終於來了...RocketMQ掃盲篇

2020-10-20 21:01:11

欄目今天詳細介紹有關RocketMQ知識。

又是好久沒有寫部落格了，雖然可以找出無數個沒有寫的部落格的理由，但是說到底，還是一個字「懶」。今天我終於吃了一顆治療懶癌的藥丸，決定寫一篇部落格。介紹什麼好呢，思來想去，還是介紹下RocketMQ吧，畢竟寫了30多篇部落格，還沒有好好寫過關於MQ的部落格呢。本篇部落格比較基礎，不涉及到原始碼分析，只是掃盲。

MQ有什麼用

解耦

我覺得從某種角度來說，微服務促進了MQ的蓬勃發展，本來一個系統有N多個模組，所有模組都強耦合在一起，現在微服務了，一個模組就是一個系統，系統之間肯定需要互動，互動有三種常見的方法，一種是RPC，一種是HTTP，一種就是MQ了。

非同步

原本一個業務分為N步，要一步一步處理，才能把最終的結果返回給使用者，現在有了MQ，先把最關鍵的部分處理完畢，然後傳送訊息到MQ，直接返回給使用者OK，至於後面的步驟在後臺慢慢處理吧，真乃提升使用者體驗的神器。

削峰

某個介面的請求量突然飆升，勢必會對應用伺服器、資料庫伺服器造成很大的壓力，現在有了MQ，來多少請求都不在怕的，後臺慢慢處理唄。

RocketMQ簡介

RocketMQ是用Java編寫的，是阿里開源的訊息中介軟體，吸收了Kafka很多優點。Kafka也是比較熱門的訊息中介軟體，不過Kafka是用Scala編寫的，不利於Java程式設計師去閱讀原始碼，也不利於Java程式設計師做一些客製化化的開發。接觸過Kafka的小夥伴都知道，要用好Kafka實屬不易，相對來說，RocketMQ簡單多了，而且RocketMQ有阿里加持，經歷了N次雙11的考驗，比較適合國內網際網路公司，所以國內使用RocketMQ的公司很多。

RocketMQ四大元件

圖片來自gitee.com/mirrors/roc…

可以看到RocketMQ主要有四個元件：

NameServer

無狀態服務，註冊中心，可叢集部署，但是NameServer節點之間沒有任何資料互動。
Borker會以定時把Topic路由資訊上報給所有的NameServer。Producer、Consumer會隨機選擇一個NameServer定時Topic更新路由資訊。
Topic路由資訊在NameServer叢集中採用最終一致性。
保證AP。

Borker

RocketMQ的伺服器端，用於儲存訊息、分發訊息。
Borker會定時把自身擁有的所有的Topic路由資訊上報給NameServer。
Borker有兩個角色：Master、Follower，Master承擔讀（消費訊息）寫（生產訊息）操作，如果Master比較忙，或者不可用，Follower可以承擔讀操作。BorkerId=0，代表是Matser，BorkerId!=0，代表是Follower，需要注意的有兩點：其一，目前為止，BorkerId=1的Follower才可以承擔讀操作；其二，只有較高版本的RocketMQ才支援當Master節點掛掉，Follower自動升級到Master。

Producer

生產者，每隔一定時間向NameServer發起Topic的路由資訊查詢。

Consumer

消費者，每隔一定時間向NameServer發起Topic的路由資訊查詢。

為什麼註冊中心不選用Zookeeper

其實，在低版本的RocketMQ中，確實是選用Zookeeper作為註冊中心的，但是後面改成了現在的NameServer，猜想主要原因是：

RocketMQ已經是一箇中介軟體了，不想再依賴其他中介軟體。
Zookeeper比較重，有很多功能RocketMQ是用不到的，不如寫一個輕量級的註冊中心。
Zookeeper是CP，一旦觸發領導選舉，那麼註冊中心就不可用了，而RocketMQ的註冊中心，不需要強一致性，只要保證最終一致性。

