RocketMQ扫盲篇

Stella981
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本篇博客主要参考:
《浅入浅出》-RocketMQ 敖丙
APACHE-RocketMQ Gitee RocketMQ官方文档
RocketMQ 实战与进阶 GitChat

又是好久没有写博客了,虽然可以找出无数个没有写的博客的理由,但是说到底,还是一个字“懒”。今天我终于吃了一颗治疗懒癌的药丸,决定写一篇博客。介绍什么好呢,思来想去,还是介绍下RocketMQ吧,毕竟写了30多篇博客,还没有好好写过关于MQ的博客呢。本篇博客比较基础,不涉及到源码分析,只是扫盲。

MQ有什么用

解耦

我觉得从某种角度来说,微服务促进了MQ的蓬勃发展,本来一个系统有N多个模块,所有模块都强耦合在一起,现在微服务了,一个模块就是一个系统,系统之间肯定需要交互,交互有三种常见的方法,一种是RPC,一种是HTTP,一种就是MQ了。

异步

原本一个业务分为N步,要一步一步处理,才能把最终的结果返回给用户,现在有了MQ,先把最关键的部分处理完毕,然后发送消息到MQ,直接返回给用户OK,至于后面的步骤在后台慢慢处理吧,真乃提升用户体验的神器。

削峰

某个接口的请求量突然飙升,势必会对应用服务器、数据库服务器造成很大的压力,现在有了MQ,来多少请求都不在怕的,后台慢慢处理呗。

RocketMQ简介

RocketMQ是用Java编写的,是阿里开源的消息中间件,吸收了Kafka很多优点。Kafka也是比较热门的消息中间件,不过Kafka是用Scala编写的,不利于Java程序员去阅读源码,也不利于Java程序员做一些定制化的开发。接触过Kafka的小伙伴都知道,要用好Kafka实属不易,相对来说,RocketMQ简单多了,而且RocketMQ有阿里加持,经历了N次双11的考验,比较适合国内互联网公司,所以国内使用RocketMQ的公司很多。

RocketMQ四大组件

RocketMQ扫盲篇
图片来自https://gitee.com/mirrors/rocketmq/blob/master/docs/cn/architecture.md

可以看到RocketMQ主要有四个组件:

NameServer

  • 无状态服务,注册中心,可集群部署,但是NameServer节点之间没有任何数据交互。
  • Borker会以定时把Topic路由信息上报给所有的NameServer。Producer、Consumer会随机选择一个NameServer定时Topic更新路由信息。
  • Topic路由信息在NameServer集群中采用最终一致性。
  • 保证AP。

Borker

  • RocketMQ的服务端,用于存储消息、分发消息。
  • Borker会定时把自身拥有的所有的Topic路由信息上报给NameServer。
  • Borker有两个角色:Master、Follower,Master承担读(消费消息)写(生产消息)操作,如果Master比较忙,或者不可用,Follower可以承担读操作。BorkerId=0,代表是Matser,BorkerId!=0,代表是Follower,需要注意的有两点:
    其一,目前为止,BorkerId=1的Follower才可以承担读操作;
    其二,只有较高版本的RocketMQ才支持当Master节点挂掉,Follower自动升级到Master。

Producer

生产者,每隔一定时间向NameServer发起Topic的路由信息查询。

Consumer

消费者,每隔一定时间向NameServer发起Topic的路由信息查询。

为什么注册中心不选用Zookeeper

其实,在低版本的RocketMQ中,确实是选用Zookeeper作为注册中心的,但是后面改成了现在的NameServer,猜想主要原因是:

  • RocketMQ已经是一个中间件了,不想再依赖其他中间件。
  • Zookeeper比较重,有很多功能RocketMQ是用不到的,不如写一个轻量级的注册中心。
  • Zookeeper是CP,一旦触发领导选举,那么注册中心就不可用了,而RocketMQ的注册中心,不需要强一致性,只要保证最终一致性。

RocketMQ消息领域模型

Message

  • 传输的消息。
  • 消息必须有Topic。
  • 消息可以有多个Tag和多个Key,可以看做消息的附加属性。

Topic

  • 一类消息的集合。
  • 每个消息必须有一个Topic。
  • 消息的第一级类型。

Tag

  • 一个消息除了有Topic之外,还可以有Tag,用来细分同一个Topic下的不同种类的消息。
  • Tag不是必须的。
  • 消息的第二级类型。

Group

分为ProducerGroup,ConsumerGroup,我们更多的是关注ConsumerGroup,ConsumerGroup包含多个Consumer。

在集群消费模式下,一个ConsumerGroup下的Consumer共同消费一个Topic,且每个Consumer会被分配到N个队列,但是一个队列只会被一个Consumer消费,不同的ConsumerGroup可以消费同一个Topic,一条消息会被订阅此Topic的所有ConsumerGroup消费。

Queue

  • 一个Topic默认包含四个Queue。
  • 在集群消费模式下,同一个ConsumerGroup中的Consumer可以消费多个Queue的消息,但是一个Queue只能被一个Consumer消费。
  • Queue中的消息是有序的。
  • 分为读Queue和写Queue,一般来说,读Queue的数量和写Queue的数量是一致的,否则很容易出问题。

消费模式

消费模式有两种:Clustering(集群消费)和Broadcasting(广播消费)。

和其他MQ不同,其他MQ是在发送消息的时候,指定是集群消费还是广播消费,RocketMQ是在消费者端设置是集群消费还是广播消费。

Clustering(集群消费)

默认情况下是集群消费模式,该模式下,ConsumerGroup所有的Consumer共同消费一个Topic的消息,每个Consumer负责消费N个队列的消息(N也可能为1,甚至是0,没有分配到队列),但是一个队列只会被一个Consumer消费。如果某个Consumer挂掉,ConsumerGroup下的其他Consumer会接替挂掉的Consumer继续消费。

集群消费模式下,消费进度维护在Borker端,存储路径为${ROCKET_HOME}/store/config/ consumerOffset.json,如下图所示:
RocketMQ扫盲篇
使用topicName@consumerGroupName为Key,消费进度为Value,Value的形式是queueId:offset ,说明如果有多个ConsumerGroup,每个ConsumerGroup的消费进度是不同的,需要分开来存储。

Broadcasting(广播消费)

广播消费消息会发给ConsumerGroup中所有的Consumer。

广播消费模式下,消费进度维护在Consumer端。

消费队列负载算法与重平衡机制

消费队列负载算法

我们知道了在集群消费模式下,ConsumerGroup下所有的Consumer共同消费一个Topic的消息,每个Consumer负责消费N个队列的消息,那么具体是如何分配的呢?这就涉及到消费队列负载算法了。

RocketMQ提供了众多的消费队列负载算法,其中最常用的是两种算法,即AllocateMessageQueueAveragely、AllocateMessageQueueAveragelyByCircle。下面我们来看下这两个算法的区别。

假设,现在一个Topic有16个队列,用q0~q15表示,有3个Consumer,用c0-c2表示。

用AllocateMessageQueueAveragely消费队列负载算法的结果如下:

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

用AllocateMessageQueueAveragelyByCircle消费队列负载算法的结果如下:

  • 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共同消费一个Topic的消息,每个Consumer负责消费N个队列的消息,但是一个队列不能同时被N个Consumer消费,这意味着什么?

聪明的你一定可以想到,如果一个Topic只有4个队列,而有5个Consumer,那么有一个Consumer将不能分配到任.........

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