背景
为了能够承载58业务的快速扩展及海量的用户访问，分布式系统已经成为公司一种主流架构设计。而消息队列是大型分布式系统中不可或缺的通信桥梁，在分布式系统解耦、异步通信、事件通知、流量削峰等业务场景中起着重要作用。
现常见的开源消息队列有Kafka、RocketMQ、RabbitMQ等，都有着不同的使用场景和特点。RabbitMQ采用erlang 语言开发，具有较高的可靠性，但是性能较差；kafka突出的特点是高吞吐量，但不能保证消息投递的低延迟，多用于日志数据的上报；当前比较流行的RocketMQ，在可靠性和高吞吐特性上做了平衡，但开源版本不支持一主多从数据的强一致性及主从自动切换。在58业务发展之初，开源的MQ 尚不成熟，根据当时公司技术栈特点，参考了ActiveMQ设计，自主研发了一套功能单一的消息队列ESB，但不支持所有消息的持久化，可靠性较低，静态配置不易扩展、客户端故障消息丢失、buffer堆积等问题层出不穷。
WMB是在兼容ESB基础上进行了两阶段大的重构开发，第一阶段重在提升服务可用性，完善服务端存储结构、添加了注册中心、Collector收集器、可视化管理平台等模块，在此基础上丰富了消息发送/订阅方式、配置动态扩展、可视化细粒度立体监控、消息查询等功能，并对多语言客户端（Java、PHP、C/C++、Go）提供了支持；第二阶段重在提升服务可靠性，引入一致性算法Paxos，实现了主从强一致性、主从秒级自动切换等能力，该版本能够同时满足高数据可靠性，且不失高可用和高吞吐的场景。
整体架构
消息发送方：提供了高并发的异步发送，以及多种不同可靠级别的同步发送方式；
消息订阅方：提供了推送、拉取订阅方式，分别保证“至多一次”与“至少一次”消息投递。另外还支持回溯消费、延迟消费、定时消费、重试消费、广播消费等灵活可靠的消费方式；
服务端：对接收到的消息多副本持久化存储，并提供消费队列动态负载均衡、毫秒级延迟推送、主从消息强一致、主从秒级自动切换等能力；
注册中心：负责客户端与服务端配置管理，从而支持集群动态扩/缩容、快速增删主题、发送方秒级限速控制等功能；
Collector****收集器：负责收集服务端定时上报的主题收发量、消费进度、在线状态等信息，并提供实时告警功能；
可视化管理平台：为管理员和业务提供了资源管理、权限控制、流量实时展示、消费进度查询等完备的运维平台，同时支持消息模糊查询、全链路消息轨迹跟踪等功能方便排查问题。
集群架构
每个服务集群有多个store单元，非顺序消息通过轮询方式均匀发送到每个store；
每个store部署多个数据强一致的server节点，每个server节点包含多个相同的Paxos group；
每个Paxosgroup的master节点可能为store内的任何server节点，同store的server节点互为主备，每个group有独立的一套存储单元；
集群下每个主题隶属于其中某一个Paxos group，由Paxos group的master节点发起消息的批量有序commit；
WMB采用的Paxos算法组件为WPaxos，参考了微信开源生产级Paxos类库PhxPaxos，并做了调整和优化，采用Java开发实现。
下面介绍下，在以上架构基础上WMB如何保证服务的高可靠、高可用与高性能。
高可靠性
发送可靠性
WMB客户端提供了高并发的异步发送，以及多种不同ack级别的同步发送方式，消息发送过程如下图所示。
业务调用客户端发送接口投递消息，客户端根据主题消息顺序性要求，选择主题所在集群某一个server节点发送消息。对于客户端发送的每条消息，正常情况下服务端都会返回ack，ack可选级别有send_ok，master_receive_ok，master_flush_ok，可靠性依次增强，异步发送方式可以在sendcallback回调中获取到发送结果，业务自定义发送失败处理逻辑，同步发送方式可以直接获取到发送结果，在同步发送请求超时之前，若存在消息发送失败，默认会重试3次发送，从而保证了消息的可靠发送。
