分布式消息中间件RocketMQ的安装与启动_rocket启动

RocketMQ 安装与启动

基本概念

• 消息(Message)：消息是指，消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。
• 主体(Topic)：
  • Topic表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主体，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。topic:mesage 1:n message:topic 1:1
  • 一个生产者可以同时发送多种Topic的消息，而一个消费者只对某种特定的Topic感兴趣，即只可以订阅和消费一种Topic的消息。producer:topic 1:n consumer:topic 1:1

• 标签(Tag)：为消息设置的标签，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务的目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效的保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现不同的子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。

  • Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类

    • 生产者示例：

      • Topic：货物
      • Tag = 上海
      • Tag = 江苏
      • Tag = 浙江

    • 消费者示例

      • Topic = 货物 Tag = 上海
      • Topic = 货物 Tag = 上海|浙江
      • Topic = 货物 Tag = *

• 队列(Queue)：

  • 存储消息的物理实体。一个Topic中可以包含多个Queue，每个Queue中存放的就是该Topic的消息。一个Topic的Queue也被称为一个Topic中消息的分区(Partition)
  • 一个Topic的Queue中的消息只能被一个消费者组中的一个消费者消费。一个Queue中的消息不允许同一个消费者组中的多个消费者同时消费。

  

  • 在学习参考其他相关资料时，还会看到一个概念：分片(Sharding)。分片不同于分区。在RocketMQ中，分片指的是存放相应Topic的Broker。每个分片中会创建出相应数量的分区，即Queue，每个Queue的大小都是相同的。

  

• 消息标识(MessageId/Key)：RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageId,且可以携带具有业务标识的Key，以方便对消息的查询。不过需要注意的是，MessageId有两个：在生产者send()消息时会自动生成一个MessageId(msgId)，当消息到达Broker后，Broker也会自动生成一个MessageId(offsetMsgId)。msgId、offsetMsgId与key都称为消息标识。

  • msgId：由producer端生成，其生成规则为：producerIp+进程pid+MessageClientIDSetter类的ClassLoader的hashCode+当前时间+AutomicInteger自增计数器
  • offsetMsgId：由broker端生成，其生成规则为：brokerIp+物理分区的offset（Queue中的偏移量)
  • key：由用户指定的业务相关的唯一标识

系统架构

RocketMQ架构上主要分为四部分构成

Producer

​ 消息生产者，负责生产消息。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递，投递的过程中支持快速失败并且低延迟。

例如，业务系统产生的日志写入到MQ的过程，就是消息生产的过程

再如，电商平台中用户提交的秒杀请求写入到MQ的过程，就是消息生产的过程。

​ RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组(Producer Group)的形式出现的。生产者组是同一类生产者的集合，这类Producer发送相同Topic类型的消息。一个生产者组可以同时发送过个主题的消息。

Consumer

​ 消息消费者，负责消费消息。一个消息消费者会从Broker服务器中获取到消息，并对消息进行相关业务处理。

例如，QoS系统从MQ中读取日志，并对日志进行解析处理的过程就是消息消费的过程。

再如，电商平台的业务系统从MQ中读取到秒杀请求，并对请求进行处理的过程就是消息消费的过程。

​ RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组(Consumer Group)的形式出现的。消费者组是同一类消费者的集合，这类Consumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费你方面，实现负载均衡(将一个Topic中的不同Queue平均分配给同一个Consumer Group中的不同Consumer，注意，并不是将消息负载均衡)和容错(一个Consumer挂了，该Consumer Group中的其他Consumer可以接着消费原Consumer消费的Queue)的目标变得非常容易。

​ 消费者组中的Consumer的数量应该小于等于订阅Topic的Queue数量。如果超出Queue数量，则多出的Consumer将不能消费消息。

​ 不过，一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。

注意：

1）消费者组只能消费一个Topic的消息，不能同时消费多个Topic消息

2）一个消费者组中的消费者必须订阅完全相同的Topic

Name Server

功能介绍

​ NameServer是一个Broker与Topic路由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。

​ RocketMQ的思想来自Kafka，而Kafka是依赖了Zookeeper的。所以在RocketMQ的早期版本，即在MetaQ v1.0与v2.0版本中，也是依赖于Zookeeper的。从MetaQ v3.0，即RocketMQ开始去掉了Zookeeper的依赖，使用了自己的NameServer

​ 主要包括两个功能：

• Broker管理： 接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据；提供心跳监测机制，检查Broker是否还存活。
• 路由信息管理： 每个NameServer中都保存着Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。Producer和Consumer通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息，从而进行消息的投递和消费。

