MetaQ（RocketMQ）

1 有什么用

一般常用来进行业务异步解耦、解耦微服务、流量削峰填谷、消息分发、分布式事务的数据一致性等。

1.1 业务异步解耦 ： 在正常业务流程中，比较耗时而且不需要即时返回结果的操作。将这些操作可以做为异步处理，这样可以大大的加快请求的响应时间。

最常见的场景就是用户注册之后，需要发送注册短信、邮件通知，以告知相关信息。
正常做法，是要经过三大步处理：用户信息处理、发送邮件、发送短信，等这三步全部都完成之后，才返回前端，告诉你注册成功了。
使用MQ，只需要在处理完用户信息之后，给MQ发送两个消息即可，邮件服务、短信服务监听MQ的任务消息，根据消息进行发送即可。

1.2 解耦微服务

还是用户注册的例子，将用户注册、邮件/短信发送理解为两个独立的微服务，就非常好理解

1.3 流量削峰填谷

控制流量，也是MQ比较常用的一个场景，一般在秒杀、搞活动中使用广泛。这个时候一般用户请求量会激增，可能会远超当前系统的最大处理量，如果不做任何处理，系统可能就会宕掉。
使用MQ，可以将需要处理的消息全部放入其中，系统按照最大处理能力，去获取消息进行消费，这样就可以将一瞬间过来的请求，分散到一段时间内进行处理，避免了系统的崩溃。

1.4 消息分发

多个系统对同一个数据感兴趣，只需要监听同一类消息即可。
例如付款系统，在付款成功之后，正常做法是通知外围系统这个单子付款成功了，或者是外围系统定时来拉取付款结果，使用MQ后，付款系统可以在付款成功之后，将消息放到MQ里面，想知道这个结果的系统订阅这个主题的消息即可，非常方便，也不需要定时去拉取数据了。

2 是什么

MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中先进先出的一种数据结构。指把要传递的数据（消息）放到队列中，用队列机制来实现消息传递 - 生产者产生消息并把消息放入队列，然后由消费者去处理。消费者可以到指定队列去拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消息。

• 是一个队列模型的消息中间件，具有高可用，高可靠，高实时，分布式的特点
• Producer，Consumer，队列都可以分布式
• Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic的所有对应的队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个Topic对应的队列集合
• 能够保证严格的消费顺序
• 提供丰富的消费拉取模式
• 高效的订阅者对平扩展能力
• 实时的消息订阅机制
• 亿级消息堆积能力

消费关系

经典的Producer，Broker，Consumer消费模型，不同类型的消息以不同的Topic来区分。为了解决性能问题，一个Topic下可以根据需求设置为一个或多个消息队列，Message Queue类似数据库中的分区。Producer按照负载均衡策略将消息发送到Topic不同的消息队列中，Consumer可以从队列中取出消息并发的去消费。

物理部署结构（高可用）

• NameServer ： 用于服务发现，提供服务名称，NameServer是一个无状态节点，可以集群部署，节点之间无任何信息同步
• Broker ： MetaQ的服务器，负责消息中转，主要职责是存储，转发消息。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和Slave之间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Name Server集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有的Name Server。
• Producer ： 消息生产者，负责生产消息，一般是业务系统。Producer与Name Server集群中的一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server种获取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master建立长连接，并且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
• 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。Consumer与Name Server集群中的一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server获取Topic路由信息，并且向提供Topic服务的Master，Slave建立长链接，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，订阅规则由Broker配置决定。

通信协议

MetaQ通信组件直接使用Netty，在其上做了简单的封装。Netty是一个事件驱动的网络编程框架，它屏蔽了Java底层的复杂细节，具备高性能，高可靠性。
网络协议

1. length 4 个字节整数，等于 2、3、4 长度总和
2. header 4 个字节整数，等于 header data 的长度
3. 使用 json 序列化数据
4. 应用自定义二进制序列化数据

数据存储结构

目录结构

MetaQ消息存储是由CommitLog和ConsumeQueue配合完成的，CommitLog真正存储消息，存储在实际CommitLog物理存储中，ConsumeQueue存储消息在CommitLog上的索引，类似于数据库的索引文件，存储的是消息在实际CommitLog物理存储中的偏移地址。每个Topic下的每个Queue都有一个ConsumeQueue文件，文件地址在{root}/consumequeue/{topicName}/{queueId}

CommitLog以物理文件存储，每个Broker上的CommitLog被该机器上的所有Queue共享（也就是说一个Broker上只有一个CommitLog文件）

• 所有数据单独存储到一个CommitLog，完全顺序写，随机读
• 对最终用户展现的队列实际只存储消息在CoomitLog的位置信息，并且串行方式刷盘

优点

1. 队列轻量化，单个队列数据量非常少
2. 对磁盘的访问串行化，避免磁盘竞争，不会因为队列增加导致IO等待时间增多

缺点

1. 顺序写，随机读
2. 读一条消息，会先读ConsumeQueue，再读CommitLog，增加了kaixiao
3. 要保证CommitLog和ConsumeQueue完全一致，增加l编程的复杂度

