RocketMQ 核心组件图

RocketMQ是开源的消息中间件，它主要由NameServer，Producer，Broker，Consumer四部分构成。

• NameServer：NameServer主要负责Topic和路由信息的管理，功能类似Dubbo的zookeeper。
• Producer：消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。
• Broker：消息中转角色，负责存储消息，转发消息。
• Consumer：消息消费者，负责消息消费，一般是后台系统负责异步消费。

RokcetMQ 物理部署图

NameServer：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：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Name Server集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有Name Server。Master 支持读写，Slave 只支持读。

Producer：Producer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server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：Consumer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server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，订阅规则由Broker配置决定。

RocketMQ 逻辑部署结构

Producer Group

用来表示一个发送消息应用，一个 Producer Group 下包含多个 Producer 实例，可以是多台机器，也可以 是一台机器的多个进程，或者一个进程的多个 Producer 对象。一个 Producer Group 可以发送多个 Topic 消息，Producer Group 作用如下：

• 标识一类 Producer
• 可以通过运维工具查询这个发送消息应用下有多个 Producer 实例
• 发送分布式事务消息时，如果 Producer 中途意外宕机，Broker 会主动回调 Producer Group 内的任意 一台机器来确认事务状态。

Consumer Group

用来表示一个消费消息应用，一个 Consumer Group 下包含多个 Consumer 实例，可以是多台机器，也可 以是多个进程，或者是一个进程的多个 Consumer 对象。一个 Consumer Group 下的多个 Consumer 以均摊 方式消费消息，如果设置为广播方式，那么这个 Consumer Group 下的每个实例都消费全量数据。

NameServer 路由注册、删除机制

 

• Broker每30秒向NameServer发送心跳包，心跳包中包含topic的路由信息
• NarneServer 收到 Broker 心跳包后 更新 brokerLiveTable 中的信息， 特别记录心跳时间 lastUpdateTime
• NarneServer 每隔 10s 扫描 brokerLiveTable， 检 测表中上次收到心跳包的时间，比较当前时间 与上一次时间，如果超过120s，则认为 broker 不可用，移除路由表中与该 broker相关的所有 信息
• 消息生产者拉取主题的路由信息，即消息生产者并不会立即感知 Broker 服务器的新增与删除。

注：Producer （消息生产者），首先它得知道消息要发往哪个 Broker ，于是每 30s 会从某台 NameServer 获取 Topic 和 Broker 的映射关系存在本地内存中，如果发现新的 Broker 就会和其建立长连接，每 30s 会发送心跳至 Broker 维护连接。并且会轮询当前可以发送的 Broker 来发送消息，达到负载均衡的目的：

• 同步发送，如果发送失败会默认重投两次（retryTimesWhenSendFailed = 2），并且不会选择上次失败的 broker，会向其他 broker 投递。
• 异步发送，失败的情况下也会重试，默认也是两次 （retryTimesWhenSendAsyncFailed = 2），但是仅在同一个 Broker 上重试。

 

RocketMQ的消息领域模型图

Topic

• Topic表示消息的第一级类型，比如一个电商系统的消息可以分为：交易消息、物流消息等。一条消息必须有一个Topic。
• 最细粒度的订阅单位，一个Group可以订阅多个Topic的消息。

Tag：表示消息的第二级类型，比如交易消息又可以分为：交易创建消息，交易完成消息等。RocketMQ提供2级消息分类，方便灵活控制。

Group组：一个组可以订阅多个Topic。

Message Queue：消息的物理管理单位。一个Topic下可以有多个Queue，Queue的引入使得消息的存储可以分布式集群化，具有了水平扩展能力。

在 RocketMQ 中，所有消息队列都是持久化，长度无限的数据结构，所谓长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长，访问其中的存储单元使用 Offset 来访问，offset 为 java long 类型，64 位，理论上在 100年内不会溢出，所以认为是长度无限。

也可以认为 Message Queue 是一个长度无限的数组，Offset 就是下标。

顺序消息原理图

消费消息的顺序要同发送消息的顺序一致，在 RocketMQ 中，主要的是局部顺序，即一类消息为满足顺 序性，必须 Producer 单线程顺序发送，且发送到同一个队列，这样 Consumer 就可以按照 Producer 收送 的顺序去消费消息。

