RocketMQ 5.0 API 与 SDK 的演进

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服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: RocketMQ 5.0 SDK 采用了全新的 API,使用 gRPC 作为通信层的实现,并在可观测性上做了很大幅度的提升。

作者:艾阳坤


RocketMQ 5.0 SDK 采用了全新的 API,使用 gRPC 作为通信层的实现,并在可观测性上做了很大幅度的提升。


全新统一的 API


此处的 API 并不单单只是接口上的定义,同时也规定了各个接口不同的方法和行为,明确了整个消息模型。


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RocketMQ 过去的 API 从第一版开始,至今已经过了很长时间,长期依赖是一个缺乏变革的状态,对于一些中途打算废弃或者变更的 API 也没有进行后续的迭代。此外,接口的定义也不够清晰。因此,RocketMQ 希望在 5.0 中能够建立一个统一的规范,精简整个 API,通过引入 builder 模式来引入更多的不变性,同时做好异常管理,给开发者和用户一个更加清爽的面貌。


目前 C++ 和 Java 已经进行了 5.0 API 的定义与实现,更多语言的支持也陆续在路上了。我们也欢迎更多的开发者可以参与到社区的工作中来。这里给出 5.0 客户端的仓库链接:


https://github.com/apache/rocketmq-clients


除了在上述接口上做的一些修改之外, RocketMQ 5.0 还规定了四种新的不同的客户端类型,即 Producer/Push Consumer/Simple Consumer/Pull Consumer。


其中 Pull Consumer 还在开发中;Producer 主要还是做了接口裁剪,规范了异常管理。在功能上其实并没有做一些颠覆性的改变。Push Consumer 也是比较类似的;Simple consumer 将更多的权利将下发给用户,是一种用户可以主动控制消息接收与处理过程的消费者,特别的,5.0 的 SDK 中,Push Consumer 和 Simple Consumer 都采用 RocketMQ 的 pop 机制进行实现,一些社区的同学可能已经熟悉了。


如果用户并不一定想控制或者关心整个消息的接收过程,只在乎消息的消费过程的话,这个时候 Push Consumer 可能是一个更好的选择。


RocketMQ 5.0 定义了四种不同的消息类型。过去的开源版本中其实我们并没有去突出消息类型这样一个概念,后续出于维护及运维方面的需要以及模型定义的完备,才让今天的 5.0 有了消息类型的这样一个概念。


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1、NORMAL:普通消息。

2、FIFO:满足先入先出的语义。用户可以通过定义 message group 来控制消息间的消费顺序。例如图中的 fruit 这个 topic 下,可以定义不同的 message group,在 apple 这个 message group 下,会按照发送顺序决定消息被消费的顺序,并且不同的 message group 之间不会互相干扰。

3、TRANSACTIONAL:可以将一条或多条消息包成一个事务,最终用户可以根据自己的业务结果选择提交或者回滚。

4、DELAY:用户可以自主地设置消息的定时时间,相比之前开源版本仅允许用户设置定时/延迟级别,5.0 的实现中还讲允许用户设置更精确的时间戳。


以上四种消息是互斥的,我们会在 topic 的元数据去标识它的类型。实际在消息发送的时候如果如果出现了尝试发送的消息类型与 topic 类型不匹配的情况,也会做一些限制。


实现


RocketMQ 5.0 在客户端的启动过程中提前进行了更多的准备工作。比如用户提前设置要发送消息的 topic 时,Producer 会在启动过程中尝试获取对应 topic 的路由。在过去的客户端实现中,在针对于某个 topic 第一次发送消息时,需要先获取路由,这里就会有一个类似冷启动的过程。


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提前获取 Topic 的路由信息有两点好处:


1. 不阻塞后面的发送,让消息的发送仅仅触发发送这一个动作。

2. 错误前置,比如用户要往一个不存在 Topic 发送消息时,因为路由的获取参与到整个客户端的启动过程,获取路由不成功,那整个客户端启动可能就会失败,用户也是拿不到对应的 Producer 对象的。


