ActiveMQ 源码剖析:消息存储与通信协议实现(二)

四、KahaDB 消息存储实现细节

(一)存储原理分析

KahaDB 作为 ActiveMQ 从 5.4 版本开始的默认消息存储引擎,其基于日志文件的存储原理具有独特的设计和优势 。在 KahaDB 的存储目录(如${activemq.data}/kahadb)下,主要包含以下关键文件,它们共同构成了 KahaDB 的存储体系:

  • db-*.log:这是数据日志文件,用于按顺序存储消息内容 。消息以追加的方式写入这些日志文件,充分利用了磁盘的顺序 I/O 特性,极大地提高了写入性能。每个日志文件有默认的大小限制,通常为 32MB ,当一个日志文件写满时,会创建新的日志文件继续写入,文件名中的数字会递增,如db-1.log、db-2.log等 。这种设计使得消息写入高效且有序,即使在高并发的消息写入场景下,也能保证良好的性能。例如,在一个电商订单处理系统中,大量的订单消息可以快速地顺序写入db-*.log文件,确保消息的及时存储。
  • db.data:该文件以 B 树结构存储消息索引 。B 树索引通过消息 ID 建立对db-*.log中消息的引用,能够快速定位到消息在日志文件中的位置,从而实现高效的消息检索 。当消费者需要获取某条特定 ID 的消息时,系统可以通过db.data中的 B 树索引快速找到该消息在db-*.log中的存储位置,大大提高了消息读取的速度。例如,在一个分布式系统中,多个服务之间通过 ActiveMQ 进行消息通信,当某个服务需要获取特定消息时,借助db.data的索引功能,可以迅速定位到所需消息。
  • db.redo:用于在 KahaDB 消息存储强制退出后启动时恢复 B 树索引 。当系统发生异常(如突然断电、服务器崩溃等)导致 KahaDB 非正常关闭时,db.redo文件中的信息可以帮助系统重建 B 树索引,确保数据的完整性和可恢复性 。这就好比一个数据备份,在关键时刻能够恢复系统的关键数据结构,保证消息存储的可靠性。
  • lock:在集群环境下,用于表示当前获得 KahaDB 读写权限的 broker 。只有获得锁的 broker 才有权限对 KahaDB 进行读写操作,这样可以避免多个 broker 同时对 KahaDB 进行读写操作导致的数据不一致问题 。例如,在一个多节点的 ActiveMQ 集群中,通过lock文件可以协调各个节点对 KahaDB 的访问,保证数据的一致性和正确性。

与 AMQ 存储相比,KahaDB 在文件组织和索引结构上有显著差异 。AMQ 存储为每个索引使用两个分隔文件,且每个目的地都有一个索引,这在代理拥有大量队列时,会导致文件描述符的大量使用和管理复杂性增加 。而 KahaDB 使用单个db.data文件存储所有目的地的 B 树索引,减少了文件描述符的使用,提高了存储的紧凑性和管理的便利性 。在消息持久化流程上,KahaDB 通过事务日志和索引文件的配合,确保消息的持久化和快速检索,相比 AMQ 存储,具有更快的存储恢复机制,能够更好地应对系统异常情况,保证消息的可靠性和完整性 。

