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rocketmq 顺序消费_RocketMQ 消息中间件

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RocketMQ 特点：


RocketMQ 是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的国内企业使用。其主要特点有：


  • 灵活可扩展性


    RocketMQ 天然支持集群，其核心四组件（Name Server、Broker、Producer、Consumer）每一个都可以在没有单点故障的情况下进行水平扩展。

  • 海量消息堆积能力


    RocketMQ 采用零拷贝原理实现超大的消息的堆积能力，据说单机已可以支持亿级消息堆积，而且在堆积了这么多消息后依然保持写入低延迟。

  • 支持顺序消息


    可以保证消息消费者按照消息发送的顺序对消息进行消费。顺序消息分为全局有序和局部有序，一般推荐使用局部有序，即生产者通过将某一类消息按顺序发送至同一个队列来实现。

  • 多种消息过滤方式


    消息过滤分为在服务器端过滤和在消费端过滤。服务器端过滤时可以按照消息消费者的要求做过滤，优点是减少不必要消息传输，缺点是增加了消息服务器的负担，实现相对复杂。消费端过滤则完全由具体应用自定义实现，这种方式更加灵活，缺点是很多无用的消息会传输给消息消费者。

  • 支持事务消息


    RocketMQ 除了支持普通消息，顺序消息之外还支持事务消息，这个特性对于分布式事务来说提供了又一种解决思路。

  • 回溯消费


    回溯消费是指消费者已经消费成功的消息，由于业务上需求需要重新消费，RocketMQ 支持按照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒，可以向前回溯，也可以向后回溯。


基本概念:

下面是一张 RocketMQ 的部署结构图，里面涉及了 RocketMQ 核心的四大组件：Name Server、Broker、Producer、Consumer ，每个组件都可以部署成集群模式进行水平扩展。

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各角色介绍：

  • Producer：消息的发送者；举例：发信者
  • Consumer：消息接收者；举例：收信者
  • Broker：暂存和传输消息；举例：邮局
  • NameServer：管理Broker；举例：各个邮局的管理机构
  • Topic：区分消息的种类；一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic；一个消息的接收者可以订阅一个或者多个Topic消息
  • Message Queue：相当于是Topic的分区；用于并行发送和接收消息


心跳机制：

  • 单个Broker跟所有Namesrv保持心跳请求，心跳间隔为30秒，心跳请求中包括当前Broker所有的Topic信息。Namesrv会反查Broer的心跳信息， 如果某个Broker在2分钟之内都没有心跳，则认为该Broker下线，调整Topic跟Broker的对应关系。但此时Namesrv不会主动通知Producer、Consumer有Broker宕机。
  • Consumer跟Broker是长连接，会每隔30秒发心跳信息到Broker。Broker端每10秒检查一次当前存活的Consumer，若发现某个Consumer 2分钟内没有心跳， 就断开与该Consumer的连接，并且向该消费组的其他实例发送通知，触发该消费者集群的负载均衡(rebalance)。
  • 生产者每30秒从Namesrv获取Topic跟Broker的映射关系，更新到本地内存中。再跟Topic涉及的所有Broker建立长连接，每隔30秒发一次心跳。 在Broker端也会每10秒扫描一次当前注册的Producer，如果发现某个Producer超过2分钟都没有发心跳，则断开连接。


集群特点：

  • 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部署相对复杂，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。
  • Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer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与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer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。


集群模式：


1）单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,可以用于本地测试。


2）多Master模式

一个集群无Slave，全是Master，例如2个Master或者3个Master，这种模式的优缺点如下：

  • 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，同步刷盘一条不丢），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Master多Slave模式（异步）

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），这种模式的优缺点如下：

  • 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，同时Master宕机后，消费者仍然可以从Slave消费，而且此过程对应用透明，不需要人工干预，性能同多Master模式几乎一样；
  • 缺点：Master宕机，磁盘损坏情况下会丢失少量消息。


4）多Master多Slave模式（同步）

每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用同步双写方式，即只有主备都写成功，才向应用返回成功，这种模式的优缺点如下：

  • 优点：数据与服务都无单点故障，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，且目前版本在主节点宕机后，备机不能自动切换为主机。


