。

  • 服务剔除：如果一个Broker挂了，怎么从所有的NameServer中移除它的信息？

    1. 如果Broker正常关闭：连接断开，Netty的通道关闭监听器会监听到连接断开事件，然后会将这个Broker信息剔除。
    2. 如果Broker关闭异常：NameServer的定时任务每10s扫描Broker列表，如果某个Broker的心跳包的最新时间戳超过当前时间120s，就会被移除。

    因此，不管是Broker挂了还是恢复了，增加了还是减少了，NameServer都能够保持数据一致。

  • 路由发现：如果Broker的信息更新了（增加或减少节点），客户端如何获得最新的Broker列表？

    1. 对于生产者：发送第一条消息的时候，根据Topic从NameServer获取路由信息
    2. 对于消费者：消费者一般是订阅固定的Topic，在启动的时候就要获取Broker信息。

    在这之后，如果Broker的信息动态变化了怎么办？

    因为NameServer不会主动推送服务信息给客户端，客户端也不会发送心跳到Nameserver，所以建立连接之后，需要生产者和消费者定期更新。

    在MQClientInstance类（生产者消费者通用）的start方法中，启动了一个定时任务，其中第二个任务：

    this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        try {
            MQClientInstance.this.updateTopicRouteInfoFromNameServer();
        } catch (Exception e) {
            log.error("ScheduledTask updateTopicRouteInfoFromNameServer exception", e);
        }
    }
}, 10, this.clientConfig.getPollNameServerInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);

    updateTopicRouteInfoFromNameServer()方法，是用来定期更新NameServer信息的，默认是30s一次。

    public void updateTopicRouteInfoFromNameServer() {
    Set<String> topicList = new HashSet<String>();
    // Consumer
    {
        Iterator<Entry<String, MQConsumerInner>> it = this.consumerTable.entrySet().iterator();
        while (it.hasNext()) {
            Entry<String, MQConsumerInner> entry = it.next();
            MQConsumerInner impl = entry.getValue();
            if (impl != null) {
                Set<SubscriptionData> subList = impl.subscriptions();
                if (subList != null) {
                    for (SubscriptionData subData : subList) {
                        topicList.add(subData.getTopic());
                    }
                }
            }
        }
    }
    // Producer
    {
        Iterator<Entry<String, MQProducerInner>> it = this.producerTable.entrySet().iterator();
        while (it.hasNext()) {
            Entry<String, MQProducerInner> entry = it.next();
            MQProducerInner impl = entry.getValue();
            if (impl != null) {
                Set<String> lst = impl.getPublishTopicList();
                topicList.addAll(lst);
            }
        }
    }
    for (String topic : topicList) {
        this.updateTopicRouteInfoFromNameServer(topic);
    }
}

    消费者和生产者以相同的时间间隔，更新NameServer信息。拉取的时间间隔由DefaultMQPushConsumer的pollNameServerInterval参数决定，默认是30s。

    总结一下：各个NameServer的数据能够保持一致，而且生产者和消费者会定期更新路由信息，所以可以获取最新的消息。

如果Broker刚挂，客户端30s以后才更新路由信息，那是不是会出现最多30s的数据延迟？

解决思路：

  • 重试
  • 把无法连接的Broker进行隔离，不再连接
  • 优先选择延迟小的节点，就能避免连接到容易挂的Broker了。

如果作为路由中心的NameServer全部挂掉了，而且暂时没有恢复呢？

客户端也会缓存Broker信息，所以没有关系，不能完全依赖于NameServer。

Producer

生产者，用于生产消息，会定时从NameServer拉去路由信息（不用配置RocketMQ的服务地址），然后根据路由信息与指定的Broker建立TCP长连接，从而将消息发送到Broker中。发送逻辑一致的Producer可以组成一个Group。