类似的,Consumer 的启动也会有这样的一个过程。


除此之外,我们在客户端和服务端之间增加了一个 Telemetry 的部分,它会在客户端和服务端之间建立起了一个进行双向数据通讯的通道,客户端和服务端会在这个过程中沟通配置,比如服务端可以实现对客户端配置的下发,更好地管理客户端。此外,Telemetry 也可以将本地配置主动上报给服务端,让服务端也可以对客户端的设置有更好的了解。Telemetry 通道也会在客户端启动时尝试建立,如果这个通道没有建立成功,也会影响客户端的启动。


总的来说,客户端的启动过程会尽可能将所有准备工作做好。同时在客户端和服务端之间建立 Telemetry 这样一个通讯通道。


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客户端内部存在一些周期性的任务,比如路由的定时更新以及客户端往服务端发送心跳等。对于上文中提到的 Telemetry 过程中,客户端的配置上报也是周期性的。


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Producer 在 RocketMQ 5.0 中的具体工作流程


消息在发送时,会检查是否已经获取对应 topic 的路由信息。如果已经获取,则尝试在路由中选取队列,随即查看要发送的消息的类型是否与 topic 类型匹配,如果匹配,则进行消息发送。如果发送成功,则返回;否则,判断当前重试次数是否超出用户设置的上限,如果超出,则返回失败;否则轮转到下一个队列,然后对新的队列进行重试直到消费次数超出上线。而如果启动过程中没有提前获取路由,那么消息发送时依然会先尝试获取路由,然后再进行下一步操作。


另外一点相对于老客户端较大的改变在于,客户端从底层 RPC 交互到上层的业务逻辑全部采用异步实现。Producer 依然会提供一个同步发送接口和异步发送接口,但同步的方法也是使用异步来实现,整个逻辑非常统一和清爽。


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Push Consumer 分为两部分,消息的接收和消费。


消息接收流程为:客户端需要不断地从服务端拉取消息,并将消息缓存。Push Consumer 会将消息先缓存到客户端的本地,再进行消费,因此它会判断客户端本地的 Cache 是否已满,如果已满,则隔一段时间再判断,直到消息被客户端消费,Cache 尚有余量时再进行消息拉取。为了避免出现一些内存问题,Cache 的大小也是被严格限制的。


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消息消费过程分为两个类型,顺序类型和非顺序类型。


其中非顺序类型即并发消费。消费者会先从 Cache 中获取消息,然后尝试消费消息,消费后再将消息从 Cache 中移除。消息消费成功时,会尝试将消息 ACK ,消费流程结束;如果消费失败,则尝试修改消息的可见时间,即决定下一次什么时候可见。


顺序消费指对于同一个 Group 的消息,最终消费时一定是前一条消息被消费过并且得到确认后,后面的消息才能够继续消费。而消费过程与非顺序消费类似,首先尝试从 Cache 中拉取消息,如果消费成功,则将消息 ACK。ACK 成功后,将其从 Cache 中移除。特别地,如果消费失败,会 suspend 一段时间,然后继续尝试对消息进行消费。此时会判断消费次数是否超限,如果超限,则会尝试将消息放入死信队列中。


相对于非顺序消费,顺序消费更复杂,因为其需要保证前一个消息消费成功后才能对后面的消息进行消费。顺序消费的消费逻辑是基于 message group 隔离的。message group 会在发送时做哈希,从而保证 message group 的消息最终会落在一个队列上,顺序消费模式本质上保证队列内部消费的顺序。


此外,因为不同 message group 的顺序消息最终可能会映射到同一个队列上,这可能会导致不同的 message group 之间的消费形成阻塞,因此服务端未来会实现一个虚拟队列,让不同的 message group 映射到客户端的虚拟队列,保证他们之间没有任何阻塞,从而加速数据消息的消费过程。


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对于 Simple Consumer,用户可以主动控制消息接收和确认的流程。比如用户收到消息后,可以根据业务决定是否过一段时间再消费该消息,或者不需要再收到该消息。消费成功后将消息 ACK 掉,如果失败则主动修改可见时间,选择该消息下一次什么时候可见,即由用户自发地控制整个过程。