路由注册

​ NameServer通常也是以集群的方式部署，不过，NameServer是无状态的，即NameServer集群中的各个节点间是无差异的，各节点间相互不进行消息通讯。那各节点中的数据是如何进行数据同步的呢？在Broker节点启动时，轮询NameServer列表，与每个NameServer节点建立长链接，发起注册请求。在NameServer内部维护着一个Broker列表，用来动态存储Broker的信息。

注意，这是与其他像zk、Eureka、Nacos等注册中心不同的地方。

这种的NameServer无状态的方式，存在以下优缺点：

优点：NameServer集群搭建简单，扩容简单

缺点：对于Broker，必须明确指出所有NameServer地址，否则未指出的将不会去注册。也正因为如此，NameServer并不能随便扩容。因为，若Broker不重新配置，新增的NameServer对于Broker来说是不可见的，其不会向这个NameServer进行注册。

​ Broker节点为了证明自己是活着的，为了维护与NameServer的长链接，会将最新的信息以心跳包的方式上报给NameServer，每30秒发送一次心跳。心跳包中包含BrokerId、Broker地址（IP+Port）、Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接收到心跳包后，会更新心跳时间戳，记录这个Broker的最新存活时间。

路由剔除

​ 由于Broker关机、宕机或网络抖动等原因，NameServer没有收到Broker的心跳，NameServer可能会将其从Broker列表中剔除。

​ NameServer中有一个定时任务，每隔10秒就会扫描一次Broker表，查看每一个Broker的最新心跳时间戳距离当前时间是否超过120秒，如果超过，则会判定Broker失效，然后将其从Broker列表中剔除。

扩展：对于RocketMQ的日常运维工作，例如Broker升级，需要停掉Broker的工作，OP需要怎么做？

OP需要将Broker的读写权限禁掉，一旦Client(Consumer或Producer)向Broker发送请求，都会收到Broker的NO_PERMISSION响应，然后client会进行对其他Broker的重试。

当OP观察到这个Broker没有流量后，再关闭它。实现Broker从NameServer的移除。

OP：运维工程师

SRE：Site Reliability Engineer：现场可靠性工程师

路由发现

​ RocketMQ的路由发现采用的是Pull模型。当Topic路由信息出现变化时，NameServer不会主动推送给客户端，而是客户端定时拉取主题最新的路由。默认客户端每30秒会拉取一次最新的路由。

扩展：

1）Push模型：推送模型。其实时性较好，是一个“发布-订阅”模型，需要维护一个长连接、而长连接的维护是需要资源成本的。该模型适合于的场景：

• 实时性要求较高
• Client数量不多，Server数据变化比较频繁

2）Pull模型：拉取模型。存在的问题是：实时性较差。

3）Long Polling模型：长轮询模型。其是对push与pull模型的整合，充分利用了这两种模型的优劣，屏蔽了他们的劣势。

客户端NameServer选择策略

这里的客户端指的是Producer和Consumer

​ 客户端在配置时必须要写上NameServer集群的地址，那么客户端到底连接的是那个NameServer节点呢？客户端首先会产生一个随机数，然后在与NameServer节点数量取模，此时得到的就是所要连接的节点索引，然后会进行连接。如果链接失败，则会采用round-robin策略，逐个尝试去连接其他节点。

​ 首先采用的是随机策略进行的选择，失败后采用的是轮询策略。

扩展：Zookeeper Client是如何选择Zookeeper Server的？

简单来说，经过两次shuffle，然后选择第一台Zookeeper Server

详细来说，将配置文件中的zk srver地址进行第一个shuffle，然后随机选择一个。这个选择出的一般都是一个hostname。然后获取到该hostname对应的所有ip，再对这些IP进行第二次shuffle，从shuffle过的结果中取第一个Server地址进行连接。

Broker

功能介绍

​ Broker充当着消息中转的角色，负责存储消息、转发消息。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从生产者发送来的消息，同时为消费者的拉取请求作准备。Broker同时也存储着消息相关的元数据，包括消费者组消费进度偏移offset、主题、队列等。

Kafka 0.8版本之后，offset是存方在Broker中的，之前版本是存放在Zookeeper中的。

模块构成

​ 下图是Broker Server的功能模块示意图。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KhjEwp3v-1684484292631)(C:/Users/ruozhuliufeng/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20230503202003285.png)]

• Remoting Module： 整个Broker的试题，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由一下模块构成。
• Client Manager： 客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求，管理客户端。例如，维护Consumer的Topic订阅信息。
• Store Service： 存储服务。提供方便简单的API接口，处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。
• HA Service： 高可用服务，提供Master Broker和Salve Broker之间的数据同步功能。
• Index Service： 索引服务。根据特定的Message Key，对投递到Broker的消息进行索引服务，同时也提供根据Message Key对消息进行快速查询的功能。