RocketMQ的生产者同样支持批量发送，不过List要自己传进去。Producer写数据只能操作主节点。

Consumer

消息的消费者，通过NameServer集群获得Topic的路由信息，连接到对应的Broker上消费信息。消费逻辑一致的Consumer可以组成一个Group，这时候消息会在Consumer之间负载。由于主节点和从节点都可以读取消息，因此Consumer与所有节点都会建立连接。

一个消费者组中的消费者应该订阅同一个topic。或者反过来，消费不同topic的消费者不应该采用相同的消费者组名字。如果消费了不同的topic，后面的消费者的订阅会覆盖之前消费者的订阅。

两种消费模式：

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RocketMQ支持pull和push两种消费模型。

pull

consumer轮询从broker拉取消息。使用DefaultPullConsumer创建实例。

DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("xxxxx");

两种实现方式：

  1. 普通的轮询（Polling）：不管服务端数据有无更新，客户端每隔定长时间请求拉去一次数据，可能有更新数据返回，也可能什么都没有。缺点就是大部分时候都没有数据，这些无效的请求会大大地浪费服务器的资源，而且定时请求的间隔过长的时候会导致消息延迟。
  2. 长轮询（RocketMQ的pull实现方式）：客户端发起Long Polling，如果此时服务端没有相关数据，会hold住请求，直到服务端有相关数据，或者等待一定时间超时才会返回。返回后，客户端有会立即再次发起下一次长轮询。

轮询唯一的缺点就是服务器在挂起的时候比较消耗内存。

push

这种方式采用Broker将消息推送给Consumer，实现类：DefaultMQPushConsumer

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("xxxxx");

RocketMQ的push模式实际上是基于pull模式实现的，只不过在pull模式上封装了一层，所以Rocketmq push模式并不是真正意义上的“推模式”。

PushConsumer会注册MessageListener监听器，取到消息后，唤醒MessageListener的consumerMessage（）来消费，对用户而言，感觉就像是被推送过来的。

Message Queue

rocketmq支持多主节点的架构。如果发往某一个Topic的多条消息，是不是在所有的Broker上都存储完全相同的内容呢？

肯定不是的。这样不仅浪费了存储空间，还无法通过增加机器数量线性地提升Broker的性能，只能垂直扩展，无法横向水平扩展，性能受限。

那么，如何将一个Topic里面的消息分布到不同的master上呢？

Rocketmq中提供了一个叫做Message Queue的逻辑概念。首先，创建Topic的时候会指定队列的数量，分别是writeQueueNums（写队列数量）和readQueueNums（读队列数量）。

写队列的数量决定了有几个MessageQueue，读队列的数量决定了有几个线程来消费这些MessageQueue（只是用来负载的）。如果没有指定MQ的时候，默认一个Topic拥有8个队列：

private int defaultTopicQueueNums = 8;
//BrokerConfig

topic不存在，生产者发送消息时创建默认4个队列：

private volatile int defaultTopicQueueNums = 4;
//DefaultMQProducer

服务器创建的时候有一个判断，取小一点的值：

int queueNums = Math.min(defaultMQProducer.getDefaultTopicQueueNums(),data.getReadQueueNums());

MQ在磁盘上是可以看到的，但是数量只跟写队列相关，而且在所有主节点上个数是一样的（数据存储不一样）。

发送消息的时候，生产者会根据一定的规则，获得MessageQueue，只要拿到了queueid，就知道要往哪个Broker发送，然后在commitlog写入消息。

RocketMQ 原理

生产者

生产者利用队列可以实现消息的负载和平均分布，那什么时候消息会发到哪个队列呢？

消息发送规则

从Producer的send方法开始跟踪，在DefaultMQProducerImpl的select方法会选择要发送的Queue：

public MessageQueue selectOneMessageQueue(final TopicPublishInfo tpInfo, final String lastBrokerName) {
        return this.mqFaultStrategy.selectOneMessageQueue(tpInfo, lastBrokerName);
    }

