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本篇內(nèi)容主要講解“RocketMQ的存儲模型怎么掌握”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“RocketMQ的存儲模型怎么掌握”吧!
RocketMQ有Producer、Consumer、NameSrv、Broker四個部分。其中Broker用于存儲消息,維護(hù)消息隊(duì)列和訂閱關(guān)系,是RocketMQ四個部分中最重要的一個部分,并且RocketMQ的高性能就是依賴于Broker模塊的底層存儲模型實(shí)現(xiàn)的。所以搞清楚Broker的存儲模型是學(xué)習(xí)RocketMQ最重要的一步。
RocketMQ 優(yōu)異的性能表現(xiàn),必然繞不開其優(yōu)秀的存儲模型 。
首先溫習(xí)下 RocketMQ 架構(gòu)。
整體架構(gòu)中包含四種角色 :
Producer :消息發(fā)布的角色,Producer 通過 MQ 的負(fù)載均衡模塊選擇相應(yīng)的 Broker 集群隊(duì)列進(jìn)行消息投遞,投遞的過程支持快速失敗并且低延遲。
Consumer :消息消費(fèi)的角色,支持以 push 推,pull 拉兩種模式對消息進(jìn)行消費(fèi)。
NameServer :名字服務(wù)是一個非常簡單的 Topic 路由注冊中心,其角色類似 Dubbo 中的 zookeeper ,支持 Broker 的動態(tài)注冊與發(fā)現(xiàn)。
BrokerServer :Broker 主要負(fù)責(zé)消息的存儲、投遞和查詢以及服務(wù)高可用保證 。
本文的重點(diǎn)在于分析 BrokerServer 的消息存儲模型。我們先進(jìn)入 broker 的文件存儲目錄 。
消息存儲和下面三個文件關(guān)系非常緊密:
數(shù)據(jù)文件 commitlog
消息主體以及元數(shù)據(jù)的存儲主體 ;
消費(fèi)文件 consumequeue
消息消費(fèi)隊(duì)列,引入的目的主要是提高消息消費(fèi)的性能 ;
索引文件 index
索引文件,提供了一種可以通過 key 或時間區(qū)間來查詢消息。
RocketMQ 采用的是混合型的存儲結(jié)構(gòu),Broker 單個實(shí)例下所有的隊(duì)列共用一個數(shù)據(jù)文件(commitlog)來存儲。
生產(chǎn)者發(fā)送消息至 Broker 端,然后 Broker 端使用同步或者異步的方式對消息刷盤持久化,保存至 commitlog 文件中。只要消息被刷盤持久化至磁盤文件 commitlog 中,那么生產(chǎn)者發(fā)送的消息就不會丟失。
Broker 端的后臺服務(wù)線程會不停地分發(fā)請求并異步構(gòu)建 consumequeue(消費(fèi)文件)和 indexFile(索引文件)。
RocketMQ 的消息數(shù)據(jù)都會寫入到數(shù)據(jù)文件中, 我們稱之為 commitlog 。
所有的消息都會順序?qū)懭霐?shù)據(jù)文件,當(dāng)文件寫滿了,會寫入下一個文件。
如上圖所示,單個文件大小默認(rèn) 1G , 文件名長度為 20 位,左邊補(bǔ)零,剩余為起始偏移量,比如 00000000000000000000 代表了第一個文件,起始偏移量為 0 ,文件大小為1 G = 1073741824。
當(dāng)?shù)谝粋€文件寫滿了,第二個文件為 00000000001073741824,起始偏移量為 1073741824,以此類推。
從上圖中,我們可以看到消息是一條一條寫入到文件,每條消息的格式是固定的。
這樣設(shè)計有三點(diǎn)優(yōu)勢:
順序?qū)?/p>
磁盤的存取速度相對內(nèi)存來講并不快,一次磁盤 IO 的耗時主要取決于:尋道時間和盤片旋轉(zhuǎn)時間,提高磁盤 IO 性能最有效的方法就是:減少隨機(jī) IO,增加順序 IO 。
《 The Pathologies of Big Data 》這篇文章指出:內(nèi)存隨機(jī)讀寫的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于磁盤順序讀寫的速度。磁盤順序?qū)懭胨俣瓤梢赃_(dá)到幾百兆/s,而隨機(jī)寫入速度只有幾百 KB /s,相差上千倍。
快速定位
因?yàn)橄⑹且粭l一條寫入到 commitlog 文件 ,寫入完成后,我們可以得到這條消息的物理偏移量。
每條消息的物理偏移量是唯一的, commitlog 文件名是遞增的,可以根據(jù)消息的物理偏移量通過二分查找,定位消息位于那個文件中,并獲取到消息實(shí)體數(shù)據(jù)。
通過消息 offsetMsgId 查詢消息數(shù)據(jù)
消息 offsetMsgId 是由 Broker 服務(wù)端在寫入消息時生成的 ,該消息包含兩個部分:
Broker 服務(wù)端 ip + port 8個字節(jié);
commitlog 物理偏移量 8個字節(jié) 。
我們可以通過消息 offsetMsgId ,定位到 Broker 的 ip 地址 + 端口 ,傳遞物理偏移量參數(shù) ,即可定位該消息實(shí)體數(shù)據(jù)。
在介紹 consumequeue 文件之前, 我們先溫習(xí)下消息隊(duì)列的傳輸模型-發(fā)布訂閱模型 , 這也是 RocketMQ 當(dāng)前的傳輸模型。
發(fā)布訂閱模型具有如下特點(diǎn):
消費(fèi)獨(dú)立:相比隊(duì)列模型的匿名消費(fèi)方式,發(fā)布訂閱模型中消費(fèi)方都會具備的身份,一般叫做訂閱組(訂閱關(guān)系),不同訂閱組之間相互獨(dú)立不會相互影響。
一對多通信:基于獨(dú)立身份的設(shè)計,同一個主題內(nèi)的消息可以被多個訂閱組處理,每個訂閱組都可以拿到全量消息。因此發(fā)布訂閱模型可以實(shí)現(xiàn)一對多通信。
因此,rocketmq 的文件設(shè)計必須滿足發(fā)布訂閱模型的需求。
那么僅僅 commitlog 文件是否可以滿足需求嗎 ?
