RocketMQ高级

消息持久化

分布式队列因为有高可靠性的要求，所以数据要进行持久化存储。

1. 消息生成者发送消息
2. MQ收到消息，将消息进行持久化，在存储中新增一条记录
3. 返回ACK给生产者
4. MQ push 消息给对应的消费者，然后等待消费者返回ACK
5. 如果消息消费者在指定时间内成功返回ack，那么MQ认为消息消费成功，在存储中删除消息，即执行第6步；如果MQ在指定时间内没有收到ACK，则认为消息消费失败，会尝试重新push消息,重复执行4、5、6步骤
6. MQ删除消息

存储介质

• 关系型数据库DB：Apache下开源的另外一款MQ—ActiveMQ（默认采用的KahaDB做消息存储）可选用JDBC的方式来做消息持久化，通过简单的xml配置信息即可实现JDBC消息存储。由于，普通关系型数据库（如Mysql）在单表数据量达到千万级别的情况下，其IO读写性能往往会出现瓶颈。在可靠性方面，该种方案非常依赖DB，如果一旦DB出现故障，则MQ的消息就无法落盘存储会导致线上故障。可用，但是不推荐使用。
• 文件系统：目前业界较为常用的几款产品（RocketMQ/Kafka/RabbitMQ）均采用的是消息刷盘至所部署虚拟机/物理机的文件系统来做持久化（刷盘一般可以分为异步刷盘和同步刷盘两种模式）。消息刷盘为消息存储提供了一种高效率、高可靠性和高性能的数据持久化方式。除非部署MQ机器本身或是本地磁盘挂了，否则一般是不会出现无法持久化的故障问题。

性能对比：文件系统>关系型数据库DB

消息的存储和发送

消息存储

磁盘如果使用得当，磁盘的速度完全可以匹配上网络 的数据传输速度。目前的高性能磁盘，顺序写速度可以达到600MB/s， 超过了一般网卡的传输速度。但是磁盘随机写的速度只有大概100KB/s，和顺序写的性能相差6000倍！因为有如此巨大的速度差别，好的消息队列系统会比普通的消息队列系统速度快多个数量级。RocketMQ的消息用顺序写,保证了消息存储的速度。

消息读取

消息的存储速度得到了保障，读取的速度呢？

Linux操作系统分为【用户态】和【内核态】，文件操作、网络操作需要涉及这两种形态的切换，免不了进行数据复制。

一台服务器 把本机磁盘文件的内容发送到客户端，一般分为两个步骤：

1）read；读取本地文件内容；

2）write；将读取的内容通过网络发送出去。

这两个看似简单的操作，实际进行了4 次数据复制，分别是：

1. 从磁盘复制数据到内核态内存；
2. 从内核态内存复 制到用户态内存；
3. 然后从用户态 内存复制到网络驱动的内核态内存；
4. 最后是从网络驱动的内核态内存复 制到网卡中进行传输。

通过使用mmap的方式，可以省去向用户态的内存复制，提高速度。这种机制在Java中是通过MappedByteBuffer实现的

RocketMQ充分利用了上述特性，也就是所谓的“零拷贝”技术，提高消息存盘和网络发送的速度。

这里需要注意的是，采用MappedByteBuffer这种内存映射的方式有几个限制，其中之一是一次只能映射1.5~2G 的文件至用户态的虚拟内存，这也是为何RocketMQ默认设置单个CommitLog日志数据文件为1G的原因了
零拷贝：https://blog.csdn.net/weixin_42412601/article/details/106528406

消息存储结构

rocketmq默认会对消息进行持久化。可用过配置storePathRootDir修改存储路径，broker存储目录 默认为用户的主目录/store。
如：

RocketMQ消息的存储是由ConsumeQueue和CommitLog配合完成 的，消息真正的物理存储文件是CommitLog，ConsumeQueue是消息的逻辑队列，类似数据库的索引文件，存储的是指向物理存储的地址。每 个Topic下的每个Message Queue都有一个对应的ConsumeQueue文件。

• CommitLog：存储消息的元数据。存满一个文件，会自动创建另一个1G大小的文件。
  

• ConsumerQueue：存储消息在CommitLog的索引。ConsumerQueue会在commitlog中有备份，即使丢失了，也能还原。

• IndexFile：为了消息查询提供了一种通过key或时间区间来查询消息的方法，这种通过IndexFile来查找消息的方法不影响发送与消费消息的主流程
  

刷盘机制

RocketMQ的消息是存储到磁盘上的，这样既能保证断电后恢复， 又可以让存储的消息量超出内存的限制。RocketMQ为了提高性能，会尽可能地保证磁盘的顺序写。消息在通过Producer写入RocketMQ的时候，有两种写磁盘方式，分别是同步刷盘和异步刷盘。

• 同步刷盘：先将消息写到内存里，在去通知刷盘线程，将内存中的消息刷到磁盘中去，此时,mq不会返回ack给生产者，当刷盘完成，会唤醒阻塞的线程，然后对生产者做出响应。
• 异步刷盘：mq将消息写到内存中，立马就响应生产者，同时开一条线程去将内存中的消息刷到磁盘中去。

如何使用？
配置
同步刷盘还是异步刷盘，都是通过Broker配置文件里的flushDiskType 参数设置的，这个参数被配置成SYNC_FLUSH、ASYNC_FLUSH中的 一个。

高可用性机制

RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的。

Master和Slave的区别：在Broker的配置文件中，参数 brokerId的值为0表明这个Broker是Master，大于0表明这个Broker是 Slave，同时brokerRole参数也会说明这个Broker是Master还是Slave。

Master角色的Broker支持读和写，Slave角色的Broker仅支持读，也就是 Producer只能和Master角色的Broker连接写入消息；Consumer可以连接 Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息。