调用MQFaultStratage的选择队列的方法，这个类是MQ负载均衡的核心类：

int index = tpInfo.getSendWhichQueue().incrementAndGet();
                for (int i = 0; i < tpInfo.getMessageQueueList().size(); i++) {
                    int pos = Math.abs(index++) % tpInfo.getMessageQueueList().size();
                    if (pos < 0)
                        pos = 0;
                    MessageQueue mq = tpInfo.getMessageQueueList().get(pos);
                    if (latencyFaultTolerance.isAvailable(mq.getBrokerName()))
                        return mq;
                }

MessageQueueSelector 有三个实现类：

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  1. 默认，他是一种不断自增、轮询的方式
  2. 随机选择一个队列
  3. 返回空，没有实现

也可以自定义MessageQueueSelector，作为参数传进去：

SendResult sendResult = producer.send(msg,new MessageQueueSelector(){
	public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs,Message msg,Object arg){
        Integer id = (Integer)arg;
        int index = id%mqs.size();
        return mqs.get(index);
    }
},i);

顺序消息

原本代码中调用是有序的，但是消息中间件经过了Broker的转发，而且可能出现多个消费者并发消费，就会导致乱序的问题。

全局有序：不管有几个生产者，在服务端怎么写入，有几个消费者。消费的顺序和生产顺序是一致的。实现比较麻烦，即使实现了，也会对MQ的性能产生很大的影响。

顺序消息：实际上就是局部有序。那么，例如：订单服务。只需要同一个订单相关的消费是有序的就ok了。

保证消息有序，要分成几个环节分析：

  1. 生产者发送消息的时候，到达Broker应该是有序的，所以对于生产者，不能使用多线程异步发送，而是顺序发送。
  2. 写入Broker的时候，应该是顺序写入的。也就是相同主题的消息应该是集中写入，选择同一个queue，而不是分散写入。
  3. 消费者消费的时候只能有一个线程。否则由于消费的速率不同，有可能出现记录到数据库的时候无序。

RocketMQ的顺序消息怎么实现呢？

  1. 首先生产者发送消息，是单线程的。追踪send方法发现，消息是同步发送的，最终调用了sendMessageSyn方法同步发送消息。生产者接受到Broker的成功的Response才算是消息发送成功。

  2. 其次，消息要路由到相同的queue（关键是要在相同的通道排序，才能实现先进先出）。生产者是如何控制队列的选择？通过MessageQueueSelector，默认使用hashkey进行选择。

    producer sendOneway(rocketMsg,messageQueueSelector,hashKey); //这边其实时传入了一个hashKey

    只要传入相同的hashKey，就会选择同一个队列。

  3. 最后，在消费者需要保证一个队列只有一个线程消费。Spring Boot中，consumeMode设置为ORDERLY。Java API中，传入MessageListenerOrderly的实现类。

    consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly(){});
//根据注释：一个队列只能有一个线程来消费

    消费者在启动consumer.start()的时候会判断getMessageListenerInner的实现是哪种（通过instanceof判断），根据Listener类型使用不同的Service，紧接就启动这个Servcie。调用DefaultMQPushConsumerImpl中的pullMessage方法，将拉取到的消息放入ProcessQueue。然后进入ConsumeMessageOrderlyService的submitConsumeRequest方法。拉取到的消息构成了ConsumeRequest（实现了Runnable），然后放入线程池等待执行。

    @Override
    public void submitConsumeRequest(
        final List<MessageExt> msgs,
        final ProcessQueue processQueue,
        final MessageQueue messageQueue,
        final boolean dispathToConsume) {
        if (dispathToConsume) {
            ConsumeRequest consumeRequest = new ConsumeRequest(processQueue, messageQueue);
            this.consumeExecutor.submit(consumeRequest);
        }
    }