假如有一個 consumerGroup 消費(fèi)者,訂閱主題 my-mac-topic ,因?yàn)?commitlog 包含所有的消息數(shù)據(jù),查詢該主題下的消息數(shù)據(jù),需要遍歷數(shù)據(jù)文件 commitlog , 這樣的效率是極其低下的。
進(jìn)入 rocketmq 存儲目錄,顯示見下圖:
消費(fèi)文件按照主題存儲,每個主題下有不同的隊(duì)列,圖中 my-mac-topic 有 16 個隊(duì)列 ;
每個隊(duì)列目錄下 ,存儲 consumequeue 文件,每個 consumequeue 文件也是順序?qū)懭?,?shù)據(jù)格式見下圖。
每個 consumequeue 包含 30 萬個條目,每個條目大小是 20 個字節(jié),每個文件的大小是 30 萬 * 20 = 60萬字節(jié),每個文件大小約5.72M 。和 commitlog 文件類似,consumequeue 文件的名稱也是以偏移量來命名的,可以通過消息的邏輯偏移量定位消息位于哪一個文件里。
消費(fèi)文件按照主題-隊(duì)列來保存 ,這種方式特別適配發(fā)布訂閱模型。
消費(fèi)者從 broker 獲取訂閱消息數(shù)據(jù)時,不用遍歷整個 commitlog 文件,只需要根據(jù)邏輯偏移量從 consumequeue 文件查詢消息偏移量 , 最后通過定位到 commitlog 文件, 獲取真正的消息數(shù)據(jù)。
這樣就可以簡化消費(fèi)查詢邏輯,同時因?yàn)橥恢黝}下,消費(fèi)者可以訂閱不同的隊(duì)列或者 tag ,同時提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
每個消息在業(yè)務(wù)層面的唯一標(biāo)識碼要設(shè)置到 keys 字段,方便將來定位消息丟失問題。服務(wù)器會為每個消息創(chuàng)建索引(哈希索引),應(yīng)用可以通過 topic、key 來查詢這條消息內(nèi)容,以及消息被誰消費(fèi)。
由于是哈希索引,請務(wù)必保證key盡可能唯一,這樣可以避免潛在的哈希沖突。
//訂單Id String orderId = "1234567890"; message.setKeys(orderId);
從開源的控制臺中根據(jù)主題和 key 查詢消息列表:
進(jìn)入索引文件目錄 ,如下圖所以:
索引文件名 fileName 是以創(chuàng)建時的時間戳命名的,固定的單個 IndexFile 文件大小約為 400 M 。
IndexFile 的文件邏輯結(jié)構(gòu)類似于 JDK 的 HashMap 的數(shù)組加鏈表結(jié)構(gòu)。
索引文件主要由 Header、Slot Table (默認(rèn) 500 萬個條目)、Index Linked List(默認(rèn)最多包含 2000萬個條目)三部分組成 。
假如訂單系統(tǒng)發(fā)送兩條消息 A 和 B , 他們的 key 都是 "1234567890" ,我們依次存儲消息 A , 消息 B 。
因?yàn)檫@兩個消息的 key 的 hash 值相同,它們對應(yīng)的哈希槽(深黃色)也會相同,哈希槽會保存的最新的消息 B 的索引條目序號 , 序號值是 4 ,也就是第二個深綠色條目。
而消息 B 的索引條目信息的最后 4 個字節(jié)會保存上一條消息對應(yīng)的索引條目序號,索引序號值是 3 , 也就是消息 A 。
到此,相信大家對“RocketMQ的存儲模型怎么掌握”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!
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