消息消费高可用

在Consumer的配置文件中，并不需要设置是从Master读还是从Slave 读，当Master不可用或者繁忙的时候，Consumer会被自动切换到从Slave 读。有了自动切换Consumer这种机制，当一个Master角色的机器出现故障后，Consumer仍然可以从Slave读取消息，不影响Consumer程序。这就达到了消费端的高可用性。

消息发送高可用

在创建Topic的时候，把Topic的多个Message Queue创建在多个Broker组上（相同Broker名称，不同 brokerId的机器组成一个Broker组），这样当一个Broker组的Master不可 用后，其他组的Master仍然可用，Producer仍然可以发送消息。 RocketMQ目前还不支持把Slave自动转成Master，如果机器资源不足， 需要把Slave转成Master，则要手动停止Slave角色的Broker，更改配置文 件，用新的配置文件启动Broker。

消息主从复制

slave怎么获取到master里的消息的？

如果一个Broker组有Master和Slave，消息需要从Master复制到Slave 上，有同步和异步两种复制方式。

同步复制

同步复制方式是等Master和Slave均写成功后才反馈给客户端写成功状态；

在同步复制方式下，如果Master出故障， Slave上有全部的备份数据，容易恢复，但是同步复制会增大数据写入 延迟，降低系统吞吐量。

异步复制

异步复制方式是只要Master写成功 即可反馈给客户端写成功状态。

在异步复制方式下，系统拥有较低的延迟和较高的吞吐量，但是如果Master出了故障，有些数据因为没有被写 入Slave，有可能会丢失；

配置

同步复制和异步复制是通过Broker配置文件里的brokerRole参数进行设置的，这个参数可以被设置成ASYNC_MASTER、 SYNC_MASTER、SLAVE三个值中的一个。
master配置：ASYNC_MASTER、 SYNC_MASTER
slave配置：SLAVE

总结

实际应用中要结合业务场景，合理设置刷盘方式和主从复制方式， 尤其是SYNC_FLUSH方式，由于频繁地触发磁盘写动作，会明显降低性能。通常情况下，应该把Master和Save配置成ASYNC_FLUSH的刷盘方式，主从之间配置成SYNC_MASTER的复制方式，这样即使有一台 机器出故障，仍然能保证数据不丢，是个不错的选择。建议：异步刷盘+主从同步复制

消息重试

https://help.aliyun.com/document_detail/43490.html?spm=a2c4g.11186623.6.555.35b96c99oNQKPt#title-h8a-di3-tbz

死信队列

当一条消息初次消费失败，消息队列 RocketMQ 会自动进行消息重试；达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息，此时，消息队列 RocketMQ 不会立刻将消息丢弃，而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中。

在消息队列 RocketMQ 中，这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。

死信特性

死信消息具有以下特性

• 不会再被消费者正常消费。
• 有效期与正常消息相同，均为 3 天，3 天后会被自动删除。因此，请在死信消息产生后的 3 天内及时处理。

死信队列具有以下特性：

• 一个死信队列对应一个 Group ID， 而不是对应单个消费者实例。
• 如果一个 Group ID 未产生死信消息，消息队列 RocketMQ 不会为其创建相应的死信队列。
• 一个死信队列包含了对应 Group ID 产生的所有死信消息，不论该消息属于哪个 Topic。

查看死信信息

在控制台查询出现死信队列的主题信息

查出主题信息后，在消息界面根据主题查询死信消息

选择重新发送消息

一条消息进入死信队列，意味着某些因素导致消费者无法正常消费该消息，因此，通常需要您对其进行特殊处理。排查可疑因素并解决问题后，可以在消息队列 RocketMQ 控制台重新发送该消息，让消费者重新消费一次。

消费幂等性

消费幂等性：对于消费方来说，接受到多个消息去消费的时候，消费一次和消费多次，结果是一样的。

消息队列 RocketMQ 消费者在接收到消息以后，有必要根据业务上的唯一 Key 对消息做幂等处理的必要性。

在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息队列 RocketMQ 的消息有可能会出现重复，这个重复简单可以概括为以下情况：

• 发送时消息重复
  当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。 如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息。

• 投递时消息重复
  消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。 为了保证消息至少被消费一次，消息队列 RocketMQ 的服务端将在网络恢复后再次尝试投递之前已被处理过的消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息。

• 负载均衡时消息重复（包括但不限于网络抖动、Broker 重启以及订阅方应用重启）
  当消息队列 RocketMQ 的 Broker 或客户端重启、扩容或缩容时，会触发 Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息。

处理方式

在有重复消息的情况下，如何保证幂等性？

以业务唯一标识作为幂等处理的关键依据，而业务的唯一标识可以通过消息 Key 进行设置：
发送消息的时候携带一个业务key

Message message = new Message();
message.setKey("ORDERID_100");
SendResult sendResult = producer.send(message);

接受到一个消息后，先去或得业务key,然后在消费方本地数据库当中判断一下，这个业务key所对应的消息，有没有消费过，如果没有消费过，就正常消费，消费完，给数据库中存一下；如果已经消费过了，则直接舍弃这个消息就行。
订阅方收到消息时可以根据消息的 Key 进行幂等处理：

consumer.subscribe("ons_test", "*", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        String key = message.getKey()
        // 根据业务唯一标识的 key 做幂等处理
    }
});

例：
提供者：发送消息的时候，使用订单id作为消息的key

   //发送订单确实失败消息
   private void sendCancelOrder(String topic, String tag, String key, String body) throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {
   		//构造消息体
        Message message=new Message(topic,tag,key,body.getBytes());
        //获取生产者
        DefaultMQProducer producer = rocketMQTemplate.getProducer();
        //发送消息
        producer.send(message);
    }

消费者：