集群部署

​ 为了增强Broker性能与吞吐量，Broker一般都是以集群形式出现的。各集群节点中可能存放着相同Topic的不同Queue。不过，这里有个问题，如果某Broker节点宕机，如何保证数据不丢失呢？其解决方案是，将每个Broker集群节点进行横向扩展，即将Broker几点再建为一个HA集群，解决单点问题。

​ Broker节点集群是一个主从集群，即集群中具有Master和Slave两种角色。Master负责处理读写操作请求，Slave负责对Master中的数据进行备份。当Master挂掉了，Slave则会自动切换为Master去工作。所以这个Broker集群是主备集群。一个Master可以包含多个Slave，但一个Slave只能隶属于一个Master。Mater与Slave的对应关系是通过指定相同的BrokerName、不同的BrokerId来确定的。BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有NameServer。

工作流程

具体流程

• 1）启动NameServer，NameServer启动后开始监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连接。
• 2）启动Broker，Broker会与所有的NameServer建立并保持长连接，然后每30秒向NameServer定时发送心跳包
• 3）发送消息前，可以先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，当然，在创建Topic时也会将Topic与Broker的关系写入到NameServer中。不过，这一步是可选的，也可以在发送消息时自动创建Topic。
• 4）Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的一台建立长连接，并从NameServer中获取路由信息，即当前发送的Topic信息的Queue与Broker的地址（IP+Port）的映射关系。然后根据算法策略从队列中选择一个Queue，与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发送消息。当然，在获取到路由信息后，Producer会首先将路由信息缓存到本地，再每30秒从NameServer更新一次路由信息。
• 5）Consumer与Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取其所订阅Topic的路由信息，然后根据算法策略从路由信息中获取到其所要消费的Queue，然后直接跟Broker建立长连接，开始消费其中的消息。Consumer在获取到路由信息后，同样也会每30秒从NameServer更新一次路由信息。不过不同于Producer的是，Consumer还会向Broker发送心跳，以确保Broker的存活状态。

Topic的创建模式

​ 手动创建Topic时，有两种模式：

• 集群模式：该模式下所创建的Topic在该集群中，所有Broker中的Queue数量是相同的。
• Broker模式：该模式下创建的Topic在该集群中，每个Broker中的Queue数量可以不同。

​ 自动创建Topic时，默认采用的是Broker模式，会为每个Broker默认创建4个Queue。

读/写队列

​ 从物理上来将，读/写队列是同一个队列。所以，不存在读写队列数据同步问题。读写队列是逻辑上进行区分的概念。一般情况下，读写队列数量是相同的。

​ 例如，创建Topic时设置的写队列数量为8，读队列数量为4，此时系统会创建8个Queue，分别为 0,1,2,3,4,5,6,7。Producer会将消息写入到这8个队列，但Consumer只会消费0,1,2,3 这4个队列中的消息，4,5,6,7中的消息是不会消费到的。

​ 再如，创建Topic时设置的写队列数量为4，读队列数量为8，此时系统会创建8个Queue，分别为 0,1,2,3,4,5,6,7。Producer会将消息写入到0,1,2,3 这4个队列，Consumer只会消费0,1,2,3,4,5,6,7这8个队列中的消息，但是4,5,6,7中是没有消息的。假设Consumer Group中包含两个Consumer，Consumer1消费0,1,2,3，而Consumer2消费4,5,6,7。但实际情况时，Consumer2是没有消息可消费的。

​ 也就是说，当读写数量设置不同时，总是有问题的。那么为什么要这样设计呢？

​ 其这样设计的目的是为了方便Topic的Queue的缩容。

​ 例如，原来创建Topic中包含16个Queue，如何能够使其Queue缩容为8个，还不会丢失消息？可以动态修改写队列数量为8，读队列数量不变。此时新的消息只能写入到前8个队列，而消费者消费的却是16个队列中的数据。当发现后8个Queue中的消息消费完毕后，就可以再将读队列数量动态设置为8。整个缩容过程中，没有丢失任何消息。

