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  • RocketMQ工作原理

    1.消息中间件的发展:

    第一代以ActiveMQ为代表,遵循JMS(java消息服务)规范                                                                                                  第二代以RabbitMQ为代表是一个有Erlang语言开发的AMQP(高级消息队列协议)的开源实现                                                第三代以kafka为代表,是一代高吞吐、高可用的消息中间件,以及RocketMQ

    RocketMQ的特点:

    1.RocketMQ 是一款分布式、队列模型的消息中间件,具有以下特点:
    2.能够保证严格的消息顺序
    3.提供丰富的消息拉取模式
    4.高效的订阅者水平扩展能力
    5.实时的消息订阅机制
    6.亿级消息堆积能力
    7.分布式高可用的部署架构,满足至少一次消息传递语义 
    8.提供 docker 镜像用于隔离测试和云集群部署
    9.提供配置、指标和监控等功能丰富的 Dashboard
    选用理由:
        a.强调集群无单点,可扩展,任意一点高可用,水平可扩展。
        b.海量消息堆积能力,消息堆积后,写入低延迟。
       c.支持上万个队列
       d.消息失败重试机制
       e.消息可查询
       f.开源社区活跃    

       g.成熟度(经过双十一考验)

    RocketMQ物理部署结构:

        

    rocketMQ几个概念:

    producer:消息生产者,生产者的作用就是将消息发送到 MQ,生产者本身既可以产生消息,如读取文本信息等。也可以对外提供接口,由外部应用来调用接口,再由生产者将收到的消息发送到 MQ

    producer group: 生产者组,简单来说就是多个发送同一类消息的生产者称之为一个生产者组。在这里可以不用关心,只要知道有这么一个概念即可,Producer实例可以是多机器、单机器多进程、单进程中的多对象。Producer可以发送多个Topic。处理分布式事务时,也需要Producer集群提高可靠性

    consumer : 消息消费者,简单来说,消费 MQ 上的消息的应用程序就是消费者,至于消息是否进行逻辑处理,还是直接存储到数据库等取决于业务需要

    consumer group : 消费者组,和生产者类似,消费同一类消息的多个 consumer 实例组成一个消费者组.Consumer实例 的集合。Consumer 实例可以是多机器、但机器多进程、单进程中的多对象。同一个Group中的实例,在集群模式下,以均摊的方式消费;在广播模式下,每个实例都全部消费。

    Topic : Topic 是一种消息的逻辑分类,比如说你有订单类的消息,也有库存类的消息,那么就需要进行分类,一个是订单 Topic 存放订单相关的消息,一个是库存 Topic 存储库存相关的消息

    Message : Message 是消息的载体。一个 Message 必须指定 topic,相当于寄信的地址。Message 还有一个可选的 tag 设置,以便消费端可以基于 tag 进行过滤消息。也可以添加额外的键值对,例如你需要一个业务 key 来查找 broker 上的消息,方便在开发过程中诊断问题

    Tag : 标签可以被认为是对 Topic 进一步细化。一般在相同业务模块中通过引入标签来标记不同用途的消息

    Broker : Broker 是 RocketMQ 系统的主要角色,其实就是前面一直说的 MQ。Broker 接收来自生产者的消息,储存以及为消费者拉取消息的请求做好准备

    Name Server : Name Server 为 producer 和 consumer 提供路由信息

    Push Consumer : 应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口,一旦收到消息,Consumer对象立刻回调Listener接口方法。所以,所谓Push指的是客户端内部的回调机制,并不是与服务端之间的机制

    Pull Consumer : 应用通常主动调用Consumer从服务端拉消息,然后处理。这用的就是短轮询方式了,在不同情况下,与长轮询各有优点

    Broker 的搭建方式:

    1.单个Master模式 : 这种方式风险较大,一旦 Broker 重启或者宕机时,会导致整个服务不可用,不建议线上环境使用

    2.多个Master模式: 一个集群无 Slave,全是 Master,例如 2 个 Master 戒者 3 个 Master 
            优点:配置简单,单个 Master 宕机或重启维护对应用无影响,在磁盘配置为 RAID10 时,即使机器宕机不可恢复情况下,由于 RAID10 磁盘非常可靠,消息也不会丢(异步刷盘丢失少量消息,同步刷盘一条会丢)。性能最高。 

