RocketMQ 存储机制浅析

2024-04-19
北京
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整体架构

RocketMQ 是一个典型的发布订阅系统，通过 Broker 节点中转和持久化数据、解耦上下游。Broker 是真实存储数据的节点，由多个水平部署但不一定完全对等的副本组构成，单个副本组的不同节点的数据会达到最终一致。RocketMQ 优异的性能表现，绕不开其优秀的存储模型。

存储机制设计

在存储方式上，RocketMQ/Kafka/RabbitMQ 均采用的是消息刷盘至所部署虚拟机/物理机的文件系统做持久化。ActiveMQ（默认采用的 KahaDB 做消息存储）可选用 JDBC 做消息持久化，通过简单的 xml 配置信息即可实现 JDBC 消息存储。使用文件系统做持久化的情况下，可获得更高效的 I/O 读写。

storePathRootDir=/cache1/rocketmq/broker/data├── abort // 该文件在 Broker 启动后会自动创建，正常关闭 Broker，该文件会自动消失。若在没有启动 Broker 的情况下，发现这个文件是存在的，则说明之前 Broker 的关闭是非正常关闭├── checkpoint // 其中存储着 commitlog、consumequeue、index 文件的最后刷盘时间戳├── commitlog // 其中存放着 commitlog 文件，而消息是写在 commitlog 文件中的│   ├── 00000000000000000000│   ├── 00000000001073741824│   └── 00000000002147483648├── config // 存放着 Broker 运行期间的一些配置数据│   ├── consumerFilter.json // 消费者的过滤器│   ├── consumerFilter.json.bak│   ├── consumerOffset.json // offsetTable记录消费进度偏移量│   ├── consumerOffset.json.bak│   ├── delayOffset.json│   ├── delayOffset.json.bak│   ├── subscriptionGroup.json // 消费者订阅关系│   ├── subscriptionGroup.json.bak│   ├── topics.json // topic配置│   └── topics.json.bak├── consumequeue // 其中存放着 consumequeue 文件，队列就存放在这个目录中│   ├── TopicTest1│      ├── 0│          └── 00000000000000000000  │      └── 1│          └── 00000000000000000000    │   └── TopicTest2├── index // 消息索引文件 indexFile，加快消息查询速度│   └── 20230902163452641 //文件名以创建时间戳命名└── lock // 运行期间使用到的全局资源锁

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CommitLog

RocketMQ Broker 单个实例下所有的 Topic 都使用同一个 CommitLog 来存储，即单个实例消息整体有序。CommitLog 单个文件大小默认 1G，文件文件名是起始偏移量，总共 20 位，左边补零，起始偏移量是 0。假设文件按照默认大小 1G 来算：

第一个文件的文件名为 00000000000000000000 ，当第一个文件被写满之后，开始写入第二个文件；
第二个文件的文件名为 00000000001073741824 ，1G=1073741824=1024*1024*1024；
第三个文件的文件名是 00000000002147483648，(文件名相差 1G=1073741824=1024*1024*1024)。

CommitLog 按照上述命名的好处是给出任意一个消息的物理偏移量，可以通过二分法进行查找，快速定位这个文件的位置，然后用消息物理偏移量减去所在文件的名称，得到的差值就是在该文件中的绝对地址。

消息存储格式

MagicCode：MagicCode 是一个特殊的字段，它可以标志 Buffer 中的某个 CommitLog 是一个正常的 CommitLog，还是因为 Buffer 没有多余的空间存放该 CommitLog，导致该 CommitLog 是一个空的 CommitLog。MagicCode 有两个值，如下所示：

// Message's MAGIC CODE daa320a7public final static int MESSAGE_MAGIC_CODE = 0xAABBCCDD ^ 1880681586 + 8;// End of file empty MAGIC CODE cbd43194private final static int BLANK_MAGIC_CODE = 0xBBCCDDEE ^ 1880681586 + 8;

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BodyCRC：CRC 即循环冗余校验码，是数据通信领域中最常用的一种查错校验码，通过 CRC 就可以知道数据的正确性和完整性。RocketMQ 通过 CRC 来校验消息部分：

if (checkCRC) {    int crc = UtilAll.crc32(bytesContent, 0, bodyLen);    if (crc != bodyCRC) {       log.warn("CRC check failed. bodyCRC={}, currentCRC={}", crc, bodyCRC);       return new DispatchRequest(-1, false/* success */);    }}