(二)存储过程中的数据操作

  1. 消息写入:当生产者发送消息时,KahaDB 首先将消息追加写入db-*.log文件 。消息以顺序写入的方式,充分利用磁盘顺序 I/O 的高性能优势 。同时,在db.data文件中创建对应的 B 树索引,将消息 ID 与消息在db-*.log中的位置进行关联 。例如,在一个实时监控系统中,传感器不断产生大量的监控数据消息,这些消息会快速地顺序写入db-*.log文件,同时在db.data中建立索引,以便后续快速查询和处理。为了保证数据的一致性,KahaDB 在写入过程中会根据enableJournalDiskSyncs配置项(默认为 true)决定是否将消息同步写入磁盘 。如果设置为 true,消息会在写入磁盘后才返回确认给生产者,确保消息在磁盘上的持久化;如果设置为 false,写入性能会有所提升,但在系统崩溃等异常情况下,可能会导致部分未同步的消息丢失 。
  1. 消息读取:消费者读取消息时,首先通过db.data中的 B 树索引根据消息 ID 定位到消息在db-*.log中的位置 。然后从db-*.log文件中读取相应的消息内容 。在这个过程中,KahaDB 会利用缓存机制(如indexCacheSize配置的索引缓存)来提高读取性能 。如果缓存中已经存在所需的索引信息,就可以直接从缓存中获取,避免了磁盘 I/O 操作 。例如,在一个电商订单查询系统中,用户查询订单相关消息时,系统可以通过索引快速从db-*.log中读取到对应的消息,同时利用缓存加速索引查找,提高查询效率 。如果消息是持久订阅的,KahaDB 还会根据activemq_acks表(如果使用 JDBC 存储时)或相关的订阅信息存储(如在 KahaDB 自身存储机制中)来管理订阅关系和消息的消费进度 。
  1. 消息删除:当消息被成功消费后,KahaDB 会将其从存储中删除 。对于db-*.log文件中的消息,当该文件中的所有消息都被消费后,文件会被标记为可删除,在后续的清理阶段,该文件会被删除或归档,以释放磁盘空间 。在删除消息时,KahaDB 会同时更新db.data中的 B 树索引,确保索引的一致性 。例如,在一个任务处理系统中,任务完成后对应的消息被消费并删除,此时 KahaDB 会及时清理相关的存储和索引,保证系统的存储资源得到合理利用 。如果消息是事务性的,KahaDB 会根据事务的状态进行相应的处理,确保事务的原子性和数据的一致性 。若事务提交成功,才会真正删除消息;若事务回滚,则消息会保留在存储中 。

五、LevelDB 消息存储实现细节

(一)独特特性分析

LevelDB 是从 ActiveMQ 5.8 之后引入的一种基于文件的本地数据库存储形式 ,它的出现为 ActiveMQ 的消息存储带来了新的性能提升和特性优化。LevelDB 之所以被引入,主要是为了满足对消息存储更高性能的需求。它基于 Google 开源的 LevelDB 库,针对消息存储场景进行了优化,提供了比 KahaDB 更快的持久性。

LevelDB 采用了独特的存储结构和算法 。它将索引保存到包含消息的日志文件中,并且使用了基于跳跃表(Skip List)的数据结构和对磁盘上的数据日志结构进行归并(LSM)的核心操作策略 。当 LevelDB 接收到新的消息时,会同步写两个地方:内存中的 MemTable 区域和磁盘上的 Log 文件 。直接写 Log 文件是为了在系统异常退出并重启时,能够将 LevelDB 恢复到退出前的结构;同时将消息写入内存的 MemTable 区域,MemTable 区域的数据组织结构是跳跃表,这样可以在读取内存中信息时快速完成信息定位 。当 MemTable 区域的数据达到一定的阈值时,会将其转换为 Immutable MemTable,并生成一个新的 MemTable 用于接收新的写入操作,Immutable MemTable 会被异步地刷写到磁盘上,形成一个新的 SSTable(Sorted String Table)文件 。

在实际应用中,LevelDB 的高性能优势得到了充分体现 。在一个对消息处理实时性要求极高的金融交易系统中,使用 LevelDB 作为消息存储,能够快速地持久化大量的交易消息,确保消息不丢失的同时,还能快速响应消费者对消息的读取请求,大大提高了系统的交易处理效率和稳定性 。与 KahaDB 相比,LevelDB 在写入性能上有显著提升,尤其在高并发写入场景下,能够减少磁盘 I/O 操作,提高系统的吞吐量 。而且,LevelDB 在垃圾回收机制上也更为高效,能够减少垃圾回收过程中对系统性能的影响 。