    既然放入了线程池，多线程还能保证有序吗？

    ProcessQueue是使用TreeMap来存放消息的：

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    TreeMap是红黑树的实现，自平衡的排序二叉树。因为Key是当前消息的offset，消息是按照offset排序的。再查看ConsumeRequest的run方法：

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    在消费的时候加上了锁，RocketMQ顺序消息消费会将队列锁定，当队列获取锁之后才能进行消费，所以能够实现有序消费。

事务消息

半消息：暂时不能投递消费者的消息，发送方已经将消息成功发送到了MQ服务器，但是服务端未收到生产者对该消息的二次确认，此时该消息被标记成“暂不能投递”的状态，处于该种状态下的消息即为半消息。

**消息回查： **由于网络闪断、生产者应用重启等原因，导致某条事务消息的二次确认丢失，MQ服务端通过扫描发现某条消息长期处于“半消息”时，需要主动向消息生产者询问该消息的最终状态（Commit或者是Rollback），该过程即消息回查。

整体流程：

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代码实现：RocketMQ提供了一个TransactionListener接口，这个里面可以实现执行本地事务。

public interface TransactionListener {
    /**
     * When send transactional prepare(half) message succeed, this method will be invoked to execute local transaction.
     *
     * @param msg Half(prepare) message
     * @param arg Custom business parameter
     * @return Transaction state
     */
    LocalTransactionState executeLocalTransaction(final Message msg, final Object arg);

    /**
     * When no response to prepare(half) message. broker will send check message to check the transaction status, and this
     * method will be invoked to get local transaction status.
     *
     * @param msg Check message
     * @return Transaction state
     */
    LocalTransactionState checkLocalTransaction(final MessageExt msg);
}

默认回查总次数是15次，第一次回查间隔时间是6s，后续每次间隔60s。

延迟消息

RocketMQ可以直接支持延迟消息。但是开源版本功能被阉割了，只能支持特定等级的消息，商业版本可以任意指定时间。比如：

msg.setDelayLevel(3);
//level 3 = 10s,延迟级别配置代码在MessageStoreConfig#messageDelayLevel中

//springboot中可以这样使用：
rocketMQtTemplate.syncSend(topic,message,1000,3);

**实现原理： **Broker中内置延迟消息处理能力，核心实现思路都是一样的：将延迟消息通过一个临时存储进行暂存，到期后才投递到目标Topic中。

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步骤：

  1. producer要将一个延迟消息发送到某个Topic中。
  2. Broker判断这是一个延迟消息后，将其通过临时存储进行暂存。
  3. Broker内部通过一个延迟服务（delay Service）检查消息是否到期，将到期的消息投递到目标Topic中。
  4. 消费者消费目标Topic中的延迟投递的消息。

临时存储和延迟服务都是在Broker中内部实现，对业务透明。

CommitLog#putMessage：

// Delay Delivery
            if (msg.getDelayTimeLevel() > 0) {
                if (msg.getDelayTimeLevel() > this.defaultMessageStore.getScheduleMessageService().getMaxDelayLevel()) {
                    msg.setDelayTimeLevel(this.defaultMessageStore.getScheduleMessageService().getMaxDelayLevel());
                }

                topic = TopicValidator.RMQ_SYS_SCHEDULE_TOPIC;
                queueId = ScheduleMessageService.delayLevel2QueueId(msg.getDelayTimeLevel());

                // Backup real topic, queueId
                MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC, msg.getTopic());
                MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID, String.valueOf(msg.getQueueId()));
                msg.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msg.getProperties()));

                msg.setTopic(topic);
                msg.setQueueId(queueId);
            }

消息实际存储是在commitlog，异步写入consume queue。调用ScheduleMessageService#start：

for (Map.Entry<Integer, Long> entry : this.delayLevelTable.entrySet()) {
                Integer level = entry.getKey();
                Long timeDelay = entry.getValue();
                Long offset = this.offsetTable.get(level);
                if (null == offset) {
                    offset = 0L;
                }

                if (timeDelay != null) {
                    this.timer.schedule(new DeliverDelayedMessageTimerTask(level, offset), FIRST_DELAY_TIME);
                }
            }

