RocketMQ详解_rocketmq多个消费者消费一个消息

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。**单个消息所占空间不会很大。

主题（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题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。 topic:message 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，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。
标签能够有效地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实现对不同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。
例如：
Topic：货物
tag=上海
tag=江苏
该货物可以是上海的也可以是江苏的

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。

在学习参考其它相关资料时，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

Producer——生产者

**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，投递的过程支持快速失败并且低延迟。

例如：用户提交的请求写入到MQ的过程，就是消息生产的过程，在这里用户就是生产者

**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多个主题的消息。

Consumer——消费者

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：系统从MQ中读取到请求，并对请求进行处理的过程就是消息消费的过程，在这里系统就是消费者。

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方面，实现负载均衡（将一个Topic中的不同的Queue平均分配给同一个Consumer Group的不同的Consumer，注意，并不是将消息负载均衡）和容错（一个Consmer挂了，该Consumer Group中的其它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——注册中心

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的思想来自于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；提供心跳检测机制，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Conumser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

Name Server既然是注册中心，那么是如何完成注册的呢？
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信息通讯。
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节点建立长连接，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，这是与其它像zk、Eureka、Nacos等注册中心不同的地方。
这种NameServer的无状态方式，有什么优缺点：
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间的长连接，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。

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Topic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势，屏蔽了它们的劣势。

客户端NameServer选择策略

这里的客户端指的是Producer与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哪个NameServer节点呢？客户端首先会生产一个随机数，然后再与NameServer节点数量取模，此时得到的就是所要连接的节点索引，然后就会进行连接。如果连接失败，则会采用r ound-robin策略，逐个尝试着去连接其它节点。
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。

Broker——中转者

Broker充当着消息中转角色，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。
下图为Broker Server的功能模块示意图。

**Remoting Module：**整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模块构成。
**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 Slave 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。

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时，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集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取路由信息，即当前发送的Topic消息的Queue与Broker的地址（IP+Port）的映射关系。然后根据算法策略从队选择一个Queue，与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。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跟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

从物理上来讲，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，分别是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中的消息是不会被消费到的。
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，分别是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，但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。此时假设Consumer Group中包含两个Consuer，Consumer1消费0 1 2 3，而Consumer2消费4 5 6 7。但实际情况是，Consumer2是没有消息可消费的。

也就是说，当读/写队列数量设置不同时，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，原来创建的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，而消费都消费的却是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，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。