存储可靠性
WMB的存储设计参考了开源消息队列RocketMQ与PhxQueue，存储过程如下图所示：
WMB存储结构主要包括physic log、物理索引、消费队列consume queue三个部分，数据存储都采用mmap内存映射的方式，数据先写入pagecache再异步刷盘到物理文件。通过一致性算法Paxos做主从多副本数据同步。
其中，每个paxos group共享physic log、物理索引存储单元，服务端将每个group的消息依次批量合并为BatchMsg，封装为一个新的数据实例instance，由paxos group的master节点发起instance数据同步申请，将instance数据封装在accept请求发向slave节点，等待slave节点返回accept结果，若在超时之前，收到过半节点（包括自己）接受了数据同步申请，再向所有节点发起commit请求，确认instance有效数据存储。若没有接收到过半节点accept返回成功，将延迟一段时间重新发起prepare请求进行二阶段数据提交，防止数据冲突。
Commit阶段主要是指状态机的回调执行，将封装在instance实例中的BatchMsg解析，获取单条消息的主题号以及在physic log中的offset、size、存储时间戳等元信息，分发到对应主题的某一个consume queue。只有当元信息被分发到consume queue存储成功后，消息才可能会被订阅方消费到，从而保证了多副本有效数据的一致性。
WMB通过引入Paxos算法，保证了主从数据的强一致性，当server节点故障，master可随机切换，主从节点数据能够快速对齐，大幅度降低了消息丢失率。
订阅可靠性
WMB提供了推送(push)、拉取(pull)订阅方式，分别保证“至多一次”与“至少一次”消息投递。
Push VS Pull
订阅交互过程如下图所示：
每个主题在服务端默认有8个consume queue，可动态调整，相同clientID的不同client向服务端发起订阅，服务端会通过动态负载均衡机制，将consume queue尽量平均分配给每个client，每个queue最多只能分配给一个client消费，不同queue的消息可并行消费。
无论是推送模式还是拉取模式，当消息推送到客户端后，首先都放入本地接收队列message queue，同一个queue的消息会顺序执行messageReceiveHandler消费回调。
消息消费过程可靠性主要由以下几个机制保证：
- 推送/拉取堆积控制
客户端实时统计本地接收队列消息量，超过阈值则停止拉取或者向Server发送停止推送命令，恢复时再继续拉或发送继续推送命令，防止出现大量消息堆积导致客户端内存溢出。
- 消费ack
对于Pull消费方式，会定时向服务端提交消费offset，已经推送到客户端，没有提交消费ack的消息，重新初始化拉取时，会被再次推送到客户端，另外，消费失败的消息也可选择重试消费。
- 重试消费
重试消费的消息会被订阅方重新发送到服务端，分配到对应clientID的重试消费队列，如图5中的队列10001（10000+ClientID），延迟一定时间后重新推送给客户端，一条消息最多可被重复消费6次。
- 回溯消费
如果业务某段时间内存在大面积消息处理故障，可选择回溯消费，调整消费offset到故障前的时间点，重推消息。
小结
综上所述， 发送、存储、订阅的可靠性共同支撑了WMB服务的可靠性，采用同步发送或者异步发送+回调的方式、服务端高可靠消息持久化机制、订阅方拉取消费+ack确认方式，可以为业务提供一个完全不丢的消息通信链路。但可靠性带来的另外一个问题是消息重复，当发送或者消费过程因网络问题ack丢失，都可能会导致消息重发，目前WMB还不支持消息去重，去重逻辑交给业务去做幂等性实现。
高可用性
容灾能力
