RocketMQ手册
RocketMQ
RocketMQ概念
ocketMQ是一款分布式消息中间件，最初是由阿里巴巴消息中间件团队研发并大规模应用于生产系统，满足线上海量消息堆积的需求， 在2016年底捐赠给Apache开源基金会成为孵化项目，经过不到一年时间正式成为了Apache顶级项目；早期阿里曾经基于ActiveMQ研发消息系统， 随着业务消息的规模增大，瓶颈逐渐显现，后来也考虑过Kafka，但因为在低延迟和高可靠性方面没有选择，最后才自主研发了RocketMQ， 各方面的性能都比目前已有的消息队列要好，RocketMQ和Kafka在概念和原理上都非常相似，所以也经常被拿来对比；RocketMQ默认采用长轮询的拉模式， 单机支持千万级别的消息堆积，可以非常好的应用在海量消息系统中。
消息队列作用
消息队列作为高并发系统的核心组件之一，能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性。主要具有以下优势：
削峰填谷
（主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失、系统奔溃等问题）
系统解耦
（解决不同重要程度、不同能力级别系统之间依赖导致一死全死）
提升性能
（当存在一对多调用时，可以发一条消息给消息系统，让消息系统通知相关系统）
蓄流压测
（线上有些链路不好压测，可以通过堆积一定量消息再放开来压测）
目前主流的MQ主要是Rocketmq、kafka、Rabbitmq，Rocketmq相比于Rabbitmq、kafka具有主要优势特性有：
• 支持事务型消息（消息发送和DB操作保持两方的最终一致性，rabbitmq和kafka不支持）
• 支持结合rocketmq的多个系统之间数据最终一致性（多方事务，二方事务是前提）
• 支持18个级别的延迟消息（rabbitmq和kafka不支持）
• 支持指定次数和时间间隔的失败消息重发（kafka不支持，rabbitmq需要手动确认）
• 支持consumer端tag过滤，减少不必要的网络传输（rabbitmq和kafka不支持）
• 支持重复消费（rabbitmq不支持，kafka支持）
RocketMQ集群概述
1) Name Server
Name Server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。
2) Broker
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Broker Name，不同的Broker Id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Name Server集群中的所有节点建立长连接，定时(每隔30s)注册Topic信息到所有Name Server。Name Server定时(每隔10s)扫描所有存活broker的连接，如果Name Server超过2分钟没有收到心跳，则Name Server断开与Broker的连接。
3) Producer
Producer与Name Server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。
Producer每隔30s（由ClientConfig的pollNameServerInterval）从Name server获取所有topic队列的最新情况，这意味着如果Broker不可用，Producer最多30s能够感知，在此期间内发往Broker的所有消息都会失败。
Producer每隔30s（由ClientConfig中heartbeatBrokerInterval决定）向所有关联的broker发送心跳，Broker每隔10s中扫描所有存活的连接，如果Broker在2分钟内没有收到心跳数据，则关闭与Producer的连接。
4) Consumer
Consumer与Name Server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每隔30s从Name server获取topic的最新队列情况，这意味着Broker不可用时，Consumer最多最需要30s才能感知。
Consumer每隔30s（由ClientConfig中heartbeatBrokerInterval决定）向所有关联的broker发送心跳，Broker每隔10s扫描所有存活的连接，若某个连接2分钟内没有发送心跳数据，则关闭连接；并向该Consumer Group的所有Consumer发出通知，Group内的Consumer重新分配队列，然后继续消费。
当Consumer得到master宕机通知后，转向slave消费，slave不能保证master的消息100%都同步过来了，因此会有少量的消息丢失。但是一旦master恢复，未同步过去的消息会被最终消费掉。
