RocketMQ源码阅读-创新互联
RocketMQ 是一款开源的消息中间件,采用Java实现,设计思想来自于Kafka(Scala实现),在具体设计时体现了自己的选择和需求,具体差别可以看RocketMQ与Kafka对比。接下来是自己阅读源码的一些探索。
RocketMQ的整体架构如下,可以看到各个组件充当的角色,Name Server 负责维护一些全局的路由信息:当前有哪些broker,每个Topic在哪个broker上; Broker具体处理消息的存储和服务;生产者和消费者是消息的源头和归宿。
一、Producer 发送消息
Producer发送消息是如何得知发到哪个broker的 ? 每个应用在收发消息之前,一般会调用一次producer.start()/consumer.start()做一些初始化工作,其中包括:创建需要的实例对象,如MQClientInstance;设置定时任务,如从Nameserver中定时更新本地的Topic route info,发送心跳信息到所有的 broker,动态调整线程池的大小,把当前producer加入到指定的组中等等。客户端会缓存路由信息TopicPublishInfo, 同时定期从NameServer取Topic路由信息,每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接,定时注册Topic信息到所有的NameServer。Producer在发送消息的时候会去查询本地的topicPublishInfoTable(一个ConcurrentHashMap),如果没有命中的话就会询问NameServer得到路由信息 (RequestCode=GET_ROUTEINTO_BY_TOPIC) 如果nameserver中也没有查询到(表示该主题的消息第一次发送),那么将会发送一个default的topic进行路由查询。
具体过程如下图所示:
Producer 在得到了具体的通信地址后,发送过程就显而易见了。通过代码可以看到在选择消息队列进行发送时采用随机方式,同时和上一次发送的broker保持不同,防止热点。
二、Broker处理来自Producer的消息
每个producer在发送消息的时候都和对应的Broker建立了长连接,此时broker已经准备好接收Message,Broker的SendMessageProcessor.sendMessage处理消息的存储,具体过程如下。接收到消息后,会先写入Commit Log文件(顺序写,写满了会新建一个新的文件),然后更新Consume queue文件(存储如何由topic定位到具体的消息)。
三、RocketMQ 存储特点
RocketMQ的消息采用顺序写到commitlog文件,然后利用consume queue文件作为索引,如图。RocketMQ采用零拷贝mmap+write的方式来回应Consumer的请求,RocketMQ宣称大部分请求都会在Page Cache层得到满足,所以消息过多不会因为磁盘读使得性能下降,这里自己的理解是,在64bit机器下,虚存地址空间(vm_area_struct)不是问题,所以相关的文件都会被映射到内存中(有定期删除文件的操作),即使此刻不在内存,操作系统也会因为缺页异常进行换入,虽然地址空间不是问题,但是一个进程映射文件的个数(/proc/sys/vm/max_map_count)是有限的,所以可能在这里发生OOM。
通过Broker中的存储目录(默认路径是 $HOME/store)也能看到存储的逻辑视图:
四、顺序消息是如何保证的?
需要业务层自己决定哪些消息应该顺序到达,然后发送的时候通过规则(hash)映射到同一个队列,因为没有谁比业务自己更加知道关于消息顺序的特点。这样的顺序是相对顺序,局部顺序,因为发送方只保证把这些消息顺序的发送到broker上的同一队列,但是不保证其他Producer也会发送消息到那个队列,所以需要Consumer在拉到消息后做一些过滤。
五、RocketMQ 刷盘实现
Broker 在消息的存取时直接操作的是内存(内存映射文件),这可以提供系统的吞吐量,但是无法避免机器掉电时数据丢失,所以需要持久化到磁盘中。刷盘的最终实现都是使用NIO中的 MappedByteBuffer.force() 将映射区的数据写入到磁盘,如果是同步刷盘的话,在Broker把消息写到CommitLog映射区后,就会等待写入完成。异步而言,只是唤醒对应的线程,不保证执行的时机,流程如图所示,更多细节可以参考。
六、消息过滤
类似于重复数据删除技术(Data Deduplication),可以在源端做,也可以在目的端实现,就是网络和存储的权衡,如果在Broker端做消息过滤就需要逐一比对consume queue 的 tagsCode 字段(hashcode),如果符合则传输给消费者,因为是 hashcode,所以存在误判,需要在 Consumer 接收到消息后进行字符串级别的过滤,确保准确性。
小结
这次代码阅读主要着眼于消息的发送过程和Broker上的存储,其他方面的细节有待深入。
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