RocketMQ的使用场景、部署架构、特性以及相关的角色描述
一、RocketMQ的使用场景
1、应用解耦
系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、 物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异 常，影响用户使用体验。
2、流量削峰
应用系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增，有可能会将系统压垮。有了消息队列可以将大量请求 缓存起来，分散到很长一段时间处理，这样可以大大提到系统的稳定性和用户体验。
举例:业务系统正常时段的QPS如果是1000，流量最高峰是10000，为了应对流量高峰配置高性能的服务器显然不划算，这时可以使用消息队列对峰值流量削峰
3、数据分发
通过消息队列可以让数据在多个系统之间进行流通。数据的产生方不需要关心谁来使用数据，只需 要将数据发送到消息队列，数据使用方直接在消息队列中直接获取数据即可
二、RocketMQ 部署架构
1、RocketMQ的角色介绍
- Producer：消息的发送者；举例：发信者
- Consumer：消息接收者；举例：收信者
- Broker：暂存和传输消息；举例：邮局
- NameServer：管理Broker；举例：各个邮局的管理机构
- Topic：区分消息的种类；一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic；一个消息的接收者可以订阅一个或者多个Topic消息
- Message Queue：相当于是Topic的分区；用于并行发送和接收消息
- NameServer是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。
- Broker部署相对复杂，Broker分为Master与Slave，一个Master可以对应多个Slave，但是一个Slave只能对应一个Master，Master与Slave 的对应关系通过指定相同的BrokerName，不同 的BrokerId来定义，BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。Master也可以部署多个。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
NameServer。 注意：当前RocketMQ版本在部署架构上支持一Master多Slave，但只有BrokerId=1的从服务器才会参与消息的读负载。 - Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer获取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。
- Consumer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer获取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，消费者在向Master拉取消息时，Master服务器会根据拉取偏移量与最大偏移量的距离
（判断是否读老消息，产生读I/O），以及从服务器是否可读等因素建议下一次是从Master还是Slave拉取。
2、执行流程
- 启动NameServer，NameServer起来后监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连上 来，相当于一个路由控制中心。
- Broker启动，跟所有的NameServer保持长连接，定时发送心跳包。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。
- 收发消息前，先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，也可以在 发送消息时自动创建Topic。
- Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上，轮询从队列列表中选择一个队列， 然后与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。
- Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取当前订阅Topic存在哪些Broker上，然后直接跟Broker建立连接通道，开始消费消息
三、RocketMQ特性
1、订阅与发布
消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息；消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息。
2、消息顺序
消息有序指的是一类消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：一个订单产生了三条消息分别 是订单创建、订单付款、订单完成。消费时要按照这个顺序消费才能有意义，但是同时订单之间是可以 并行消费的。RocketMQ可以严格的保证消息有序。
3、消息过滤
RocketMQ的消费者可以根据Tag进行消息过滤，也支持自定义属性过滤。消息过滤目前是在Broker端实现的，优点是减少了对于Consumer无用消息的网络传输，缺点是增加了Broker的负担、而 且实现相对复杂。
4、消息可靠性
RocketMQ支持消息的高可靠，影响消息可靠性的几种情况：
- Broker非正常关闭
- Broker异常Crash
- OS Crash
- 机器掉电，但是能立即恢复供电情况
- 机器无法开机（可能是cpu、主板、内存等关键设备损坏） 6)磁盘设备损坏
前四种情况都属于硬件资源可立即恢复情况，RocketMQ在这四种情况下能保证消息不丢，或者丢失少量数据（依赖刷盘方式是同步还是异步）。
第五种、第六种属于单点故障，且无法恢复，一旦发生，在此单点上的消息全部丢失。
RocketMQ在这两种情况下，通过异步复制，可保证99%的消息不丢，但是仍然会有极少量的消息可能丢失。
通过同步双写技术可以完全避免单点，同步双写势必会影响性能，适合对消息可靠性要求极高的场 合，例如与Money相关的应用。注：RocketMQ从3.0版本开始支持同步双写。
5、至少一次
至少一次(At least Once)指每个消息必须投递一次。Consumer先Pull消息到本地，消费完成后，才向服务器返回ack，如果没有消费一定不会ack消息，所以RocketMQ可以很好的支持此特性。
6、回溯消费
