RocketMQ

一、基础概念

1.1 消息（Message）

消息是指，信息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题

1.2 主题（Topic）

表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。topic:message=1:N ; message:topic=1:1

一个生产者可以同时发送多种Topic的消息；而一个消费者只能对某种特定的Topic。即只可订阅和消费一种Topic的消息。Product：topic=1：N；Comsumer：topic=1：1

1.3 标签(Tag)

为消息设置的标签，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元。可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同的标签，标签能够有效的保持代码的清晰度和连贯性。并优化MQ提供的查询系统，消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑。实现更好的扩展性。

Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类。

Topic：货物

Tag：上海

Tag：江苏

Tag：浙江

------消费者------

Topic=货物 Tag=上海

Topic=货物 Tag=江苏

Topic=货物 Tag=浙江

一个应用尽可能用一个Topic，而消息子类型则可以用tags来标识。tags可以由应用自由设置，只有生产者在发送消息设置了tags，消费方在订阅消息时才可以利用tags通过broker做消息过滤：message.setTags("TagA")。

1.4 队列(Queue)

存储消息的物理实体，一个Topic可以包含多个Queue，每个Queue中存放的就是该topic的消息。一个Topic的Queue也被称为一个Topic中额消息分区。

一个Topic的Queue的消息只能被一个消费者组中的一个消费者消费。一个Queue中的消息不允许同一个消费者组中的多个消费者消费。

1.5消息标识（MessageId/key）

RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageId，且可携带业务标识key。以方便对消息的查询。不过需要注意的是，MessageId有两个：在生产者send()消息的时候会自动生成一个MessageID（msgid），当消息达到Broker后，Broker也会自动生成一个MessageID（offsetMsgId）。megid、offsetmsgid与key都称为消息标识。

msgID：有Producer端生成，其生成规则未：

producer+进程pid+ MessageClientIDSetter类的ClassLoader的hashCode+当前时间+ AutomicInteger自增计数器
offsetMsgId：由broker端生成，其生成规则为：brokerIp+物理分区的offset（Queue中的偏移量）

二、系统架构

1、消息生产者（Producer）

消息生产者，负责生产消息。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递。投递的过程支持快速失败并且低延迟。

例如：业务系统产生的日志写入到MQ的过程，就是消息生产的过程。

电商平台中用户提交的秒杀请求到MQ的过程，就是消息生产的过程。

RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组（Producer Group）的形式出现的，生产者组都是同一类生产者的集合。这类Producer发送相同的Topic类型的消息。一个生产者可以同时发出多个主题的消息。

2、消息消费者（Comsumer）

负责消费消息，从Broker服务器中获取消息，并对消息进行相关业务处理。

例如：QOS系统从MQ中读取日志，并对日志进行解析处理的过程就是消息消费的过程。

电商平台的业务系统从MQ中读取到秒杀请求，并对请求进行处理的过程就是消息消费的过程。

1）一个消费者组中的消费者必须订阅完全相同的Topic。

2）消费者组只能消费一个Topic，不能同时消费多个Topic消息

3）同一个消费组下的Comsumer不能同时消费同一个Queue

RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组（Comsumer Group）的形式出现的。消费者组是同一类消费者的集合，这类Comsumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡（将一个Topic中的不同Queue平均分配给同一个Comsumer Group的不同的Comsumer。并不是消息负载均衡和容错（一个Comsumer挂了，该Comsumer Group 中的Comsumer可以接着消费原Comsumer消费的Queue）的目标变得非常容易。

消费者组中的Comsumer的数量应该小于等于订阅Topic的Queue数量，如果超出Queue数量，则多出的Comsumer将不能消费消息。

不过，一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。

注意

消费者只能消费一个Topic的消息，不能同时消费多个Topic消息

一个消费者组中的消费者必须订阅相同的Topic

3、无状态服务（注册中心：Name Server）

NameServer是一个Broker与Topic理由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。

RocketMQ的思想来自于Kafka，而Kafka是依赖Zookeeper的。所以，在RocketMQ的早期版本，即在Meta v1.0和v2.0版本中，也是依赖Zookeeper的。从meta3.0,即RocketMQ开始去掉了Zookeeper依赖，使用了自己的NameServer。