​ perm用于设置对当前创建Topic的操作权限：2表示只写，4表示只读，6表示读写

单机安装与启动

准备工作

软硬件要求

​ 根据RocketMQ的官方文档，安装的系统要求是64位的，JDK要求是1.8及其以上版本。

下载RocketMQ安装包

官方下载地址：https://rocketmq.apache.org/zh/download/

RockerMQ的安装包有两种，源码包需要编译构建二进制可执行文件后执行，二进制包是已经编译完成后可以直接运行的。

​

​ 下载源码包后上传至服务器并编译：

$ unzip rocketmq-all-5.1.0-source-release.zip
$ cd rocketmq-all-5.1.0-source-release/
$ mvn -Prelease-all -DskipTests -Dspotbugs.skip=true clean install -U
$ cd distribution/target/rocketmq-5.1.0/rocketmq-5.1.0
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​ 下载最新版本的二进制包上传至服务器(无需编译)

$ unzip rocketmq-all-5.1.0-bin-release.zip
# 若提示 -bash: unzip: command not found ，使用yum 安装unzip 
$ yum install -y unzip
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修改初始内存

修改 runserver.sh

​ 使用vim命令打开 bin/runserver.sh文件，修改起始内存如下：

修改runbroker.sh

​ 使用vim命令打开bin/runbroker.sh文件，修改起始内存如下：

启动

启动NameServer

$ nohup sh bin/mqnamesrv &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
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启动Broker

# 先启动Broker，5.x版本
$ nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 --enable-proxy &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/proxy.log
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发送/接受消息测试

发送消息

$ export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
$ sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
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接收消息

$ sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
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关闭Server

​ 无论是关闭NameServer还是Broker，都是使用bin/mqshudown命令

$ sh bin/mqshutdown broker
$ sh bin/mqshutdown namesrv
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控制台的安装与启动

RocketMQ 有一个可视化的dashboard，通过该控制台可以直观地查看到很多数据

可以使用Docker部署或者下载源码编译

Docker部署

# 从DockerHub上拉取镜像
$ docker pull apacherocketmq/rocketmq-dashboard:latest
# 配置端口与NameServer地址
docker run -d --name rocketmq-dashboard -e "JAVA_OPTS=-Drocketmq.namesrv.addr=127.0.0.1:9876" -p 8080:8080 -t apacherocketmq/rocketmq-dashboard:latest
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下载源码

​ GitHub:https://github.com/apache/rocketmq-dashboard

​ 官网：https://rocketmq.apache.org/zh/download/#rocketmq-dashboard

修改配置

​ 修改其src/main/resources中的application.properties配置文件

• 原端口号为8080，若与已有系统冲突，可修改为一个不常用的端口，若不冲突，可不更改
• 指定RocketMQ的name server地址

添加依赖

​ 在目录的pom.xml中添加如下JAXB依赖

JAXB，Java Architechture for Xml Binding，用于XML绑定的JAVA技术，是一个业界标准，是一项可以根据XML Schema生成JAVA类的技术

<dependency>
    <groupId>javax.xml.bind</groupId>
    <artifactId>jaxb-api</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.sun.xml.bind</groupId>
    <artifactId>jaxb-impl</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.sun.xml.bind</groupId>
    <artifactId>jaxb-core</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>javax.activation</groupId>
    <artifactId>activation</artifactId>
    <version>1.1.1</version>
</dependency>
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打包

​ 在rocketmq-dashboard目录下运行maven的打包命令

$ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
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启动

$ cd target/
$ java -jar rocketmq-dashboard-1.0.0.jar
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访问

​ 访问地址：服务器IP:配置的端口号

集群搭建理论

数据复制与刷盘策略

数据复制

​ 复制策略是Broker的Master与Slave之间的数据同步方式。分别为同步复制与异步复制：

• 同步复制：消息写入Master后，Master会等待Slave同步数据成功后才向Producer返回成功ACK
• 异步复制：消息写入Master后，Master立即向Producer返回成功ACK，无需等待Slave同步数据成功

异步复制策略会降低系统的写入延迟，RT变小，提高了系统的吞吐量。

刷盘策略

​ 刷盘策略指的是Broker中的消息的落盘方式，即消息发送到Broker内存后消息持久化到磁盘的方式。分为同步刷盘与异步刷盘：

• 同步刷盘：当消息持久化到Broker的磁盘后才算是消息写入成功
• 异步刷盘：当消息写入到Broker的内存后即表示消息写入成功，无需等待消息持久化到磁盘。

1）异步刷盘策略会降低系统的写入延迟，RT变小，提高了系统的吞吐量

2）消息写入到Broker的内存，一般是写入到了PageCache

3）对于异步刷盘策略，消息会写入到PageCache后立即返回成功ACK。但并不会立即做落盘操作，而是当PageCache到达一定量时会自动进行落盘。

Broker集群模式

​ 以下基类：根据Broker集群中各个节点关系的不同，Broker集群可以分为

单Master

​ 只有一个Broker(其本质上就不能称为集群)。这种方式也只能是在测试时使用，生产环境不能使用，因为存在单点问题。

多Master

​ Broker集群仅由多个Master构成，不存在Slave。同一Topic的各个Queue会平均分布在各个Master节点上。

• 优点：配置简单，单个Master宕机或重启维护对应用无影响，在磁盘配置为RAID10时，即使机器宕机不可恢复情况下，由于RAID10磁盘非常可靠，消息也不会丢(异步刷盘丢失少量消息，同步刷盘一条不丢)，性能最高
• 缺点：单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅(不可消费)，消息实时性会收到影响

