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• 消息存储
  • 消息存储方式
    • 非持久化
    • 持久化
  • 消息存储介质
  • 消息存储与读写方式
  • 消息存储结构
  • 刷盘机制
    • 同步刷盘
    • 异步刷盘
    • 小结
• 高可用
  • 高可用实现
  • 主从复制
• 负载均衡
• 消息重试
  • 顺序消息重试
  • 无序消息重试
• 死信队列
• 消息幂等
  • 消息重复消费
  • 消息幂等

消息存储

消息存储方式

非持久化

1. 消息生成者发送消息到 MQ

2. MQ 返回 ACK（Acknowledge Character）给生产者

3. MQ push 消息给对应的消费者

4. 消息消费者返回 ACK 给 MQ

持久化

1. 消息生成者发送消息到 MQ

2. MQ 收到消息，将消息进行持久化，存储该消息

3. MQ 返回 ACK 给生产者

4. MQ push 消息给对应的消费者

5. 消息消费者返回 ACK 给 MQ

6. MQ 删除消息

注意：

①第 5 步 MQ 在指定时间内接到消息消费者返回 ACK，MQ 认定消息消费成功，执行 6 。

②第 5 步 MQ 在指定时间内未接到消息消费者返回 ACK，MQ 认定消息消费失败，重新执行 4、5、6 。

消息存储介质

数据库

• 实现：ActiveMQ

• 缺点：数据库瓶颈将成为 MQ 瓶颈

文件系统

• 实现：RocketMQ/Kafka/RabbitMQ

• 解决方案：采用消息刷盘机制进行数据存储

• 缺点：硬盘损坏的问题无法避免

消息存储与读写方式

SSD（Solid State Disk）：固态硬盘

• 随机写（100 KB/s）

• 顺序写（600 MB/s）：1秒1部电影

Linux 系统发送数据的方式

• “零拷贝”技术
  • 数据传输由传统的 4 次复制简化成 3 次复制，减少 1 次复制过程
  • Java 语言中使用 MappedByteBuffer 类实现了该技术
  • 要求：预留存储空间，用于保存数据（1G 存储空间起步）

消息存储结构

如图所示，MQ 数据存储区域包含如下内容：

• 消息数据存储区域
  • topic
  • queueId
  • message
• 消费逻辑队列
  • minOffset
  • maxOffset
  • consumerOffset
• 索引
  • key 索引
  • 创建时间索引
  • ……

刷盘机制

同步刷盘

1. 生产者发送消息到 MQ，MQ 接到消息数据

2. MQ 挂起生产者发送消息的线程

3. MQ 将消息数据写入内存

4. 内存数据写入硬盘

5. 磁盘存储后返回 SUCCESS

6. MQ 恢复挂起的生产者线程

7. 发送 ACK 到生产者

异步刷盘

1. 生产者发送消息到 MQ，MQ 接到消息数据

2. MQ 将消息数据写入内存

3. 发送 ACK 到生产者

小结

• 同步刷盘：安全性高，效率低，速度慢（适用于对数据安全要求较高的业务）
• 异步刷盘：安全性低，效率高，速度快（适用于对数据处理速度要求较高的业务）

# 刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH

高可用

高可用实现

nameserver

• 无状态 + 全服务器注册

消息服务器

• 主从架构（2M-2S）

消息生产

• 生产者将相同的 topic 绑定到多个 group 组，保证即使 broker master 挂掉，其他 master 仍可正常进行消息接收。

消息消费

• RocketMQ 自身会根据 broker master 的压力确认是否由 master 承担消息读取的功能，当 master 繁忙时候，自动切换由 slave 承担数据读取的工作。

主从复制

同步复制：

• master 接到消息后，先复制到 slave，然后反馈给生产者写操作成功
• 优点：数据安全，不丢数据，出现故障容易恢复
• 缺点：影响数据吞吐量，整体性能低

异步复制：

• master 接到消息后，立即返回给生产者写操作成功，当消息达到一定量后再异步复制到slave
• 优点：数据吞吐量大，操作延迟低，性能高
• 缺点：数据不安全，会出现数据丢失的现象，一旦 master 出现故障，从上次数据同步到故障时间的数据将丢失

配置方式：

#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER

负载均衡

Producer 负载均衡：

• 内部实现了不同 broker 集群中对同一 topic 对应消息队列的负载均衡

Consumer 两种负载均衡策略：

• 平均分配
  

• 循环平均分配
  

消息重试

当消息消费后未正常返回消费成功的信息将启动消息重试机制

两种消息重试机制：

• 顺序消息重试

• 无序消息重试

顺序消息重试

• 当消费者消费消息失败后，RocketMQ 会自动进行消息重试（每次间隔时间为 1 秒）。
• 注意：应用会出现消息消费被阻塞的情况，因此，要对顺序消息的消费情况进行监控，避免阻塞现象的发生。

无序消息重试

• 无序消息包括普通消息、定时消息、延时消息、事务消息。
• 无序消息重试仅适用于负载均衡（集群）模型下的消息消费，不适用于广播模式下的消息消费。
• 为保障无序消息的消费，MQ 设定了合理的消息重试间隔时长。

死信队列

概念：

• 当消息消费重试到达了指定次数（默认 16 次）后，MQ 将无法被正常消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message）。

• 死信消息不会被直接抛弃，而是保存到了一个全新的队列中，该队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。

死信队列的特征：

• 归属某一个组（Gourp Id），而不归属 Topic，也不归属消费者。
• 一个死信队列中可以包含同一个组下的多个 Topic 中的死信消息。
• 死信队列不会进行默认初始化，当第一个死信出现后，此队列首次初始化。

死信队列中的消息的特征：

• 不会被再次重复消费。
• 死信队列中的消息有效期为 3 天，达到时限后将被清除。

死信处理：

• 在监控平台中，通过查找死信，获取死信的 messageId，然后通过 id 对死信进行精准消费。

消息幂等

消息重复消费

消息重复消费原因：

• 生产者发送了重复的消息
  • 网络闪断
  • 生产者宕机
• 消息服务器投递了重复的消息
  • 网络闪断
• 动态的负载均衡过程
  • 网络闪断/抖动
  • broker重启
  • 订阅方应用重启（消费者）
  • 客户端扩容
  • 客户端缩容

消息幂等

对同一条消息，无论消费多少次，结果保持一致，称为消息幂等性。

解决方案：

1. 使用业务 id 作为消息的 key 。

2. 在消费消息时，客户端对 key 做判定，未使用过放行，使用过抛弃。

• 注意：messageId 由 RocketMQ 产生，messageId 并不具有唯一性，不能作用幂等判定条件。

常见的幂等方法示例：

• 新增（不幂等）：insert into order values(……)
• 查询（幂等）
• 删除（幂等）：delete from 表 where id=1
• 修改（不幂等）：update account set balance = balance+100 where no=1
• 修改（幂等）：update account set balance = 100 where no=1

标签：队列,重试,死信,MQ,消息,RocketMQ,刷盘
来源： https://www.cnblogs.com/juno3550/p/15816133.html