【Alibaba中间件技术系列】「RocketMQ技术专题」带你一起去探索RocketMQ服务架构的线程模型分析

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介: 【Alibaba中间件技术系列】「RocketMQ技术专题」带你一起去探索RocketMQ服务架构的线程模型分析

前言介绍


RocketMQ 是个消息服务器,也是个网络服务器。接下来我们将从网络 IO 模型,线程模型,看看 RocketMQ 是如何设计的。




IO 模型


RocketMQ 使用了 Netty 作为网络通信框架,自然而然使用了 Reactor 模型,或者说 Select 模型、Epoll 模型。即一个线程管理 N 个 Socket 的模式,此模式可管理海量连接,基本是所有网络服务器的首选。



配置相关的RocketMQ的配置


RocketMQ的Boss线程数为 1, Worker 线程数为 CPU * 2.

在说线程模型之前,先看看 RocketMQ 如何设计 Server 接口的。

image.png

RemotingService作为顶层接口,定义了 启动和关闭,另外还有注册 RPC 钩子,职责简单。他的两个子接口 RemotingServer 和 RemotingClient 各自增加了自己的抽象接口。


  • Server 专属的 localListenPort 和 getProcessorPair
  • Client 专属的 getNameServerAddressList 等


注意:两者都有 invokeSync 方法,但,参数不同,这也是因为他们自身的角色不同所影响的。


至于NettyRemotingAbstract 抽象类,这只是个简单的”抽取重复代码”的“简单操作”。

再下面,就是具体实现类,每个类,都有内部类,都是Netty各种Handler 的实现:

image.png

  • NettyConnectManageHandler 负责处理 注册,连接,异常等事件,继承自 ChannelDuplexHandler。
  • NettyServerHandler 则是关键的业务处理类,处理真正的 Msg,继承自 SimpleChannelInboundHandler。
  • HandshakeHandler 负责处理握手程序,这里就不解释了。


以上 3 个是 Server 端的 Handler,都是NettyRemotingServer的内部类。



线程模型


NettyServerHandler作为处理业务的关键类,每个 worker 线程都有自己的单独实例,但该类只是做个包装或者桥接而已,作用不大, NettyRemotingServer才是关键。


当 Request 进入到 Server 中,MQ 会根据 请求类型 code 找到对应的处理器,MQ 有多种处理器,如下:

image.png


他们都继承自 NettyRequestProcessor 接口:

image.png

此接口只有 2 个方法,处理请求和拒绝请求,处理请求的参数是 Netty 的 context 和自身的RemotingCommand 对象,这是个大对象:

image.png


RemotingCommand 的成员变量,这里说下 flag 的作用,其他就不说了。


flag表示这次请求是什么类型。


  • 倒数第一位,0 表示请求,1 表示返回。
  • 倒数第二位,1 表示 oneWay。



NettyRequestProcessor


刚刚提到 NettyRequestProcessor ,这是个处理器,在 MQ 中,每个 NettyRequestProcessor 都绑定了一个线程池,在 MQ 的抽象里,有个 Pair 对象,如下:

public class Pair<T1, T2> {
    private T1 object1;
    private T2 object2;
    public Pair(T1 object1, T2 object2) { this.object1 = object1; 
                                         this.object2 = object2;}
    public T1 getObject1() { return object1;}
    public void setObject1(T1 object1) {this.object1 = object1; }
    public T2 getObject2() { return object2;}
    public void setObject2(T2 object2) {  this.object2 = object2;}
}
复制代码

同时,还有个 Hash 表,用 code 映射了 Pair。如此,就实现了:通过请求 code 找到“线程池和处理这种请求的处理器”,然后,提交一个任务到该线程池,任务中,会调用该处理器的 processRequest 方法,或 rejectRequest 方法。

image.png

上图中,为处理请求的关键步骤。执行钩子就不说了,我们知道,设计代码时,关键步骤都加钩子,便于扩展和以后加代码。


其中,会调用 processRequest 方法,执行具体业务,并得到返回值。然后使用 netty 的 ctx 对象,将返回值直接写回 Socket。


如果发生错误了,也将错误构造成消息,写回客户端。


注意,这里一直有个操作 就是 response.setOpaque(opaque) ,就是设置请求 ID,这是 IO 多路复用的关键。


Netty 每次请求,都会调用 NettyRemotingServer 的 processRequestCommand 方法。


而 NettyRemotingServer 保存了请求 code 和 Pair<处理器,线程池> 的hash 映射表。


每次请求,根据 code 找到线程池,生成一个新任务,提交到线程池,任务里,会执行“处理器” 的processRequest 方法得到返回值,最后写回客户端。


MQ 为每种类型的任务,使用了不同的线程池,即线程池隔离。同时,也根据每种不同的任务类型,设置了不同的线程池参数。




参数介绍


  • Send 发送消息任务,线程池大小是1。
  • pull 拉取消息任务,线程池大小是 16 + CPU*2
  • query 查询任务,线程池大小是 8 + CPU*2;


当然还有其他的,这里就不枚举了,注意:大部分线程池都是多线程,只有 send 任务默认是单线程。


send 操作是个写操作,最后是要上锁的,虽然锁的粒度已经足够小,但仍然是有锁的。如果是有锁的,多线程的是不划算的。这也是 RocketMQ 的设计决定只写一个 CommitLog。


能像Kafka一样,同时写多个文件,是不是就可以利用多线程了呢?


