rocketmq概念总结

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-07-13 12:16 247阅读 0赞

一、RocketMQ是一款分布式、队列模型的消息中间件，单机支持1万以上的持久化队列，前提是足够的内存、硬盘空间。

消息队列主要的应用场景：异步处理，应用解耦，流量削峰，消息通讯。

天然支持负载均衡，消费者组里的消费者实例平均分摊消费消息。activemq是通过取模来均衡，但是动态加载集群节点时，还需要重新调整取模方法。

如果服务器内存不够，可以修改runserver.sh脚本（mqnamesrv文件中通过runserver.sh脚本调用Name Server的主函数com.alibaba.rocketmq.namesrv.NamesrvStartup启动Name Server）中的JAVA\_OPT参数

调整优化后的配置：

# JVM Configuration
    #===========================================================================================
    JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms1g -Xmx1g -Xmn512m -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=320m"

二、RMQ的结构分为四个部分：生产者、消费者、nameserver、brokerserver  
nameserver：nameserver接收broker的请求，注册broker路由信息；  
brokerserver：消息的接收和推送；  
生产者：发送消息，将消息推送给brokerserver；  
消费者：接收消息，从brokerserver上获取消息。  
一定要保证先启动消费端，再启动provider，否则消费者集群会导致消息的重复消费。

三、Broker 消息中转角色，负责存储消息，转收消息，一般也称为 Server，可以把它理解为mq本身。  
Broker集群有多种配置方式：  
1，单Master，可以忽略  
2，多master，这种方式可以应用于大多数系统的生产环境，只要不是涉及到钱的业务，也就是说对消息的实时性没有要求且容许丢失少量消息，对于丢失的消息，可以通过消息的唯一键持久化到数据库，定时再做一次处理  
3，多Master多Slave，这种方式可以保证消息的实时消费，保证消息不会丢失。集群可以采用异步复制和同步双写方式，这两种方式是针对主从关系而言的，异步复制性能较高，但是可能数据丢失，同步双写可能阻塞，性能比异步集群略低  
Master与Slave通过指定相同的brokerName参数来配对，Master的BrokerId必须是0，Slave的BrokerId必须是大于0的数。一个Master下面可以挂载多个Slave，同一Master下的多个Slave通过指定不同的BrokerId来区分

四、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。只有收送消息设置了tags，消费方在订阅消息时，才可以利用 tags 在 broker 做消息过滤。   
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 来查询返回消息内容，以及消息被谁消费。  
在rocketmq里，consumer被分为2类：MQPullConsumer和MQPushConsumer，其实本质都是拉模式（pull），即consumer轮询从broker拉取消息。  
send 消息方法，只要不抛异常，就代表发送成功。

五、Producer 向一些队列轮流发送消息，队列集合称为 Topic，Consumer 如果做广播消费，则一个 consumer实例消费这个 Topic 对应的所有队列，如果做集群消费，则多个 Consumer 实例平均消费这个 topic 对应的队列集合。

六、所谓消息队列，无外乎两次RPC加一次转储。  
消息转储，是在更合适的时间点投递，或者通过一系列手段辅助消息最终能送达消费机。说白了，mq所做的就是把一次RPC做成两次RPC，即发送者把消息投递到服务端，服务端再将消息转发一手到接收端。既然是RPC，就必然牵扯出一系列话题:负载均衡、服务发现、通信协议、序列化协议等等，这些可以直接利用公司现有的框架，比如dubbo、Thrift等。  
其实所有的高可用，是依赖于RPC和存储的高可用来做的。  
存储可以做成很多方式。比如存储在内存里，存储在分布式KV里，存储在磁盘里，存储在数据库里等等。但归结起来，主要有持久化和非持久化两种。理论上，从速度来看，文件系统>分布式KV（持久化）>分布式文件系统>数据库，而可靠性却截然相反。  
  
  
能不能保证完全不丢消息，答案是肯定的，但是可能会出现消息重复，原因是：对于各种不确定（超时、down机、消息没有送达、送达后数据没落地、数据落地了回复没收到），其实对于发送方来说，都是一件事情，就是消息没有送达。所以重复消息是不可能100%避免的，除非可以允许丢失，那么，顺序消息能否100%满足呢?答案是可以，但条件更为苛刻：允许消息丢失。  
一般来讲，对于mq来讲，应该是不丢消息的前提下，尽量减少重复消息，不保证消息的投递顺序。每一个消息应该有它的唯一身份，如果有地方记录这个MessageId，消息到来是能够进行比对就能完成重复的鉴定。  
  
什么是事务型消息？  
银行转账的扣钱和加钱需要事务保证，但下单和生成短信却不需要事务，前者即为事务型消息，对事务的使用应尽量低成本、透明化，可以依托于现有的成熟框架，如spring的声明式事务做扩展，只需使用 @Transaction  
  
七、pull 与 push对比  
慢消费无疑是push模型最大的致命伤，如果消费者的速度比发送者的速度慢很多，势必造成消息在broker的堆积。假设这些消息都是有用的无法丢弃的，消息就要一直在broker端保存。当然这还不是最致命的，最致命的是broker给consumer推送一堆consumer无法处理的消息，consumer不是reject就是error，然后来回踢皮球。  
  
反观pull模式，consumer可以按需消费，不用担心自己处理不了的消息来骚扰自己，而broker堆积消息也会相对简单，无需记录每一个要发送消息的状态，只需要维护所有消息的队列和偏移量就可以了。在阿里的RocketMq里，有一种优化的做法-长轮询，来平衡推拉模型各自的缺点。但海量的长连接block对系统的开销还是不容小觑的，还是要合理的评估时间间隔，给wait加一个时间上限比较好~  
  
二者区别是：  
push方式里，consumer把轮询过程封装了，并注册MessageListener监听器，取到消息后，唤醒MessageListener的consumeMessage()来消费，对用户而言，感觉消息是被推送过来的。  
pull方式里，取消息的过程需要用户自己写，首先通过打算消费的Topic拿到MessageQueue的集合，遍历MessageQueue集合，然后针对每个MessageQueue批量取消息，一次取完后，记录该队列下一次要取的开始offset，直到取完了，再换另一个MessageQueue。

八、rocketmq强大的地方在于消息重试、顺序消费以及事务消费，除此之外，并发处理以及消息堆积的能力也是很强大的

消息重试：重试有两种：provider端的重试，默认是重试3次，consumer端的重试会一直进行下去，只不过第三次开始越来越慢，消费端可以通过getReconsumeTimes获取消息重试的次数，消息的重复消费是无法避免的，如果业务对重复非常敏感，需要在业务逻辑上处理，（幂等）