以上优点的前提是，这些Master都配置了RAID磁盘阵列。如果没有配置，一旦出现某Master宕机，则会发生大量消息丢失的情况。

多Master多Slave模式异步复制

​ Broker集群由多个Master构成，每个Master又配置了多个Slave（在配置了RAID磁盘阵列的情况下，一个Master一般配置一个Slave即可）。Master与Slave的关系是主备关系，即Master负责处理消息的读写请求，而Slave仅负责消息的备份与Master宕机后的角色切换。

​ 异步复制即前面提及的复制策略中的异步复制策略，即消息写入Master成功后，Master立即向Producer返回成功ACK，无需等待Slave同步数据成功。

​ 该模式的最大特点之一是，当Master宕机后，Slave能够自动切换为Master。不过由于Slave从Master的同步有短暂的延迟（毫秒级），所以当Master宕机后，这种异步复制方式可能会存在少量消息的丢失问题。

Slave从Master同步的延迟越短，其可能丢失的消息就越少

对于Master的RAID磁盘阵列，若使用的也是异步复制策略，同样存在延迟问题，同样也可能会丢失消息。但RAID阵列的秘诀是微秒级的（因为是由硬盘支持的），所以其丢失的数据量会更少。

多Mater多Slave模式同步双写

​ 该模式是多Master多Slave模式的同步复制实现。所谓同步双写，指的是消息写入Master成功后，Master会等待Slave同步数据成功后才向Producer返回成功ACK，即Master与Slave都要写入成功后才会返回成功ACK，也即双写。

​ 该模式与异步复制模式相比，优点是消息的安全性更改，不存在消息丢失的情况。但单个消息的RT略高，从而导致性能略低(大约低10%)。

​ 该模式存在一个大的问题：对于当前版本，Master宕机后，Slave不会自动切换到Master。

最佳实践

​ 一般会为Master配置RAID磁盘阵列，然后再为其配置一个Slave。即利用了RAID10磁盘阵列的高效、安全性，又解决了可能会影响订阅的问题。

1）RAID磁盘阵列的效率要高于Master-Slave集群。因为RAID是硬件支持的。也正因为如此，RAID阵列的搭建成本较高。

2）多Master+RAID阵列，与多Master多Slave集群的区别是什么？

• 多Master+RAID阵列，其仅仅可以保证数据不丢失，即不影响消息写入，但其可能会影响到消息的订阅。但其执行效率要远高于 多Master多Slave集群
• 多Master多Slave集群，其不仅可以保证数据不丢失，也不会影响消息的写入。其运行效率要低于多Master+RAID阵列

磁盘阵列RAID

RAID历史

​ 1988年美国加州大学伯克利分校的D.A.Patterson教授等首次在论文“A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks"中提出了RAID概念，即廉价冗余磁盘阵列(Redundant Array of Inexpensive Disks)。由于当时大容量磁盘比较昂贵，RAID的基本思想是将多个容量较小、相对廉价的磁盘进行有机组合，从而以较低的成本获得与昂贵大容量磁盘相当的容量、性能、可靠性。随着磁盘成本和价格的不断降低，”廉价“已经毫无意义。因此，RAID咨询委员会（RAID Advisory Board,RAB）决定用”独立“代替“廉价”，于是RAID变成了独立磁盘冗余阵列(Redundant Array of Independent Disks)。但这仅仅是名称的变化，其实质内容没有改变。

RAID等级

​ RAID这种设计思想很快被业界接纳，RAID技术作为高性能、高可靠的存储技术，得到了非常广泛的应用。RAID主要利用镜像、数据条带和数据校验三种技术来获取高性能、可靠性、容错能力和扩展性，根据对这三种技术的使用策略和组合架构，可以把RAID分为不同的等级，以满足不同数据应用的需求。

​ D.A.Patterson等的论文中定义了RAID0 ~ RAID6原始RAID等级。随后存储厂商又不断推出RAID7、RAID10、RAID01、RAID50、RAID53、RAID100等RAID等级，但这些并无统一的标准。目前业界与学术界公认的标准是RAID0~RAID6，而在实际应用领域中使用最多的RAID等级是RAID0、RAID1、RAID3、RAID5、RIAD6与RAID10.