消费者对列是消费者连接之后（或者之前有连接过）才创建的。我们将原生的消费者标识由 {IP}@{消费者group}扩展为 {IP}@{消费者group}{topic}{tag}，（例如xxx.xxx.xxx.xxx@mqtest_producer-group_2m2sTest_tag-zyk）。任何一个元素不同，都认为是不同的消费端，每个消费端会拥有一份自己消费对列（默认是broker对列数量*broker数量）。新挂载的消费者对列中拥有commitlog中的所有数据。
RocketMQ如何支持分布式事务消息
场景
A（存在DB操作）、B（存在DB操作）两方需要保证分布式事务一致性，通过引入中间层MQ，A和MQ保持事务一致性（异常情况下通过MQ反查A接口实现check），B和MQ保证事务一致（通过重试），从而达到最终事务一致性。
原理：大事务 = 小事务 + 异步
MQ与DB一致性原理（两方事务）
上图是RocketMQ提供的保证MQ消息、DB事务一致性的方案。
MQ消息、DB操作一致性方案：
1)发送消息到MQ服务器，此时消息状态为SEND_OK。此消息为consumer不可见。
2)执行DB操作；DB执行成功Commit DB操作，DB执行失败Rollback DB操作。
3)如果DB执行成功，回复MQ服务器，将状态为COMMIT_MESSAGE；如果DB执行失败，回复MQ服务器，将状态改为ROLLBACK_MESSAGE。注意此过程有可能失败。
4)MQ内部提供一个名为“事务状态服务”的服务，此服务会检查事务消息的状态，如果发现消息未COMMIT，则通过Producer启动时注册的TransactionCheckListener来回调业务系统，业务系统在checkLocalTransactionState方法中检查DB事务状态，如果成功，则回复COMMIT_MESSAGE，否则回复ROLLBACK_MESSAGE。
说明：
上面以DB为例，其实此处可以是任何业务或者数据源。
以上SEND_OK、COMMIT_MESSAGE、ROLLBACK_MESSAGE均是client jar提供的状态，在MQ服务器内部是一个数字。
TransactionCheckListener 是在消息的commit或者rollback消息丢失的情况下才会回调（上图中灰色部分）。这种消息丢失只存在于断网或者rocketmq集群挂了的情况下。当rocketmq集群挂了，如果采用异步刷盘，存在1s内数据丢失风险，异步刷盘场景下保障事务没有意义。所以如果要核心业务用Rocketmq解决分布式事务问题，建议选择同步刷盘模式。
多系统之间数据一致性（多方事务）
当需要保证多方（超过2方）的分布式一致性，上面的两方事务一致性（通过Rocketmq的事务性消息解决）已经无法支持。这个时候需要引入TCC模式思想（Try-Confirm-Cancel，不清楚的自行百度）。
以上图交易系统为例：
1）交易系统创建订单（往DB插入一条记录），同时发送订单创建消息。通过RocketMq事务性消息保证一致性
2）接着执行完成订单所需的同步核心RPC服务（非核心的系统通过监听MQ消息自行处理，处理结果不会影响交易状态）。执行成功更改订单状态，同时发送MQ消息。
3）交易系统接受自己发送的订单创建消息，通过定时调度系统创建延时回滚任务（或者使用RocketMq的重试功能，设置第二次发送时间为定时任务的延迟创建时间。在非消息堵塞的情况下，消息第一次到达延迟为1ms左右，这时可能RPC还未执行完，订单状态还未设置为完成，第二次消费时间可以指定）。延迟任务先通过查询订单状态判断订单是否完成，完成则不创建回滚任务，否则创建。 PS：多个RPC可以创建一个回滚任务，通过一个消费组接受一次消息就可以；也可以通过创建多个消费组，一个消息消费多次，每次消费创建一个RPC的回滚任务。 回滚任务失败，通过MQ的重发来重试。
以上是交易系统和其他系统之间保持最终一致性的解决方案。
顺序消息
1. 顺序消息缺陷
发送顺序消息无法利用集群Fail Over特性消费顺序消息的并行度依赖于队列数量队列热点问题，个别队列由于哈希不均导致消息过多，消费速度跟不上，产生消息堆积问题遇到消息失败的消息，无法跳过，当前队列消费暂停。
2. 原理
produce在发送消息的时候，把消息发到同一个队列（queue）中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly，这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息。
注意：把消息发到同一个队列（queue），不是同一个topic，默认情况下一个topic包括4个queue
3. 扩展
