Apache RocketMQ 是阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件。
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- 整体架构 -
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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。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集群中的不同的Broker Group。![]()
- Namesrv -
说道Namesrv首先会想到服务注册与发现。分布式服务SOA架构体系中会有服务注册与发现中心。主要作用是指导服务调用方找到服务提供者提供的服务实例。RocketMQ体系中Namesrv主要作用是：为producer和consumer提供关于topic的路由信息。管理broker节点：监控更新broker的实时状态。路由注册、路由删除（故障剔除）。Namesrv充当路由消息的提供者。Namesrv是一个几乎无状态节点，多个Namesrv实例组成集群，但相互独立，没有信息交换。
- topicQueueTable：topic 消息队列路由信息。
- brokerAddrTable：broker基础信息。包含broker name，所属集群名称，主broker地址等。
- clusterAddrTable：broker集群信息，存储集群中所有broker的名称。
- brokerLiveTable：broker状态信息。
- filterServerTable：broker上的filterServer列表。filterServer用于消息过滤。
- 路由注册 RocketMQ路由注册是通过broker与Namesrv的心跳功能实现的。broker启动时向集群中所有Namesrv发送心跳包，之后每隔30秒向集群中所有Namesrv发送心跳包。心跳包中包含：broker集群信息、broker信息、topic配置信息、broker关联的FilterServer列表等。如果brokerA为Master。并且brokerA上的topic1的配置信息发生变化或初次注册，Namesrv会根据报文创建或更新Topic路由元数据，填充topicQueueTable。
- 路由删除 Namesrv收到brokerA的心跳包会更新brokerLiveTable中的brokerA对应的BrokerLiveInfo中的lastUpdateTimestamp。Namesrv每隔10秒扫描brokerLiveTable一次。如果brokerA对应的BrokerLiveInfo 中 lastUpdateTimestamp距当前时间超过 120秒，Namesrv认为brokerA失效，会将brokerA的路由信息移除并关闭与broker的socket连接。更新：topicQueueInfo、brokerAddrTable、brokerLiveTable、filterServerTable等。
- 路由发现 RocketMQ路由发现是非实时的。当Topic路由信息发生变化是，Namesrv不会主动推送给客户端（Producer、Consumer）。而是由客户端定时到Namesrv拉去最新的路由信息并缓存（包含Topic路由信息）。
与kafka对比
kafka 由zookeeper集群提供命名服务（Naming Service）。
Kafka通过 ZooKeeper 管理集群配置、选举 Leader 以及在 consumer g
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- Broker -
消息中转角色，负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收从生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。代理服务器也存储消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移和主题和队列消息等。
Broker是以group为单位提供服务。一个group里面分Master和Slave。Master和Slave存储的数据一样，slave从master同步数据（同步双写或异步复制看配置）。一个Master可以对应多个Slave，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。broker不必须是物理机或虚拟机：
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每个Broker与Namesrv集群中的所有节点建立长连接，定时发送心跳包到所有Namesrv，更新broker信息、topic路由信息等。一个Topic的不同queue（分区）可分布到集群中不同的broker group上。
与kafka对比：
kafka和RocketMQ的broker都可以容纳多个一个或多个分区数据（kafka分区：partition；RocketMQ分区：queue）。
kafka基于partition（分区） 做备份/高可用（partition follower）。
RocketMQ增加了broker group的概念，基于broker（可能包含多个分区）。
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- Producer -
（消息）生产者。Producer与Namesrv集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server取Topic路由信息，并向提供Topic服务的broker master建立长连接，且定时向broker master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
Producer负责生产消息，一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式，同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同步和异步方式均需要Broker返回确认信息，单向发送不需要。
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- Consumer -
（消息）消费者 Consumer与Namesrv集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server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，订阅规则由Broker配置决定。Consumer负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用的角度而言提供了两种消费形式：拉取式消费、推动式消费。
集群模式下：相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊消息。一个条消息仅能被一个Consumer Group消费一次。
Producer、Consumer都只需要和集群中一个Namesrv建立长连接。Broker需要向集群中所有的Namesrv发送心跳包。
其实很好理解：
Namesrv集群提供高可用的命名服务。
Producer、Consumer只需要从其中一台定期同步路由信息。
如果Broker只随机调一台发送心跳包。那么不同的Namesrv保存的路由信息会出现
消费者类型：
- 拉取式消费（Pull Consumer） 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。Pull方式里，取消息的过程需要用户自己写（包括提交offset等操作）。
