RocketMQ 课程大纲与角色介绍
RocketMQ 02
主流的MQ有很多,比如ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、ZeroMQ等。
之前阿里巴巴也是使用ActiveMQ,随着业务发展,ActiveMQ IO 模块出现瓶颈,后来阿里巴巴 通过一系列优化但是还是不能很好的解决,之后阿里巴巴把注意力放到了主流消息中间件kafka上面,但是kafka并不能满足他们的要求,尤其是低延迟和高可靠性。
所以RocketMQ是站在巨人的肩膀上(kafka)MetaQ的内核,又对其进行了优化让其更满足互联网公司的特点。它是纯Java开发,具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。 RocketMQ目前在阿里集团被广泛应用于交易、充值、流计算、消息推送、日志流式处理、binglog分发等场景。
RocketMQ 功能 大纲
RocketMQ介绍
- 消息队列应用场景
- rocketmq中的角色
- nameserver
- Broker
- comsuer
-
消息发送
同步发送
- 异步发送
- 单向发送
- 消息批量发送
- 消息结构
-
消息存储
存储方式
- 发送消息时存储流程
- 存储文件与内存映射
- 刷盘机制
- 文件恢复与过期删除机制
-
消息消费
消息订阅
- 消息拉取和推送
- 消息处理队列
- 顺序消费
- 定时消息机制
- 消息过滤TAG与sql92
- FilterServer过滤机制
- 并发消息消费
- 消费负载与算法
- 消费者动态添加
- 消息消费过程
- ACK
-
Rocketmq集群 HA
集群搭建
- 主从同步复制原理
-
整合
使用spring
-
监控与运维
rocketmq-console监控平台
- 命令行运维 MQAdmin
-
消息队列介绍
消息队列是《数据结构》中先进先出的一种数据结构,在当前的架构中,作为中间件提供服务。
消息中间件功能
应用解耦
流量削峰
流量达到高峰的时候,通常使用限流算法来控制流量涌入系统,避免系统被击瘫,但是这种方式损失了一部分请求
此时可以使用消息中间件来缓冲大量的请求,匀速消费,当消息队列中堆积消息过多时,我们可以动态上线增加消费端,来保证不丢失重要请求。大数据处理
消息中间件可以把各个模块中产生的管理员操作日志、用户行为、系统状态等数据文件作为消息收集到主题中
数据使用方可以订阅自己感兴趣的数据内容互不影响,进行消费异构系统
RocketMQ 角色
broker
Broker面向producer和consumer接受和发送消息
- 向nameserver提交自己的信息
- 是消息中间件的消息存储、转发服务器。
每个Broker节点,在启动时,都会遍历NameServer列表,与每个NameServer建立长连接,注册自己的信息,之后定时上报。
broker集群
Broker高可用,可以配成Master/Slave结构,Master可写可读,Slave只可以读,Master将写入的数据同步给Slave。
- 一个Master可以对应多个Slave,但是一个Slave只能对应一个Master
- Master与Slave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多机负载,可以部署多个broker
消息的生产者
- 通过集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,获得Topic的路由信息,包括Topic下面有哪些Queue,这些Queue分布在哪些Broker上等
- 接下来向提供Topic服务的Master建立长连接,且定时向Master发送心跳
consumer
消息的消费者,通过NameServer集群获得Topic的路由信息,连接到对应的Broker上消费消息。
注意,由于Master和Slave都可以读取消息,因此Consumer会与Master和Slave都建立连接。nameserver
底层由netty实现,提供了路由管理、服务注册、服务发现的功能,是一个无状态节点
nameserver是服务发现者,集群中各个角色(producer、broker、consumer等)都需要定时想nameserver上报自己的状态,以便互相发现彼此,超时不上报的话,nameserver会把它从列表中剔除
nameserver可以部署多个,当多个nameserver存在的时候,其他角色同时向他们上报信息,以保证高可用,
NameServer集群间互不通信,没有主备的概念
nameserver内存式存储,nameserver中的broker、topic等信息默认不会持久化
为什么不用zookeeper?:rocketmq希望为了提高性能,CAP定理,客户端负载均衡对比JSM中的Topic和Queue
Topic是一个逻辑上的概念,实际上Message是在每个Broker上以Queue的形式记录。
对应到JMS中的topic实现是由客户端来完成的consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);