RocketMQ详解（一）原理概览

专题目录

一、引子

RocketMQ在MQ中的地位毋庸置疑，java开发者的首选、必会中间件。笔者在深度使用后，结合apache官网、github、源码(版本4.8.0)，总结出这个系列文章，供大家参考。本节稍显枯燥，但是有必要读。

自学飞机票：

1.rocketMQ官网

2.github RocketMQ 中文文档

3.参数配置文档

二、概览

RocketMQ是按照典型的生产-消费模型设计的。

2.1 部署架构图

官网架构图黑白色太单调，从网上下了张彩图：

如上图，RocketMQ主要由 Producer生产者、Consumer消费者、Broker代理、NameServer名称服务器四部分组成。

1.生产者（Producer）

负责发布消息，支持集群部署。Producer通过负载均衡选择Broker集群队列进行消息投递。

2.消费者（Consumer）

负责消费消息，支持集群部署。支持以push推，pull拉两种模式对消息进行消费。群组消费支持：集群方式和广播方式（见2.3）。

3.代理服务器（Broker Server）

消息中转角色，负责存储消息、转发消息。主要包含2个功能：

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。
存储消息相关的元数据：消费者组consumer Group、消费进度偏移offset、主题Topic、队列消息Message Queue等。

4.名字服务（Name Server）

Name Server是Topic路由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。生产者或消费者能够通过名字服务查找各主题相应的Broker IP列表。多个Namesrv实例组成集群，无状态（每个实例数据一样）。

2.2 名词解释

1.主题（Topic）

表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。

2.标签（Tag）

为消息设置的标志，用于同一topic下区分不同类型的消息。可以根据topic+Tag实现消息的精细化生产和消费。

3.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。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。

4.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。

5.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。

6.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。

7.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。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.集群消费（Clustering）

集群消费模式下,一个消息只能被一个Consumer消费。

9.广播消费（Broadcasting）

广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer都接收全量的消息。

10.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。（message queue见2.4 消息存储模型）

11.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。

三、原理

3.1 总技术架构图

3.2 启动流程

四、特性

作为一个架构师，除了了解原理外还必须清晰知道一款软件的的功能特性，以便后期技术选型。

4.1 业务特性

Apache RocketMQ上描述了6个业务特性：

低延迟
面向金融（可跟踪）
行业支撑（万亿级消息验证）
标准
大数据友好
支持大量消息堆积。

4.2 设计特性

Github上描述了12个设计特性。总结的挺好：

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，进而从该topic消费数据。

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。顺序消息分为全局顺序消息与分区顺序消息，全局顺序是指某个Topic下的所有消息都要保证顺序；部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可。
- 全局顺序
对于指定的一个 Topic，所有消息按照严格的先入先出（FIFO）的顺序进行发布和消费。
适用场景：性能要求不高，所有的消息严格按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景
- 分区顺序
对于指定的一个 Topic，所有消息根据 sharding key 进行区块分区。同一个分区内的消息按照严格的 FIFO 顺序进行发布和消费。 Sharding key 是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段，和普通消息的 Key 是完全不同的概念。
适用场景：性能要求高，以 sharding key 作为分区字段，在同一个区块中严格的按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景。

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：
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) 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。

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。可以配置自定义messageDelayLevel。注意，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（消费者）

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。

RocketMQ会为每个消费组都设置一个Topic名称为“%RETRY%+consumerGroup”的重试队列（这里需要注意的是，这个Topic的重试队列是针对消费组，而不是针对每个Topic设置的），用于暂时保存因为各种异常而导致Consumer端无法消费的消息。考虑到异常恢复起来需要一些时间，会为重试队列设置多个重试级别，每个重试级别都有与之对应的重新投递延时，重试次数越多投递延时就越大。RocketMQ对于重试消息的处理是先保存至Topic名称为“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”的延迟队列中，后台定时任务按照对应的时间进行Delay后重新保存至“%RETRY%+consumerGroup”的重试队列中。

10.消息重投（生产者）

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。超过重投次数，抛出异常，由客户端保证消息不丢。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，返回流控。
- 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，返回流控。
- 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，返回流控。
- 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（官方提供的后台管理WEB界面）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。

总结：这12个特性中，需要关注的有：

消息顺序、消息过滤、事务消息、消息重试（消费者）、消息重投（生产者）、流量控制、死信队列。