- 推动式消费（Push Consumer） 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，该消费模式一般实时性较高。Push Consumer原理上也是采取pull模式。实际上就是长轮询的pull模式。
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- 一些概念 -
- 主题（Topic） 表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。每个topic可分为若干个分区（queue）。
- 生产者组（Producer Group） 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。
- 消费者组（Consumer Group） 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）。
- 普通顺序消息（Normal Ordered Message） 普通顺序消费模式下，消费者通过同一个消费队列收到的消息是有顺序的，不同消息队列收到的消息则可能是无顺序的。
- 严格顺序消息（Strictly Ordered Message） 严格顺序消息模式下，消费者收到的所有消息均是有顺序的。
- 消息（Message） 消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。RocketMQ中每个消息拥有唯一的Message ID，且可以携带具有业务标识的Key。系统提供了通过Message ID和Key查询消息的功能。
- 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。
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- 关于消息中间件 -
消息中间件应具备的基础能力是：消息发布、订阅、消费。概念相对简单这里不过多描述。
1. 消息优先级（Message Priority；RocketMQ不支持）
优先级是指在一个消息队列中，每条消息都有不同的优先级，一般用整数来描述，优先级高的消息先投递，如果消息完全在一个内存队列中，那么在投递前可以按照优先级排序，令优先级高的先投递。由于RocketMQ所有消息都是持久化的，所以如果按照优先级来排序，开销会非常大，因此RocketMQ没有特意支持消息优先级，但是可以通过变通的方式实现类似功能，即单独配置一个优先级高的队列，和一个普通优先级的队列，将不同优先级发送到不同队列即可。
2. 顺序消息（Message Order）
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3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。
- 投递消息的顺序性：投递消息的顺序性可通过将一组消息投递到同一分区实现。例如：借助MessageQueueSelector将对相同订单的操作消息投放到同一分区。
- 消费消息的顺序性：RoctetMQ特性保障：特定分区（queue）中的消息不能同时被同一个消费者组中的多个Consumer消费，以避免重复消费。通过自定义或使用预置的AllocateQueueStrategy可设定分区的分配策略（哪些分区分配给哪个消费者消费）。
3. 高可用、消息可靠性
3.1 消息持久化
RocketMQ、Kafka 以文件记录形式持久化。
RocketMQ采用了单一的日志文件，即把同1个broker上面所有topic的所有queue的消息，存放在一个文件里面，从而避免了随机的磁盘写入。
如上图所示，所有消息都存在一个单一的CommitLog文件里面，然后有后台线程异步的同步到ConsumeQueue，再由Consumer进行消费。![]()
TODO RocketMQ充分利用Linux文件系统内存cache来提高性能。TODO CommitLog index Commitlog segment的大小与页缓存一致。RocketMQ消息存储机制会在后面的文章详细说明。
3.2 broker master/salve
TODO broker group master/salve
4. 高并发、可扩展 ==> 分布式
提高并发效率 => 提高生产、消费并行度=>提高分区数量。RocketMQ、kafka都支持topic数据分区存放、动态扩展。topic创建的时候可以用集群模式去创建（这样集群里面每个broker的queue的数量相同），也可以用单个broker模式去创建（这样每个broker的queue数量可以不一致）。
4.1 生产并行度
RocketMQ的生产并行度是由其自身机制及broker的数量决定的。这块后面的文章会详细分析。
4.2 消费并行度
广播模式下所有消费者会接受并消费当前topic下所有Queue的消息。
集群模式下，一个queue只分配给一个consumer实例：这是由于拉取消息是consumer主动控制的，如果多个实例同时消费一个queue的消息，会导致同一个消息在不同的实例下被消费多次，所以算法上都是一个queue只分给一个consumer实例，一个consumer实例可以允许同时分到不同的queue。
Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数，如分区数为10，那么最多10台机器来并行消费（每台机器只能开启一个线程），或者一台机器消费（10个线程并行消费）。即消费并行度和分区数一致。RocketMQ消费并行度分两种情况：顺序消费方式并行度同卡夫卡完全一致；乱序方式并行度取决于Consumer的线程数，如Topic配置10个队列，10台机器消费，每台机器100个线程，那么并行度为1000。
4.3 消息队列分配策略
Producer使用MessageQueueSelector选择将消息投放到哪个分区 使用AllocateMessageQueueStrategy将不同分区分配给Consumer Group中的不同Consumer。一个分区（queue）仅允许分配给同一个Consumer Group下的一个Consumer（防止重复消费）。
MessageQueueSelector
内置实现类：SelectMessageQueueByMachineRoom SelectMessageQueueByHash SelectMessageQueueByRandom可以通过实现MessageQueueSelector接口，来自定义Producer投递消息时选择分区的算法。AllocateMessageQueueStrategy
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AllocateMessageQueueAveragely：平均分配算法 AllocateMessageQueueAveragelyByCircle：基于环形平均分配算法AllocateMachineRoomNearby：基于机房临近原则算法AllocateMessageQueueByMachineRoom：基于机房分配算法AllocateMessageQueueConsistentHash：基于一致性hash算法AllocateMessageQueueByConfig：基于配置分配算法
可以通过实现AllocateMessageQueueStrategy来自定义queue 分配给特定Consumer Group下不同Consumer的策略。
参考：
https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/https://juejin.im/post/6844903589819875336https://jaskey.github.io/blog/2016/12/19/rocketmq-rebalance/http://objcoding.com/2019/09/13/kafka-partition-and-rmq-queue/http://www.itmuch.com/books/rocketmq作者：RyanLee86799
来源：https://juejin.im/post/6844904130822029320