【RocketMQ】消息的刷盘机制

刷盘策略

CommitLog的asyncPutMessage方法中可以看到在写入消息之后，调用了submitFlushRequest方法执行刷盘策略：

public class CommitLog {public CompletableFuture<PutMessageResult> asyncPutMessage(final MessageExtBrokerInner msg) {// ...try {// 获取上一次写入的文件MappedFile mappedFile = this.mappedFileQueue.getLastMappedFile();// ...// 写入消息result = mappedFile.appendMessage(msg, this.appendMessageCallback, putMessageContext);// ...} finally {beginTimeInLock = 0;putMessageLock.unlock();}// ...// 执行刷盘CompletableFuture<PutMessageStatus> flushResultFuture = submitFlushRequest(result, msg);// ...}
}

刷盘有两种策略：

同步刷盘，表示消息写入到内存之后需要立刻刷到磁盘文件中。

同步刷盘会构建GroupCommitRequest组提交请求并设置本次刷盘后的位置偏移量的值（写入位置偏移量+写入数据字节数），然后将请求添加到flushDiskWatcher和GroupCommitService中进行刷盘。
异步刷盘，表示消息写入内存成功之后就返回，由MQ定时将数据刷入到磁盘中，会有一定的数据丢失风险。

public class CommitLog {// 监控刷盘private final FlushDiskWatcher flushDiskWatcher;public CompletableFuture<PutMessageStatus> submitFlushRequest(AppendMessageResult result, MessageExt messageExt) {// 是否是同步刷盘if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {// 获取GroupCommitServicefinal GroupCommitService service = (GroupCommitService) this.flushCommitLogService;// 是否等待if (messageExt.isWaitStoreMsgOK()) {// 构建组提交请求，传入本次刷盘后位置的偏移量：写入位置偏移量+写入数据字节数GroupCommitRequest request = new GroupCommitRequest(result.getWroteOffset() + result.getWroteBytes(),this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getSyncFlushTimeout());// 添加到wather中flushDiskWatcher.add(request);// 添加到serviceservice.putRequest(request);// 返回return request.future();} else {service.wakeup();return CompletableFuture.completedFuture(PutMessageStatus.PUT_OK);}}// 如果是异步刷盘else {if (!this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isTransientStorePoolEnable()) {flushCommitLogService.wakeup();} else  {commitLogService.wakeup();}return CompletableFuture.completedFuture(PutMessageStatus.PUT_OK);}}
}

同步刷盘

如果使用的是同步刷盘，首先获取了GroupCommitService，然后构建GroupCommitRequest组提交请求，将请求添加到flushDiskWatcher和GroupCommitService中，其中flushDiskWatcher用于监控刷盘是否超时，GroupCommitService用于提交刷盘数据。

构建GroupCommitRequest提交请求

GroupCommitRequest是CommitLog的内部类：

nextOffset：写入位置偏移量+写入数据字节数，也就是本次刷盘成功后应该对应的flush偏移量
flushOKFuture：刷盘结果
deadLine：刷盘的限定时间，值为当前时间 + 传入的超时时间，超过限定时间还未刷盘完毕会被认为超时

public class CommitLog {public static class GroupCommitRequest {private final long nextOffset;// 刷盘状态private CompletableFuture<PutMessageStatus> flushOKFuture = new CompletableFuture<>();private final long deadLine;// 刷盘的限定时间，超过限定时间还未刷盘完毕会被认为超时public GroupCommitRequest(long nextOffset, long timeoutMillis) {this.nextOffset = nextOffset;// 设置限定时间：当前时间 + 超时时间this.deadLine = System.nanoTime() + (timeoutMillis * 1_000_000);}public void wakeupCustomer(final PutMessageStatus putMessageStatus) {// 结束刷盘，设置刷盘状态this.flushOKFuture.complete(putMessageStatus);}public CompletableFuture<PutMessageStatus> future() {// 返回刷盘状态return flushOKFuture;}}
}

GroupCommitService处理刷盘

GroupCommitService是CommitLog的内部类，从继承关系中可知它实现了Runnable接口，在run方法调用waitForRunning等待刷盘请求的提交，然后处理刷盘，不过这个线程是在什么时候启动的呢？

public class CommitLog {/*** GroupCommit Service*/class GroupCommitService extends FlushCommitLogService {// ...// run方法public void run() {CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service started");while (!this.isStopped()) {try {// 等待刷盘请求的到来this.waitForRunning(10);// 处理刷盘this.doCommit();} catch (Exception e) {CommitLog.log.warn(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);}}// ...}}
}

