RocketMQ 前世今生
RocketMQ在阿里内部叫做Metaq(最早名为Metamorphosis,中文意思变形记
,是作家卡夫卡的中篇小说代表作,可见是为了致敬Kafka)。
RocketMQ是Metaq3.0之后的开源版本。
Metaq在阿里巴巴集团内部、蚂蚁金服、菜鸟等各业务中被广泛使用,接入了上万个应用系统中。并平稳支撑了历年双十一大促(万亿级的消息),在性能、稳定性、可靠性等方面表现出色,在整个阿里技术体系和大中台战略中发挥着举足轻重的作用。
Metaq最终源于Kafka,早起借鉴了Kafka很多优秀的设计。但是由于Kafka是Scale语言编写而阿里系主要使用Java,且无法满足阿里的电商、金融业务场景,所以誓嘉(花名)团队用Java重新造轮子,并做了大量的改造和优化。
在此之前,淘宝有一款消息中间件名为Notify
,目前已经逐步被Metaq所取代。
第一代的Notify主要使用了推模型,解决了事务消息;第二代的MetaQ主要使用了拉模型,解决了顺序消息和海量堆积的问题。相比起Kafka使用的Scale语言编写,RabbitMQ 使用Erlang语言编写,基于Java的RocketMQ开源后更容易被广泛的研究,以及其他大厂定制开发。
RocketMQ 部署架构
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NameServer
管理Broker。如:各个邮局的管理机构
NameServer 是一个无状态节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步。
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Broker
暂存和传输消息。如:邮局
Broker 部署相对复杂,Broker 分为 Master 和 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 表示为 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。
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Topic
区分消息的种类。一个发送者可以发送消息给一个或多个Topic。一个消息的接受者可以订阅一个或者多个Topic消息。
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Message Queue
相当于是Topic的分区。用于并行发送和接收消息。
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Producer
消息发送者。如:发信者
Producer 完全无状态,可集群部署
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。
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Consumer
消息接收者。如:收信者
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。
执行流程:
启动 NameServer,NameServer 启动后监听端口,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 Broke r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。
RocketMQ 特性
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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。
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消息顺序
消息有序指的是消息消费时,能按照发送的顺序来消费。
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。
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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:减少了对于 Consumer 无用消息的网络传输。
缺点:增加了 Broker 的负担,而且实现相对复杂。
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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:
1)Broker 非正常关闭。
2)Broker 异常 Crash。
3)OS Crash。
4)机器掉电,但是能立即恢复供电情况。
5)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。
1)、2)、3)、4)这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)
5)、6)属于点点故障,且无法恢复,一旦发生,在此单节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%的消息不丢失,但是任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。
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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,如果没有消费者一定不会 ack 消息,所以 RocketMQ 可以很好的支持此特性。
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回溯消息
回溯消息是指 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,消息任然需要保留。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 需要提供一种机制,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。
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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 的事务消息提供类型 X/Open XA 的分布式事务功能,通过事务消息能达到分布式事务的最终一致性。
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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。发送消息是,设置 lelayLevel等级即可:msg.setDelayLevel(level)。level 有三种情况: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。
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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:
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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。
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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。
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消息重投
生产者在发送消息时:
同步消息失败会重投
异步消息由重试
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:
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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。
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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。
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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。
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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。
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生产者流控
1)commitLog 文件被锁时间超过 osPageCacheBusyTimeOutMills 时,参数默认为1000ms,发生流控。
2)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。
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消费者流控
1)消费者本地缓存消息数超过pullThresholdForQueue时,默认1000。
2)消费者本地缓存消息大小超过pullThresholdSizeForQueue时,默认100MB。
3)消费者本地缓存消息跨度超过consumeConcurrentlyMaxSpan时,默认2000。
4)消费者流控的结果是降低拉取频率。
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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 控制台对死信队列的消息进行重发来使得消费者实例再次进行消费
RocketMQ 消费模式
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
优点:就是实时性高。
缺点: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。
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Pull 模式
优点: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:如何控制 Pull 的频率,定时间隔太久影响时效性,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 与 Pull 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。
RocketMQ 相关术语
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消息模型(Message Mode)
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。MessageQueue 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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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)。
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。