可观测性


Shaded Logback


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因为历史原因,RocketMQ 的老客户端并不是面向 SLF4J 进行编程的,而是面向 logback 的。这么做的目的其实是为了方便快捷地获取日志,不需要让用户自己去手动配置。


RocketMQ 中专门有一个 logging 模块是负责日志部分的,像用户自己使用了 logback ,RocketMQ SDK 如果也直接去使用 logback,两者就会产生各种各样的冲突,这个 logging 模块就是用来保证这一层隔离性的。


但是 logging 模块本身的实现并不是很优雅,也带来了一定的维护成本。因此我们采用了 shade logback 的方式来达到上文提到的隔离性。shaded logback 不仅能够避免用户的 logback 与 RocketMQ 自己的 logback 冲突,还能保持较好的可维护性,将来要想在日志上去做一些修改,也来得容易的多。


具体来说,用户的 logback 会采用 logback.xml 的配置文件,通过 shade logback, RocketMQ 5.0 的客户端会使用 rocketmq.logback.xml 的配置文件,因此在配置部分就已经完全隔离了,同时在 shade 的过程中,还对原生 logback 中使用到的一些环境变量和系统变量也进行了修改,这样就保证了两者的彻底隔离。


另外,使用 shadeed logback 之后,RocketMQ 5.0 客户端中的日志部分就全都是面向 SLF4J 来进行编程的了,这样一来,如果我们未来想让用户自己去完全控制日志的话,提供一个去除 logback 的 SDK 就可以了,非常方便。


Trace


5.0 的消息轨迹基于 OpenTelemetry 模型进行定义与实现,消息发送或接收消息的流程被定义为一个个独立的 span ,这一套 span 规范参照了 OpenTelemetry 关于 Messaging 的定义。图中这里 Process P 表示 Producer ,Process C 表示 Consumer。消息的全生命周期,从发送到接收到消费,就可以具象化为这样一个个的 span。


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比如,针对 Push Consumer 而言,先会有一个 receive 的 span 来表示从服务端获取消息的过程,收到消息后到会先等待消息被处理,这个也就是 await span 表示的过程,消息被处理则对应图中的 process span,消息消费结束之后,向服务端反馈消息处理结果也会有专门的 span 进行描述。


我们通过 parent 和 link 来讲所有的这些 span 关联起来,这样通过一条消息的任意一个 span,就可以获得这条消息全生命周期的所有 span。


不仅如此,用户还将允许可以设置一个 span context 与自己的业务链路进行关联,将 RocketMQ 5.0 的消息轨迹本身嵌入进自己的全链路可观测系统中去。


Metrics


Tracing 相对来说成本是比较高的,因为一条消息从发送到接收,可能会有很多流程,这就伴随着很多的 span,这就导致相对来说,tracing 数据的存储查询成本相对来说比较高。我们希望诊断整个 SDK 的健康状况,同时又不希望收集太多的 tracing 信息提高成本,此时提供一份 metrics 数据就能比较好地满足我们的需求。


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在 SDK 的 metrics 中我们新增了诸多指标,包括不限于 Producer 中消息发送延时,Push Consumer 中消息的消费耗时和消息缓存量,可以帮助用户和运维者更快更好地发现异常。


5.0 中 SDK 的 metrics 也是基于 OpenTelemetry 进行实现的。以 Java程序为例,OpenTelemetry 对于 Java 的实现本身提供了一个 agent,agent 在运行时会打点采集 SDK 的一些 tracing/metrics 信息,并将它上报到对应的 metric collector 中,这种通过 agent 来降低无侵入式数据采集的方式被称之为 automatic instrumentation,而手动在代码中实现打点采集的方式则被称之 manual instrumentation。对于 metrics 我们目前还是采用 manual instrumentation 的方式来进行数据的采集和上报的。服务端会告知客户端对应的 collector 的地址,然后客户端将 Metrics 数据上传到对应的 collector 当中去。


作者介绍:

艾阳坤,Apache RocketMQ 5.0 Java SDK 作者,CNCF Envoy Contributor,CNCF OpenTelemetry Contributor,阿里云智能高级开发工程师。


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