刷盘线程的启动

在BrokerController的启动方法中，可以看到调用了messageStore的start方法，前面可知使用的是DefaultMessageStore，进入到DefaultMessageStore的start方法，它又调用了commitLog的start方法，在CommitLog的start方法中，启动了刷盘的线程和监控刷盘的线程：

public class BrokerController {public void start() throws Exception {if (this.messageStore != null) {// 启动this.messageStore.start();}// ...}
}public class DefaultMessageStore implements MessageStore {/*** @throws Exception*/public void start() throws Exception {// ...this.flushConsumeQueueService.start();// 调用CommitLog的启动方法this.commitLog.start();this.storeStatsService.start();// ...}
}public class CommitLog {private final FlushCommitLogService flushCommitLogService; // 刷盘private final FlushDiskWatcher flushDiskWatcher; // 监控刷盘private final FlushCommitLogService commitLogService; // commitLogServicepublic void start() {// 启动刷盘的线程this.flushCommitLogService.start();flushDiskWatcher.setDaemon(true);// 启动监控刷盘的线程flushDiskWatcher.start();if (defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isTransientStorePoolEnable()) {this.commitLogService.start();}}
}

刷盘请求的处理

既然知道了线程在何时启动的，接下来详细看一下GroupCommitService是如何处理刷盘提交请求的。

前面知道在GroupCommitService的run方法中，调用了waitForRunning方法等待刷盘请求，waitForRunning在GroupCommitService父类ServiceThread中实现。ServiceThread是一个抽象类，实现了Runnable接口，里面使用了CountDownLatch进行线程间的通信，大小设为1。

waitForRunning方法在进入的时候先判断hasNotified是否为true（已通知），并尝试将其更新为false（未通知），由于hasNotified的初始化值为false，所以首次进入的时候条件不成立，不会进入到这个处理逻辑，会继续执行后面的代码。

接着调用 waitPoint的reset方法将其重置为1，并调用waitPoint的await方法进行等待：

// ServiceThread
public abstract class ServiceThread implements Runnable {// 是否通知，初始化为falseprotected volatile AtomicBoolean hasNotified = new AtomicBoolean(false);// CountDownLatch用于线程间的通信protected final CountDownLatch2 waitPoint = new CountDownLatch2(1);// 等待运行protected void waitForRunning(long interval) {// 判断hasNotified是否为true，并尝试将其更新为falseif (hasNotified.compareAndSet(true, false)) {// 调用onWaitEndthis.onWaitEnd();return;}// 重置waitPoint的值，也就是值为1waitPoint.reset();try {// 会一直等待waitPoint值降为0waitPoint.await(interval, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (InterruptedException e) {log.error("Interrupted", e);} finally {// 是否被通知设置为falsehasNotified.set(false);this.onWaitEnd();}}
}

一、添加刷盘请求，唤醒刷盘线程

上面可知需要刷盘的时候调用了GroupCommitService的putRequest方法添加刷盘请求，在putRequest方法中，将刷盘请求GroupCommitRequest添加到了requestsWrite组提交写请求链表中，然后调用wakeup方法唤醒刷盘线程，wakeup方法在它的父类ServiceThread中实现。

在wakeup方法中可以看到，首先将hasNotified更改为了true表示处于已通知状态，然后调用了countDown方法，此时waitPoint值变成0，就会唤醒之前waitForRunning方法中一直在等待的线程。

public class CommitLog {/*** 组提交Service*/class GroupCommitService extends FlushCommitLogService {// 组提交写请求链表private volatile LinkedList<GroupCommitRequest> requestsWrite = new LinkedList<GroupCommitRequest>();// ...// 添加提交请求public synchronized void putRequest(final GroupCommitRequest request) {// 加锁lock.lock();try {// 加入到写请求链表this.requestsWrite.add(request);} finally {lock.unlock();}// 唤醒线程执行提交任务this.wakeup();}   // ...}}// ServiceThread
public abstract class ServiceThread implements Runnable {// CountDownLatch用于线程间的通信protected final CountDownLatch2 waitPoint = new CountDownLatch2(1);// 唤醒刷盘线程public void wakeup() {// 更改状态为已通知状态if (hasNotified.compareAndSet(false, true)) {// waitPoint的值减1，由于大小设置为1，减1之后变为0，会唤醒等待的线程waitPoint.countDown(); }}// ...
}