消息存储：

磁盘如果使用得当，磁盘的速度完全可以匹配上网络 的数据传输速度。目前的高性能磁盘，顺序写速度可以达到600MB/s， 超过了一般网卡的传输速度。但是磁盘随机写的速度只有大概100KB/s，和顺序写的性能相差6000倍！因为有如此巨大的速度差别，好的消息队列系统会比普通的消息队列系统速度快多个数量级。RocketMQ的消息用顺序写,保证了消息存储的速度。


消息发送：

Linux操作系统分为【用户态】和【内核态】，文件操作、网络操作需要涉及这两种形态的切换，免不了进行数据复制。

一台服务器 把本机磁盘文件的内容发送到客户端，一般分为两个步骤：

  1. read；读取本地文件内容；
  2. write；将读取的内容通过网络发送出去。

这两个看似简单的操作，实际进行了4 次数据复制，分别是：

  1. 从磁盘复制数据到内核态内存；
  2. 从内核态内存复 制到用户态内存；
  3. 然后从用户态 内存复制到网络驱动的内核态内存；
  4. 最后是从网络驱动的内核态内存复 制到网卡中进行传输。
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通过使用mmap的方式，可以省去向用户态的内存复制，提高速度。这种机制在Java中是通过MappedByteBuffer实现的

RocketMQ充分利用了上述特性，也就是所谓的“零拷贝”技术，提高消息存盘和网络发送的速度。

采用MappedByteBuffer这种内存映射的方式有几个限制，其中之一是一次只能映射1.5~2G 的文件至用户态的虚拟内存，这也是为何RocketMQ默认设置单个CommitLog日志数据文件为1G的原因。


消息存储结构：

RocketMQ消息的存储是由ConsumeQueue和CommitLog配合完成 的，消息真正的物理存储文件是CommitLog，ConsumeQueue是消息的逻辑队列，类似数据库的索引文件，存储的是指向物理存储的地址。每 个Topic下的每个Message Queue都有一个对应的ConsumeQueue文件。

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  • CommitLog：存储消息的元数据
  • ConsumerQueue：存储消息在CommitLog的索引
  • IndexFile：为了消息查询提供了一种通过key或时间区间来查询消息的方法，这种通过IndexFile来查找消息的方法不影响发送与消费消息的主流程


刷盘机制：

RocketMQ的消息是存储到磁盘上的，这样既能保证断电后恢复， 又可以让存储的消息量超出内存的限制。RocketMQ为了提高性能，会尽可能地保证磁盘的顺序写。消息在通过Producer写入RocketMQ的时候，有两种写磁盘方式，分布式同步刷盘和异步刷盘。

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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。


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，统一触发写磁盘动作，快速写入。


配置


同步刷盘还是异步刷盘，都是通过Broker配置文件里的flushDiskType 参数设置的，这个参数被配置成SYNC_FLUSH、ASYNC_FLUSH中的 一个。


高可用性机制：

  • RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的。
  • Master和Slave的区别：在Broker的配置文件中，参数 brokerId的值为0表明这个Broker是Master，大于0表明这个Broker是 Slave，同时brokerRole参数也会说明这个Broker是Master还是Slave。
  • Master角色的Broker支持读和写，Slave角色的Broker仅支持读，也就是 Producer只能和Master角色的Broker连接写入消息；Consumer可以连接 Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息。


消息消费高可用：

在Consumer的配置文件中，并不需要设置是从Master读还是从Slave 读，当Master不可用或者繁忙的时候，Consumer会被自动切换到从Slave 读。有了自动切换Consumer这种机制，当一个Master角色的机器出现故障后，Consumer仍然可以从Slave读取消息，不影响Consumer程序。这就达到了消费端的高可用性。


消息发送高可用：

在创建Topic的时候，把Topic的多个Message Queue创建在多个Broker组上（相同Broker名称，不同 brokerId的机器组成一个Broker组），这样当一个Broker组的Master不可用后，其他组的Master仍然可用，Producer仍然可以发送消息。 RocketMQ目前还不支持把Slave自动转成Master，如果机器资源不足， 需要把Slave转成Master，则要手动停止Slave角色的Broker，更改配置文 件，用新的配置文件启动Broker。

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消息发送高可用设计


负载均衡：


Producer负载均衡：

Producer端，每个实例在发消息的时候，默认会轮询所有的message queue发送，以达到让消息平均落在不同的queue上。而由于queue可以散落在不同的broker，所以消息就发送到不同的broker下，如下图：

