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消息存储
消息存储方式
非持久化
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
- 消息生成者发送消息到 MQ
- MQ 返回 ACK（Acknowledge Character）给生产者
- MQ push 消息给对应的消费者
- 消息消费者返回 ACK 给 MQ
持久化
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
- 消息生成者发送消息到 MQ
- MQ 收到消息，将消息进行持久化，存储该消息
- MQ 返回 ACK 给生产者
- MQ push 消息给对应的消费者
- 消息消费者返回 ACK 给 MQ
- MQ 删除消息
注意：
①第 5 步 MQ 在指定时间内接到消息消费者返回 ACK，MQ 认定消息消费成功，执行 6 。
②第 5 步 MQ 在指定时间内未接到消息消费者返回 ACK，MQ 认定消息消费失败，重新执行 4、5、6 。
消息存储介质
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
数据库
- 实现：ActiveMQ
- 缺点：数据库瓶颈将成为 MQ 瓶颈
文件系统
- 实现：RocketMQ/Kafka/RabbitMQ
- 解决方案：采用消息刷盘机制进行数据存储
- 缺点：硬盘损坏的问题无法避免
消息存储与读写方式
SSD（Solid State Disk）：固态硬盘
- 随机写（100 KB/s）
- 顺序写（600 M B/s）：1秒1部电影
Linux 系统发送数据的方式
- “零拷贝”技术数据传输由传统的 4 次复制简化成 3 次复制，减少 1 次复制过程Java 语言中使用 MappedByteBuffer 类实现了该技术要求：预留存储空间，用于保存数据（1G 存储空间起步）
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
消息存储结构
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
如图所示，MQ 数据存储区域包含如下内容：
- 消息数据存储区域topicqueueIdmessage
- 消费逻辑队列minOffsetmaxOffsetconsumerOffset
- 索引key 索引创建时间索引……
刷盘机制
同步刷盘
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
- 生产者发送消息到 MQ，MQ 接到消息数据
- MQ 挂起生产者发送消息的线程
- MQ 将消息数据写入内存
- 内存数据写入硬盘
- 磁盘存储后返回 SUCCESS
- MQ 恢复挂起的生产者线程
- 发送 ACK 到生产者
异步刷盘
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
- 生产者发送消息到 MQ，MQ 接到消息数据
- MQ 将消息数据写入内存
- 发送 ACK 到生产者
小结
- 同步刷盘 ：安全性高，效率低，速度慢（适用于对数据安全要求较高的业务）
- 异步刷盘 ：安全性低，效率高，速度快（适用于对数据处理速度要求较高的业务）
# 刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH
高可用
高可用实现
nameserver
- 无状态 + 全服务器注册
消息服务器
- 主从架构（2M-2S）
消息生产
- 生产者将相同的 topic 绑定到多个 group 组，保证即使 broker master 挂掉，其他 master 仍可正常进行消息接收。
消息消费
- RocketMQ 自身会根据 broker master 的压力确认是否由 master 承担消息读取的功能，当 master 繁忙时候，自动切换由 slave 承担数据读取的工作。
主从复制
同步复制：
- master 接到消息后，先复制到 slave，然后反馈给生产者写操作成功
- 优点：数据安全，不丢数据，出现故障容易恢复
- 缺点：影响数据吞吐量，整体性能低
异步复制：
- master 接到消息后，立即返回给生产者写操作成功，当消息达到一定量后再异步复制到slave
- 优点：数据吞吐量大，操作延迟低，性能高
- 缺点：数据不安全，会出现数据丢失的现象，一旦 master 出现故障，从上次数据同步到故障时间的数据将丢失
配置方式：
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER
负载均衡
Producer 负载均衡：
- 内部实现了不同 broker 集群中对同一 topic 对应消息队列的负载均衡
Consumer 两种负载均衡策略：
- 平均分配
- 循环平均分配
消息重试
当消息消费后未正常返回消费成功的信息将启动消息重试机制
两种消息重试机制：
- 顺序消息重试
- 无序消息重试
顺序消息重试
- 当消费者消费消息失败后，RocketMQ 会自动进行消息重试（每次间隔时间为 1 秒）。
- 注意：应用会出现消息消费被阻塞的情况，因此，要对顺序消息的消费情况进行监控，避免阻塞现象的发生。
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
无序消息重试
- 无序消息包括普通消息、定时消息、延时消息、事务消息。
- 无序消息重试仅适用于负载均衡（集群）模型下的消息消费，不适用于广播模式下的消息消费。
- 为保障无序消息的消费，MQ 设定了合理的消息重试间隔时长。
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
死信队列
概念：
- 当消息消费重试到达了指定次数（默认 16 次）后，MQ 将无法被正常消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message）。
- 死信消息不会被直接抛弃，而是保存到了一个全新的队列中，该队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。
死信队列的特征：
- 归属某一个组（Gourp Id），而不归属 Topic，也不归属消费者。
- 一个死信队列中可以包含同一个组下的多个 Topic 中的死信消息。
- 死信队列不会进行默认初始化，当第一个死信出现后，此队列首次初始化。
死信队列中的消息的特征：
- 不会被再次重复消费。
- 死信队列中的消息有效期为 3 天，达到时限后将被清除。
死信处理：
- 在监控平台中，通过查找死信，获取死信的 messageId，然后通过 id 对死信进行精准消费。
消息幂等
消息重复消费
消息重复消费原因：
- 生产者发送了重复的消息网络闪断生产者宕机
- 消息服务器投递了重复的消息网络闪断
- 动态的负载均衡过程网络闪断/抖动broker重启订阅方应用重启（消费者）客户端扩容客户端缩容
RocketMQ 原理：消息存储、高可用、消息重试、消息幂等性
消息幂等
对同一条消息，无论消费多少次，结果保持一致，称为消息幂等性。
解决方案：
- 使用业务 id 作为消息的 key 。
- 在消费消息时，客户端对 key 做判定，未使用过放行，使用过抛弃。
- 注意：messageId 由 RocketMQ 产生，messageId 并不具有唯一性，不能作用幂等判定条件。
常见的幂等方法示例：
- 新增（不幂等）：insert into order values(……)
- 查询（幂等）
- 删除（幂等）：delete from 表 where id=1
- 修改（不幂等）：update account set balance = balance+100 where no=1
- 修改（幂等）：update account set balance = 100 where no=1