当然,这里不是说多线程一定好,只是表达另外一种思路。如果单线程就能触发 MQ 瓶颈,多线程也没啥意义。


总结


image.png


相关实践学习
消息队列RocketMQ版:基础消息收发功能体验
本实验场景介绍消息队列RocketMQ版的基础消息收发功能,涵盖实例创建、Topic、Group资源创建以及消息收发体验等基础功能模块。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
4天前
|
存储 搜索推荐 数据库
MarkLogic在微服务架构中的应用:提供服务间通信和数据共享的机制
随着微服务架构的发展,服务间通信和数据共享成为关键挑战。本文介绍MarkLogic数据库在微服务架构中的应用,阐述其多模型支持、索引搜索、事务处理及高可用性等优势,以及如何利用MarkLogic实现数据共享、服务间通信、事件驱动架构和数据分析,提升系统的可伸缩性和可靠性。
15 5
|
4天前
|
机器学习/深度学习 测试技术 数据处理
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为一种多层感知器(MLP)的替代方案,为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳,近期提出的可逆KAN混合模型(RMoK)显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层,通过门控网络动态选择最适合的专家层,从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示,RMoK在多个数据集上表现出色,尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
25 4
|
9天前
|
XML Java 数据库
在微服务架构中,请求常跨越多个服务,涉及多组件交互,问题定位因此变得复杂
【9月更文挑战第8天】在微服务架构中,请求常跨越多个服务,涉及多组件交互,问题定位因此变得复杂。日志作为系统行为的第一手资料,传统记录方式因缺乏全局视角而难以满足跨服务追踪需求。本文通过一个电商系统的案例,介绍如何在Spring Boot应用中手动实现日志链路追踪,提升调试效率。我们生成并传递唯一追踪ID,确保日志记录包含该ID,即使日志分散也能串联。示例代码展示了使用过滤器设置追踪ID,并在日志记录及配置中自动包含该ID。这种方法不仅简化了问题定位,还具有良好的扩展性,适用于各种基于Spring Boot的微服务架构。
22 3
|
16天前
|
分布式计算 负载均衡 监控
p2p网络架构模型
P2P(Peer-to-Peer)模式是一种网络架构模型,在这种模型中,每个节点(peer)既是服务的提供者也是服务的消费者。这意味着每个参与的节点都可以直接与其他节点通信,并且可以相互提供资源和服务,例如文件共享、流媒体传输等。
20 6
|
14天前
|
监控 Java
线程池中线程异常后:销毁还是复用?技术深度剖析
在并发编程中,线程池作为一种高效利用系统资源的工具,被广泛用于处理大量并发任务。然而,当线程池中的线程在执行任务时遇到异常,如何妥善处理这些异常线程成为了一个值得深入探讨的话题。本文将围绕“线程池中线程异常后:销毁还是复用?”这一主题,分享一些实践经验和理论思考。
28 3
|
22天前
|
负载均衡 应用服务中间件 网络安全
Django后端架构开发:Nginx服务优化实践
Django后端架构开发:Nginx服务优化实践
33 2
|
22天前
|
监控 安全 中间件
Python Django 后端架构开发: 中间件架构设计
Python Django 后端架构开发: 中间件架构设计
21 1
|
22天前
|
安全 中间件 项目管理
Django 后端架构开发:分页器到中间件开发
Django 后端架构开发:分页器到中间件开发
32 1
|
1月前
|
API Windows
揭秘网络通信的魔法:Win32多线程技术如何让服务器化身超级英雄,同时与成千上万客户端对话!
【8月更文挑战第16天】在网络编程中,客户/服务器模型让客户端向服务器发送请求并接收响应。Win32 API支持在Windows上构建此类应用。首先要初始化网络环境并通过`socket`函数创建套接字。服务器需绑定地址和端口,使用`bind`和`listen`函数准备接收连接。对每个客户端调用`accept`函数并在新线程中处理。客户端则通过`connect`建立连接,双方可通过`send`和`recv`交换数据。多线程提升服务器处理能力,确保高效响应。
35 6
|
30天前
|
消息中间件 Java API
解密微服务架构:如何在Java中实现高效的服务通信
微服务架构作为一种现代软件开发模式,通过将应用拆分成多个独立的服务,提升了系统的灵活性和扩展性。然而,实现微服务之间的高效通信仍然是许多开发者面临的挑战。本文将探讨在Java环境中实现微服务架构时,如何使用不同的通信机制来优化服务之间的交互,包括同步和异步通信的方法,以及相关的最佳实践。

相关产品

  • 云消息队列 MQ