RocketMQ訊息領域模型

Message

傳輸的訊息。
訊息必須有Topic。
訊息可以有多個Tag和多個Key，可以看做訊息的附加屬性。

Topic

一類訊息的集合。
每個訊息必須有一個Topic。
訊息的第一級型別。

Group

分為ProducerGroup，ConsumerGroup，我們更多的是關注ConsumerGroup，ConsumerGroup包含多個Consumer。

在叢集消費模式下，一個ConsumerGroup下的Consumer共同消費一個Topic，且每個Consumer會被分配到N個佇列，但是一個佇列只會被一個Consumer消費，不同的ConsumerGroup可以消費同一個Topic，一條訊息會被訂閱此Topic的所有ConsumerGroup消費。

Queue

一個Topic預設包含四個Queue。
在叢集消費模式下，同一個ConsumerGroup中的Consumer可以消費多個Queue的訊息，但是一個Queue只能被一個Consumer消費。
Queue中的訊息是有序的。
分為讀Queue和寫Queue，一般來說，讀Queue的數量和寫Queue的數量是一致的，否則很容易出問題。

消費模式

消費模式有兩種：Clustering（叢集消費）和Broadcasting（廣播消費）。

和其他MQ不同，其他MQ是在傳送訊息的時候，指定是叢集消費還是廣播消費，RocketMQ是在消費者端設定是叢集消費還是廣播消費。

Clustering（叢集消費）

預設情況下是叢集消費模式，該模式下，ConsumerGroup所有的Consumer共同消費一個Topic的訊息，每個Consumer負責消費N個佇列的訊息（N也可能為1，甚至是0，沒有分配到佇列），但是一個佇列只會被一個Consumer消費。如果某個Consumer掛掉，ConsumerGroup下的其他Consumer會接替掛掉的Consumer繼續消費。

叢集消費模式下，消費進度維護在Borker端，儲存路徑為${ROCKET_HOME}/store/config/ consumerOffset.json，如下圖所示：使用topicName@consumerGroupName為Key，消費進度為Value，Value的形式是queueId:offset ，說明如果有多個ConsumerGroup，每個ConsumerGroup的消費進度是不同的，需要分開來儲存。

Broadcasting（廣播消費）

廣播消費訊息會發給ConsumerGroup中所有的Consumer。

廣播消費模式下，消費進度維護在Consumer端。

消費佇列負載演演算法與重平衡機制

消費佇列負載演演算法

我們知道了在叢集消費模式下，ConsumerGroup下所有的Consumer共同消費一個Topic的訊息，每個Consumer負責消費N個佇列的訊息，那麼具體是如何分配的呢？這就涉及到消費佇列負載演演算法了。

RocketMQ提供了眾多的消費佇列負載演演算法，其中最常用的是兩種演演算法，即AllocateMessageQueueAveragely、AllocateMessageQueueAveragelyByCircle。下面我們來看下這兩個演演算法的區別。

假設，現在一個Topic有16個佇列，用q0~q15表示，有3個Consumer，用c0-c2表示。

用AllocateMessageQueueAveragely消費佇列負載演演算法的結果如下：

c0：q0 q1 q2 q3 q4 q5
c1：q6 q7 q8 q9 q10
c2：q11 q12 q13 q14 q15

用AllocateMessageQueueAveragelyByCircle消費佇列負載演演算法的結果如下：

c0：q0 q3 q6 q9 q12 q15
c1：q1 q4 q7 q10 q13
c2：q2 q5 q8 q11 q14

ConsumerGroup下所有的Consumer共同消費一個Topic的訊息，每個Consumer負責消費N個佇列的訊息，但是一個佇列不能同時被N個Consumer消費，這意味著什麼？

聰明的你一定可以想到，如果一個Topic只有4個佇列，而有5個Consumer，那麼有一個Consumer將不能分配到任何佇列，所以在RocketMQ中，Topic下佇列的個數直接決定了Consumer的最大個數，也就說明，不能光靠增加Consumer來提高消費速度。

重平衡

雖然建議在建立Topic的時候，就應該充分考慮佇列的個數，但是實際情況往往是不盡人意的，哪怕佇列數沒有發生改變，Consumer的數量也一定會發生改變，比如Consumer的上下線，比如某個Consumer掛了，比如新增了Consumer。佇列的擴容、縮容，Consumer的擴容、縮容都會導致重平衡，也就是為Consumer重新分配消費的佇列。