回溯消费是指Consumer已经消费成功的消息，由于业务上需求需要重新消费，要支持此功能，Broker在向Consumer投递成功消息后，消息仍然需要保留。并且重新消费一般是按照时间维度，例如由于Consumer系统故障，恢复后需要重新消费1小时前的数据，那么Broker要提供一种机制，可以按照时间维度来回退消费进度。RocketMQ支持按照时间回溯消费，时间维度精确到毫秒。
7、事务消息
RocketMQ事务消息（Transactional Message）是指应用本地事务和发送消息操作可以被定义到全局事务中，要么同时成功，要么同时失败。
RocketMQ的事务消息提供类似 X/Open XA 的分布事务功能，通过事务消息能达到分布式事务的最终一致性。
8、定时消息
定时消息（延迟队列）是指消息发送到broker后，不会立即被消费，等待特定时间投递给真正的topic。
broker有配置项messageDelayLevel，默认值为“1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h”，18个level。
messageDelayLevel是broker的属性，不属于某个topic。发消息时，设置delayLevel等级即可：
msg.setDelayLevel(level)。level有以下三种情况：
- level == 0，消息为非延迟消息
- 1<=level<=maxLevel 消息延迟特定时间，例如level==1，延迟1s
- level > maxLevel，则level== maxLevel，例如level==20，延迟2h
定时消息会暂存在名为SCHEDULE_TOPIC_XXXX的topic中，并根据delayTimeLevel存入特定的queue，queueId = delayTimeLevel – 1，即一个queue只存相同延迟的消息，保证具有相同发送延迟的消息能够顺序消费。broker会调度地消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX，将消息写入真实的topic。
需要注意的是，定时消息会在第一次写入和调度写入真实topic时都会计数，因此发送数量、tps都会变高。
9、消息重试
Consumer消费消息失败后，要提供一种重试机制，令消息再消费一次。Consumer消费消息失败 通常可以认为有以下几种情况：
- 由于消息本身的原因，例如反序列化失败，消息数据本身无法处理（例如话费充值，当前消息的 手机号被注销，无法充值）等。这种错误通常需要跳过这条消息，再消费其它消息，而这条失败的消息 即使立刻重试消费，99%也不成功，所以最好提供一种定时重试机制，即过10秒后再重试。
- 由于依赖的下游应用服务不可用，例如db连接不可用，外系统网络不可达等。遇到这种错误，即 使跳过当前失败的消息，消费其他消息同样也会报错。这种情况建议应用sleep 30s，再消费下一条消息，这样可以减轻Broker重试消息的压力。
10、消息重投
生产者在发送消息时：
- 同步消息失败会重投
- 异步消息有重试
- oneway没有任何保证。
消息重投保证消息尽可能发送成功、不丢失，但可能会造成消息重复，消息重复在RocketMQ中是无法避免的问题。消息重复在一般情况下不会发生，当出现消息量大、网络抖动，消息重复就会是大概率事件。另外，生产者主动重发、consumer负载变化也会导致重复消息。
如下方法可以设置消息重试策略：
- retryTimesWhenSendFailed：同步发送失败重投次数，默认为2，因此生产者会最多尝试发送retryTimesWhenSendFailed + 1次。不会选择上次失败的broker，尝试向其他broker发送，最大程度保证消息不丢失。超过重投次数，抛异常，由客户端保证消息不丢失。当出现RemotingException、
MQClientException和部分MQBrokerException时会重投。 - retryTimesWhenSendAsyncFailed：异步发送失败重试次数，异步重试不会选择其他broker， 仅在同一个broker上做重试，不保证消息不丢。
- retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK：消息刷盘（主或备）超时或slave不可用（返回状态非
SEND_OK），是否尝试发送到其他broker，默认false。十分重要消息可以开启。
11、流量控制
生产者流控，因为broker处理能力达到瓶颈；消费者流控，因为消费能力达到瓶颈。
- 生产者流控：
- commitLog文件被锁时间超过osPageCacheBusyTimeOutMills时，参数默认为1000ms，发生流控。
- 如果开启transientStorePoolEnable = true，且broker为异步刷盘的主机，且transientStorePool中资源不足，拒绝当前send请求，发生流控。
- broker每隔10ms检查send请求队列头部请求的等待时间，如果超过
waitTimeMillsInSendQueue，默认200ms，拒绝当前send请求，发生流控。 - broker通过拒绝send 请求方式实现流量控制。
注意，生产者流控，不会尝试消息重投。
- 消费者流控：
- 消费者本地缓存消息数超过pullThresholdForQueue时，默认1000。
- 消费者本地缓存消息大小超过pullThresholdSizeForQueue时，默认100MB。
- 消费者本地缓存消息跨度超过consumeConcurrentlyMaxSpan时，默认2000。
- 消费者流控的结果是降低拉取频率。
12、死信队列
死信队列用于处理无法被正常消费的消息。
当一条消息初次消费失败，消息队列会自动进行消息重试；
达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息， 此时，消息队列 不会立刻将消息丢弃，而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中。
RocketMQ将这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message）， 将存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。
在RocketMQ中，可以通过使用console控制台对死信队列中的消息进行重发来使得消费者实例再 次进行消费。
四、消费模式Push or Pull
RocketMQ消息订阅有两种模式，一种是Push模式（MQPushConsumer），即MQServer主动向消费端推送；另外一种是Pull模式（MQPullConsumer），即消费端在需要时，主动到MQ Server拉
