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本篇內容主要講解“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,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“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,維護消息隊列和訂閱關系,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現的。所以搞清楚Broker的存儲模型是學習RocketMQ最重要的一步。
RocketMQ 優異的性能表現,必然繞不開其優秀的存儲模型 。
首先溫習下 RocketMQ 架構。
整體架構中包含四種角色 :
Producer :消息發布的角色,Producer 通過 MQ 的負載均衡模塊選擇相應的 Broker 集群隊列進行消息投遞,投遞的過程支持快速失敗并且低延遲。
Consumer :消息消費的角色,支持以 push 推,pull 拉兩種模式對消息進行消費。
NameServer :名字服務是一個非常簡單的 Topic 路由注冊中心,其角色類似 Dubbo 中的 zookeeper ,支持 Broker 的動態注冊與發現。
BrokerServer :Broker 主要負責消息的存儲、投遞和查詢以及服務高可用保證 。
本文的重點在于分析 BrokerServer 的消息存儲模型。我們先進入 broker 的文件存儲目錄 。
消息存儲和下面三個文件關系非常緊密:
數據文件 commitlog
消息主體以及元數據的存儲主體 ;
消費文件 consumequeue
消息消費隊列,引入的目的主要是提高消息消費的性能 ;
索引文件 index
索引文件,提供了一種可以通過 key 或時間區間來查詢消息。
RocketMQ 采用的是混合型的存儲結構,Broker 單個實例下所有的隊列共用一個數據文件(commitlog)來存儲。
生產者發送消息至 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,那么生產者發送的消息就不會丟失。
Broker 端的后臺服務線程會不停地分發請求并異步構建 consumequeue(消費文件)和 indexFile(索引文件)。
RocketMQ 的消息數據都會寫入到數據文件中, 我們稱之為 commitlog 。
所有的消息都會順序寫入數據文件,當文件寫滿了,會寫入下一個文件。
如上圖所示,單個文件大小默認 1G , 文件名長度為 20 位,左邊補零,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。
當第一個文件寫滿了,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。
這樣設計有三點優勢:
順序寫
磁盤的存取速度相對內存來講并不快,一次磁盤 IO 的耗時主要取決于:尋道時間和盤片旋轉時間,提高磁盤 IO 性能最有效的方法就是:減少隨機 IO,增加順序 IO 。
《 The Pathologies of Big Data 》這篇文章指出:內存隨機讀寫的速度遠遠低于磁盤順序讀寫的速度。磁盤順序寫入速度可以達到幾百兆/s,而隨機寫入速度只有幾百 KB /s,相差上千倍。
快速定位
因為消息是一條一條寫入到 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,并獲取到消息實體數據。
通過消息 offsetMsgId 查詢消息數據
消息 offsetMsgId 是由 Broker 服務端在寫入消息時生成的 ,該消息包含兩個部分:
Broker 服務端 ip + port 8個字節;
commitlog 物理偏移量 8個字節 。
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 ,即可定位該消息實體數據。
在介紹 consumequeue 文件之前, 我們先溫習下消息隊列的傳輸模型-發布訂閱模型 , 這也是 RocketMQ 當前的傳輸模型。
發布訂閱模型具有如下特點:
消費獨立:相比隊列模型的匿名消費方式,發布訂閱模型中消費方都會具備的身份,一般叫做訂閱組(訂閱關系),不同訂閱組之間相互獨立不會相互影響。
一對多通信:基于獨立身份的設計,同一個主題內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。因此發布訂閱模型可以實現一對多通信。
因此,rocketmq 的文件設計必須滿足發布訂閱模型的需求。
那么僅僅 commitlog 文件是否可以滿足需求嗎 ?
假如有一個 consumerGroup 消費者,訂閱主題 my-mac-topic ,因為 commitlog 包含所有的消息數據,查詢該主題下的消息數據,需要遍歷數據文件 commitlog , 這樣的效率是極其低下的。
進入 rocketmq 存儲目錄,顯示見下圖:
消費文件按照主題存儲,每個主題下有不同的隊列,圖中 my-mac-topic 有 16 個隊列 ;
每個隊列目錄下 ,存儲 consumequeue 文件,每個 consumequeue 文件也是順序寫入,數據格式見下圖。
每個 consumequeue 包含 30 萬個條目,每個條目大小是 20 個字節,每個文件的大小是 30 萬 * 20 = 60萬字節,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。
消費文件按照主題-隊列來保存 ,這種方式特別適配發布訂閱模型。
消費者從 broker 獲取訂閱消息數據時,不用遍歷整個 commitlog 文件,只需要根據邏輯偏移量從 consumequeue 文件查詢消息偏移量 , 最后通過定位到 commitlog 文件, 獲取真正的消息數據。
這樣就可以簡化消費查詢邏輯,同時因為同一主題下,消費者可以訂閱不同的隊列或者 tag ,同時提高了系統的可擴展性。
每個消息在業務層面的唯一標識碼要設置到 keys 字段,方便將來定位消息丟失問題。服務器會為每個消息創建索引(哈希索引),應用可以通過 topic、key 來查詢這條消息內容,以及消息被誰消費。
由于是哈希索引,請務必保證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主題和 key 查詢消息列表:
進入索引文件目錄 ,如下圖所以:
索引文件名 fileName 是以創建時的時間戳命名的,固定的單個 IndexFile 文件大小約為 400 M 。
IndexFile 的文件邏輯結構類似于 JDK 的 HashMap 的數組加鏈表結構。
索引文件主要由 Header、Slot Table (默認 500 萬個條目)、Index Linked List(默認最多包含 2000萬個條目)三部分組成 。
假如訂單系統發送兩條消息 A 和 B , 他們的 key 都是 "1234567890" ,我們依次存儲消息 A , 消息 B 。
因為這兩個消息的 key 的 hash 值相同,它們對應的哈希槽(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 個字節會保存上一條消息對應的索引條目序號,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,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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