主要包含两个功能：

Broker管理：接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据，提供心跳检测机制，管理Broker是否还存活。
路由信息管理：每个NameServer中都保存这Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。Producer和Comsumer通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息，从而进行消费的投递和消费。

路由注册

NameServer通常也是以集群的方式部署。不过，NameServer是无状态的，即NameServer集群中的各个节点间是无差异的，各节点之间相互不进行通讯。那各个节点中的数据是如何进行数据同步的呢？在Broker节点启动时，轮训NameServer列表，与每个NameServer节点建立长链接，发起注册请求。在NameServer内部维护这一个Broker列表，用于动态存储Broker的信息。

注意：这个与其它Zk、Eureka、Nacos等注册中心不同的地方

这种NameServer是无状态方式，有什么优缺点：

优点：NameServer集群搭建简单、扩容简单

缺点：对于Broker，必须明确指出所有NameServer地址，否则未指出的将不会去注册，也因为如此，NameServer并不能随意扩容。因为，如果Broker不重新配置，新增的NameServer对于Broker来说是不可见的，其不会向这个NameServer进行注册。

Broker节点为了证明自己是活着的，为了维护与NameServer间的长连接，会将最新的信息以心跳包的方式上报给NameServer，每30S发送一次心跳。心跳包含BrokerID、Broker地址（IP+Port）、Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接到心跳包后，会更新心跳时间戳，记录这个Broker的最新存活时间。

路由剔除

由于Broker关机、宕机或者网络抖动等原因，NameServer没有收到Broker的心跳，NameServer可能会将其Broker列表中剔除。

NameServer中有一个定时任务，每隔10S就会扫描一次Broker列表，查看每一个Broker的最新心跳时间戳距离当前时间是否超过了120S，如果超过，则会判定Broker失效，然后将其从Broker列表中剔除。

扩展：对于RocketMQ日常运维工作，例如Broker升级，需要停掉Broker的工作，OP需要怎么做？

OP需要将Broker的读写权限禁掉，一旦Client（Comsumer）或者Producer发送请求，都会收到Broker的NO_PREMISSION响应，然后Client会进行对其他Broker的重试。

当OP观察到这个Broker没有流量后，在关闭它，实现Broker从NameServer的移除。

路由发现

RocketMQ的路由发现采用的是Pull（拉）模式，当Topic路由信息出现变化时，NameServer不会主动推送给客户端，而是客户端定时拉取主题最新的路由。默认客户端每30S会拉取一次最新的路由。

扩展：

1）Push模型：推送模型。时效性较好，是一个”发布-订阅“模型，需要维护一个长链接。而长链接的维护是需要资源成本的。该模型适合的场景：

时效性要求较高

Client数量不多，Server数据变化频繁

2）Client数量不多，Server数据变化较频繁。

3）Long Polling模型：长轮询模型。其是对Push与Pull模型的整合，充分利用了这两种模型的优势，屏蔽了它们的劣势。

客户端NameServer选择策略

这里的客户端指的是Producer与Consumer

QA:客户端在配置时必须要写上NameServer集群的地址，那么客户端到底连接的是哪个NameServer节点呢？

RA:客户端首先会生产一个随机数，然后再与NameServer节点数量取模，此时得到的就是所要连接的节点索引，然后就会进行连接。如果连接失败；则采用round-robin策略，逐个尝试着去连接其它节点。

首先采用的是随机策略进行选择，失败后采用的是轮训策略。

扩展：

Zookeeper Client是如何选择Zookeeper Server的？

简单的来说就是，经过两次shuffle，然后选择第一台Zookeeper server。

详细的说就是，将配置文件中的zk server地址进行第一次shuffle，然后随机选择一个，这个选择出的一般是hostname，然后获取到该hostname对应的所有ip，再对这些ip进行第二次shuffle，从shuffle过的结果中取第一个server地址进行连接。

5.代理服务器（Broker Server）

功能介绍

Broker充当着消息中转角色，负责存储消息、转发消息。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从生产者发送来的消息，同时为消费者的拉取请求做准备。Broker同时也存储着信息相关的元数据，包括消费者组消费进行偏移offset、主题、队列等。

Kafka 0.8版本之后，offset是存放在Broker中的，之前版本是存放在Zookeeper中的。

Remoting Module：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模块构成。

Client Manager：客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求，管理客户端。例如，维护Consumer的Topic订阅信息