​ RAID每一个等级代表一种实现方法和技术，等级之间并无高低之分。在实际应用中，应当根据用户的数据应用特点，综合考虑可用性、性能和成本来选择核实的RAID等级，以及具体的实现方式。

关键技术

镜像技术

​ 镜像技术是一种冗余技术，为磁盘提供数据备份功能，防止磁盘发生故障而造成数据丢失。对于RAID而言，采用镜像技术最典型的用法就是，同时在磁盘阵列中产生两个完全相同的数据副本，并且分布在两个不同的磁盘上。镜像提供了完全的数据冗余能力，当一个数据副本失效不可用时，外部系统仍可正常访问另一副本，不会对应用系统运行和性能产生影响。而且，镜像不需要额外的计算和校验，故障修复非常快，直接复制即可。镜像技术可以从多个副本进行开发读取数据，提供更高的读I/O性能，但不能并行写数据，写多个副本通常会导致一定的I/O性能下降。

​ 镜像技术提供了非常高的数据安全性，其代价也是非常昂贵的，需要至少双倍的存储空间。高成本限制了镜像的广泛应用，主要应用于置管重要的数据保护，这种场合下的数据丢失可能会造成非常巨大的损失。

数据条带技术

​ 数据条带化技术是一种自动将I/O操作负载均衡到多个物理磁盘上的技术。更具体的说就是，将一块连续的数据分成很多小部分并把它们分别存储到不同磁盘上。这就能使多个进程可以并发访问数据的多个不同部分，从而获得最大程度上的I/O并行能力，极大的提升性能。

数据校验技术

​ 数据校验技术是指，RAID要在写入数据的同时进行校验计算，并将得到的校验数据存储在RAID成员磁盘中。校验数据可以集中保存在某个磁盘或分散存储在多个不同磁盘中。当其中一部分数据出错时，就可以对剩余数据和校验数据进行反校验计算重建丢失的数据。

​ 数据校验技术相对于镜像技术的优势在于节省大量开销，但由于每次数据读写都要进行大量的校验运算，对计算机的运算速度要求很高，且必须使用硬件RAID控制器。在数据重建恢复方面，校验技术比镜像技术复杂的多且慢得多。

RAID分类

​ 从实现角度看，RAID主要分为软RAID、硬RAID以及混合RAID三种。

软RAID

​ 所有功能均有操作系统和CPU来完成，没有独立的RAID控制处理芯片和I/O处理芯片，效率自然最低。

硬RAID

​ 配备了专门的RAID控制处理芯片和I/O处理芯片以及阵列缓冲，不占用CPU资源。效率很高，单成本也很高。

混合RAID

​ 具备RAID控制处理芯片，但没有专门的I/O处理芯片，需要CPU和驱动程序来完成。性能和成本在软RAID和硬RAID之间。

常见RAID等级详解

JBOD

​ JBOD，Just a Bunch of Disks，磁盘簇。表示一个没有控制软件提供协调控制的磁盘集合，这是RAID区别于JBOD的主要因素。JBOD将多个物理磁盘串联起来，提供一个巨大的逻辑磁盘。

​ JBOD的数据存放机制是由第一块磁盘开始顺序往后存储，当前磁盘存储空间用完后，再一次往后面的磁盘存储数据。JBOD的存储性能完全等同于单块磁盘，而且也不提供数据安全保护。

其只是简单提供一种扩展空间的机制，JBOD可用存储空间容量等于所有成员磁盘的存储空间之和。

​ JBOD常指磁盘柜，而不论其是否提供RAID功能。不过，JBOD并非官方术语，官方成为Spanning。

RAID0

​ RAID0是一种简单的、无数据校验的数据条带化技术。实际上不是一种真正的RAID，因为它并不提供任何形式的冗余策略。RAID0将所在磁盘条带化后组成大容量的存储空间，将数据分散存储在所有磁盘中，以独立访问方式实现多块磁盘的并读访问。

​ 理论上来将，一个由n块磁盘组成的RAID0，它的读写性能是单个磁盘性能的n倍，但由于总线带宽等多种因素的限制，实际的性能提升低于理论值。由于可以并发执行I/O操作，总线带宽得到充分利用。再加上不需要进行数据校验，RAID0的性能在所有RAID等级中是最高的。

