【深入浅出之透析RocketMQ原理及实战指南】RocketMQ学习入门指南 | ​​RocketMQ物理和逻辑架构结构精讲​

简介: 【深入浅出之透析RocketMQ原理及实战指南】RocketMQ学习入门指南 | ​​RocketMQ物理和逻辑架构结构精讲​

RocketMQ物理部署角色


image.png

RocketMQ架构上主要分为四部分,如上图所示:


  • Producer:消息发布的角色,支持分布式集群方式部署。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。


  • Consumer:消息消费的角色,支持分布式集群方式部署。支持以push推,pull拉两种模式对消息进行消费。同时也支持集群方式和广播方式的消费,它提供实时消息订阅机制,可以满足大多数用户的需求。


  • NameServer:NameServer是一个非常简单的Topic路由注册中心,其角色类似Dubbo中的zookeeper,支持Broker的动态注册与发现。主要包括两个功能:Broker管理,NameServer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。然后提供心跳检测机制,检查Broker是否还存活;路由信息管理,每个NameServer将保存关于Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。然后Producer和Conumser通过NameServer就可以知道整个Broker集群的路由信息,从而进行消息的投递和消费。NameServer通常也是集群的方式部署,各实例间相互不进行信息通讯。Broker是向每一台NameServer注册自己的路由信息,所以每一个NameServer实例上面都保存一份完整的路由信息。当某个NameServer因某种原因下线了,Broker仍然可以向其它NameServer同步其路由信息,Producer,Consumer仍然可以动态感知Broker的路由的信息。


  • BrokerServer:Broker主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证,为了实现这些功能,Broker包含了以下几个重要子模块。




RocketMQ物理部署结构


image.png

RocketMQ网络部署架构


  • Name Server 是一个几乎无状态节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步。


  • Broker 部署相对复杂,Broker分为Master与Slave,一个Master可以对应多个Slave,但是一个 Slave 只能对应一个 Master,MasterSlave 的对应关系通过指定相同的 BrokerName,不同的BrokerId来定义,BrokerId为 0 表示 Master,非0表示 Slave。


  • Master也可以部署多个。每个Broker与Name Server集群中的所有节点建立长连接,定时注册 Topic 信息到所有 Name Server。


  • Producer 与 NameServer 集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从Name Server取Topic路由信息,并向提供 Topic 服务的 Master 建立长连接,且定时向 Master 发送心跳。Producer 完全无状态,可集群部署。


  • Consumer与NameServer集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并向提供Topic服务的Master、Slave建立长连接,且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息,也可以从Slave订阅消息,消费者在向Master拉取消息时,Master服务器会根据拉取偏移量与最大偏移量的距离(判断是否读老消息,产生读I/O),以及从服务器是否可读等因素建议下一次是从Master还是Slave拉取。




RocketMQ功能Broker服务内部组件机制


image.png

  • Remoting Module:整个Broker的实体,负责处理来自clients端的请求。
  • Client Manager:负责管理客户端(Producer/Consumer)和维护Consumer的Topic订阅信息
  • Store Service:提供方便简单的API接口处理消息存储到物理硬盘和查询功能。
  • 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:根据特定的Message key对投递到Broker的消息进行索引服务,以提供消息的快速查询。

RocketMQ 逻辑部署结构

image.png


Producer Group(生产者组)


     用来表示一个发送消息应用,一个 Producer Group下包含多个Producer实例,可以是多台机器,也可以是一台机器的多个进程,或者一个进程的多个Producer对象。



     一个 Producer Group 可以发送多个 Topic 消息,Producer Group 作用如下:

  1. 标识一类 Producer
  2. 可以通过运维工具查询这个发送消息应用下有多个 Producer 实例
  3. 发送分布式事务消息时,如果 Producer 中途意外宕机,Broker 会主动回调 Producer Group 内的任意一台机器来确认事务状态。



Consumer Group(消费者组)


一个Consumer Group 用来表示一个消费消息应用,一个Consumer Group 下包含多个 Consumer 实例,可以是多台机器,也可 以是多个进程,或者是一个进程的多个 Consumer 对象。一个 Consumer Group 下的多个 Consumer 以均摊 方式消费消息,如果设置为广播方式,那么这个 Consumer Group 下的每个实例都消费全量数据。




逻辑模型-标签(Tag)


消息设置的标志,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:消息主题,通过 Topic 对不同的业务消息进行分类。


  • Tag:消息标签,用来进一步区分某个 Topic 下的消息分类,消息从生产者发出即带上的属性。

Topic 和 Tag 的关系如下图所示。

image.png



什么时候该用 Topic,什么时候该用 Tag?