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Consumer负载均衡：

在集群消费模式下，每条消息只需要投递到订阅这个topic的Consumer Group下的一个实例即可。RocketMQ采用主动拉取的方式拉取并消费消息，在拉取的时候需要明确指定拉取哪一条message queue。而每当实例的数量有变更，都会触发一次所有实例的负载均衡，这时候会按照queue的数量和实例的数量平均分配queue给每个实例。

默认的分配算法是AllocateMessageQueueAveragely，如下图：

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还有另外一种平均的算法是AllocateMessageQueueAveragelyByCircle，也是平均分摊每一条queue，只是以环状轮流分queue的形式，如下图：

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需要注意的是，集群模式下，queue都是只允许分配只一个实例，这是由于如果多个实例同时消费一个queue的消息，由于拉取哪些消息是consumer主动控制的，那样会导致同一个消息在不同的实例下被消费多次，所以算法上都是一个queue只分给一个consumer实例，一个consumer实例可以允许同时分到不同的queue。

通过增加consumer实例去分摊queue的消费，可以起到水平扩展的消费能力的作用。而有实例下线的时候，会重新触发负载均衡，这时候原来分配到的queue将分配到其他实例上继续消费。

但是如果consumer实例的数量比message queue的总数量还多的话，多出来的consumer实例将无法分到queue，也就无法消费到消息，也就无法起到分摊负载的作用了。所以需要控制让queue的总数量大于等于consumer的数量。


广播模式：

由于广播模式下要求一条消息需要投递到一个消费组下面所有的消费者实例，所以也就没有消息被分摊消费的说法。在实现上，其中一个不同就是在consumer分配queue的时候，所有consumer都分到所有的queue。

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消息重试：


顺序消息的重试：

对于顺序消息，当消费者消费消息失败后，消息队列 RocketMQ 会自动不断进行消息重试（每次间隔时间为 1 秒），这时，应用会出现消息消费被阻塞的情况。因此，在使用顺序消息时，务必保证应用能够及时监控并处理消费失败的情况，避免阻塞现象的发生。


无序消息的重试：

对于无序消息（普通、定时、延时、事务消息），当消费者消费消息失败时，可以通过设置返回状态达到消息重试的结果。无序消息的重试只针对集群消费方式生效；广播方式不提供失败重试特性，即消费失败后，失败消息不再重试，继续消费新的消息。


重试次数

消息队列 RocketMQ 默认允许每条消息最多重试 16 次，每次重试的间隔时间如下：

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如果消息重试 16 次后仍然失败，消息将不再投递。如果严格按照上述重试时间间隔计算，某条消息在一直消费失败的前提下，将会在接下来的 4 小时 46 分钟之内进行 16 次重试，超过这个时间范围消息将不再重试投递。


注意：

一条消息无论重试多少次，这些重试消息的 Message ID 不会改变。


死信队列：

当一条消息初次消费失败，消息队列 RocketMQ 会自动进行消息重试；达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息，此时，消息队列 RocketMQ 不会立刻将消息丢弃，而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中。

在消息队列 RocketMQ 中，这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。


死信特性：

  • 不会再被消费者正常消费。
  • 有效期与正常消息相同，均为 3 天，3 天后会被自动删除。因此，请在死信消息产生后的 3 天内及时处理。
  • 一个死信队列对应一个 Group ID， 而不是对应单个消费者实例。
  • 如果一个 Group ID 未产生死信消息，消息队列 RocketMQ 不会为其创建相应的死信队列。
  • 一个死信队列包含了对应 Group ID 产生的所有死信消息，不论该消息属于哪个 Topic。


消费幂等：

在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息队列 RocketMQ 的消息有可能会出现重复，这个重复简单可以概括为以下情况：


  • 发送时消息重复


    当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。 如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息。

  • 投递时消息重复


    消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。 为了保证消息至少被消费一次，消息队列 RocketMQ 的服务端将在网络恢复后再次尝试投递之前已被处理过的消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息。

  • 负载均衡时消息重复

    （包括但不限于网络抖动、Broker 重启以及订阅方应用重启）

    当消息队列 RocketMQ 的 Broker 或客户端重启、扩容或缩容时，会触发 Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息。

http://rocketmq.apache.org/​rocketmq.apache.org