            缺点:单台机器宕机期间,这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅,消息实时性会受到影响。

    3.多Msater多slave模式,异步复制 : 每个 Master 配置一个 Slave,有多对 Master-Slave,HA 采用异步复制方式,主备有短暂消息延迟,毫秒级。 
            优点:即使磁盘损坏,消息丢失的非常少,且消息实时性不会受影响,因为 Master 宕机后,消费者仍然可以从 Slave 消费,此过程对应用透明。不需要人工干预。性能同多 Master 模式几乎一样。 

            缺点:Master 宕机,磁盘损坏情况,会丢失少量消息

    4.多Master多slave模式,同步双写 : 每个 Master 配置一个 Slave,有多对 Master-Slave,HA 采用同步双写方式,主备都写成功,向应用返回成功。 
            优点:数据不服务都无单点,Master 宕机情况下,消息无延迟,服务可用性与数据可用性都非常高 

            缺点:性能比异步复制模式略低,大约低 10%左右,发送单个消息的 RT 会略高。目前主宕机后,备机不能能自动切换为主机,后续会支持自动切换功能。

    RocketMQ架构:

    rocketmq-broker:整个mq的核心,他能够接受producer和consumer的请求,并调用store层服务对消息进行处理。HA服务的基本单元,支持同步双写,异步双写等模式。
    rocketmq-client::mq客户端实现,目前官方仅仅开源了java版本的mq客户端,c++,go客户端有社区开源贡献。
    rocketmq-common:一些模块间通用的功能类,比如一些配置文件、常量。
    rocketmq-example:官方提供的例子,对典型的功能比如order message,push consumer,pull consumer的用法进行了示范。
    rocketmq-filtersrv:消息过滤服务,相当于在broker和consumer中间加入了一个filter代理。
    rocketmq-remoting:基于netty的底层通信实现,所有服务间的交互都基于此模块。
    rocketmq-srvut:解析命令行的工具类。
    rocketmq-store:存储层实现,同时包括了索引服务,高可用HA服务实现。
    rocketmq-tools:mq集群管理工具,提供了消息查询等功能。

    RocketMQ存储方式:

    如上图所示:

    (1)所有数据单独储存到commit Log ,完全顺序写,随机读
        (2)对最终用户展现的队列实际只储存消息在Commit Log 的位置信息,并且串行方式刷盘
         这样做的好处:
        (1)队列轻量化,单个队列数据量非常少
        (2)对磁盘的访问串行话,避免磁盘竞争,不会因为队列增加导致IOWait增高
         每个方案都有优缺点,他的缺点是:
        (1)写虽然是顺序写,但是读却变成了随机读
        (2)读一条消息,会先读Consume  Queue,再读Commit Log,增加了开销
        (3)要保证Commit Log 与 Consume  Queue完全的一致,增加了编程的复杂度
         以上缺点如何克服:
        (1)随机读,尽可能让读命中pagecache,减少IO操作,所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多,读数据要访问硬盘会不会由于随机读导致系统性能急剧下降,答案是否定的。
            a)访问pagecache时,即使只访问1K的消息,系统也会提前预读出更多的数据,在下次读时就可能命中pagecache
            b)随机访问Commit Log 磁盘数据,系统IO调度算法设置为NOOP方式,会在一定程度上将完全的随机读变成顺序跳跃方式,而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能高5倍
        (2)由于Consume Queue存储数量极少,而且顺序读,在pagecache的与读取情况下,Consume Queue的读性能与内存几乎一直,即使堆积情况下。所以可以认为Consume Queue完全不会阻碍读性能
        (3)Commit Log中存储了所有的元信息,包含消息体,类似于MySQl、Oracle的redolog,所以只要有Commit Log存在, Consume  Queue即使丢失数据,仍可以恢复出来

    转载: https://blog.csdn.net/lyly4413/article/details/80838716

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/brithToSpring/p/13576062.html
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