可以从以下几个方面进行判断:


  • 消息类型是否一致:如普通消息、事务消息、定时(延时)消息、顺序消息,不同的消息类型使用不同的 Topic,无法通过 Tag 进行区分。


  • 业务是否相关联:没有直接关联的消息,如淘宝交易消息,京东物流消息使用不同的 Topic 进行区分;而同样是天猫交易消息,电器类订单、女装类订单、化妆品类订单的消息可以用 Tag 进行区分。


  • 消息优先级是否一致:如同样是物流消息,盒马必须小时内送达,天猫超市 24 小时内送达,淘宝物流则相对会慢一些,不同优先级的消息用不同的Topic进行区分。


  • 消息量级是否相当:有些业务消息虽然量小但是实时性要求高,如果跟某些万亿量级的消息使用同一个 Topic,则有可能会因为过长的等待时间而“饿死”,此时需要将不同量级的消息进行拆分,使用不同的 Topic。


     总的来说,针对消息分类,您可以选择创建多个 Topic,或者在同一个 Topic 下创建多个 Tag。但通常情况下,不同的 Topic 之间的消息没有必然的联系,而 Tag 则用来区分同一个 Topic 下相互关联的消息,例如全集和子集的关系、流程先后的关系。



订阅与发布


     消息的发布是指某个生产者向某个topic发送消息;消息的订阅是指某个消费者关注了某个topic中带有某些tag的消息,进而从该topic消费数据。



内部队列的顺序(逻辑有序)


     消息有序指的是一类消息消费时,能按照发送的顺序来消费。例如:一个订单产生了三条消息分别是订单创建、订单付款、订单完成。消费时要按照这个顺序消费才能有意义,但是同时订单之间是可以并行消费的。RocketMQ可以严格的保证消息有序。


     顺序消息分为全局顺序消息与分区顺序消息,全局顺序是指某个Topic下的所有消息都要保证顺序;部分顺序消息只要保证每一组消息被顺序消费即可。


  • 全局顺序 对于指定的一个 Topic,所有消息按照严格的先入先出(FIFO)的顺序进行发布和消费。 适用场景:性能要求不高,所有的消息严格按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景
  • 分区顺序 对于指定的一个 Topic,所有消息根据 sharding key 进行区块分区。 同一个分区内的消息按照严格的 FIFO 顺序进行发布和消费。 Sharding key 是顺序消息中用来区分不同分区的关键字段,和普通消息的 Key 是完全不同的概念。


     为了支持高并发和水平扩展,需要对 Topic 进行分区,在 RocketMQ 中这被称为队列,一个 Topic 可能有多个队列,并且可能分布在不同的 Broker 上。

image.png

适用场景:性能要求高,以sharding key作为分区字段,在同一个区块中严格的按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景。


      一般来说一条消息,如果没有重复发送(比如因为服务端没有响应而进行重试),则只会存在在 Topic 的其中一个队列中,消息在队列中按照先进先出的原则存储,每条消息会有自己的位点,每个队列会统计当前消息的总条数,这个称为最大位点 MaxOffset;队列的起始位置对应的位置叫做起始位点 MinOffset。队列可以提升消息发送和消费的并发度。




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
目录
打赏
0
1
0
0
374
分享
相关文章
RocketMQ(一):消息中间件缘起,一览整体架构及核心组件
【10月更文挑战第15天】本文介绍了消息中间件的基本概念和特点,重点解析了RocketMQ的整体架构和核心组件。消息中间件如RocketMQ、RabbitMQ、Kafka等,具备异步通信、持久化、削峰填谷、系统解耦等特点,适用于分布式系统。RocketMQ的架构包括NameServer、Broker、Producer、Consumer等组件,通过这些组件实现消息的生产、存储和消费。文章还提供了Spring Boot快速上手RocketMQ的示例代码,帮助读者快速入门。
Git进阶笔记系列(01)Git核心架构原理 | 常用命令实战集合
通过本文,读者可以深入了解Git的核心概念和实际操作技巧,提升版本管理能力。
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
本次的.HarmonyOS Next ,ArkTS语言,HarmonyOS的元服务和DevEco Studio 开发工具,为开发者提供了构建现代化、轻量化、高性能应用的便捷方式。这些技术和工具将帮助开发者更好地适应未来的智能设备和服务提供方式。
76 8
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
Web应用上云经典架构实战
本课程详细介绍了Web应用上云的经典架构实战,涵盖前期准备、配置ALB、创建服务器组和监听、验证ECS公网能力、环境配置(JDK、Maven、Node、Git)、下载并运行若依框架、操作第二台ECS以及验证高可用性。通过具体步骤和命令,帮助学员快速掌握云上部署的全流程。
实时数仓Kappa架构:从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展,企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓(Real-Time Data Warehouse, RTDW)应运而生,其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构,通过统一的流处理框架,解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理,并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
415 4
后端架构演进:微服务架构的优缺点与实战案例分析
【10月更文挑战第28天】本文探讨了微服务架构与单体架构的优缺点,并通过实战案例分析了微服务架构在实际应用中的表现。微服务架构具有高内聚、低耦合、独立部署等优势,但也面临分布式系统的复杂性和较高的运维成本。通过某电商平台的实际案例,展示了微服务架构在提升系统性能和团队协作效率方面的显著效果,同时也指出了其带来的挑战。
120 4
DDD领域驱动设计实战-分层架构
DDD分层架构通过明确各层职责及交互规则,有效降低了层间依赖。其基本原则是每层仅与下方层耦合,分为严格和松散两种形式。架构演进包括传统四层架构与改良版四层架构,后者采用依赖反转设计原则优化基础设施层位置。各层职责分明:用户接口层处理显示与请求;应用层负责服务编排与组合;领域层实现业务逻辑;基础层提供技术基础服务。通过合理设计聚合与依赖关系,DDD支持微服务架构灵活演进,提升系统适应性和可维护性。
深入理解并实践微服务架构:从理论到实战
深入理解并实践微服务架构:从理论到实战
184 3

热门文章

最新文章