RocketMQ架构模块解析

简介:

RocketMQ是一个分布式开放消息中间件,底层基于队列模型来实现消息收发功能。RocketMQ集群中包含4个模块:Namesrv, Broker, Producer, Consumer。

  • Namesrv: 存储当前集群所有Brokers信息、Topic跟Broker的对应关系。
  • Broker: 集群最核心模块,主要负责Topic消息存储、消费者的消费位点管理(消费进度)。
  • Producer: 消息生产者,每个生产者都有一个ID(编号),多个生产者实例可以共用同一个ID。同一个ID下所有实例组成一个生产者集群。
  • Consumer: 消息消费者,每个订阅者也有一个ID(编号),多个消费者实例可以共用同一个ID。同一个ID下所有实例组成一个消费者集群。


集群部署架构

结合部署结构图,描述集群工作流程:
1,启动Namesrv,Namesrv起来后监听端口,等待Broker、Produer、Consumer连上来,相当于一个路由控制中心。
2,Broker启动,跟所有的Namesrv保持长连接,定时发送心跳包。心跳包中包含当前Broker信息(IP+端口等)以及存储所有topic信息。注册成功后,namesrv集群中就有Topic跟Broker的映射关系。
3,收发消息前,先创建topic,创建topic时需要指定该topic要存储在哪些Broker上。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Namesrv集群中的其中一台建立长连接,并从Namesrv中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上,然后跟对应的Broker建长连接,直接向Broker发消息。
5,Consumer跟Producer类似。跟其中一台Namesrv建立长连接,获取当前订阅Topic存在哪些Broker,然后直接跟Broker建立连接通道,开始消费消息。

 

模块功能特性

Namesrv

  1. Namesrv用于存储Topic、Broker关系信息,功能简单,稳定性高。多个Namesrv之间相互没有通信,单台Namesrv宕机不影响其他Namesrv与集群;即使整个Namesrv集群宕机,已经正常工作的Producer,Consumer,Broker仍然能正常工作,但新起的Producer, Consumer,Broker就无法工作。
  2. Namesrv压力不会太大,平时主要开销是在维持心跳和提供Topic-Broker的关系数据。但有一点需要注意,Broker向Namesr发心跳时,会带上当前自己所负责的所有Topic信息,如果Topic个数太多(万级别),会导致一次心跳中,就Topic的数据就几十M,网络情况差的话,网络传输失败,心跳失败,导致Namesrv误认为Broker心跳失败。

 

Broker

1,高并发读写服务

Broker的高并发读写主要是依靠以下两点:

  • 消息顺序写,所有Topic数据同时只会写一个文件,一个文件满1G,再写新文件,真正的顺序写盘,使得发消息TPS大幅提高。
  • 消息随机读,RocketMQ尽可能让读命中系统pagecache,因为操作系统访问pagecache时,即使只访问1K的消息,系统也会提前预读出更多的数据,在下次读时就可能命中pagecache,减少IO操作。

2,负载均衡与动态伸缩

负载均衡:Broker上存Topic信息,Topic由多个队列组成,队列会平均分散在多个Broker上,而Producer的发送机制保证消息尽量平均分布到所有队列中,最终效果就是所有消息都平均落在每个Broker上。

动态伸缩能力(非顺序消息):Broker的伸缩性体现在两个维度:Topic, Broker。

  • Topic维度:假如一个Topic的消息量特别大,但集群水位压力还是很低,就可以扩大该Topic的队列数,Topic的队列数跟发送、消费速度成正比。
  • Broker维度:如果集群水位很高了,需要扩容,直接加机器部署Broker就可以。Broker起来后想Namesrv注册,Producer、Consumer通过Namesrv发现新Broker,立即跟该Broker直连,收发消息。

3,高可用&高可靠

高可用:集群部署时一般都为主备,备机实时从主机同步消息,如果其中一个主机宕机,备机提供消费服务,但不提供写服务。

高可靠:所有发往broker的消息,有同步刷盘和异步刷盘机制;同步刷盘时,消息写入物理文件才会返回成功,异步刷盘时,只有机器宕机,才会产生消息丢失,broker挂掉可能会发生,但是机器宕机崩溃是很少发生的,除非突然断电

4,Broker与Namesrv的心跳机制
单个Broker跟所有Namesrv保持心跳请求,心跳间隔为30秒,心跳请求中包括当前Broker所有的Topic信息。Namesrv会反查Broer的心跳信息,如果某个Broker在2分钟之内都没有心跳,则认为该Broker下线,调整Topic跟Broker的对应关系。但此时Namesrv不会主动通知Producer、Consumer有Broker宕机。

 

消费者

消费者启动时需要指定Namesrv地址,与其中一个Namesrv建立长连接。消费者每隔30秒从nameserver获取所有topic的最新队列情况,这意味着某个broker如果宕机,客户端最多要30秒才能感知。连接建立后,从namesrv中获取当前消费Topic所涉及的Broker,直连Broker。

Consumer跟Broker是长连接,会每隔30秒发心跳信息到Broker。Broker端每10秒检查一次当前存活的Consumer,若发现某个Consumer 2分钟内没有心跳,就断开与该Consumer的连接,并且向该消费组的其他实例发送通知,触发该消费者集群的负载均衡。

消费者端的负载均衡
先讨论消费者的消费模式,消费者有两种模式消费:集群消费,广播消费。

  • 广播消费:每个消费者消费Topic下的所有队列。
  • 集群消费:一个topic可以由同一个ID下所有消费者分担消费。具体例子:假如TopicA有6个队列,某个消费者ID起了2个消费者实例,那么每个消费者负责消费3个队列。如果再增加一个消费者ID相同消费者实例,即当前共有3个消费者同时消费6个队列,那每个消费者负责2个队列的消费。