为每个延迟级别都创建一个任务，获得每个级别的延迟时间，并且创建TimerTask。时间到期后，调用了DeliverDelayedMessageTimerTask#messageTimeup(内部类)，其中获取索引之后，读取消息，获取源Topic名称等等，重新将消息持久化到commitlog中并异步写入consume queue。最后消息可以正常消费。

rocketmq的消息重试也是基于延迟消息来完成的。在消费失败的情况下，将其重新当作延迟消息投递回Broker。

Broker

消息存储

既没有分区的概念，也没有按分区存储消息。

为什么这样设计？

  1. 每个分区存储整个消息数据。尽管每个分区都是有序写入磁盘的，但随着并发写入分区的数量增加，从操作系统来开，写入就变成了随机的。
  2. 由于写入数据文件分散，很难使用批量刷盘

所以RocketMQ设计了一种新的文件存储方式，就是所有的Topic的所有的消息全部写在同一个文件中（这种存储方式叫集中型存储或混合型存储），这样能够保证绝对的顺序写。

优势：

  1. 对列轻量化，单个数据队列数据量非常少。
  2. 对磁盘的访问串行化，完全顺序写，避免磁盘竞争，不会因为队列增加导致IOWAIT增高。

消费消息的时候，如果想要consumer group 只查找自己的topic的offset消息，可以为每一个consumer group把他们消费的topic的最后消费到的offset单独存储在一个地方。这个存储消息的偏移量的对象就叫做consume queue。

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也就是说，消息在Broker存储的时候，不仅写入commitlog，同时也把在commitlog中的最新的offset异步写入对应的consume queue。

消费者在消费消息的时候，先从consume queue读取持久化消息的起始物理位置偏移量offset，大小size和消息tag的hashCode值，随后在从commit log中进行读取待拉取消费消息的真正实体内容部分。

存储关键技术（持久化/硬盘）

CPU如果要读取或者操作磁盘上的数据，必须要把磁盘的数据加载到内存，这个是由硬件结构和访问速度的差异决定的。这个加载的大小有一个固定的单位，叫做Page。x86的linux中一个标准页面大小是4KB。如果要提升磁盘访问速度，或者说尽量减少磁盘I/O，可以把访问过的Page在内存中缓存起来。这个内存的区域就叫做Page Cache。下次处理I/O的时候，就先到Page Cache里面查找，找到了就直接操作。没找到就到磁盘里面查找。

Page Cache本身也会对数据文件进行预读取，对于每个文件的第一个请求操作，系统就在读入所请求页面的同时读入紧跟其后的少数几个页面。

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因为虚拟内存分为内核空间和用户空间。Page Cache属于内核空间，用户空间访问不了，因此读取数据据还需要从内核空间拷贝到用户空间缓冲区。这样会降低数据访问的速度。因此在这里使用了一种零拷贝技术。

将Page Cache的数据在用户空间中做一个地址映射，这样用户进程就可以通过指针操作直接读写Page Cache，不需要再使用系统调用和内存拷贝。

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在RocketMQ中具体的实现是使用mmap（memory map,内存映射），不论是commitlog 还是 ConsumerQueue都采用了mmap。

