RocketMQ 優(yōu)異的性能表現(xiàn)，必然繞不開其優(yōu)秀的存儲模型 。

這篇文章，筆者按照自己的理解 , 嘗試分析 RocketMQ 的存儲模型，希望對大家有所啟發(fā)。

一、整體概覽

首先溫習(xí)下 RocketMQ 架構(gòu)。

整體架構(gòu)中包含四種角色 :

• Producer ：消息發(fā)布的角色，Producer 通過 MQ 的負(fù)載均衡模塊選擇相應(yīng)的 Broker 集群隊(duì)列進(jìn)行消息投遞，投遞的過程支持快速失敗并且低延遲。
• Consumer ：消息消費(fèi)的角色，支持以 push 推，pull 拉兩種模式對消息進(jìn)行消費(fèi)。
• NameServer ：名字服務(wù)是一個非常簡單的 Topic 路由注冊中心，其角色類似 Dubbo 中的 zookeeper ，支持 Broker 的動態(tài)注冊與發(fā)現(xiàn)。
• BrokerServer ：Broker 主要負(fù)責(zé)消息的存儲、投遞和查詢以及服務(wù)高可用保證 。

本文的重點(diǎn)在于分析 BrokerServer 的消息存儲模型。我們先進(jìn)入 broker 的文件存儲目錄 。

消息存儲和下面三個文件關(guān)系非常緊密：

1. 數(shù)據(jù)文件 commitlog
   消息主體以及元數(shù)據(jù)的存儲主體 ；
2. 消費(fèi)文件 consumequeue
   消息消費(fèi)隊(duì)列，引入的目的主要是提高消息消費(fèi)的性能 ；
3. 索引文件 indexfile
   索引文件，提供了一種可以通過 key 或時間區(qū)間來查詢消息。

RocketMQ 采用的是混合型的存儲結(jié)構(gòu)，Broker 單個實(shí)例下所有的隊(duì)列共用一個數(shù)據(jù)文件（commitlog）來存儲。

生產(chǎn)者發(fā)送消息至 Broker 端，然后 Broker 端使用同步或者異步的方式對消息刷盤持久化，保存至 commitlog 文件中。只要消息被刷盤持久化至磁盤文件 commitlog 中，那么生產(chǎn)者發(fā)送的消息就不會丟失。

Broker 端的后臺服務(wù)線程會不停地分發(fā)請求并異步構(gòu)建 consumequeue（消費(fèi)文件）和 indexfile（索引文件）。

二、數(shù)據(jù)文件

RocketMQ 的消息數(shù)據(jù)都會寫入到數(shù)據(jù)文件中， 我們稱之為 commitlog 。

所有的消息都會順序?qū)懭霐?shù)據(jù)文件，當(dāng)文件寫滿了，會寫入下一個文件。

如上圖所示，單個文件大小默認(rèn) 1G , 文件名長度為 20 位，左邊補(bǔ)零，剩余為起始偏移量，比如 00000000000000000000 代表了第一個文件，起始偏移量為 0 ，文件大小為1 G = 1073741824。

當(dāng)?shù)谝粋€文件寫滿了，第二個文件為 00000000001073741824，起始偏移量為 1073741824，以此類推。

從上圖中，我們可以看到消息是一條一條寫入到文件，每條消息的格式是固定的。

這樣設(shè)計(jì)有三點(diǎn)優(yōu)勢：

1. 順序?qū)?/li>

磁盤的存取速度相對內(nèi)存來講并不快，一次磁盤 IO 的耗時主要取決于：尋道時間和盤片旋轉(zhuǎn)時間，提高磁盤 IO 性能最有效的方法就是：減少隨機(jī) IO，增加順序 IO 。

對比隨機(jī)和順序讀寫在內(nèi)存和磁盤中的表現(xiàn)

《 The Pathologies of Big Data 》這篇文章指出：內(nèi)存隨機(jī)讀寫的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于磁盤順序讀寫的速度。磁盤順序?qū)懭胨俣瓤梢赃_(dá)到幾百兆/s，而隨機(jī)寫入速度只有幾百 KB /s，相差上千倍。

2.快速定位

因?yàn)橄⑹且粭l一條寫入到 commitlog 文件 ，寫入完成后，我們可以得到這條消息的物理偏移量。

每條消息的物理偏移量是唯一的， commitlog 文件名是遞增的，可以根據(jù)消息的物理偏移量通過二分查找，定位消息位于那個文件中，并獲取到消息實(shí)體數(shù)據(jù)。

3.通過消息 offsetMsgId 查詢消息數(shù)據(jù)

1. 消息 offsetMsgId 是由 Broker 服務(wù)端在寫入消息時生成的 ，該消息編號包含兩個部分：

• Broker 服務(wù)端 ip + port  8個字節(jié)；
• commitlog 物理偏移量 8個字節(jié) 。

我們可以通過消息 offsetMsgId ，定位到 Broker 的 ip 地址 + 端口 ，傳遞物理偏移量參數(shù) ，即可定位該消息實(shí)體數(shù)據(jù)。

三、消費(fèi)文件

在介紹 consumequeue 文件之前， 我們先溫習(xí)下消息隊(duì)列的傳輸模型-發(fā)布訂閱模型 ， 這也是 RocketMQ 當(dāng)前的傳輸模型。