消费者端的负载均衡,就是集群消费模式下,同一个ID的所有消费者实例平均消费该Topic的所有队列。

 

生产者(Producer)

Producer启动时,也需要指定Namesrv的地址,从Namesrv集群中选一台建立长连接。如果该Namesrv宕机,会自动连其他Namesrv。直到有可用的Namesrv为止。

生产者每30秒从Namesrv获取Topic跟Broker的映射关系,更新到本地内存中。再跟Topic涉及的所有Broker建立长连接,每隔30秒发一次心跳。在Broker端也会每10秒扫描一次当前注册的Producer,如果发现某个Producer超过2分钟都没有发心跳,则断开连接。

生产者端的负载均衡

生产者发送时,会自动轮询当前所有可发送的broker,一条消息发送成功,下次换另外一个broker发送,以达到消息平均落到所有的broker上。

 

这里需要注意一点:假如某个Broker宕机,意味生产者最长需要30秒才能感知到。在这期间会向宕机的Broker发送消息。当一条消息发送到某个Broker失败后,会往该broker自动再重发2次,假如还是发送失败,则抛出发送失败异常。业务捕获异常,重新发送即可。客户端里会自动轮询另外一个Broker重新发送,这个对于用户是透明的。

 

demo演示:
git clone https://github.com/javahongxi/incubator-rocketmq.git
创建配置文件conf.properties
rocketmqHome=D:\\github\\incubator-rocketmq\\distribution
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
mapedFileSizeCommitLog=52428800
mapedFileSizeConsumeQueue=30000

-c conf.properties
依次启动NamesrvStartup,BrokerStartup,Consumer,Producer

 

rocketmq扩展:https://github.com/javahongxi/incubator-rocketmq-externals.git


原文链接:[http://wely.iteye.com/blog/2378694]

相关实践学习
快速体验阿里云云消息队列RocketMQ版
本实验将带您快速体验使用云消息队列RocketMQ版Serverless系列实例进行获取接入点、创建Topic、创建订阅组、收发消息、查看消息轨迹和仪表盘。
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
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
YOLOv11浅浅解析:架构创新
YOLOv11是YOLO系列最新升级版,通过C3k2模块、SPPF优化和解耦检测头等创新,显著提升检测精度与速度,mAP提高2-5%,推理更快,支持多平台部署,适用于工业、安防、自动驾驶等场景。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
短视频推荐看似“读心”,实则依赖双塔推荐系统:用户塔与物品塔分别将行为与内容编码为向量,通过相似度匹配实现精准推送。本文解析其架构原理、技术实现与工程挑战,揭秘抖音等平台如何用AI抓住你的注意力。
1455 7
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
34_GPT系列:从1到5的架构升级_深度解析
大型语言模型(LLM)的发展历程中,OpenAI的GPT系列无疑扮演着至关重要的角色。自2018年GPT-1问世以来,每一代GPT模型都在架构设计、预训练策略和性能表现上实现了质的飞跃。本专题将深入剖析GPT系列从1.17亿参数到能够处理百万级token上下文的技术演进,特别关注2025年8月8日发布的GPT-5如何引领大模型技术迈向通用人工智能(AGI)的重要一步。
|
4月前
|
存储 监控 安全
132_API部署:FastAPI与现代安全架构深度解析与LLM服务化最佳实践
在大语言模型(LLM)部署的最后一公里,API接口的设计与安全性直接决定了模型服务的可用性、稳定性与用户信任度。随着2025年LLM应用的爆炸式增长,如何构建高性能、高安全性的REST API成为开发者面临的核心挑战。FastAPI作为Python生态中最受青睐的Web框架之一,凭借其卓越的性能、强大的类型安全支持和完善的文档生成能力,已成为LLM服务化部署的首选方案。
|
5月前
|
存储 监控 NoSQL
Redis高可用架构全解析:从主从复制到集群方案
Redis高可用确保服务持续稳定,避免单点故障导致数据丢失或业务中断。通过主从复制实现数据冗余,哨兵模式支持自动故障转移,Cluster集群则提供分布式数据分片与水平扩展,三者层层递进,保障读写分离、容灾切换与大规模数据存储,构建高性能、高可靠的Redis架构体系。
|
7月前
|
消息中间件 数据管理 Serverless
阿里云消息队列 Apache RocketMQ 创新论文入选顶会 ACM FSE 2025
阿里云消息团队基于 Apache RocketMQ 构建 Serverless 消息系统,适配多种主流消息协议(如 RabbitMQ、MQTT 和 Kafka),成功解决了传统中间件在可伸缩性、成本及元数据管理等方面的难题,并据此实现 ApsaraMQ 全系列产品 Serverless 化,助力企业提效降本。
|
5月前
|
消息中间件 Java Kafka
消息队列比较:Spring 微服务中的 Kafka 与 RabbitMQ
本文深入解析了 Kafka 和 RabbitMQ 两大主流消息队列在 Spring 微服务中的应用与对比。内容涵盖消息队列的基本原理、Kafka 与 RabbitMQ 的核心概念、各自优势及典型用例,并结合 Spring 生态的集成方式,帮助开发者根据实际需求选择合适的消息中间件,提升系统解耦、可扩展性与可靠性。
406 1
消息队列比较:Spring 微服务中的 Kafka 与 RabbitMQ
|
消息中间件 JSON Java
开发者如何使用轻量消息队列MNS
【10月更文挑战第19天】开发者如何使用轻量消息队列MNS
981 92

推荐镜像

更多
  • DNS