文件清理策略

RocketMQ中被消费过的消息是不会删除的，所以保证了文件的顺序写入。因此需要进行文件清理。

需要清理的文件应该满足这几个条件 ：

  1. 是Commitlog 或者是 ConsumeQueue中的文件
  2. 超过72小时的文件（才算是过期文件）

那么什么时候删除呢？（分两种情况）

  1. 通过定时任务，每天凌晨4点，删除这些过期的文件
  2. 磁盘使用空间超过了75%，开始删除过期文件。

当然如果磁盘使用率超过了85%，会开始批量清理文件，不管有没有过期，直到空间充足。如果磁盘空间使用率超过了90%，会拒绝消息的写入。

消费者

如果我们需要提高消费者的负载能力，必然要增加消费者的数量。那么如果做到尽量平均的消费消息？队列如何分配给对应的消费者？

消费端的负载均衡与rebalance

消费者增加的时候，肯定会引起rebalance。在消费者启动的入口函数中调用了RebalanceService中的run方法。也就是说：

消费者启动的时候或者由消费者挂掉的时候，默认最多20秒（实际上在DefaultMQPushConsumerImpl的start方法末尾还有一句：this.mQClientFactory.rebalanceImmediately();会唤醒沉睡的线程，也就是立即执行RebalanceService的run方法），就会做一次rebalance，让所有的消费者可以尽量均匀的消费队列消息。

具体是如何进行rebalance的呢？

一共存在六种已经实现的策略（可以指定，也可以通过consumer.setAllocateMessageQueueStrategy();自定义实现）：

  • AllocateMessageQueueAveragely: 连续分配（默认）

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  • AllocateMessageQueueAveragelyByCircle: 每人轮流一个

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  • AllocateMessageQueueByConfig: 通过配置

  • AllocateMessageQueueConsistentHash: 一致性哈希

  • AllocateMessageQueueByMachineRoom: 指定一个Broker的topic中的queue消费

  • AllocateMachineRoomNearby: 按Broker的机房就近分配

队列的数量尽量大于消费者数量。

消费端重试与死信队列

如果一条消息消费失败，返还给Broker的是RECONSUME_LATER，表示稍后重试。这个时候，消息会发回到Broker，进入到RocketMQ的重试队列中，服务端会为consumer group创建一个名字为%RETRY%开头的重试队列。

重试队列的消息会过一段时间再次发送给消费者，如果还是异常，会再次进入重试队列，重试的时间间隔不会不断衰减，从10秒开始直到2个小时最多重试16次：10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h。（同样也是延迟消息的时间等级，从level = 3开始。也就是说重试队列使用延迟队列的功能实现的）发到对应的SCHEDULE_TOPIC_XXXX，到时间后再替换成真实的topic，实现重试。

那么如果重试了16次都没有成功，这个时候消息就会丢到死信队列中。Broker会创建一个死信队列，名字是：%DLQ%+ConsumerGroupName。死信队列中的消息最后需要人工处理，可以写一个线程进行对死信队列的订阅，人工消费消息。

高可用架构

在高可用架构中，我们主要关注两个模块：主从同步和故障转移。

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数据同步

主从的关联

主从服务器如何联系在一起？

  1. 集群的名字设置为相同，borkerClusterName = xxxx-cluster
  2. 连接到相同的NameServer。
  3. 在配置文件中配置：brokerId = 0 代表是主节点，brokerId = 1 代表是slave。

主从同步和刷盘类型

在部署节点的时候，配置文件中设置了Broker角色和刷盘方式：

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通常情况下，会把主节点和从节点的Broker配置成ASYNC_FLUSH异步刷盘的方式，主从之间配置成SYNC_MASTER同步复制的方式，即：异步刷盘+同步复制。

下图是异步刷盘和同步刷盘的理解图：

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主从同步的流程

  1. 从服务器主动建立TCP连接主服务器，然后每隔5s向主服务器发送commitLog文件最大偏移量拉取还未同步的消息。
  2. 主服务器开启监听端口，监听从服务器发送过来的信息，主服务器收到从服务器发过来的偏移量进行解析，并返回查找出未同步的消息给从服务器。
  3. 客户端收到主服务器的消息后，将这批消息写入commitLog文件中，然后更新commitLog拉取偏移量，接着继续向主服务器拉取未同步消息。

