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。