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QueueId：消息发往哪个队列，QueueId 在 Producer 发送消息时会选择出来。
QueueOffset：存放了消息记录应该在 ConsumerQueue 中的位置，这样构建 ConsumerQueue 的时候，就知道该条记录在 ConsummerQueue 的位置顺序，在消费消息的时候很有用处。
PhysicalOffset：消息在 CommitLog 中的物理位置。需要注意的是，我们 CommitLog 对应着磁盘上的多个文件，这里的偏移量不是从某个文件开始算的，而是从第一个文件偏移开始算起的。
SysFlag：是 RocketMQ 内部使用的标记位，通过位运算进行标记。例如是否对消息进行了压缩、是否属于事务消息。SysFlag 初始值为 0，可与下面的标记进行位运算。
BornTimestamp：Producer 发送消息的时间。
BornHost：Producer 发送消息使用的套接字地址。
StoreTimestamp：消息在 Broker 上存储时间。
StoreHostAddress：Broker 的套接字地址，存储方式同 BornHost。
ReconsumeTimes：重复消费次数，初始为 0。Broker 重试的时候，这个 ReconsumeTimes 就会 +1，默认最大重试次数是 16 次。
PreparedTransactionOffset：事务消息相关的一个属性（RocketMQ 事务消息基于两阶段提交）。
Properties：存放了 RocketMQ 内部用到的一些属性，也存放了用户的一些属性。

顺序写

RocketMQ 的 Commitlog 文件、Consumequeue 文件都是顺序写入的。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。

PageCache 机制

Broker 在将消息顺序写入 CommitLog，大大提升性能。但还不够，毕竟仍是磁盘 I/O 操作，要想进一步提升性能，须利用内存。所以 Broker 将数据写入 CommitLog 文件时，不是直接写入物理磁盘文件，而是先进入 OS 的 PageCache 内存缓存，后续由 OS 后台线程异步将 PageCache 数据刷入底层磁盘文件。消费消息时，采用随机读的方式，由于 PageCache 局部性热点原理且整体情况下还是从旧到新的有序读，大部分 Case 消息还能直接从 Page Cache 读，不会产生太多缺页（Page Fault）中断而从磁盘读取。

异步刷盘若 Broker 将消息写入 PageCahe 并响应给生产者后突然宕机，此时消息在缓存中没有写入底层磁盘文件，就会造成消息丢失：生产者认为发送成功，实际上消息写入失败。
遇到 OS 进行脏页回写，内存回收，内存 Swap 等情况时，可能引起较大的消息读写延迟。

扩展： Java NIO 基于零拷贝的实现

mmap:

FileChannel#map()：把文件对象映射到虚拟内存。
MappedByteBuffer/DirectByteBuffer.get()：获取内存数据。
因其占用虚拟内存（非 JVM 的堆内存），不受 JVM -Xmx 参数限制，但其大小也受到 OS 虚拟内存大小限制。一般一次只能映射 1.5~2G 的文件至用户态的虚拟内存空间，这也是为何 RocketMQ 默认设置单 CommitLog 日志数据文件为 1G。

sendfile:

FileChannel.transferFrom()/transferTo()：底层调用了 sendfile()内核函数。

RocketMQ 选择 mmap 原因：

(1) sendfile 在用户态不可见，而当前场景下有读有写。

(2) 在 Linux 系统中对于 1G 的文件，mmap 处理的性能要优于 sendfile。

ConsumeQueue

ConsumeQueue 不负责存储消息，只负责记录它所属 Topic 的消息在 CommitLog 中的偏移量，这样当消费者从 Broker 拉取消息的时候，就可以快速根据偏移量定位到消息。

ConsumeQueue 存储的格式如下，包含起始物理位置偏移量，消息长度，消息Tag的哈希值，总共 20B：

每个 ConsumeQueue 都有一个 QueueId，QueueId 的值为 0 到 TopicConfig 配置的队列数量。比如某个 Topic 的消费队列数量为 4，那么四个 ConsumeQueue 的 QueueId 就分别为 0、1、2、3。

消费者消费时会先从 ConsumeQueue 中查找消息在 CommitLog 中的 Offset，再去 CommitLog 中找原始消息数据。如果某个消息只在 CommitLog 中有数据而没在 ConsumeQueue 中则消费者无法进行消费。

ConsumeQueue 类对应的是每个 topic 和 queuId 下面的所有文件。默认存储路径是 $HOME/store/consumequeue/{topic}/{queueId}/{fileName}，每个文件由 30w 条数据组成，单个文件的大小是 30w x 20Byte，即每个文件为 600w 字节，单个消费队列的文件大小约为 5.722M=(600w/(1024*1024))。

ConsumeQueue 构建流程：

IndexFile

Broker 除了通过 ConsumeQueue 提供给 Consumer 消费之外，还支持通过 MsgID 或者 MessageKey 来查询消息；使用 ID 查询时，因为 ID 就是用 broker+offset 生成的（这里 MsgID 指的是服务端的），所以很容易就找到对应的 CommitLog 文件来读取消息。对于用 MessageKey 来查询消息，MessageStore 通过构建一个 Index 来提高读取速度。IndexFile 结构如下图：