(二)与其他存储方式的对比

  1. 与 KahaDB 对比:LevelDB 和 KahaDB 都是基于文件的存储方式,但它们在实现细节和性能表现上有明显差异 。KahaDB 使用自定义的 B 树实现来索引写前日志,而 LevelDB 使用基于 LevelDB 的索引 。在性能方面,LevelDB 的写入性能通常优于 KahaDB,因为它采用的 LSM 树结构和跳跃表索引,使得写入操作能够更高效地进行 。在高并发写入场景下,LevelDB 能够更快地将消息持久化到磁盘,减少了写入延迟 。但在读取性能上,两者各有优劣,KahaDB 的 B 树索引在某些查询场景下可能更适合快速定位消息 。从适用场景来看,KahaDB 适用于大多数常规的消息存储场景,它的稳定性和成熟度较高;而 LevelDB 更适合对写入性能要求极高,且对数据一致性和读写性能有特定需求的场景,如实时数据处理系统、高频交易系统等 。
  1. 与 AMQ 对比:AMQ 是 ActiveMQ 早期的存储方式,与 LevelDB 相比,它在文件组织和索引方式上有很大不同 。AMQ 为每个索引使用两个分隔文件,且每个目的地都有一个索引,这在代理拥有大量队列时,会导致文件描述符的大量使用和管理复杂性增加 。而 LevelDB 的存储结构更为紧凑和高效 。在性能上,AMQ 在写入速度上有一定优势,但在索引重建和文件管理方面存在不足 。当 Broker 崩溃时,AMQ 重建索引的速度非常慢,而 LevelDB 由于其独特的存储结构和恢复机制,能够更快地恢复数据 。适用场景上,AMQ 适用于早期版本的 ActiveMQ,以及对性能要求不是特别高、数据量较小的简单场景;而 LevelDB 则更适合现代高性能、大规模的消息存储需求 。
  1. 与 JDBC 对比:JDBC 存储将消息持久化到数据库中,与 LevelDB 基于文件的存储方式有本质区别 。JDBC 存储的优点是可以利用成熟的数据库管理系统的特性,如事务处理、数据备份与恢复等 。在一些对数据一致性和事务处理要求严格的企业级应用中,JDBC 存储是一个可靠的选择 。在银行转账系统中,需要确保消息的原子性和一致性,JDBC 存储可以借助数据库的事务功能来满足这一需求 。但 JDBC 存储的缺点也很明显,数据库的 I/O 操作可能会成为性能瓶颈,尤其是在高并发场景下,数据库的连接和读写操作会带来较大的延迟 。而 LevelDB 作为基于文件的本地存储,在性能上通常优于 JDBC 存储,能够更快地进行消息的读写操作 。适用场景上,JDBC 存储适合对数据一致性和事务处理要求高,且已经有成熟数据库基础设施的企业级应用;LevelDB 则更适合对性能要求高,对数据一致性要求相对较低的高性能消息处理场景 。

六、JDBC 消息存储实现细节

(一)配置与使用

使用 JDBC 进行消息存储时,配置步骤如下:

  1. 添加数据库驱动包:根据所使用的数据库类型,将对应的数据库驱动包添加到 ActiveMQ 的lib目录下 。如果使用 MySQL 数据库,需要将mysql-connector-java-x.x.x.jar添加到该目录 。这一步是为了让 ActiveMQ 能够与数据库建立连接,因为驱动包中包含了与数据库通信所需的类和方法。
  1. 修改 activemq.xml 配置文件:在activemq.xml文件中,注释掉原有的其他存储方式(如 KahaDB)的配置,并添加 JDBC 存储的配置 。找到<persistenceAdapter>标签,将其内容修改为<jdbcPersistenceAdapter dataSource="#mysql-ds" createTableOnStartup="true"/> 。其中,dataSource属性指定了要引用的数据库连接池的 bean 名称,createTableOnStartup属性表示是否在启动时创建数据表,默认值为true,建议在第一次启动时设置为true,后续启动时改为false,以避免重复创建表的操作 。
  1. 配置数据库连接池:在activemq.xml文件的</broker>与<import resource="jetty.xml"/>中间添加数据库连接池的配置 。如果使用org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource连接池,配置示例如下:
复制代码