二、线程被唤醒，执行刷盘前的操作

waitForRunning方法中的await方法一直在等待countdown的值变为0，当上一步调用了wakeup后，就会唤醒该线程，然后开始往下执行，在finally中可以看到将是否被通知hasNotified又设置为了false，然后调用了onWaitEnd方法，GroupCommitService方法中重写了该方法，里面又调用了swapRequests方法将读写请求列表的数据进行了交换，putRequest方法中将提交的刷盘请求放在了写链表中，经过交换，数据会被放在读链表中，后续进行刷盘时会从读链表中获取请求进行处理：

// ServiceThread
public abstract class ServiceThread implements Runnable {// CountDownLatchprotected final CountDownLatch2 waitPoint = new CountDownLatch2(1);// 等待运行protected void waitForRunning(long interval) {if (hasNotified.compareAndSet(true, false)) {// 交换this.onWaitEnd();return;}// 重置waitPoint.reset();try {// 会一直等待countdown为0waitPoint.await(interval, TimeUnit.MILLISECONDS);} catch (InterruptedException e) {log.error("Interrupted", e);} finally {// 是否被通知设置为falsehasNotified.set(false);this.onWaitEnd();}}
}public class CommitLog {/*** 组提交Service*/class GroupCommitService extends FlushCommitLogService {// 组提交写请求链表private volatile LinkedList<GroupCommitRequest> requestsWrite = new LinkedList<GroupCommitRequest>();// 组提交读请求链表private volatile LinkedList<GroupCommitRequest> requestsRead = new LinkedList<GroupCommitRequest>();@Overrideprotected void onWaitEnd() {// 交换读写请求列表的数据请求this.swapRequests();}private void swapRequests() {// 加锁lock.lock();try {// 将读写请求链表的数据进行交换LinkedList<GroupCommitRequest> tmp = this.requestsWrite;this.requestsWrite = this.requestsRead;this.requestsRead = tmp;} finally {lock.unlock();}}// ...}
}

这里使用读写链表进行交换应该是为了提升性能，如果只使用一个链表，在提交请求的时候需要往链表中添加请求，此时需要加锁，而刷盘线程在处理完请求之后是需要从链表中移除请求的，假设添加请求时加的锁还未释放，刷盘线程就要一直等待，而添加和处理完全可以同时进行，所以使用了两个链表，在添加请求的时候使用写链表，处理请求的时候对读写链表的数据进行交换使用读链表，这样只需在交换数据的时候加锁，以此来提升性能。

三、执行刷盘

waitForRunning执行完毕后，会回到GroupCommitService中的run方法开始继续往后执行代码，从代码中可以看到接下来会调用doCommit方法执行刷盘。

doCommit方法中对读链表中的数据进行了判空，如果不为空，进行遍历处理每一个提交请求，处理逻辑如下：

获取CommitLog映射文件记录的刷盘位置偏移量flushedWhere，判断是否大于请求设定的刷盘位置偏移量nextOffset，正常情况下flush的位置应该小于本次刷入数据后的偏移量，所以如果flush位置大于等于本次请求设置的flush偏移量，本次将不能进行刷盘

开启一个循环，调用mappedFileQueue的flush方法执行刷盘（具体的实现在异步刷盘的时候再看），由于CommitLog大小为1G，所以本次刷完之后，如果当前已经刷入的偏移量小于请求设定的位置，表示数据未刷完，需要继续刷，反之表示数据已经刷完，flushOK为true，for循环条件不满足结束执行。
请求处理之后会清空读链表。