RocketMQ 消息存储设计原理图

CommitLog：消息存储文件，所有消息主题的消息都存储在 CommitLog 文件中。 Commitlog 文件存储的逻辑视图如图所示

ConsumeQueue

消息消费队列，消息到达 CommitLog 文件后，将异步转发到消息 消费队列，供消息消费者消费。ConsumeQueue存储格式如下：

• 单个 ConsumeQueue 文件中默认包含 30 万个条目，单个文件的长度为 30w × 20 字节， 单个 ConsumeQueue 文件可以看出是一个 ConsumeQueue 条目的数组，其下标为 ConsumeQueue 的逻辑偏移量，消息消费进度存储的偏移量 即逻辑偏移量。
• ConsumeQueue 即为 Commitlog 文件的索引文件， 其构建机制是当消息到达 Commitlog 文件后， 由专门的线程 产生消息转发任务，从而构建消息消费队列文件与下文提到的索引文件。

IndexFile：消息索引文件，主要存储消息 Key 与 Offset 的对应关系。

消息消费队列是RocketMQ专门为消息订阅构建的索引文件，提高根据主题与消息队 列检索消息的速度 ，另外 RocketMQ 引入了 Hash 索引机制为消息建立索引， HashMap 的设 计包含两个基本点 ： Hash 槽与 Hash 冲突的链表结构。 RocketMQ 索引文件布局如图所示

lndexFile 总共包含 lndexHeader、 Hash 槽、 Hash 条目

事务状态服务

存储每条消息的事务状态。

定时消息服务

每一个延迟级别对应一个消息消费队列，存储延迟队列的消息拉取进度。

RMQ文件存储模型层

RocketMQ业务处理器层

Broker端对消息进行读取和写入的业务逻辑入口，这一层主要包含了业务逻辑相关处理操作（根据解析RemotingCommand中的RequestCode来区分具体的业务操作类型，进而执行不同的业务处理流程），比如前置的检查和校验步骤、构造MessageExtBrokerInner对象、decode反序列化、构造Response返回对象等。

RocketMQ数据存储组件层

• 该层主要是RocketMQ的存储核心类—DefaultMessageStore，其为RocketMQ消息数据文件的访问入口，通过该类的“putMessage()”和“getMessage()”方法完成对CommitLog消息存储的日志数据文件进行读写操作（具体的读写访问操作还是依赖下一层中CommitLog对象模型提供的方法）；
• 另外，在该组件初始化时候，还会启动很多存储相关的后台服务线程，包括AllocateMappedFileService（MappedFile预分配服务线程）、ReputMessageService（回放存储消息服务线程）、HAService（Broker主从同步高可用服务线程）、StoreStatsService（消息存储统计服务线程）、IndexService（索引文件服务线程）等。

RocketMQ存储逻辑对象层

• 该层主要包含了RocketMQ数据文件存储直接相关的三个模型类IndexFile、ConsumerQueue和CommitLog。
• IndexFile为索引数据文件提供访问服务，ConsumerQueue为逻辑消息队列提供访问服务，CommitLog则为消息存储的日志数据文件提供访问服务。
• 这三个模型类也是构成了RocketMQ存储层的整体结构。

封装的文件内存映射层

• RocketMQ主要采用JDK NIO中的MappedByteBuffer和FileChannel两种方式完成数据文件的读写。
• 其中，采用MappedByteBuffer这种内存映射磁盘文件的方式完成对大文件的读写，在RocketMQ中将该类封装成MappedFile类。
• 这里，每一种类的单个文件均由MappedFile类提供读写操作服务（其中，MappedFile类提供了顺序写/随机读、内存数据刷盘、内存清理等和文件相关的服务）。

磁盘存储层

主要指的是部署RocketMQ服务器所用的磁盘。这里，需要考虑不同磁盘类型（如SSD或者普通的HDD）特性以及磁盘的性能参数（如IOPS、吞吐量和访问时延等指标）对顺序写/随机读操作带来的影响。

RocketMQ中消息刷盘

在RocketMQ中消息刷盘主要可以分为同步刷盘和异步刷盘两种。

同步刷盘

• 在返回写成功状态时，消息已经被写入磁盘。
• 具体流程是，消息写入内存的PAGECACHE后，立刻通知刷盘线程刷盘，然后等待刷盘完成，刷盘线程执行完成后唤醒等待的线程，返回消息写成功的状态。
• 一般只用于金融场景。

异步刷盘

在返回写成功状态时，消息可能只是被写入了内存的PAGECACHE，写操作的返回快，吞吐量大；当内存里的消息量积累到一定程度时，统一触发写磁盘操作，快速写入。

原文：https://blog.csdn.net/zhuyanlin09/article/details/101751549

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