Store Service：存储服务。提供方便简单的API接口，处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。

HA Service：高可用服务，提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。

Index Service：索引服务。根据特定的Message key，对投递到Broker的消息进行索引服务，同时也提

供根据Message Key对消息进行快速查询的功能。

集群部署

为了增强Broker性能与吞吐量，Broker一般都是以集群形式出现的。各集群节点中可能存放着相同Topic的不同Queue。不过，这里有个问题，如果某Broker节点宕机，如何保证数据不丢失呢？其解决方案是，将每个Broker集群节点进行横向扩展，即将Broker节点再建为一个HA集群，解决单点问题。Broker节点集群是一个主从集群，即集群中具有Master与Slave两种角色。Master负责处理读写操作请求，Slave负责对Master中的数据进行备份。当Master挂掉了，Slave则会自动切换为Master去工作。所以这个Broker集群是主备集群。一个Master可以包含多个Slave，但一个Slave只能隶属于一个Master。 Master与Slave 的对应关系是通过指定相同的BrokerName、不同的BrokerId 来确定的。BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有NameServer。

6、工作流程

具体流程

1、启动NameServer，NameServer启动后开始监听端口，等待Broker、Producer、Comsumer连接。

2、启动Broker时，Broker会与所有的NameServer建立并保持长连接，然后每30S向NameServer定时发送心跳包。

3、发送消息前，可以先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，当然，在创建Topic时也会将Topic与Broker的关系写到NameServer中。不过，这步是可选的，也可以在发送消息时自动创建Topic。

4、Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取路由信息，即当前发送的Topic信息的Queue与Broker的地址（IP+Port）的映射关系，然后根据算法策略从队列中选择一个Queue，与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。当然，在获取到路由信息后，Producer会首先将路由信息缓存到本地，再每30S从NameServer更新一次路由信息。

5、Comsumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取其所订阅的Topic的路由信息，然后根据算法策略从路由信息中获取到其所要消费的Queue，然后直接跟Broker建立长连接，开始消费其中的消息，Comsumer在获取路由信息后，同样也会每30S从NameServer更新一次路由信息。不过不同于Producer的是，Comsumer还会向Broker发送心跳，以确保Broker的存活状态。

Topic的创建模式

手动创建Topic时，两种模式：

集群模式：该模式下创建的Topic在该集群中，所有的Broker中的Queue数量是相同的。

Broker模式：该模式下创建的Topic在该集群中，每个Broker中的Queue数量可以不同

读/写队列

自动创建Topic时，默认采用的是Broker模式，会为每个Broker默认创建4个Queue。

从物理上来讲，读/写队列是同一个队列。所以，不存在读/写队列数据同步问题。读/写队列是逻辑上进行区分的概念。一般情况下，读/写队列数量是相同的。例如，创建Topic时设置的写队列数量为8，读队列数量为4，此时系统会创建8个Queue，分别是0 1 2 3 4 5 6 7。Producer会将消息写入到这8个队列，但Consumer只会消费0 1 2 3这4个队列中的消息，4 5 6 7中的消息是不会被消费到的。

再如，创建Topic时设置的写队列数量为4，读队列数量为8，此时系统会创建8个Queue，分别是0 1 2 3 4 5 6 7。Producer会将消息写入到0 1 2 3 这4个队列，但Consumer只会消费0 1 2 3 4 5 6 7这8个队列中的消息，但是4 5 6 7中是没有消息的。此时假设Consumer Group中包含两个Consuer，Consumer1消费0 1 2 3，而Consumer2消费4 5 6 7。但实际情况是，Consumer2是没有消息可消费的。

也就是说，当读/写队列数量设置不同时，总是有问题的。那么，为什么要这样设计呢？其这样设计的目的是为了，方便Topic的Queue的缩容。

例如，原来创建的Topic中包含16个Queue，如何能够使其Queue缩容为8个，还不会丢失消息？可以动态修改写队列数量为8，读队列数量不变。此时新的消息只能写入到前8个队列，而消费都消费的却是16个队列中的数据。当发现后8个Queue中的消息消费完毕后，就可以再将读队列数量动态设置为8。整个缩容过程，没有丢失任何消息。perm用于设置对当前创建Topic的操作权限：2表示只写，4表示只读，6表示读写。

RocketMQ-Day01-03