高可用与故障转移

在之前的版本中，RocketMQ只有一种master/slave部署方式：一组Broker中有一个master和零个到多个slave，slave通过同步复制或异步复制的方式去同步master的数据。提供了一定的高可用性。

但是这样的部署模式具有一定的缺陷。比如故障转移方面：如果主节点挂了还需要人为手动的进行重启或者切换。

在4.5.0的版本中，rocketmq利用了Dledger技术解决了自动选主的问题。引入Dledger技术，其实就是使用Dledger的CommitLog来替换掉Broker自己的CommitLog。然后Broker仍然可以基于Dledger的CommitLog，把消息的位置信息保存到ConsumeQueue中。

Dledger是一个基于raft协议的commitlog存储库，也是rocketmq实现新的高可用多副本架构的关键。优点是：不需要外部引入组件，自动选主逻辑集成到各个节点的进程中，节点之间通过通信就可以完成选主。

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在这种情况下，commitlog是Dledger管理的，具有选主的功能。

#是否启用Dledger,即是否启用主从切换，默认值为false
enableDLegerCommitLog = true
#DLedger Raft Group 的名字
dLegerGroup = broker-a
#DLedger Group 内各节点的地址和端口，至少需要3个节点
dLegerPeers = n0-192.168.44.163:10911;n1-[server-ip]:[server:port];n[number]-[server-ip]:[server-port]
#本节点ID
dLegerSelfId = n0

知识点补充：raft协议选主过程

假设我们的一组Broker中有三台机器，它们之间首先要选择一个Leader，这需要发起一轮一轮的投票，三台机器互相投票最终确定出Leader。

在刚刚启动的时候，这三台机器都会投给自己一票，说:"我要当Leader，别跟老子抢"，然后把这条消息通知给其他机器。

为了方便说明，我们把三台机器分别命名为A,B,C.

那么经过第一轮投票后，A,B,C分别给自己投了一票，并发送给了别人。

这个时候A接到消息一看，好家伙，每个人都投的自己，都很自私，那算了，这次投票直接无效。

接着，每个人开始一段随机时间的休眠，比如A休眠了3秒，B休眠了4秒，C休眠了5秒。

那么3秒过去了，A醒了，抓紧给自己投了一票，又发给别人了。

又过了1秒，B醒了，它也想给自己投票，但是它发现已经有人发给了它消息，现在A已经有一票了，这个时候B会尊重别人的选择，也把票投给A，然后发送给别人。

又过了1秒，C醒了，同样也想给自己投票，但是发现别人已经投了两票给A了，那这时候它也会直接尊重别人的选择，投票给A，然后发送给别人。

这个时候所有人都收到了投票，全是投票给A的，那么A就光荣上岗了。

选举的时候就是谁的票数多，谁就去当老大。

这就是Raft协议中选举Leader的简单解释，总结起来就是，假如一轮投票不能得到结果，那就每个人随机休眠一下，先醒过来的投给自己，后醒过来的尊重大多数人的意见。

依靠这种方式的投票，几轮下来就能选出一个Leader了。

当然，职位越高，责任越大，选举出Leader后，所有的接收消息操作全都由Leader来负责了，Follower只能同步Leader的数据。

Dledger的数据同步机制

Dledger也是通过Raft协议进行多副本同步的，简单来讲，数据同步分为两个阶段，uncommitted阶段和committed阶段。

首先，当Leader接到消息数据后，会先标记消息为uncommitted状态，然后通过Dledger的组件把uncommitted状态的消息发送给Follower上的DledgerServer。

接着Follower接到消息后进行数据同步后，会发送一个ack给Leader上的DledgerServer，然后如果Leader发现超过半数的Follower已经给自己返回了ack，那么就认为同步成功了，这时候把状态改为committed。

然后再发消息给Follower，将Follower上的状态也改为committed。

这就是基于Dledger的数据同步机制。

posted @ 2021-10-16 23:42  会编程的老六  阅读(679)  评论(0)  编辑  收藏  举报