發(fā)布訂閱模型具有如下特點(diǎn)：

• 消費(fèi)獨(dú)立：相比隊(duì)列模型的匿名消費(fèi)方式，發(fā)布訂閱模型中消費(fèi)方都會具備的身份，一般叫做訂閱組（訂閱關(guān)系），不同訂閱組之間相互獨(dú)立不會相互影響。
• 一對多通信：基于獨(dú)立身份的設(shè)計(jì)，同一個主題內(nèi)的消息可以被多個訂閱組處理，每個訂閱組都可以拿到全量消息。因此發(fā)布訂閱模型可以實(shí)現(xiàn)一對多通信。

因此，rocketmq 的文件設(shè)計(jì)必須滿足發(fā)布訂閱模型的需求。

那么僅僅 commitlog 文件是否可以滿足需求嗎 ？

假如有一個 consumerGroup 消費(fèi)者，訂閱主題 my-mac-topic ，因?yàn)?commitlog 包含所有的消息數(shù)據(jù)，查詢該主題下的消息數(shù)據(jù)，需要遍歷數(shù)據(jù)文件 commitlog , 這樣的效率是極其低下的。

進(jìn)入 rocketmq 存儲目錄，顯示見下圖：

1. 消費(fèi)文件按照主題存儲，每個主題下有不同的隊(duì)列，圖中 my-mac-topic 有 16 個隊(duì)列 ;
2. 每個隊(duì)列目錄下 ，存儲 consumequeue 文件，每個 consumequeue 文件也是順序?qū)懭耄瑪?shù)據(jù)格式見下圖。

每個 consumequeue 包含 30 萬個條目，每個條目大小是 20 個字節(jié)，每個文件的大小是 30 萬 * 20 = 60萬字節(jié)，每個文件大小約5.72M 。和 commitlog 文件類似，consumequeue 文件的名稱也是以偏移量來命名的，可以通過消息的邏輯偏移量定位消息位于哪一個文件里。

消費(fèi)文件按照主題-隊(duì)列來保存 ，這種方式特別適配發(fā)布訂閱模型。

消費(fèi)者從 broker 獲取訂閱消息數(shù)據(jù)時，不用遍歷整個 commitlog 文件，只需要根據(jù)邏輯偏移量從 consumequeue 文件查詢消息偏移量 ,  最后通過定位到 commitlog 文件， 獲取真正的消息數(shù)據(jù)。

這樣就可以簡化消費(fèi)查詢邏輯，同時因?yàn)橥恢黝}下，消費(fèi)者可以訂閱不同的隊(duì)列或者 tag ，同時提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

四、索引文件

每個消息在業(yè)務(wù)層面的唯一標(biāo)識碼要設(shè)置到 keys 字段，方便將來定位消息丟失問題。服務(wù)器會為每個消息創(chuàng)建索引（哈希索引），應(yīng)用可以通過 topic、key 來查詢這條消息內(nèi)容，以及消息被誰消費(fèi)。

由于是哈希索引，請務(wù)必保證key盡可能唯一，這樣可以避免潛在的哈希沖突。

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

從開源的控制臺中根據(jù)主題和 key 查詢消息列表：

進(jìn)入索引文件目錄 ，如下圖所以：

索引文件名 fileName 是以創(chuàng)建時的時間戳命名的，固定的單個 IndexFile 文件大小約為 400 M 。

IndexFile 的文件邏輯結(jié)構(gòu)類似于 JDK 的 HashMap 的數(shù)組加鏈表結(jié)構(gòu)。

HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

索引文件主要由 Header、Slot Table (默認(rèn) 500 萬個條目)、Index Linked List（默認(rèn)最多包含 2000萬個條目）三部分組成 。

假如訂單系統(tǒng)發(fā)送兩條消息 A 和 B , 他們的 key 都是 "1234567890" ，我們依次存儲消息 A  ,  消息 B 。

因?yàn)檫@兩個消息的 key 的 hash 值相同，它們對應(yīng)的哈希槽（深黃色）也會相同，哈希槽會保存的最新的消息 B 的索引條目序號 , 序號值是 4 ，也就是第二個深綠色條目。

而消息 B 的索引條目信息的最后 4 個字節(jié)會保存上一條消息對應(yīng)的索引條目序號，索引序號值是 3  , 也就是消息 A 。

五、寫到最后

Databases are specializing – the “one size fits all” approach no longer applies ------ MongoDB設(shè)計(jì)哲學(xué)

RocketMQ 存儲模型設(shè)計(jì)得非常精巧，筆者覺得每種設(shè)計(jì)都有其底層思考，這里總結(jié)了三點(diǎn) ：

1. 完美適配消息隊(duì)列發(fā)布訂閱模型 ；
2. 數(shù)據(jù)文件，消費(fèi)文件，索引文件各司其職 ，同時以數(shù)據(jù)文件為核心，異步構(gòu)建消費(fèi)文件 + 索引文件這種模式非常容易擴(kuò)展到主從復(fù)制的架構(gòu)；
3. 充分考慮業(yè)務(wù)的查詢場景，支持消息 key ，消息 offsetMsgId 查詢消息數(shù)據(jù)。也支持消費(fèi)者通過 tag 來訂閱主題下的不同消息，提升了消費(fèi)者的靈活性。