图解 RocketMQ 架构

写在前面

Kafka、RocketMQ都是很出名的中间件,上次我们讲解了Kafka,这次我们来讲讲RocketMQ的原理。

基本架构图

解析

RocketMQ 总共可以分成四个模块

  • NameServer:提供服务发现和路由功能,管理各种元数据信息。
  • Broker:消息存储和路由分发节点,负责存储消息和将消息路由给消费者。
  • Producer:消息生产者,负责产生并发送消息到指定的 Topic
  • Consumer:消息消费者,订阅 Topic 并从 Broker 拉取消息进行处理。

大体读写步骤

  1. 注册 Broker Cluster 到 NameServer。
  2. 注册 Producer、Consumer 到 NameServer。
  3. Producer 获取MQ集群的Broker、Queue等信息。
  4. Producer 发消息,一般消息都会选择master进行写入,而slave进行读取。
  5. 顺序写入消息到 commit log 中。
  6. queue log会记录每条commit log的存储信息,当然不会记录所有,只记录一些重要的,commitLogOffset等等。
  7. master 将消息异步给slave。
  8. Consumer读取slave的消息。
  9. Consumer返回ACK作为确认消息消费成功。

1. NameServer

当Broker服务启动后,会向NameServer注册信息,比如broker中的Topic、消费偏移量、队列、ip、端口等,由Broker的心跳发送到NameServer,BrokerCluster 中的每一个节点都会注册到NameServer上。

即使一个NameService节点挂了,剩下的一个NameService节点仍然包含所有的broker信息。不过NameService是无状态的, NameService之间不会相互通信,那么一个NameService挂了,不会影响另外一个NameService。

注册完Broker之后,NameServer会每隔10s发送心跳检查Broker,如果Broker超过120s还没有相应,则这个Broker被视为宕机

2. Broker

2.1 CommitLog & Message Queue

Broker 启动,跟所有的 NameServer 保持长连接,每 30s 发送一次发送心跳包(像心跳一样持续稳定的发送请求)。心跳包中包含当前 Broker 信息 ( IP+ 端口等)以及存储所有 Topic 信息。注册成功后,NameServer 集群中就有 Topic 跟 Broker 的映射关系。

Broker接受消息,会顺序写入消息到 CommitLog 中。Broker里面的两个存储介质:Commit log 和 Message queue的区别:

  1. Commit log 存储消息实体。顺序写,随机读。虽然是随机读,但是利用package机制,可以批量地从磁盘读取,作为cache存到内存中,加速后续的读取速度。
  2. Message queue 存储消息的偏移量。读消息先读 message queue,根据偏移量到 commit log 读消息本身。

所以其实我们的消息不是存放在queue中,而是存放在commit log中,这就是为什么queue会被称为逻辑队列

2.2 Index File

2.2.1 介绍

因为所有的消息都存在CommitLog中,如果要实现根据 key 查询 消息的方法,就会变得非常困难,所以为了解决这种业务需求,有了IndexFile的存在。用于为生成的索引文件提供访问服务,通过消息 Key 值查询消息真正的实体内容。

IndexFile 如何创建?以创建的时间戳命名。参数:phyOffset物理偏移量(也就是commitLogOffset)、keys。

如何查询消息呢?

2.2.2 按照MessageId查询

RocketMQ中的MessageId的长度总共有16字节,其中包含了消息存储主机地址(IP地址和端口),消息Commit Log offset。

  1. Client 端从 MessageId 中解析出 Broker 的地址(IP地址和端口)和Commit Log的偏移地址发送一个RPC请求。
  2. Broker 端读取消息的过程用其中的 commitLog offset 和 size 去 commitLog 中找到真正的记录并解析成一个完整的消息返回。
2.2.3 按照Message Key查询
  1. 找槽位:slotKey = 40 byte + hash(topic + "#" + key) % 500W * 4byte
  2. 计算槽位:slotValue = 最新插入 index 的位置。
  3. 遍历单向链表:从 slotValue 找到最新 index 在整个索引文件中位置 = 40byte +500w*4byte + slotValue*20byte,然后根据单个索引文件的 pre index 值找到前一个索引,一直遍历下去,直到index数据中key hash和时间区间都满足即可。添加到 commitLogOffset 的 list) 中。
  4. 最终根据其中的 commitLogOffset 从 CommitLog 文件中读取消息的实体内容。

3. Producer

略。Producer好像除了负载均衡,就没什么好讲的地方了。

4. Consumer

在RocketMQ中,Consumer端的两种消费模式(Push/Pull)都是基于拉模式来获取消息的,pull需要手动实现拉取消息,push只需要实现消费监听器。但实际底层都是pull。

在Consumer启动后,会通过定时任务不断地向所有Broker实例发送心跳包,包含:消息消费分组名称、订阅关系集合、消息通信模式和客户端id的值等信息

Broker端在收到Consumer的心跳消息后,会将它维护在 ConsumerManager 的本地缓存变量。会根据消费者组获取对应维护的消费者组信息。

如果是新加入的consumer获取订阅信息变了,会通知这个消费者组里面的其他消费者说消费者有变化,被通知到的消费者就会重新负载均衡

参考

[1] https://www.modb.pro/db/141171

[2] https://www.cnblogs.com/duanxz/p/5020398.html

[3] https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/15035116.html

[4] https://www.alibabacloud.com/blog/rocketmq-5-0-architecture-analysis-how-to-support-diversified-scenarios-based-on-cloud-native-architecture_600564

[5] https://cloud.tencent.com/developer/article/2277381

[6] https://www.cnblogs.com/hzzjj/p/16552514.html

相关推荐
feng_xiaoshi1 小时前
【云原生】云原生架构的反模式
云原生·架构
架构师吕师傅2 小时前
性能优化实战(三):缓存为王-面向缓存的设计
后端·微服务·架构
团儿.4 小时前
解锁MySQL高可用新境界:深入探索MHA架构的无限魅力与实战部署
数据库·mysql·架构·mysql之mha架构
gsls20080811 小时前
SpringCloudStream+RocketMQ多topic
rocketmq
艾伦~耶格尔14 小时前
Spring Boot 三层架构开发模式入门
java·spring boot·后端·架构·三层架构
_.Switch17 小时前
Python机器学习框架介绍和入门案例:Scikit-learn、TensorFlow与Keras、PyTorch
python·机器学习·架构·tensorflow·keras·scikit-learn
神一样的老师1 天前
构建5G-TSN测试平台:架构与挑战
5g·架构
huaqianzkh1 天前
付费计量系统通用功能(13)
网络·安全·架构
2402_857583491 天前
新闻推荐系统:Spring Boot的架构优势
数据库·spring boot·架构
bylander1 天前
【AI学习】Mamba学习(一):总体架构
人工智能·深度学习·学习·架构