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前言

RocketMQ是一款分布式、队列模型的消息中间件，由阿里巴巴自主研发的一款适用于高并发、高可靠性、海量数据场景的消息中间件。早期开源2.X版本名为MetaQ；2015年迭代3.X版本，更名为RocketMQ，2016年贡献给Apache，经过一年多的孵化，最终成为Apache的顶级开源项目之一。RocketMQ是在Kafka的基础上发展起来的，它的诞生参考借鉴了Apache Kafka（后面的文章我会单独介绍Kafka）。起因是随着阿里巴巴业务的发展，他们发现Kafka对于具体的业务场景支持的不完善，于是阿里巴巴的团队借鉴Kafka的设计思路，并结合自身“双十一”场景，自行开发了更贴合自己业务场景的RocketMQ，对Kafka进行了合理的扩展和API丰富。RocketMQ的消息路由、存储、集群划分等设计思路与Kafka都极其相似，唯一的不同是 RocketMQ 对于业务特性的支持更完善，所以更适用于业务场景。

1 专业术语

每一个技术框架，都有它的专有名词，RocketMQ的专业术语如下：

1）Producer：消息生产者，负责产生消息，一般由业务系统负责产生消息。

2）Consumer：消息消费者，负责消费消息，一般由后台系统负责异步消费。

3）Pull Consumer：Consumer的一种，需要主动请求Broker拉取消息。

4）Push Consumer：Consumer的一种，需要向Consumer对象注册监听。

5）Producer Group：生产者集合，一般用于发送一类消息。

6）Consumer Group：消费者集合，一般用于接受一类消息进行消费。

7）Broker：MQ消息服务（中专角色，用于消息存储和生产消费转发）。

2 能力与支持

1）支持集群模型、负载均衡、水平扩展能力，如下面我们要讲的集群架构。

2）亿级别的消息堆积能力。

3）采用零拷贝的原理、顺序写盘、随机读（索引文件）。

4）丰富的API使用。

5）代码优秀，底层通信框架采用Netty NIO框架。

6）NameServer代替Zookeeper。

7）强调集群无单点，可扩展，任意一点高可用，水平可扩展。

8）消息失败重试机制、消息可查询。

9）开源社区活跃度高，足够成熟（经过双十一考验）。

3 核心源码包及功能说明

如下图，我们看一下RocketMQ源码包的组成，这有利于我们以后更深入的学习。

1）rocketmq-broker 主要的业务逻辑，消息收发，主从同步,pagecache

2）rocketmq-client 客户端接口，比如生产者和消费者

3）rocketmq-common 公用数据结构等等

4）rocketmq-distribution 编译模块，编译输出等

5）rocketmq-example 示例，比如生产者和消费者

6）rocketmq-fliter 进行Broker过滤的不感兴趣的消息传输，减小带宽压力

7）rocketmq-logappender、rocketmq-logging日志相关

8）rocketmq-namesrv Namesrv服务，用于服务协调

9）rocketmq-openmessaging 对外提供服务

10）rocketmq-remoting 远程调用接口，封装Netty底层通信

11）rocketmq-srvutil 提供一些公用的工具方法，比如解析命令行参数

12）rocketmq-store 消息存储核心包

13）rocketmq-test 提供一些测试代码包

14）rocketmq-tools 管理工具，比如有名的mqadmin工具

 4 集群架构

RocketMQ为我们提供了丰富的集群架构模型，包括单点模式、主从模式、双主模式以及生产上使用最多的双主双主模式（或者说多主多从模式），我们来看一下最经典的双主双从模式，如下图：

1）NameServer集群

NameServer集群作为超轻量级的配置中心，存储当前集群所有的Broker信息、Topic与Broker的对应关系。每个NameServer记录完整的路由信息，提供等效的读写服务，并支持快速存储扩展。NameServer只做集群元数据存储和心跳工作，功能简单，稳定性高。多个NameServer之间没有通信，不必保障节点间的数据强一致性，也就是说NameServer集群是一个多机热备的概念，单台NameServer宕机不影响其他NameServer工作。需要注意的是，及时整个NameServer集群宕机了，已经正常工作的Producer、Consumer、Broker仍然能正常工作，但新起的Producer、Consumer、Broker就无法工作。

NameServer采用的是心跳机制，具体如下：

a、单个Broker跟所有NameServer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。需要注意的是，Broker向Namesrv发心跳时， 会带上当前自己所负责的所有Topic信息，如果Topic个数太多（万级别），会导致一次心跳中，就Topic的数据就几十M，网络情况差的话， 网络传输失败，心跳失败，导致Namesrv误认为Broker心跳失败。

b、NameServer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NameServer不会主动通知Producer、Consumer有Broker宕机。

c、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)。

d、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。

　　2）Producer集群

Producer集群就是消息生产者集群，它们在同一个生产者组Producer Group。Producer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server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。

　　3）Consumer集群

Consumer集群就是消息消费者，它们在同一个消费者组Consumer Group。Consumer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server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。

　　4）Broker集群

对于Broker来说，通常Master和Slave为一组服务，它们互为主从节点，通过NameServer与外部的Client端暴露统一的集群入口。Broker就是消息存储的核心MQ服务。

5 总结

RockerMQ作为国内顶级的消息中间件，其性能主要依赖于天然的分布式Topic/Queue，并且其内存与磁盘都会存储消息数据，借鉴了Kafka的“空中接力”概念，就是指数据不一定落地，RocketMQ提供了同步/异步双写、同步/异步复制的特性。在真正的生产环境中应该选择符合自己业务的配置。下面针对RocketMQ的高性能和瓶颈加以说明：

1）在实际生产环境中面临的主要瓶颈最终会落在IOPS上，也就是磁盘读写能力。当高峰期来临，每秒收发消息IOPS达到10W+消息，在云环境上，云环境的SSD物理存储显然和自建机房SSD有着很大的差距，这一点我们无论是从数据库的磁盘性能、还是搜索服务（ElasticSearch）的磁盘性能，都能给出准确的瓶颈点，单机IOPS达到1万左右就是云存储SSD的性能瓶颈，在这里我们也看到了“木桶短板原理”的效应，在真正的生产中，CPU的工作主要在等待IO操作，高并发下CPU资源接近极限，但是IOPS还是达不到我们想要的效果。

2）RocketMQ的性能已经足够好，但是在很多时候，我们的业务会有一些非核心的消息投递，可以进行消息中间件的业务拆分，把不重要的消息（允许消息丢失、非可靠性投递的消息）采用Kafka的异步发送机制，借住Kafka强大的吞吐量和消息堆积能力来做业务分流，以此缓解RocketMQ的性能瓶颈。

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