本文作者：刘振东，Apache RocketMQ PMC Member
RocketMQ基础介绍
RocketMQ的诞生是为了解决微服务解耦的问题。微服务解耦指将传统的巨大服务拆分为分布式的微服务。
拆分之后，产生了一个新的问题：服务之间需要进行通信才能对外形成完整的服务。通信方式分为两种：其一为RPC方式，也称为同步通信；其二为异步通信方式，比如RocketMQ。
RocketMQ的广泛使用证明异步通信方式存在极大优势。最显著的特点即异步解耦，所谓解耦指一个服务不需要知道另外一个服务的存在。比如开发A服务，即使其他服务需要A服务的数据，A服务也并不需要知道它们的存在，不需要依赖其他服务的发布，其他服务的新增也不会对A服务造成影响，从而实现了团队的解耦，指一个微服务由一个特定的团队去完成，而其他团队并不需要知道该团队的存在，只需要根据事先约定的数据格式，通过RocketMQ实现异步通信。这种组织方式大大促进了生产力的发展，自然也促使RocketMQ得到广泛应用。
在异步解耦过程中，有的组件生产消息，有的组件消费消息。RocketMQ的API model是其异步解耦过程的抽象概念。API model 的两端是RocketMQ领域最典型的两个概念：其一为producer，指消息的生产方或者数据生产方；其二为consumer，指消息的消费方。
除此之外，topic也是API model的一个重要概念。因为异步解耦的需要，一条数据从producer发出到最终被consumer消费的过程并不是直接连接，中间有一个抽象层，这个抽象概念称为topic，相当于一个逻辑地址。topic就像一个仓库，当一条数据被发送到一个topic时，它会负责将消息暂存，其他组件需要使用时可以拿取。
RocketMQ是一个分布式的消息中间件，因此topic实质上是一个逻辑概念，真正的物理概念是分布在每一个broker上的队列，即message queue。一个topic可以具有很多message queue，可以分布在很多broker上，从而具有了无限扩展的能力，这是topic的一个基本特性。
此外，topic接收消息还有一个非常重要的特性，即消息不可变。消息的不可变特性使其可以被重复地读取。通过引入consumer group 的概念，可以看到不同组的消费者读取消息的行为相互之间不会造成影响。Topic里的数据不会因为有consumer去读取而消失，可实现一处发送多处消费的能力。比如在一个组织内，订单团队发了一条消息到订单topic，该组织内的其他所有团队都可以直接进行读取，且一个团队的读取并不会影响其他团队的读取，实现了读取的相互独立。
MQ的一个重要特性是异步解耦，在互联网的超大流量场景下，异步解耦之后往往会跟随着削峰填谷问题。为了实现削峰填谷，需要持久化的能力。MQ是一个存储引擎，它可以暂存发送者的数据。如果消费者暂时无法处理，数据可以先堆积在MQ ，等到有足够的能力消费时再读取数据。
持久化也更好地支持了异步解耦的特性，即使consumer 全部不在线也并不影响producer的发送。持久化是MQ的一项重要能力。在持久化能力里，为了配合顺序的特性，MQ的引擎是一个顺序存储的引擎。
RocketMQ设计时略微有所不同，它将所有消息集中式地存储，再根据不同的topic、不同的队列分别建立索引。这种设计是RocketMQ针对微服务场景特别优化的，它具有能够很好地支持同步刷盘的能力，在海量Topic的场景下写入延迟依然能够保持平稳，这也是RocketMQ可与其他消息引擎竞争的重要特性。
流场景最初应用于用户行为分析。用户行为分析指根据用户的行为日志去猜测用户的喜好。比如推荐系统的搜索推荐广告等业务就是流场景最典型的场景。
流场景的第一步为将各个系统里产生的用户行为，包括日志、数据库记录等，集中导入到某些分析引擎。过程中数据来源多，数据的分析引擎也很多，包括离线引擎、实时引擎等。
为了降低复杂度，我们引入了类似MQ的工具，使得数据源和数据使用者不直接交互，而是先将数据发送到MQ里，整个系统的连接复杂度会从O(N2)变为O(N)，复杂度大大降低。
从用户行为或者流处理的角度分析MQ扮演的角色以及它最终所期望的IT架构，可以发现其与微服务解耦的架构非常相似，两者之间的所有概念比如consumer、producer、topic、message queue、分片等，都可以一一对应。因此，如果只考虑RocketMQ的功能，它本身就能支持流处理场景。
目前有很多公司在使用RocketMQ进行流处理，但RocketMQ在解决流处理问题时仍然存在可优化的空间。
