RocketMQ核心概念扫盲篇

原创
2020/10/19 07:30
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做积极的人,越努力越幸运!

在正式进入RocketMQ的学习之前,我觉得有必要梳理一下RocketMQ核心概念,为大家学习RocketMQ打下牢固的基础。

1、RocketMQ部署架构


在RocketMQ主要的组件如下:
  • Nameserver

    Nameserver集群,topic的路由注册中心,为客户端根据Topic提供路由服务,从而引导客户端向Broker发送消息。Nameserver之间的节点不通信。路由信息在Nameserver集群中数据一致性采取的最终一致性。

  • Broker

    消息存储服务器,分为两种角色:Master与Slave,上图中呈现的就是2主2从的部署架构,在RocketMQ中,主服务承担读写操作,从服务器作为一个备份,当主服务器存在压力时,从服务器可以承担读服务(消息消费)。所有Broker,包含Slave服务器每隔30s会向Nameserver发送心跳包,心跳包中会包含存在在Broker上所有的topic的路由信息。

  • Client

    消息客户端,包括Producer(消息发送者)和Consumer(消费消费者).客户端在同一时间只会连接一台nameserver,只有在连接出现异常时才会尝试连接另外一台。客户端每隔30s向Nameserver发起topic的路由信息查询。

温馨提示:Nameserver是在内存中存储Topic的路由信息,持久化Topic路由信息的地方是在Broker中,即${    ROCKETMQ_HOME}/store/config/topics.json。

在RocketMQ4.5.0版本后引入了多副本机制,即一个复制组(m-s)可以演变为基于raft协议的复制组,复制组内部使用raft协议保证broker节点数据的强一致性,该部署架构在金融行业用的比较多。

2、消息订阅模型


在RocketMQ的消息消费模式采用的是发布与订阅模式。

topic:一类消息的集合,消息发送者将一类消息发送到一个主题中,例如订单模块将订单发送到 order_topic 中,而用户登录时,将登录事件发送到 user_login_topic 中。

consumegroup:消息消费组,一个消费单位的“群体”,消费组首先在启动时需要订阅需要消费的topic。一个topic可以被多个消费组订阅,同样一个消费组也可以订阅多个主题。一个消费组拥有多个消费者。

术语解释起来有点枯燥晦涩,接下来我举例来阐述。

例如我们在开发一个订单系统,其中有一个子系统:order-service-app,在该项目中会创建一个消费组order_consumer来订阅 order_topic,并且基于分布式部署,order-service-app的部署情况如下:

即order-service-app部署了3台服务器,每一个jvm进程可以看做是消费组 order_consumer 消费组的其中一个消费者。

2.1 消费模式

那这三个消费者如何来分工来共同消费 order_topic 中的消息呢?

在RocketMQ中支持广播模式与集群模式。

广播模式:一个消费组内的所有消费者每一个都会处理topic中的每一条消息,通常用于刷新内存缓存。

集群模式:一个消费组内的所有消费者共同消费一个topic中的消息,即分工协作,一个消费者消费一部分数据,启动负载均衡,

集群模式是非常普遍的模式,符合分布式架构的基本理念,即横向扩容,当前消费者如果无法快速及时处理消息时,可以通过增加消费者的个数横向扩容,快速提高消费能力,及时处理挤压的消息。

2.2 消费队列负载算法与重平衡机制

那集群模式下,消费者是如何来分配消息的呢?

例如上面实例中order_topic有16个队列,那一个拥有3个消费者的消费组如何来分配队列中。

在MQ领域有一个不成文的约定:同一个消费者同一时间可以分配多个队列,但一个队列同一时间只会分配给一个消费者。

RocketMQ提供了众多的队列负载算法,其中最常用的两种平均分配算法。

  • AllocateMessageQueueAveragely

    平均分配

  • AllocateMessageQueueAveragelyByCircle

    轮流平均分配

为了说明这两种分配算法的分配规则,现在对16个队列,进行编号,用q0~q15表示,消费者用c0~c2表示。

AllocateMessageQueueAveragely分配算法的队列负载机制如下:

c0:q0 q1 q2 q3 q4 q5

c1:   q6 q7 q8 q9 q10

c2:    q11 q12 q13 q14 q15

其算法的特点是用总数除以消费者个数,余数按消费者顺序分配给消费者,故c0会多分配一个队列,而且队列分配是连续的。

AllocateMessageQueueAveragelyByCircle分配算法的队列负载机制如下:

c0:q0  q3 q6 q9 q12 q15

c1:   q1   q4 q7 q10 q13

c2:    q2   q5 q8 q11 q14

该分配算法的特点就是轮流一个一个分配。

温馨提示:如果topic的队列个数小于消费者的个数,那有些消费者无法分配到消息。在RocketMQ中一个topic的队列数直接决定了最大消费者的个数,但topic队列个数的增加对RocketMQ的性能不会产生影响。

在实际过程中,对主题进行扩容(增加队列个数)或者对消费者进行扩容、缩容是一件非常寻常的事情,那如果新增一个消费者,该消费者消费哪些队列呢?这就涉及到消息消费队列的重新分配,即消费队列重平衡机制

在RocketMQ客户端中会每隔20s去查询当前topic的所有队列、消费者的个数,运用队列负载算法进行重新分配,然后与上一次的分配结果进行对比,如果发生了变化,则进行队列重新分配;如果没有发生变化,则忽略。

例如采取的分配算法如下图所示,现在增加一个消费者c3,那队列的分布情况是怎样的呢?

