RocketMQ概论

前言：

1.概述

2.下载安装、集群搭建

3.消息模型

4.如何保证吞吐量

4.1.消息存储

4.1.1顺序读写

4.1.2.异步刷盘

4.1.3.零拷贝

4.2.网络传输

前言：

RocketMQ的代码示例在安装目录下有全套详细demo，所以本文不侧重于讲API这种死的东西，而是侧重于讲解RocketMQ的特性。消息中间件无非需要关注三点：吞吐量、消息可靠性、消息模型。任何消息中间件的异同点就体现在这三个方面。本文也会从这三个方面来讲解RocketMQ。

本文是作者RocketMQ系列文章的最后一篇，一些基础的概念、下载安装、集群、基本消息模型等，前面都已经有单独的文章讲过，每篇都很深入浅出，单篇阅读花不了两三分钟，所以这些内容会直接贴上链接。

1.概述

RocketMQ 是一款开源的分布式消息中间件，最初由阿里巴巴集团开发并开源。它旨在为分布式系统提供可靠、高性能、可扩展的消息通信能力。RocketMQ和RabbitMQ、KAFKA一起并列为现在主流的三大消息中间件。

RocketMQ的基本概念+架构：

RocketMQ基础概念__BugMan的博客-CSDN博客

2.下载安装、集群搭建

RocketMQ的下载安装教程+集群搭建教程：

RocketMQ下载安装、集群搭建保姆级教程_安装rocketmq集群__BugMan的博客-CSDN博客

3.消息模型

RocketMQ的消息模型有以下几种：

顺序消息，消费者按照生产者的发送顺序进行消费。
广播消息，一条消息被多个消费者消费。
延迟消息，驻留时间，消费者才能消费到消息。
批量消息，支持生产者批量发送消息。
过滤消息，通过tag，消费者可以消费同一个topic下自己感兴趣的消息。
事务消息，生产者的消息生产支持事务回退。

RocketMQ消息模型详解：

详解RocketMQ使用__BugMan的博客-CSDN博客

4.如何保证吞吐量

4.1.消息存储

RocketMQ最大的特点概括起来其实就一句话：

既保证了消息的可靠性，又保证了吞吐量。

可靠性和吞吐量其实是互斥的两点，为了保证可靠性，消息就一定要落在磁盘存储防止断电丢失。落在磁盘存储后，读这条消息的时候的磁盘IO就会拉低吞吐量。所以RocketMQ的核心其实就是数据落磁盘，然后想尽一切办法来提高吞吐量。

RocketMQ的生产消费过程：

收到生产者发送的消息，将其存起来
向消费者推送一条消息后，等待消费者的ACK，收到ACK后将消息标记为已消费。
定期删除一些已经过期的消息。

RocketMQ用来提高吞吐量的手段：

顺序写
异步刷盘
零拷贝

4.1.1顺序读写

磁盘的顺序读写性能要远好于随机读写。因为每次从磁盘读数据时需要先寻址，找到数据在磁盘上的物理位置。对于机械硬盘来说，就是移动磁头，会消耗时间。顺序读写相比于随机读写省去了大部分的寻址时间，它只需要寻址一次就可以连续读写下去，所以性能比随机读写好很多。

RocketMQ 利用了这个特性。它所有的消息数据都存放在一个无限增长的文件队列 CommitLog 中，CommitLog 是由一组 1G 内存映射文件队列组成的。写入时就从一个固定位置一直写下去，一个文件写满了就开启一个新文件顺序读写下去。

RocketMQ顺序写盘的过程如下：

生产者发送消息到 RocketMQ Broker。Broker 接收到消息后，将消息按照顺序写入内存中的 Page Cache（页面缓存）中。
消息在内存的 Page Cache 中形成连续的数据块。由于 RocketMQ 的顺序写盘策略，相同 Topic 和 Queue ID 的消息会按照发送的先后顺序排列成一批，形成连续的数据块，而不是随机地散落在磁盘上。
然后，后台线程会定期将 Page Cache 中的连续数据块顺序写入磁盘上的存储文件中，称为 "CommitLog"。由于数据是连续写入，因此磁盘的写入操作变得高效，减少了寻道时间和磁盘的碎片化，提高了写入性能。

需要注意的是，顺序写盘并不是说所有消息都按照先后顺序写入，而是相同 Topic 和 Queue ID 的消息会按照发送的先后顺序形成连续的数据块写入磁盘。对于不同 Topic 和 Queue ID 的消息，它们可能在磁盘上是交错存储的。

4.1.2.异步刷盘

RocketMQ 的异步刷盘（Async Flush）是一种优化手段，用于提高消息的写入性能和吞吐量。在消息存储上，RocketMQ 遵循了写入先落盘再返回的策略，即在消息写入磁盘之前，会先将消息写入操作系统的 Page Cache（页面缓存）中，并立即返回写入成功的响应给生产者，然后由后台线程异步地将 Page Cache 中的数据刷写到磁盘中。

4.1.3.零拷贝

零拷贝（Zero-Copy）是一种优化技术，旨在提高数据传输的效率和性能，特别是在文件传输和网络数据传输中。传统的数据传输方式涉及多次数据拷贝，而零拷贝通过避免不必要的数据拷贝操作，减少了数据传输的开销，从而提高系统的性能。

在传统的数据传输中，例如从磁盘读取文件并通过网络发送，通常涉及以下步骤：

将数据从磁盘读取到内核空间（Kernel Buffer）。
将数据从内核空间拷贝到用户空间（User Buffer）。
将数据从用户空间拷贝到网络缓冲区（Network Buffer）。
最终数据通过网络发送。

这种传统的数据传输方式涉及多次数据拷贝，每次拷贝都需要 CPU 参与，并且需要在内核空间和用户空间之间进行数据复制，导致了额外的开销和延迟。

零拷贝技术的主要思想是避免不必要的数据拷贝，通过直接在内核空间和用户空间之间传输数据，从而减少 CPU 和内存的使用。

关于0拷贝更详细的内容异步博主的另一篇文章：

全网最清晰的零拷贝详解，看一遍就会__BugMan的博客-CSDN博客

4.2.网络传输

关于序列化，以及为什么要用序列化，不是很清楚的同学可以移步博主的另一篇文章：

详解JAVA序列化__BugMan的博客-CSDN博客

RocketMQ的报文使用了序列化，序列化和反序列化由生产者端和消费者端的SDK来实现。

RocketMQ目前支持的序列化方式有：

RocketMQ 自定义序列化：RocketMQ 使用自定义的序列化协议进行消息的编码和解码。这个序列化协议被称为 Remoting Command Protocol。该协议采用了二进制格式，对消息进行高效的编解码处理，以实现高性能和低延迟。
JSON 序列化：RocketMQ 支持将消息转换为 JSON 格式进行传输。JSON 序列化方式适合处理复杂结构的消息，易于阅读和调试，但相比二进制格式会增加一定的传输开销。
Java 原生序列化：RocketMQ 还支持使用 Java 原生的序列化方式（Java Serialization）。Java 原生序列化是 Java 标准库提供的一种序列化方式，但在性能方面可能不如其他序列化框架。
Hessian 序列化：Hessian 是一种二进制序列化框架，支持多种编程语言。RocketMQ 支持使用 Hessian 将消息序列化为二进制数据进行传输。