<bean id="mysql-ds" class="org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource" destroy-method="close">

<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>

<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/activemq?relaxAutoCommit=true"/>

<property name="username" value="root"/>

<property name="password" value="123456"/>

<property name="poolPreparedStatements" value="true"/>

</bean>

在这个配置中,driverClassName指定了数据库驱动类,url指定了数据库的连接地址,username和password分别是数据库的用户名和密码,poolPreparedStatements表示是否缓存预编译语句,设置为true可以提高性能 。

完成上述配置后,启动 ActiveMQ,它会根据配置连接到指定的数据库,并使用 JDBC 进行消息存储 。在数据库中,会自动创建三个表:activemq_msgs用于存储 queue 和 topic 的消息;activemq_acks用于存储持久订阅的信息和最后一个持久订阅接收的消息 ID;activemq_lock在集群环境下才有用,确保只有一个 Broker 可以访问,称为 Master Broker 。

(二)性能考量与优化

  1. 性能特点分析:JDBC 存储的性能特点与数据库的性能密切相关 。由于消息的读写操作都需要通过数据库的 I/O 来完成,在高并发场景下,数据库的 I/O 操作可能会成为性能瓶颈 。频繁的消息写入和读取会导致数据库的负载增加,从而影响消息处理的速度 。数据库的事务处理也会消耗一定的资源,尤其是在处理大量事务性消息时,会对性能产生较大影响 。不过,JDBC 存储也有其优势,它可以利用成熟的数据库管理系统的特性,如数据备份与恢复、数据一致性保障等 。
  1. 性能优化建议
    • 合理设置数据库连接池参数:连接池的参数设置对性能有重要影响 。maxActive参数设置连接池的最大活动连接数,应根据系统的并发访问量合理设置 。如果设置过小,在高并发时可能会导致连接不足,影响消息处理速度;如果设置过大,可能会占用过多的系统资源 。maxIdle参数设置连接池的最大空闲连接数,合理设置可以避免过多的空闲连接占用资源 。minIdle参数设置连接池的最小空闲连接数,确保在系统低负载时也有一定数量的空闲连接可用 。
    • 优化 SQL 语句:对用于消息存储和查询的 SQL 语句进行优化 。避免使用复杂的查询语句,尽量使用简单高效的 SQL 操作 。在查询消息时,使用索引可以大大提高查询效率 。可以在activemq_msgs表的常用查询字段(如消息 ID、时间戳等)上创建索引 。同时,减少不必要的字段查询,只查询需要的字段,以减少数据传输量 。
    • 批量操作:在进行消息写入和删除等操作时,尽量采用批量操作 。JDBC 提供了批量执行 SQL 语句的方法,通过批量操作可以减少数据库连接的开销,提高操作效率 。在写入大量消息时,可以将多条消息的插入操作合并为一个批量插入操作 。
    • 数据库缓存优化:合理利用数据库的缓存机制 。可以调整数据库的缓存参数,如 InnoDB 存储引擎的innodb_buffer_pool_size参数,增加缓存大小,以提高数据读取的命中率,减少磁盘 I/O 操作 。还可以使用数据库的查询缓存功能,对一些频繁查询且数据变动较小的查询结果进行缓存 。
    • 定期清理数据:定期清理数据库中已过期或不再需要的消息数据 。可以通过定时任务执行删除操作,避免数据量过大导致数据库性能下降 。同时,对数据库进行定期的优化和维护,如整理索引、清理碎片等 。
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