在RocketMQ中，Consumer會定時查詢Topic的佇列的個數，Consumer的個數，如果發生了改變，就會觸發重平衡。

重平衡是RocketMQ內部實現的，程式設計師無需關心。

Pull OR Push？

一般來說，MQ有兩種方法獲取訊息：

Pull：Consumer主動拉取訊息，好處是Consumer可以控制拉取訊息的頻率，條數，Consumer知道自身的消費能力，所以在Consumer端不容易造成訊息堆積，但是實時性不是太好，效率相對較低。
Push：Broker主動傳送訊息，好處是實時性、效率比較高，但是Broker無法知道Consumer端的消費能力，如果發給Consumer的訊息過多，會造成Consumer端的訊息堆積；如果發給Consumer的資料太少，又會造成Consumer端的空閒。

不管是Pull，還是Push，Consumer總會與Broker產生互動，互動的方式一般有短連線、長連線、輪詢三種方式。

看起來，RocketMQ支援既支援Pull，也支援Push，但是實際上Push也是用Pull實現的，那麼Consumer是怎麼與Broker產生互動的呢？

這就是RocketMQ設計的巧妙的地方了，既不是短連線，也不是長連線，也不是輪詢，而是採用的長輪詢。

長輪詢

Consumer發起拉取訊息的請求，分為兩種情況：

有訊息：Consumer拿到訊息後，連線斷開。
沒有訊息：Borker Hold（保持）住連線一定時間，每隔5秒，檢查下是否有訊息，如果有訊息，給Consumer，連線斷開。

事務訊息

RocketMQ支援事務訊息，Producer把事務訊息傳送給Broker後，Broker會把訊息儲存在系統Topic：RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC，這樣Consumer就無法消費到這條訊息了。

Broker會有一個定時任務，消費RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC的訊息，向Producer發起回查，回查的狀態有三種：提交、回滾、未知。

如果回查的狀態是提交，回滾，會觸發訊息的提交和回滾；
如果是未知，會等待下一次回查，RocketMQ可以設定一條訊息的回查間隔與回查次數，超過一定的回查次數，訊息會自動回滾。

延遲訊息

延遲訊息是指息發到Broker後，不能立刻被Consumer消費，需要等待一定的時間才可以被消費到，RocketMQ只支援特定的延遲時間：1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h。

消費形式

RocketMQ支援兩種消費形式：並行消費、順序消費。如果是順序消費，需要保證排序的訊息在同一個佇列。如何選擇佇列傳送呢，RocketMQ傳送訊息的方法有好幾個過載，其中有一個過載方法支援佇列的選擇。

同步刷盤、非同步刷盤

Producer把訊息傳送到Borker中，Borker是需要把訊息持久化的，RocketMQ支援兩種持久化策略：

同步刷盤：Borker把訊息持久後才返回ACK給Producer，好處是訊息可靠性高，但是效率較慢。
非同步刷盤：Broker把訊息寫入到PageCache中，就返回ACK給Producer。好處是效率極高，但是如果伺服器掛了，訊息可能會丟失，如果只是RocketMQ服務掛了，不會造成訊息丟失。

同步複製、非同步複製

為了MQ的可靠性、可用性，在生產環境，一般會部署Follower節點，Follower節點會複製Master的資料，RocketMQ支援兩種持複製策略：

同步複製：Master、Follower都把訊息寫入成功，才返回ACK給Producer，可靠性較高，但是效率較慢。
非同步複製：只要Master寫入成功，就返回ACK給Producer，效率較高，但是可能會丟失訊息。

"寫入"是寫入PageCache，還是寫入硬碟，要看Follower Broker的設定。

再談談Producer

RocketMQ提供了三種傳送訊息的方法：

oneway：fire and forget，單向訊息，指訊息傳送出去後，就不管了，這個方法是沒有返回值的。
同步：訊息傳送出去後，同步等待Borker的響應。
非同步：訊息傳送出去後，立即返回，收到Boker的響應後，會執行函調方法。

在實際開發中，一般選用同步方法，如果要提高RocketMQ的效能，一般都是修改Borker端的引數，特別是刷盤策略和複製策略。

傳送訊息重試

訊息傳送時，如果使用了MessageQueueSelector，那訊息傳送的重試機制將會失效。

傳送訊息響應可能為以下四種：

public enum SendStatus {
    SEND_OK,
    FLUSH_DISK_TIMEOUT,
    FLUSH_SLAVE_TIMEOUT,
    SLAVE_NOT_AVAILABLE,
}複製程式碼