根据新的分配算法,其队列最终的情况如下:

c0:q0 q1 q2 q3

c1:   q4 q5 q6 q7

c2:    q8 q9 q10 q11

c3:    q12 q13 q14  q15

上述整个过程无需应用程序干预,由RocketMQ完成。大概的做法就是将将原先分配给自己但这次不属于的队列进行丢弃,新分配的队列则创建新的拉取任务。

2.3 消费进度

消费者消费一条消息后需要记录消费的位置,这样在消费端重启的时候,继续从上一次消费的位点开始进行处理新的消息。在RocketMQ中,消息消费位点的存储是以消费组为单位的。

集群模式下,消息消费进度存储在broker端,

不能识别此Latex公式:
 { ROCKETMQ_HOME }/store/config/consumerOffset.json 是其具体的存储文件,其中内容截图如下:

可见消费进度的Key为:topic@consumeGroup,然后每一个队列一个偏移量。



广播模式的消费进度文件存储在用户的主目录,默认文件全路劲名:

{ USER_HOME }/.rocketmq_offsets。

2.4 消费模型

RocketMQ提供了并发消费、顺序消费两种消费模型。

并发消费:对一个队列中消息,每一个消费者内部都会创建一个线程池,对队列中的消息多线程处理,即偏移量大的消息比偏移量小的消息有可能先消费。

顺序消费:在某一项场景,例如MySQL binlog 场景,需要消息按顺序进行消费。在RocketMQ中提供了基于队列的顺序消费模型,即尽管一个消费组中的消费者会创建一个多线程,但针对同一个Queue,会加锁。

温馨提示:并发消费模型中,消息消费失败默认会重试16次,每一次的间隔时间不一样;而顺序消费,如果一条消息消费失败,则会一直消费,直到消费成功。故在顺序消费的使用过程中,应用程序需要区分系统异常、业务异常,如果是不符合业务规则导致的异常,则重试多少次都无法消费成功,这个时候一定要告警机制,及时进行人为干预,否则消费会积压。

3、事务消息


事务消息并不是为了解决分布式事务,而是提供消息发送与业务落库的一致性,其实现原理就是一次分布式事务的具体运用,请看如下示例:

上述伪代码中,将订单存储关系型数据库中和将消息发送到MQ这是两个不同介质的两个操作,如果能保证消息发送、数据库存储这两个操作要么同时成功,要么同时失败,RocketMQ为了解决该问题引入了 事务消息

温馨提示,本节主要的目的是让大家知晓各个术语的概念,由于事务消息的使用,将在该专栏的后续文章中详细介绍。

4、定时消息


开源版本的RocketMQ目前并不支持任意精度的定时消息。所谓的定时消息就是将消息发送到Broker,但消费端不会立即消费,而是要到指定延迟时间后才能被消费端消费。

RocketMQ目前支持指定级别的延迟,其延迟级别如下:

1s 5s 10s 30s 12345678910203012h

5、消息过滤


消息过滤是指消费端可以根据某些条件对一个topic中的消息进行过滤,即只消费一个主题下满足过滤条件的消息。

RocketMQ目前主要的过滤机制是基于tag的过滤与基于消息属性的过滤,基于消息属性的过滤支持SQL92表达式,对消息进行过滤。

6、小结


本文的主要目的是介绍RocketMQ常见的术语,例如nameserver、broker、主题、消费组、消费者、队列负载算法、队列重平衡机制、并发消费、顺序消费、消费进度存储、定时消息、事务消息、消息过滤等基本概念,为后续的实战系列打下坚实基础。


本文来自笔者的另一力作《RocketMQ实战与进阶》,专栏从使用场景入手介绍如何使用 RocketMQ,使用过程中遇到什么问题,如何解决这些问题,以及为什么可以这样解决,即原理讲解(图)穿插在实战中。专栏的设计思路重在强调实战二字,旨在让一位 RocketMQ 初学者通过对本专栏的学习,快速“打怪升级”,理论与实战结合,成为该领域的佼佼者。


本文分享自微信公众号 - 中间件兴趣圈(dingwpmz_zjj)。
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