Stream场景特征分析
流处理的场景具有三个特点：
（1）单条消息size很小：微服务解耦中，一条消息一般就是一条订单，包含的数据非常多，买家、卖家等各种信息糅杂在一起发给下游，一条消息通常会达到至少1KB甚至几KB。但在流场景里，数据类似于用户的行为日志，比如某个用户登录、某个用户下线、某个用户浏览某个页面等描述。用户行为的表达很可能只占几个字节到100个字节。
（2）消息数量很多：用户的浏览行为数量远远大于操作行为数量，整体消息数量急剧增多。通常在微服务解耦场景中，单机不会超过10万TPS。但是在流场景或者日志搜集等场景当中，单机百万TPS很常见。
（3）Catch Up读常态化：在流场景中，经常有任务的replay，即读取历史数据再计算历史结果，也称为cache up read。相对于微服务解耦场景，catch up read在流场景中会更常见。
总而言之，在整个流场景里，吞吐变得更加重要。
存储增强三步曲——批、分、合
RocketMQ起初为微服务解耦设计时，是面向单条记录，因此吞吐并不高。RocketMQ 5.0针对吞吐引入了一个新特性batch。
在传统RocketMQ里，一条消息一条记录，一条消息一条索引。这种传统设计的优点是能够保证延迟更加稳定，但也意味着吞吐不高。因为通信链路层的RPC次数太多，对CPU的消耗太大。因此，RocketMQ 5.0针对该问题，推出了batch功能。
Batch的基本逻辑是：在客户端自动组装，将多条消息按照topic和队列合并，作为一个请求发送到服务端；服务端收到消息一般不解压，而是直接存储；消费端一次拿下一批，将多个byte的消息拿到本地，再进行解压。如果每个 batch包含10条消息，TPS可以很轻松地上升10倍。原本一条消息要发一次远程请求，而加入batch后10条消息发一次远程请求即可。
因为服务端不进行解压，所以对服务端的CPU增加非常小，将解压和合并的功能下放到各个客户端，从而使服务端资源不容易形成瓶颈，TPS可以很轻松地得到提高。
流场景中另一个典型问题是扩容和数据重均衡。在微服务场景中，流量不大的情况下，扩容问题并不明显。但是在流场景中，单机流量本来就高，一旦扩容，扩容和数据重均衡问题就难以忽略。在扩容过程中，假如原先是一个node，需要扩容变成两个node，则会产生重均衡的问题。
为了解决该问题，通常有两个办法：
（1）直接增加队列的数量，即“Add a Shard”。这种方法会产生一个问题，队列的数量发生变化导致整个数据的分布也发生变化。比如做word count单词个数计算，原本A单词位于队列0，队列数发生变化之后，A单词位于队列2，计算的结果会出现问题。因此如果增加队列个数，流计算任务需要重新运行一遍来修正数据。另一问题为分片数，如果每动一次就增加分片数，则会导致分片数量膨胀而且很难减少，这也会产生问题。
（2）不增加队列，但是复制队列。比如原本队列1在node 0上，增加一个node 1，将队列1从node 0转移到 node 1，过程中队列数量没有发生变化，数据分布也没发生变化，因此客户端、发送端、消费端等流接收任务都不需要重跑。此方法对用户很友好，但也会带来一个新的问题：复制过程会导致额外带宽消耗。在流场景中需要扩容的本质原因是机器的流量过高，但是为了将流量引走还需要新增一个复制任务，在还未完成引流之前就给系统带来额外的性能消耗，可能会导致扩容的过程直接产生网络风暴，系统崩溃。另外，复制分区时，因为流计算任务的每个分片数据量很大，复制过程耗时会很长。
因此采用复制方式来解决大数据存储引擎的扩容其实很困难，可用性与可靠性难以权衡。
RocketMQ针对该问题提出了logic queue解决方案。logic queue是暴露给客户的队列，一个物理queue分布在一个node上，用于实际存储数据的队列。一个logic queue由多个物理queue通过位点映射组合而成。
位点映射的原理如下：假设LogicQueue-1由Queue-1和Queue-2组成，Queue-1包含0到100，Queue-2包含101到200，可映射成一个总位点是0到 200的LogicQueue-1。
上述情况下，只需修改映射关系，将逻辑队列修改到新node上的队列里，即可实现扩容。
写入时，新进的数据写入新节点，即实现了写入端的负载均衡。而读取过程有所不同，最新的数据会从本机读取，老数据会采用远程读取。
