阿里RocketMQ消息队列原理&最佳实践

作者：佚名来源：辰乐游戏时间：2020-06-15 00:00:00

阿里RocketMQ消息队列原理&最佳实践

前言：

晓杰最近在面试JAVA，这个是面试官问到的问题！希望大家也学习下！共同进步！

一、 MQ背景&选型

消息队列作为高并发系统的核心组件之一，能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性。主要具有以下优势：

削峰填谷（主要解决瞬时写压力大于应用服务能力导致消息丢失、系统奔溃等问题）
系统解耦（解决不同重要程度、不同能力级别系统之间依赖导致一死全死）
提升性能（当存在一对多调用时，可以发一条消息给消息系统，让消息系统通知相关系统）
蓄流压测（线上有些链路不好压测，可以通过堆积一定量消息再放开来压测）

目前主流的MQ主要是Rocketmq、kafka、Rabbitmq，Rocketmq相比于Rabbitmq、kafka具有主要优势特性有：
• 支持事务型消息（消息发送和DB操作保持两方的最终一致性，rabbitmq和kafka不支持）
• 支持结合rocketmq的多个系统之间数据最终一致性（多方事务，二方事务是前提）
• 支持18个级别的延迟消息（rabbitmq和kafka不支持）
• 支持指定次数和时间间隔的失败消息重发（kafka不支持，rabbitmq需要手动确认）
• 支持consumer端tag过滤，减少不必要的网络传输（rabbitmq和kafka不支持）
• 支持重复消费（rabbitmq不支持，kafka支持）

Rocketmq、kafka、Rabbitmq的详细对比，请参照下表格：

二、RocketMQ集群概述

1. RocketMQ集群部署结构

1) Name Server

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。

2) Broker

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，Master与Slave的对应关系通过指定相同的Broker Name，不同的Broker Id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(每隔30s)注册Topic信息到所有Name Server。Name Server定时(每隔10s)扫描所有存活broker的连接，如果Name Server超过2分钟没有收到心跳，则Name Server断开与Broker的连接。

3) Producer

Producer与Name Server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。

Producer每隔30s（由ClientConfig的pollNameServerInterval）从Name server获取所有topic队列的最新情况，这意味着如果Broker不可用，Producer最多30s能够感知，在此期间内发往Broker的所有消息都会失败。

Producer每隔30s（由ClientConfig中heartbeatBrokerInterval决定）向所有关联的broker发送心跳，Broker每隔10s中扫描所有存活的连接，如果Broker在2分钟内没有收到心跳数据，则关闭与Producer的连接。

4) Consumer

Consumer与Name Server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、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，订阅规则由Broker配置决定。

Consumer每隔30s从Name server获取topic的最新队列情况，这意味着Broker不可用时，Consumer最多最需要30s才能感知。

Consumer每隔30s（由ClientConfig中heartbeatBrokerInterval决定）向所有关联的broker发送心跳，Broker每隔10s扫描所有存活的连接，若某个连接2分钟内没有发送心跳数据，则关闭连接；并向该Consumer Group的所有Consumer发出通知，Group内的Consumer重新分配队列，然后继续消费。

当Consumer得到master宕机通知后，转向slave消费，slave不能保证master的消息100%都同步过来了，因此会有少量的消息丢失。但是一旦master恢复，未同步过去的消息会被最终消费掉。

消费者对列是消费者连接之后（或者之前有连接过）才创建的。我们将原生的消费者标识由 {IP}@{消费者group}扩展为 {IP}@{消费者group}{topic}{tag}，（例如xxx.xxx.xxx.xxx@mqtest_producer-group_2m2sTest_tag-zyk）。任何一个元素不同，都认为是不同的消费端，每个消费端会拥有一份自己消费对列（默认是broker对列数量*broker数量）。新挂载的消费者对列中拥有commitlog中的所有数据。

如果有需要，可以查看Rocketmq更多源码解析

三、 Rocketmq如何支持分布式事务消息

场景

A（存在DB操作）、B（存在DB操作）两方需要保证分布式事务一致性，通过引入中间层MQ，A和MQ保持事务一致性（异常情况下通过MQ反查A接口实现check），B和MQ保证事务一致（通过重试），从而达到最终事务一致性。

原理：大事务 = 小事务 + 异步

1. MQ与DB一致性原理（两方事务）

流程图

上图是RocketMQ提供的保证MQ消息、DB事务一致性的方案。

MQ消息、DB操作一致性方案：

1)发送消息到MQ服务器，此时消息状态为SEND_OK。此消息为consumer不可见。

2)执行DB操作；DB执行成功Commit DB操作，DB执行失败Rollback DB操作。

3)如果DB执行成功，回复MQ服务器，将状态为COMMIT_MESSAGE；如果DB执行失败，回复MQ服务器，将状态改为ROLLBACK_MESSAGE。注意此过程有可能失败。

4)MQ内部提供一个名为“事务状态服务”的服务，此服务会检查事务消息的状态，如果发现消息未COMMIT，则通过Producer启动时注册的TransactionCheckListener来回调业务系统，业务系统在checkLocalTransactionState方法中检查DB事务状态，如果成功，则回复COMMIT_MESSAGE，否则回复ROLLBACK_MESSAGE。

说明：

上面以DB为例，其实此处可以是任何业务或者数据源。

以上SEND_OK、COMMIT_MESSAGE、ROLLBACK_MESSAGE均是client jar提供的状态，在MQ服务器内部是一个数字。

TransactionCheckListener 是在消息的commit或者rollback消息丢失的情况下才会回调（上图中灰色部分）。这种消息丢失只存在于断网或者rocketmq集群挂了的情况下。当rocketmq集群挂了，如果采用异步刷盘，存在1s内数据丢失风险，异步刷盘场景下保障事务没有意义。所以如果要核心业务用Rocketmq解决分布式事务问题，建议选择同步刷盘模式。

2. 多系统之间数据一致性（多方事务）

当需要保证多方（超过2方）的分布式一致性，上面的两方事务一致性（通过Rocketmq的事务性消息解决）已经无法支持。这个时候需要引入TCC模式思想（Try-Confirm-Cancel，不清楚的自行百度）。

以上图交易系统为例：

1）交易系统创建订单（往DB插入一条记录），同时发送订单创建消息。通过RocketMq事务性消息保证一致性

2）接着执行完成订单所需的同步核心RPC服务（非核心的系统通过监听MQ消息自行处理，处理结果不会影响交易状态）。执行成功更改订单状态，同时发送MQ消息。

3）交易系统接受自己发送的订单创建消息，通过定时调度系统创建延时回滚任务（或者使用RocketMq的重试功能，设置第二次发送时间为定时任务的延迟创建时间。在非消息堵塞的情况下，消息第一次到达延迟为1ms左右，这时可能RPC还未执行完，订单状态还未设置为完成，第二次消费时间可以指定）。延迟任务先通过查询订单状态判断订单是否完成，完成则不创建回滚任务，否则创建。 PS：多个RPC可以创建一个回滚任务，通过一个消费组接受一次消息就可以；也可以通过创建多个消费组，一个消息消费多次，每次消费创建一个RPC的回滚任务。回滚任务失败，通过MQ的重发来重试。

以上是交易系统和其他系统之间保持最终一致性的解决方案。