对于缺点的克服

1. 随机读 ： 尽可能让读命中page cache，减少IO读操作，所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多，**读数据要访问磁盘不会由于随机读导致系统性能急剧下降。**访问page cache时，即使只访问1k的消息，系统也会提前预读出更多的数据，在下次读时就会命中内存。
2. 随机访问CommitLog磁盘数据，系统IO调度算法设置位NOOP方式，会在一定程度上完全随机，读变成顺序跳跃方式，而顺序跳跃方式读较完全随机读性能高5陪以上
3. 由于Consume Queue 存储数据极少，而且是顺序读，在page cache预读作用下，Consume Queue的读性能几乎与内存一致，即使堆积情况下。所以可认为Consume Queue完全不会阻碍读性能
4. CommitLog中存储了所有的元信息，包含消息体，类似于Mysql，Oracle的redolog，所以只要有CommitLog在，Consume Queueu即使数据丢失，仍然可以恢复出来。

消息持久性刷盘策略

metaq的所有消息都是持久化的，先写入系统page cache，然后刷盘，可以保证内存和磁盘都有一份数据
访问时，直接从内存读取。目前，metaq的刷盘策略使用的是异步刷盘等方式

异步刷盘
broker节点收到消息之后，将消息写入缓存便返回成功。当收到一定数量的消息条数或一定量大小的消息，再批量刷到磁盘
同步刷盘
broker节点收到消息，将消息写入缓存，并会当缓存中的数据落到磁盘之后，才会返回成功

高级特性

顺序消息

1 全局顺序

对于指定的一个Topic，所有的消息严格按照先入先出的（FIFO）的顺序进行发布和消费

2 分区顺序

对于指定的一个Topic，所有的消息根据sharding key进行区块分区。同一个分区内的消息严格按照FIFO的顺序发布和消费。

将同一个Topic下的多个消息消息队列，进行分区
顺序消息的缺陷

• 发送顺序消息无法利用集群的FailOver特性
• 消费顺序消息的并行依赖于队列数量
• 队列热点问题，个别队列由于哈嘻不均导致消息过多，消费速度跟不上，产生消息堆积问题
• 遇到消费失败的消息，无法跳过，当前队列消费暂停

事务消息

1. 发送方向MQ服务端发送half消息
2. MQ Server将消息持久化成功之后，向发送方发送ACK消息，确认消息持久化成功
3. 发送方开始执行本地事物逻辑
4. 发送方根据本地事物的执行结果向MQ Server提交二次确认（Commit或Rollback），MQ Server收到Commit状态则将半消息标记为可投递，订阅方最终将收到此消息；MQ Server收到Roolback状态则删除半消息，订阅方将不会收到此消息。
5. 在断网或应用重启的特殊情况下，上述步骤4提交的二次确认并未到达MQ Server，经过固定的时间之后MQ Server将对未提交的消息发起回查
6. 发送方收到消息回查之后，需要检查对应消息的本地事物的执行结果
7. 发送方根据本地事物的回查结果进行二次确认，MQ Server仍按照步骤4对半消息进行操作

事务消息发送对应步骤1，2，3，4 ，事务回查对应步骤5，6，7

负载均衡

1 对于生产者的负载均衡
主要在于生产者发送消息时，会发往broker里面topic分区。多个broker里对同一个topic有多个分区，生产者发送的消息需要确认发往那个分区。此处负载均衡策略是，将所有的broker里面的分区组成一个圈，按从头到位循环遍历选择topic分区发送消息。
2 对于消费者的负载均衡
主要是消费者在消费时，会选择consumer group的哪个consumer进行消费
此处策略是

• 每个topic分区针对同一个consumer group，只选择一个consumer进行消费
• 如果consumer group的consumer数量大于topic分区（也就是队列）数量，则多出的consumer不消费
• 如果同一个consumer group的consumer数量小于topic分区（也就是队列）数量，则有些consumer需要承担更多的消费任务

3 怎么用

引用文章 ： https://blog.csdn.net/qq_48607414/article/details/125801014

3.3 最佳实践

Producer最佳实践

1. 每个消息在业务层面的唯一标识，要设置keys字段，方便将来定位消息丢失问题。由于是哈希索引，key值尽量保持唯一性，可避免潜在的哈希冲突。
2. 消息发送成功或失败，要打印日志，务必打印sendResult和key字段
3. 对于消息不可丢应用，务必要有消息重发机制。例如：消息发送失败，存储到数据库，能有定时程序尝试重发或人工触发重发。
4. 某些应用如果不关注消息是否是否发送成功，请直接使用sendOneWay方法发送消息

Consumer最佳实践

1. 消费过程要做到幂等（即消费端去重）
2. 尽量使用批量方式消费，可以很大程度上提高消费吞吐量
3. 优化每条消息的消费过程