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一文彻底掌握RocketMQ 的存储模型

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RocketMQ简介

RocketMQ有Producer、Consumer、NameSrv、Broker四个部分。其中Broker用于存储消息,维护消息队列和订阅关系,是RocketMQ四个部分中最重要的一个部分,并且RocketMQ的高性能就是依赖于Broker模块的底层存储模型实现的。所以搞清楚Broker的存储模型是学习RocketMQ最重要的一步。

RocketMQ 优异的性能表现,必然绕不开其优秀的存储模型 。

这篇文章,笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型,希望对大家有所启发。

1 整体概览

首先温习下 RocketMQ 架构。

整体架构中包含四种角色 :

本文的重点在于分析 BrokerServer 的消息存储模型。我们先进入 broker 的文件存储目录 。

消息存储和下面三个文件关系非常紧密:

  1. 数据文件 commitlog

消息主体以及元数据的存储主体 ;

  1. 消费文件 consumequeue

消息消费队列,引入的目的主要是提高消息消费的性能 ;

  1. 索引文件 index

索引文件,提供了一种可以通过 key 或时间区间来查询消息。

RocketMQ 采用的是混合型的存储结构,Broker 单个实例下所有的队列共用一个数据文件(commitlog)来存储。

生产者发送消息至 Broker 端,然后 Broker 端使用同步或者异步的方式对消息刷盘持久化,保存至 commitlog 文件中。只要消息被刷盘持久化至磁盘文件 commitlog 中,那么生产者发送的消息就不会丢失。

Broker 端的后台服务线程会不停地分发请求并异步构建 consumequeue(消费文件)和 indexFile(索引文件)。

2 数据文件

RocketMQ 的消息数据都会写入到数据文件中, 我们称之为 commitlog 。

所有的消息都会顺序写入数据文件,当文件写满了,会写入下一个文件。

如上图所示,单个文件大小默认 1G , 文件名长度为 20 位,左边补零,剩余为起始偏移量,比如 00000000000000000000 代表了第一个文件,起始偏移量为 0 ,文件大小为1 G = 1073741824。

当第一个文件写满了,第二个文件为 00000000001073741824,起始偏移量为 1073741824,以此类推。

从上图中,我们可以看到消息是一条一条写入到文件,每条消息的格式是固定的。

这样设计有三点优势:

磁盘的存取速度相对内存来讲并不快,一次磁盘 IO 的耗时主要取决于:寻道时间和盘片旋转时间,提高磁盘 IO 性能最有效的方法就是:减少随机 IO,增加顺序 IO 。

《 The Pathologies of Big Data 》这篇文章指出:内存随机读写的速度远远低于磁盘顺序读写的速度。磁盘顺序写入速度可以达到几百兆/s,而随机写入速度只有几百 KB /s,相差上千倍。

因为消息是一条一条写入到 commitlog 文件 ,写入完成后,我们可以得到这条消息的物理偏移量。

每条消息的物理偏移量是唯一的, commitlog 文件名是递增的,可以根据消息的物理偏移量通过二分查找,定位消息位于那个文件中,并获取到消息实体数据。

消息 offsetMsgId 是由 Broker 服务端在写入消息时生成的 ,该消息包含两个部分:

我们可以通过消息 offsetMsgId ,定位到 Broker 的 ip 地址 + 端口 ,传递物理偏移量参数 ,即可定位该消息实体数据。

3 消费文件

在介绍 consumequeue 文件之前, 我们先温习下消息队列的传输模型-发布订阅模型 , 这也是 RocketMQ 当前的传输模型。

发布订阅模型具有如下特点:

因此,rocketmq 的文件设计必须满足发布订阅模型的需求。

那么仅仅 commitlog 文件是否可以满足需求吗 ?

假如有一个 consumerGroup 消费者,订阅主题 my-mac-topic ,因为 commitlog 包含所有的消息数据,查询该主题下的消息数据,需要遍历数据文件 commitlog , 这样的效率是极其低下的。

进入 rocketmq 存储目录,显示见下图:

每个 consumequeue 包含 30 万个条目,每个条目大小是 20 个字节,每个文件的大小是 30 万 * 20 = 60万字节,每个文件大小约5.72M 。和 commitlog 文件类似,consumequeue 文件的名称也是以偏移量来命名的,可以通过消息的逻辑偏移量定位消息位于哪一个文件里。

消费文件按照主题-队列来保存 ,这种方式特别适配发布订阅模型。

消费者从 broker 获取订阅消息数据时,不用遍历整个 commitlog 文件,只需要根据逻辑偏移量从 consumequeue 文件查询消息偏移量 , 最后通过定位到 commitlog 文件, 获取真正的消息数据。

这样就可以简化消费查询逻辑,同时因为同一主题下,消费者可以订阅不同的队列或者 tag ,同时提高了系统的可扩展性。

4 索引文件

每个消息在业务层面的唯一标识码要设置到 keys 字段,方便将来定位消息丢失问题。服务器会为每个消息创建索引(哈希索引),应用可以通过 topic、key 来查询这条消息内容,以及消息被谁消费。

由于是哈希索引,请务必保证key尽可能唯一,这样可以避免潜在的哈希冲突。

//订单Id   
String orderId = "1234567890";   
message.setKeys(orderId);   

从开源的控制台中根据主题和 key 查询消息列表:

进入索引文件目录 ,如下图所以:

索引文件名 fileName 是以创建时的时间戳命名的,固定的单个 IndexFile 文件大小约为 400 M 。

IndexFile 的文件逻辑结构类似于 JDK 的 HashMap 的数组加链表结构。

索引文件主要由 Header、Slot Table (默认 500 万个条目)、Index Linked List(默认最多包含 2000万个条目)三部分组成 。

假如订单系统发送两条消息 A 和 B , 他们的 key 都是 "1234567890" ,我们依次存储消息 A , 消息 B 。

因为这两个消息的 key 的 hash 值相同,它们对应的哈希槽(深黄色)也会相同,哈希槽会保存的最新的消息 B 的索引条目序号 , 序号值是 4 ,也就是第二个深绿色条目。

而消息 B 的索引条目信息的最后 4 个字节会保存上一条消息对应的索引条目序号,索引序号值是 3 , 也就是消息 A 。

5 写到最后

Databases are specializing – the “one size fits all” approach no longer applies ------ MongoDB设计哲学

RocketMQ 存储模型设计得非常精巧,笔者觉得每种设计都有其底层思考,这里总结了三点 :

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