线上环境总会存在一些不可预知的故障，如服务器宕机、网络抖动、服务节点因未知bug挂掉等，WMB在异常情况下的容灾能力直接关系到服务的可用性。
- 服务端容灾能力
如WMB集群架构所示，每个服务节点都可能会分布着一些paxos group的master节点与另外一些group的slave节点。若节点故障或者与store内其它节点网络隔离，master租约周期结束之前续约失败，master可能会漂到其它节点，发生主从自动切换。如果服务节点仅与store内部分节点网络出现抖动，通过过半节点的投票以及多个续约周期的判定，可以防止master随着网络抖动而发生多次不必要的切换。
如果master发生变更，会通过注册中心下发配置给客户端，客户端立即重连到新的master，降低了服务不可用时间。
- 客户端容灾能力
WMB服务端采用集群部署结构，一个集群至少包括4个store单元，正常情况每个主题可用的master节点都会有多个。
如果客户端与服务节点之间出现网络中断，客户端能够立即感知到连接状态变化，会直接摘除该服务节点，再定期探测节点状态直至恢复。
如果客户端与服务节点出现网络抖动，连接状态正常，Master配置不会发生变化，客户端继续将请求发送到原有节点，这个时候请求有可能失败，客户端会将请求连续失败5次以上服务节点，自动踢除，再定期探测节点状态直至恢复。
横向扩展能力
WMB支持集群动态扩/缩容，当某集群负载较高时，可动态扩展store数量，增大集群容量，并对业务透明无感知。
过载保护能力
对于任何高并发的系统，在服务器资源有限的情况下，单位时间服务能力也是有限的，如果超过服务承受能力，可能会发生雪崩效应，造成整个服务crash。WMB提供了主题分布式限速机制，以及基于单点访问量与内存使用的过载保护能力，可对线上服务进行合理的容量规划。
高性能
高吞吐、低延迟是衡量分布式消息队列是否具有高性能的两个重要标准。下面介绍下WMB在提高性能方面做的一些优化。
批量化
批量化处理是提升WMB吞吐量的重要优化点，客户端将发向相同server的消息进行批量合并后发送，减少了网络开销，服务端将相同group的消息合并后，通过Paxos批量commit，同时减少了网络交互与写磁盘次数。
多分组存储
服务端将所有主题进行分组合并存储，不同分组可并行commit数据，提升了系统并发处理能力，但分组数过多又容易造成严重的写磁盘放大，通过性能压测对比，WMB最终将服务端分组数固定在9。
长轮询
WMB推送、拉取都采用长轮询机制，若没有消息到来，服务端会挂起推送任务或拉取请求，当有消息到来或者主题消费分配有变化时，立即异步通知，唤醒阻塞的拉取请求，继续推送消息，从而保证了消息投递的低延迟。
Master 负载均衡
在master随机切换的模式下，有可能会出现同一个store内master分布不均匀，对整个store的稳定性造成影响，为了解决这个问题，WMB添加了master平滑夺取机制，每次主从切换后，可在一定周期内实现master均衡分布，具体实现细节将在下篇文章中介绍。
在master均衡分布情况下，同一个store内的server节点对等部署，存储及消费压力均匀分配在每个节点，有效的降低了服务端消息处理延迟。
无论是推送还是拉取方式，在订阅方消费能力足够快时，WMB服务端从接收到一条消息到成功发送给订阅方，整个服务端消息处理延迟平均为4ms。在普通机械硬盘服务器上，512字节消息，WMB单个store的QPS可达23W。
总结
WMB为58自研的高可靠、高可用分布式消息队列，目前支撑了公司4000多个核心业务项目，每天流转300多亿数据，是58分布式架构中的重要组件。本文主要介绍了WMB的系统架构以及在高可靠、高可用、高性能方面的设计实践。由于篇幅限制，部分实现如动态扩/缩容机制、Master负载均衡机制、限流机制等没有详细展开介绍，还有消息顺序性、延时消息、消息广播等一些功能实现也没有提到，将在后面其它文章中详细介绍。