除了第一種，其他情況都是有問題的，為了保證訊息不丟失，需要設定Producer引數：RetryAnotherBrokerWhenNotStoreOK為true。

故障規避機制

如果訊息傳送失敗了，重試的時候，還是傳送給這個Borker，那麼大概率傳送還是失敗的，RockteMQ設計精巧之處在於，重試的時候，會自動避開這個Borker，而選擇其他Borker，但是目前為止，非同步傳送沒有那麼智慧，只會在一個Borker上重試，所以強烈建議選擇同步傳送方式。

RocketMQ提供了兩種故障規避機制。用引數SendLatencyFaultEnable來控制。

false：預設值，只有在重試的時候，才會啟用故障規避機制，比如傳送訊息給BorkerA失敗了，重試的時候，會選擇BorkerB，但是下次傳送訊息，還是會選擇傳送給BorkerA。
true：開啟延遲退避機制，一旦訊息傳送給BorkerA失敗，就會悲觀的認為在一段時間內，BorkerA不可用，在將來的一段時間內，不會再向BorkerA傳送訊息。

延遲退避機制看起來很好用，但是一般來說Borker端繁忙，導致Borker不可用或者網路不可用只是一瞬間的事情，馬上就可以恢復，如果開啟了延遲退避機制，本來可用的Borker在一段時間內卻被規避了，其他Borker更加繁忙，那可能情況更糟糕。

再談談Consumer

Consumer執行緒注意事項

Consumer有兩個引數，可以消費的並行度，即ConsumeThreadMin、ConsumeThreadMax，看起來給人的感覺是，如果Consumer端堆積訊息比較少，消費執行緒數為ConsumeThreadMin；如果Consumer端堆積訊息比較多，就自動開啟新的執行緒來消費，直到消費執行緒數為ConsumeThreadMax。但是並不是這樣，Consumer內部持有一個執行緒池，選用的是無界佇列，也就是ConsumeThreadMax引數是無效的，所以在實際開發中，ConsumeThreadMin、ConsumeThreadMax往往設定成一樣。

ConsumeFromWhere

如果查詢不到消費進度的時候，Consumer從哪裡開始消費，RocketMQ支援從最新訊息、最早訊息、指定時間戳這三種方式進行消費。

消費訊息重試

RocketMQ會為每個ConsumerGroup都設定一個Topic名稱為%RETRY%+consumerGroup的重試佇列，用來儲存需要給ConsumerGroup重試的訊息，但是重試需要一定的延時時間，RocketMQ對於重試訊息的處理是先儲存至Topic名稱為SCHEDULE_TOPIC_XXXX的延遲佇列中，後臺定時任務按照對應的時間進行Delay後重新儲存至%RETRY%+consumerGroup的重試佇列中。

訊息堆積、消費能力不夠，怎麼辦

提高消費進度，這是最好的辦法。
增加佇列，增加Consumer。
原先的Consumer作為搬磚工，根據一定的規則把訊息「搬」到多個新的Topic，再開幾個ConsumerGroup去消費不同的Topic。
新開一個ConsumerGroup去消費，也就是兩個ConsumerGroup同時消費一個Topic，但是需要注意offset的判斷，比如一個ConsumerGroup消費offset為奇數的訊息，一個ConsumerGroup消費offset為偶數的訊息。

本來以為寫掃盲文，應該會寫的很順，但是還是想多了，因為是掃盲文，面向的是沒有怎麼接觸過RocketMQ的小夥伴，但是RocketMQ有沒有那麼簡單，不可能用一篇部落格，就讓沒有怎麼接觸過RocketMQ的小夥伴順利入門，所以在寫部落格的時候，一直在想，這個東西重要嗎，需要仔細描述嗎；這個東西可以忽視，可以不介紹嗎等等，大家可以看到本文基本都是在介紹各種概念，幾乎沒有涉及到API的層面，因為一旦涉及到API，那麼估計寫兩個星期也寫不完。

End

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