可以通过实现发送消息的对列选择器方法，实现部分顺序消息。
举例：比如一个数据库通过MQ来同步，只需要保证每个表的数据是同步的就可以。解析binlog，将表名作为对列选择器的参数，这样就可以保证每个表的数据到同一个对列里面，从而保证表数据的顺序消费
最佳实践
1. Producer
1) Topic
一个应用尽可能用一个Topic，消息子类型用tags来标识，tags可以由应用自由设置。只有发送消息设置了tags，消费方在订阅消息时，才可以利用tags 在broker做消息过滤。
2) key
每个消息在业务层面的唯一标识码，要设置到 keys 字段，方便将来定位消息丢失问题。服务器会为每个消息创建索引(哈希索引)，应用可以通过 topic，key来查询这条消息内容，以及消息被谁消费。由于是哈希索引，请务必保证key 尽可能唯一，这样可以避免潜在的哈希冲突。
//订单Id
String orderId= "20034568923546";
message.setKeys(orderId);
3) 日志
消息发送成功或者失败，要打印消息日志，务必要打印 send result 和key 字段。
4) send
send消息方法，只要不抛异常，就代表发送成功。但是发送成功会有多个状态，在sendResult里定义。
SEND_OK：消息发送成功
FLUSH_DISK_TIMEOUT：消息发送成功，但是服务器刷盘超时，消息已经进入服务器队列，只有此时服务器宕机，消息才会丢失
FLUSH_SLAVE_TIMEOUT：消息发送成功，但是服务器同步到Slave时超时，消息已经进入服务器队列，只有此时服务器宕机，消息才会丢失
SLAVE_NOT_AVAILABLE：消息发送成功，但是此时slave不可用，消息已经进入服务器队列，只有此时服务器宕机，消息才会丢失
- Consumer
1) 幂等
RocketMQ使用的消息原语是At Least Once，所以consumer可能多次收到同一个消息，此时务必做好幂等。
2) 日志
消费时记录日志，以便后续定位问题。
3) 批量消费
尽量使用批量方式消费方式，可以很大程度上提高消费吞吐量。
4)跳过非重要的消息
发生消息堆积时，如果消费速度一直跟不上发送速度，可以选择丢弃不重要的消息
如以上代码所示，当某个队列的消息数堆积到 100000 条以上，则尝试丢弃部分或全部消息，这样就可以快速追上发送消息的速度
RocketMQ顺序消息实例
在网购的时候，我们需要下单，那么下单需要假如有三个顺序，第一、创建订单 ，第二：订单付款，第三：订单完成。也就是这个三个环节要有顺序，这个订单才有意义。RocketMQ可以保证顺序消费。
rocketMq实现顺序消费的原理
produce在发送消息的时候，把消息发到同一个队列（queue）中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly，这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息
注意：是把把消息发到同一个队列（queue），不是同一个topic，默认情况下一个topic包括4个queue
RocketMQ事务消息实例
RocketMQ第一阶段发送Prepared消息时，会拿到消息的地址，第二阶段执行本地事物，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改消息的状态。
细心的你可能又发现问题了，如果确认消息发送失败了怎么办？RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息，如果发现了Prepared消息，它会向消息发送端(生产者)确认，Bob的钱到底是减了还是没减呢？如果减了是回滚还是继续发送确认消息呢？RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。
RocketMQ储存特点
（1）零拷贝原理：Consumer消费消息过程，使用了零拷贝，零拷贝包括一下2中方式，RocketMQ使用第一种方式，因小块数据传输的要求效果比sendfile方式好
a )使用mmap+write方式
优点：即使频繁调用，使用小文件块传输，效率也很高
缺点：不能很好的利用DMA方式，会比sendfile多消耗CPU资源，内存安全性控制复杂，需要避免JVM Crash问题
b）使用sendfile方式
优点：可以利用DMA方式，消耗CPU资源少，大块文件传输效率高，无内存安全新问题
缺点：小块文件效率低于mmap方式，只能是BIO方式传输，不能使用NIO
（2）数据存储结构
以上是 RocketMQ手册 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/512239.html