​ RAID0具有低成本、高读写性能、100%高存储空间利用率等优点，但是它不提供数据冗余保护，一旦数据损坏，将无法恢复。

​ 应用场景：数据的顺序读写要求不高，对数据的安全性和可靠性要求不高，但对系统性能要求很高的场景。

RAID0与JBOD的相同点：

• 存储容量：都是成员磁盘容量总和
• 磁盘利用率：都是100%，即都没有做任何的数据冗余备份

RAID0与JBOD的不同点：

• JBOD：数据是顺序存放的，一个磁盘存满后才会开始存放到下一个磁盘
• RAID0：各个磁盘中的数据写入是并行的，是通过数据条带技术写入的，其读写性能是JBOD的N倍

RAID1

​ RAID1就是一种镜像技术，它将数据完全一致的分别写到工作磁盘和镜像磁盘，它的磁盘空间利用率为50%。RAID1在数据写入时，响应时间会有所影响，但是读数据时没有影响。RAID1提供了最佳的数据保护，一旦工作磁盘发生故障，系统将自动切换到镜像磁盘，不会影响使用。

​ RAID1是为了增强数据安全性使两块磁盘数据呈现完全镜像，从而达到安全性好、技术简单、管理方便。RAID1拥有完全容错的能力，但是实现成本高。

​ 应用场景：对顺序读写性能要求高，或对数据安全性要求较高的场景。

RAID10

​ RAID10是一个RAID1与RAID0的组合体，所以它继承了RAID0的快速和RAID1的安全。

​ 简单来说就是，先做条带，再做镜像。即将进来的数据先分散到不同的磁盘，再将磁盘中的数据做镜像。

RAID01

​ RAID01是一个RAID1与RAID0的组合体，所以它继承了RAID0的快速和RAID1的安全。

​ 简单来说就是，先做镜像，再做条带。即将进来的数据先做镜像，再将镜像数据写入到与之前数据不同的磁盘，即再做条带。

RAID10要比RAID01的容错率在高，所以生产环境下一般是不使用RAID01的。

集群搭建实践

集群架构

​ 这里搭建一个双主双从异步复制的Broker集群。为了方便，这里使用两台主机来完成集群的搭建。

​ 这两台主机的功能与Broker角色分配如下表：

克隆生成RocketMQOS1

​ 克隆虚拟机，并修改配置，指定主机名为RocketMQOS1

修改RocketMQOS1配置文件

配置文件位置

​ 要修改的配置文件在RocketMQ解压目录的conf/2m-2s-async目录中

修改broker-a.properties

​ 将该配置文件内容修改为如下：

# 指定整个broker集群的名称，或者说是RocketMQ集群的名称
brokerClusterName=DefaultCluster
# 指定master-slave集群的名称。一个RocketMQ集群可以包含多个master-slave集群
brokerName=broker-a
# master的brokerId为0
brokerId=0
# 指定删除消息存储过期文件的时间为凌晨4点
deleteWhen=04
# 指定未发生更新的消息存储文件的保留时长为48小时，48小时后过期，将会被删除
fileReservedTime=48
# 指定当前Broker为异步复制master
brokerRole=ASYNC_MASTER
# 指定刷盘策略为异步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
# 指定NameServer的地址
namesrvAddr=192.168.56.11:9876;192.168.56.12:9876
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修改broker-b-s.properties

​ 将该配置文件内容修改如下

brokerClusterName=DefaultCluster
# 指定这是另一个master-slave集群
brokerName=broker-b
# slave的brokerId为非0
brokerId=1
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
# 指定当前Broker为slave
brokerRole=SLAVE
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
namesrvAddr=192.168.56.11:9876;192.168.56.12:9876
# 指定Broker对外提供服务的端口，即Broker与Producer与Consumer通信的端口。默认为10911.由于当前主机同时充当着master1与slave2，而前面的master1使用的是默认端口，这里需要将两个端口加以区分，以区分master1与slave2
listenPort=11911
# 指定消息存储相关的路径。默认路径为~/store目录。由于当前主机同时充当着master1与slave2，master1使用的是默认路径，这里需要指定一个不同的路径
storePathRootDir=~/store-s
storePathCommitLog=~/store-s/commitLog
storePathConsumeQueue=~/store-s/consumequeue
storePathIndex=~/store-s/index
storeCheckpoint=~/store-s/checkpoint
abortFile=~/store-s/abort
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其他配置