在流计算的整个生命周期中，数据在不断产生、不断地消费。因此在大多数情况下，如果没有产生堆积，远程读取的数量很小，几乎能够瞬间完成，写入和读取都在新节点上，以此完成扩容。这种扩容有两个明显优势：其一是不需要搬运数据；其二是分片数量不用发生变化。这也意味着上下游的客户端都无需重启，也不用发生变化，数据任务都是完整而正确的。
严格意义上来看，RocketMQ是一个流存储引擎。但RocketMQ 5.0推出了RocketMQ Streams——一个轻量级的流计算。
在RocketMQ Streams中，source 端是数据源头，中间有算子，最后数据会进入Sink端。通常它们都是有状态的，比如计算word count，每一条数据进来，一个新的单词出现，首先要拿取过去数据的count值，加1后生成新的count值，这个中间的数据为状态村塾，一般称为state store。
State store的特征包括：
（1）本地化locality：一个轻量级的流计算如果要遵循高效的计算性能，通常需要本地化。本地化指将state store的数据和计算节点放在一起，至少要缓存到计算节点里。从state store里面取数据，就相当于从本地取数据，提升性能。如果每次读取state store都是远程读取，可想而知性能会显著下降。
（2）持久化persistency：一旦灾难发生后，其他计算节点要能完整地读到state store。例如原本在A计算节点计算数据，A计算节点出问题后要到B计算节点计算，在B计算节点也需要恢复出state store。
（3）可搬运exchangeable：state store需要能便利地从一个系统搬到另外一个系统。比如算完word count，一个BI系统或者一个网站系统想尝试感知到该变化，则需要将数据从state store搬运到系统里。
针对以上三个特性，RocketMQ推出了一种新的topic，称为compacted topic。compacted topic的存储方式和使用方式和与正常topic 一样，唯一区别在于其服务端会将key相同的record删掉，进行规整。
比如图中原本offset=3的节点是K1V4，会覆盖之前的offset=0的K1V1和offset=2的K1V3，使最后只剩下一个K1V4。此设计的优点在于重新恢复时需要读取的数据量非常少。
State store是一个NoSQL型的table，比如word count就是一个KV 结构，key是单词，count是单词出现的个数，但是word count 在不断变化，需要将表转变成一个流，表发生的所有变化形成的数、记录的列表就形成了一个流，该过程称为流转，即将一个表转成一个流。RocketMQ可以通过以上方式轻松地将一张动态表存下来。
Compacted topic相当于一张动态表，且为流的形式，因此compacted topic是一种流表二象性的状态。这种特殊的topic可以充当state store的存储层——一个持久化层。
State store本身是表，且key和value不断变化。为了实现容灾的特性，需要将该表持久化，将该表的所有修改记录形成一个流，存到RocketMQ的一个compacted topic，state store即相当于被持久化。假如一个计算节点A崩溃，B计算节点接管任务时，可以将topic以普通API的方式读出，再在本地恢复state store，以此实现流计算任务的disaster recovery，即实现了容灾特性，可以帮助RocketMQ构建一个轻量级、没有任何外部依赖的流计算引擎。
Batch、logic queue、compacted topic三个存储的基本特性，分别用于解决增强吞吐的问题、弹性的问题以及state store的问题。将三个存储特性进行结合，再配合RocketMQ Streams，可以形成一个轻量级的流计算解决方案。只需要RocketMQ和RocketMQ Streams，即可实现一个通用的流计算存储引擎。
RocketMQ 5.0从原先的微服务解耦转变为流存储引擎，原先的异步解耦、削峰填补等特性依然可以在新场景中充分得以使用。
此外，RocketMQ 5.0针对流存储的场景实现了三个重大特性的增强：其一是batch，可提升性能，将吞吐能力提升10倍；其二是logic queue，可以实现秒级扩容，并且无需搬运数据，也无需改变分片数量；其三是针对流计算场景中所用state store实现了compacted topic。
经过增强，RocketMQ向流存储引擎发展的过程更进了一步。
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