取。但在具体实现时，Push和Pull模式本质都是采用消费端主动拉取的方式，即consumer轮询从broker拉取消息
-
Push模式特点:
好处就是实时性高。不好处在于消费端的处理能力有限，当瞬间推送很多消息给消费端时，容易造成消费端的消息积压，严重时会压垮客户端。 -
Pull模式
好处就是主动权掌握在消费端自己手中，根据自己的处理能力量力而行。缺点就是如何控制Pull的频率。定时间隔太久担心影响时效性，间隔太短担心做太多“无用功”浪费资源。比较折中的办法就是长轮询 -
Push模式与Pull模式的区别:
Push方式里，consumer把长轮询的动作封装了，并注册MessageListener监听器，取到消息后， 唤醒MessageListener的consumeMessage()来消费，对用户而言，感觉消息是被推送过来的。
Pull方式里，取消息的过程需要用户自己主动调用，首先通过打算消费的Topic拿到MessageQueue的集合，遍历MessageQueue集合，然后针对每个MessageQueue批量取消息，一次取完后，记录该队列下一次要取的开始offset，直到取完了，再换另一个MessageQueue。
RocketMQ使用长轮询机制来模拟Push效果，算是兼顾了二者的优点。
五、RocketMQ中的角色及相关术语
1、消息模型（Message Model）
RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息， Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。
ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。
2、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。
3、Consumer
消息消费者，负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。
4、PushConsumer
Consumer消费的一种类型，该模式下Broker收到数据后会主动推送给消费端。应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口，一旦收到消息，Consumer对象立刻回调Listener接口方法。该消费模式一般实时性较高。
5、PullConsumer
Consumer消费的一种类型，应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker服务器拉消息、 主动权由应用控制。一旦获取了批量消息，应用就会启动消费过程。
6、ProducerGroup
同一类Producer的集合，这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃，则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。
7、ConsumerGroup
同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是，消费者组的消费者实例必须订 阅完全相同的Topic。RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（Clustering）和广播消费（Broadcasting）。
8、Broker
消息中转角色，负责存储消息，转发消息，一般也称为 Server。在 JMS 规范中称为Provider。
9、广播消费
一条消息被多个 Consumer 消费，即使这些 Consumer 属于同一个 Consumer Group，消息也会被 Consumer Group 中的每个 Consumer 都消费一次，广播消费中的 Consumer Group 概念可以认为在消息划分方面无意义。
在 CORBA Notification 规范中，消费方式都属于广播消费。在 JMS 规范中，相当于 JMS Topic（ publish/subscribe ）模型
10、集群消费
一个 Consumer Group 中的 Consumer 实例平均分摊消费消息。例如某个 Topic 有 9 条消息，其中一个 Consumer Group 有 3 个实例(可能是 3 个进程，或者3台机器)，那举每个实例只消费其中的 3 条消息。
11、顺序消息
消费消息的顺序要同发送消息的顺序一致，在RocketMQ 中主要指的是局部顺序，即一类消息为满足顺序性，必须Producer单线程顺序发送，且发送到同一个队列，这样Consumer 就可以按照Producer发送的顺序去消费消息。
12、普通顺序消息
顺序消息的一种，正常情况下可以保证完全的顺序消息，但是一旦发生通信异常，Broker 重启， 由于队列总数发生发化，哈希取模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序不一致。 如果业务能容忍在集群异常情况(如某个Broker 宕机或者重启)下，消息短暂的乱序，使用普通顺序方式比较合适。
13、严格顺序消息
顺序消息的一种，无论正常异常情况都能保证顺序，但是牺牲了分布式 Failover特性，即Broker集群中只要有一台机器不可用，则整个集群都不可用，服务可用性大大降低。 如果服务器部署为同步双写模式，此缺陷可通过备机自动切换为主避免，不过仍然会存在几分钟的服务不可用。(依赖同步双写，主 备自动切换，自动切换功能目前还未实现)
目前已知的应用只有数据库 binlog 同步强依赖严格顺序消息，其他应用绝大部分都可以容忍短暂乱序，推荐使用普通的顺序消息。
14、Message Queue
在 RocketMQ 中，所有消息队列都是持久化的，长度无限的数据结构，所谓长度无限是指队列中的每个存储单元都是定长，访问其中的存储单元使用Offset来访问，offset 为 java long 类型，64 位， 理论上在 100 年内不会溢出，所以认为为是长度无限，另外队列中只保存最近几天的数据，之前的数据会按照过期时间来删除。也可以认为Message Queue是一个长度无限的数组，offset 就是下标。
15、标签（Tag）
为消息设置的标志，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不 同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化
RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。