​ 除了以上配置外，这些配置文件中还可以设置其他属性。

# 指定整个broker集群的名称，或者说是RocketMQ集群的名称
brokerClusterName=DefaultCluster
# 指定master-slave集群的名称。一个RocketMQ集群可以包含多个master-slave集群
brokerName=broker-a
# 0表示Master，>0 表示Salve
brokerId=0
# 指定NameServer的地址,以分号分割
namesrvAddr=192.168.56.11:9876;192.168.56.12:9876
# 默认为新建Topic所创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
# 是否允许 Broker 自动创建Topic，建议生产环境关闭
autoCreateTopicEnable=true
# 是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议生产环境关闭
authoCreateSubscriptionGroup=true
# 指定Broker对外提供服务的端口，即Broker与Producer与Consumer通信的端口。
listenPort=11911
# HA高可用监听端口，即Master与Slave间通信的端口，默认值为listerPort+1
haListenPort=10912
# 指定删除消息存储过期文件的时间为凌晨4点
deleteWhen=04
# 指定未发生更新的消息存储文件的保留时长为48小时，48小时后过期，将会被删除
fileReservedTime=48
# 指定commitLog目录中每个文件的大小，默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
# 指定ConsumeQueue的每个Topic的每个Queue文件中可以存放的消息数量，默认30w条
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
# 在清除过期文件时，如果该文件被其他线程所占用(引用数大于0，比如读取消息),此时会阻止此次删除任务，同时在第一次试图删除该文件时记录当前时间戳。该属性则表示从第一次拒绝删除后开始计时，该文件最多可以保留的时长。再次时间内若引用数仍不为0，则删除仍会被拒绝。不过时间到后，文件将被强制删除。
destoryMapedFileIntervalForcibly=120000
# 指定commitlog、consumequeue所在磁盘分区的最大使用率，超过该值，则需立即清除过期文件
diskMaxUsedSpaceRatio=88
# 指定store目录的路径，默认在当前用户主目录中
storePathRootDir=~/store-s
# commitLog目录路径
storePathCommitLog=~/store-s/commitLog
# consumqueue目录路径
storePathConsumeQueue=~/store-s/consumequeue
# index目录路径
storePathIndex=~/store-s/index
# checkpoint文件路径
storeCheckpoint=~/store-s/checkpoint
# abort文件路径
abortFile=~/store-s/abort
# 指定消息的最大大小
maxMessageSize=65536
# Broker的角色
#	- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#	- SYNC_MASTER  同步双写Master
#	- SLAVE
brokerRole=ASYNC_MASTER
# 刷盘策略
#	- ASYNC_FLUSH  异步刷盘
#	- SYNC_FLUSH   同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
# 发消息线程池数量
sendMessageThreadPoolNums=128
# 拉消息线程池数量
pullMessageThreadPoolNums=128
# 强制指定本机IP，需要根据每台机器修改。官方介绍可为空，系统默认自动识别，但多网卡时IP地址可能读取错误。
brokerIp1=192.168.56.11
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克隆生成RocketMQOS2

​ 克隆RocketMQOS1主机，并修改配置。指定主机名为RocketMQOS2.

修改RocketMQOS2配置文件

配置文件位置

​ 要修改的配置文件在RocketMQ解压目录的conf/2m-2s-async目录中

修改broker-b.properties

​ 将该配置文件内容修改为如下：

brokerClusterName=DefaultCluster
brokerName=broker-b
brokerId=0
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
brokerRole=ASYNC_MASTER
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
namesrvAddr=192.168.56.11:9876;192.168.56.12:9876
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修改broker-a-s.properties

​ 将该配置文件内容修改如下

brokerClusterName=DefaultCluster
brokerName=broker-a
brokerId=1
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
brokerRole=SLAVE
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
namesrvAddr=192.168.56.11:9876;192.168.56.12:9876
listenPort=11911
storePathRootDir=~/store-s
storePathCommitLog=~/store-s/commitLog
storePathConsumeQueue=~/store-s/consumequeue
storePathIndex=~/store-s/index
storeCheckpoint=~/store-s/checkpoint
abortFile=~/store-s/abort
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启动服务器

启动NameServer集群

​ 分别启动RocketMQOS1与RocketMQOS2两个主机中的NameServer。启动命令完全相同。

$ nohup sh bin/mqnamesrv &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
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启动两个Master

​ 分别启动RocketMQOS1与RocketMQOS2两个主机中的Broker Master。注意，它们指定所要加载的配置文件是不同的。

# RocketMQOS1
$ nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-a.properties &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

# RocketMQOS2
$ nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-b.properties &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log
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启动两个Slave

分别启动RocketMQOS1与RocketMQOS2两个主机中的Broker Slave。注意，它们指定所要加载的配置文件是不同的。

# RocketMQOS1
$ nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-b-s.properties &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

# RocketMQOS2
$ nohup sh bin/mqbroker -c conf/2m-2s-async/broker-a-s.properties &
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log
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