消息队列总结（4）- RabbitMQ & Kafka & RocketMQ高性能方案_高性能消息队列

1.RabbitMQ的高性能解决方案

1.1 发布确认机制

RabbitMQ提供了3种生产者发布确认的模式：

• 简单模式（Simple Mode）：生产者发送消息后，等待服务器确认消息已经被接收。这种模式下，生产者发送消息后会阻塞，直到收到服务器确认消息。如果服务器在确认消息前崩溃，生产者会重新发送消息。​ 同步等待确认，实现简单，但是吞吐量十分有限。

• 批量模式（Batch Mode）：生产者发送一批消息后，等待服务器一次性确认这批消息已经被接收。这种模式相比简单模式有更高的吞吐量，因为确认是批量进行的。批量同步等待确认，实现简单，吞吐量较大，但是很难找出未确认的消息，其中一个失败后需要把一个批次都重试。

• 异步模式（Asynchronous Mode）：生产者发送消息后，不会等待服务器的确认消息。而是通过回调函数来处理确认和错误信息。这种模式适用于对消息可靠性要求不高的场景，可以提高生产者的性能。​ 可靠性和性能最好，在出现未确认消息时容易处理，但是实现困难。

1.2 预取机制

RabbitMQ的默认分发方式是轮询分发，轮询分发的问题是会导致消费快的消费者空闲，消费慢的消费者一直干活。为了解决这个问题，RabbitMQ引入了不公平分发机制，可以把任务分发给空闲的消费者。

Channel channel = connection.createChannel();
channel.basicQos(1)

上面案例中方法basicQos的参数PrefetchCount（案例中等于1）是最大传输信息数，当消息由消费者消费完成之后，再次从Queue中获取消息，达到预取值。

• PrefetchCount = 0：轮询分发
• PrefetchCount = 1：不公平分发
• PrefetchCount > 1：设置不公平分发，并设置预期值

通过预取值的机制可以减少消费者与磁盘之间的交换次数，从而提升消费者的处理能力。

2. Kafka的高性能解决方案

2.1 批量发送

 Producer会为每个Partition创建一个双端队列来缓存客户端的消息，队列中的每个元素是PorducerBatch，PorducerBatch的每个元素就是客户端要发送的Msg。

1. KafkaProducer发送消息后，会先经过分区器判断发往哪个双端队列。
2. 找到具体的双端队列后，先判断ProducerBatch是否已满，若满了则创建一个新的ProducerBatch，否则追加到以后的ProducerBatch中。

接下来sender线程工作机制是：

1. 寻找ReadyNode：sender到消息累加器中轮询存在哪些Node已经准备好的ProducerBatch，只要一个Node有任何一个ProducerBatch准备好，这个Node就会被认为是ReadyNode。
2. 创建Request：拿到所有的ReadyNode，寻找其中准备好的ProducerBatch，对于一个Node下的ProducerBatch打包成一个Request，其中一个Request最多包含的ProducerBatch由max.request.size控制。
3. 发起通讯：然后每个Request通过Selector发起通讯。

sender把消息发送到Broker有两个条件：

• 消息大小达到阈值（通常为1M，可以由message.max.bytes控制）
• 消息发送等待时间达到阈值（默认为60000ms，可以由max.block.ms控制）

2.2 消息持久化

磁盘通查查询一条数据的过程如下：

1. 磁头寻道：磁盘驱动器中的读写磁头会移动到指定的磁道上。磁道是磁盘表面的一个环形轨道，用于存储数据。

2. 磁道选择：一旦到达正确的磁道，磁头会选择正确的扇区。扇区是磁道上的一个小块，用于存储数据。

3. 磁头等待：一旦选择了正确的扇区，磁头会等待磁盘旋转到正确的位置。这是为了确保磁头在正确的时间读取或写入数据。

4. 数据读取/写入：一旦磁盘旋转到正确位置，磁头会读取或写入数据。数据通过磁场变化在磁盘表面上进行存储和读取。

从上面的过程可以看出，如果我们查询/写入一条数据是随机在磁盘的一个位置，那么整个过程会比较耗时。对于Kafka来说，采用的策略是使用顺序IO，这样就可以避免寻址的过程，直接操作对数据的读/写操作。

2.3 零拷贝

 

 传统情况下，从磁盘读取数据，并通过网络发出去需要2次CPU copy和2次DMA copy：

• 数据读取过程：DMA执行了一次数据拷贝，数据从磁盘拷贝到内核空间。cpu再将数据从内核空间拷贝到用户空间（用户缓冲区）。

• 数据发送过程：cpu发生第三次数据拷贝，由cpu将数据从用户空间拷贝至内核空间(socket缓冲区)，DMA执行第四次数据拷贝，将数据从内核空间写到网卡。

Linux2.4+的Linux系统支持了sendfile + DMA Gather：

• 发起一次sendfile()系统调用，进行一次上下文切换，数据从磁盘DMA copy到内核缓冲区。
• 将内核缓冲区中带有文件位置、文件信息的缓冲区描述符copy到Socket缓冲区，然后借助DMA Gather真正的数据直接DMA copy到网卡。

这样只有两次上下文切换和两次DMA copy极大的减少了系统开支。 

3.RocketMQ的高性能解决方案

3.1 异步机制

RocketMQ在高性能上与Kafka类似，使用异步、批量、零拷贝的机制，来实现高吞吐量。具体RocketMQ的异步机制如下：

• 数据写入CommitLog：Broker接收来自Producer发出的消息，获取CommitLog最新offset，并往CommitLog对应ByteBuffer追加数据。
• 异步写磁盘：Broker通过同步/异步的方式写入到磁盘。若为异步写入磁盘，则是把数据写入OS的Page Cache就给Producer返回ACK，后台线程异步把Page Cache的数据写的磁盘。
• 异步复制：Broker通过同步/异步的方式进行Master/Slave之间的数据同步。若为异步复制，则是数据写入Master成功即视为成功，再后台异步同步至其他Slave。
• 异步写ConsumerQueue：后台线程轮询CommitLog的offset是否发生变化，若发生变化，则计算CommitLog对应消息的commitLog Offset、size、Message Tag HashCode写入ConsumerQueue。
• 异步写IndexFIle：写入ConsumerQueue后，再将消息Key Hash、commitLog Offset、TimeStamp、Next Index Offset写入到到IndexFile。

（在RocketMQ中使用的批量发送、零拷贝等机制在上面已讲过，不再重复陈述）

4. 参考文档

Kafka由浅入深（6） Sender线程执行源码解析_kafka sender源码解析_架构源启的博客-CSDN博客

Kafka全面学习_kafka学习_oraen的博客-CSDN博客

零拷贝技术----sendfile_socket 零拷贝_不吃树叶的树袋熊的博客-CSDN博客

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