终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型

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。

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图

1 整体概览

首先温习下 RocketMQ 架构。
终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图1
整体架构中包含四种角色 :

  • Producer :消息发布的角色,Producer 通过 MQ 的负载均衡模块选择相应的 Broker 集群队列进行消息投递,投递的过程支持快速失败并且低延迟。
  • Consumer :消息消费的角色,支持以 push 推,pull 拉两种模式对消息进行消费。
  • NameServer :名字服务是一个非常简单的 Topic 路由注册中心,其角色类似 Dubbo 中的 zookeeper ,支持 Broker 的动态注册与发现。
  • BrokerServer :Broker 主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证 。

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 。

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图2

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 ;

  2. 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 ;

  3. 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

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图3

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。

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图4

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:

  1. 顺序写

    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 。

    终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图5

    《 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。

  2. 快速定位

    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。

  3. 通过消息 offsetMsgId 查询消息数据

    终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图6

    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:

    • Broker 服务端 ip + port 8个字节;
    • commitlog 物理偏移量 8个字节 。

    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。

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图7

发布订阅模型具有如下特点:

  • 消费独立:相比队列模型的匿名消费方式,发布订阅模型中消费方都会具备的身份,一般叫做订阅组(订阅关系),不同订阅组之间相互独立不会相互影响。
  • 一对多通信:基于独立身份的设计,同一个主题内的消息可以被多个订阅组处理,每个订阅组都可以拿到全量消息。因此发布订阅模型可以实现一对多通信。

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:

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图8

  1. 消费文件按照主题存储,每个主题下有不同的队列,图中 my-mac-topic 有 16 个队列 ;
  2. 每个队列目录下 ,存储 consumequeue 文件,每个 consumequeue 文件也是顺序写入,数据格式见下图。

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图9

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:

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进入索引文件目录 ,如下图所以:

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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。

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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 。

终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型插图13

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 :

  1. 完美适配消息队列发布订阅模型 ;
  2. 数据文件,消费文件,索引文件各司其职 ,同时以数据文件为核心,异步构建消费文件 + 索引文件这种模式非常容易扩展到主从复制的架构;
  3. 充分考虑业务的查询场景,支持消息 key ,消息 offsetMsgId 查询消息数据。也支持消费者通过 tag 来订阅主题下的不同消息,提升了消费者的灵活性。

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THE END
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