public class CommitLog {/*** 组提交Service*/class GroupCommitService extends FlushCommitLogService {  // 运行public void run() {CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service started");// 如果没有停止while (!this.isStopped()) {try {// 等待唤醒刷盘线程this.waitForRunning(10);// 进行提交this.doCommit();} catch (Exception e) {CommitLog.log.warn(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);}}// 睡眠10毫秒try {Thread.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {CommitLog.log.warn(this.getServiceName() + " Exception, ", e);}synchronized (this) {this.swapRequests();}// 停止之前提交一次this.doCommit();CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service end");}// 提交刷盘private void doCommit() {// 如果不为空if (!this.requestsRead.isEmpty()) {// 遍历刷盘请求for (GroupCommitRequest req : this.requestsRead) {// 获取映射文件的flush位置，判断是否大于请求设定的刷盘位置boolean flushOK = CommitLog.this.mappedFileQueue.getFlushedWhere() >= req.getNextOffset();for (int i = 0; i < 2 && !flushOK; i++) {// 进行刷盘CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(0);// 由于CommitLog大小为1G，所以本次刷完之后，如果当前已经刷入的偏移量小于请求设定的位置，表示数据未刷完，需要继续刷，反之表示数据已经刷完，flushOK为true，for循环条件不满足结束执行flushOK = CommitLog.this.mappedFileQueue.getFlushedWhere() >= req.getNextOffset();}// 设置刷盘结果req.wakeupCustomer(flushOK ? PutMessageStatus.PUT_OK : PutMessageStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT);}long storeTimestamp = CommitLog.this.mappedFileQueue.getStoreTimestamp();if (storeTimestamp > 0) {CommitLog.this.defaultMessageStore.getStoreCheckpoint().setPhysicMsgTimestamp(storeTimestamp);}// 请求处理完之后清空链表this.requestsRead = new LinkedList<>();} else {// Because of individual messages is set to not sync flush, it// will come to this processCommitLog.this.mappedFileQueue.flush(0);}}}}

刷盘超时监控

FlushDiskWatcher用于监控刷盘请求的耗时，它也继承了ServiceThread，在Broker启动时开启了该线程，在run方法中，使用while循环，只要服务未停止，会一直从阻塞队列中获取提交的刷盘请求，开启while循环隔一段时间判断一下刷盘是否完成，如果未完成，会做如下判断：

使用当前时间减去请求设置的刷盘截止时间，如果已经超过截止时间，说明刷盘时间已经超时，调用wakeupCustomer方法设置刷盘结果为已超时
如果未超时，为了避免当前线程频繁的进行判断，将当前线程睡眠一会儿，睡眠的计算方式是使用刷盘请求设置的截止时间 - 当前时间，表示剩余的时间，然后除以1000000化为毫秒，得到距离刷盘截止时间的毫秒数sleepTime：
- sleepTime如果为0，只能是当前时间等于截止时间，也就是到了截止时间，此时同样调用wakeupCustomer方法设置刷盘结果为已超时
- sleepTime不为0，在10毫秒和sleepTime的值之间取较小的那个作为睡眠的毫秒数将当前线程睡眠，等待刷盘任务执行

public class FlushDiskWatcher extends ServiceThread {private static final InternalLogger log = InternalLoggerFactory.getLogger(LoggerName.STORE_LOGGER_NAME);// 阻塞队列，存放提交请求private final LinkedBlockingQueue<GroupCommitRequest> commitRequests = new LinkedBlockingQueue<>();@Overridepublic String getServiceName() {return FlushDiskWatcher.class.getSimpleName();}@Overridepublic void run() {// 如果未停止while (!isStopped()) {GroupCommitRequest request = null;try {// 从阻塞队列中获取提交请求request = commitRequests.take();} catch (InterruptedException e) {log.warn("take flush disk commit request, but interrupted, this may caused by shutdown");continue;}// 如果还未完成while (!request.future().isDone()) {long now = System.nanoTime();// 如果已经超时if (now - request.getDeadLine() >= 0) {// 设置刷盘结果为超时request.wakeupCustomer(PutMessageStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT);break;}// 避免频繁的判断，使用（截止时间 - 当前时间）/1000000 计算一个毫秒数long sleepTime = (request.getDeadLine() - now) / 1_000_000;// 在计算的毫秒数与10之间取最小的sleepTime = Math.min(10, sleepTime);// 如果sleepTime为0表示已经到了截止时间if (sleepTime == 0) {// 设置刷盘结果为超时request.wakeupCustomer(PutMessageStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT);break;}try {// 睡眠等待刷盘任务的执行Thread.sleep(sleepTime);} catch (InterruptedException e) {log.warn("An exception occurred while waiting for flushing disk to complete. this may caused by shutdown");break;}}}}
}

异步刷盘

上面讲解了同步刷盘，接下来去看下异步刷盘，首先会判断是否使用了暂存池，如果未开启调用flushCommitLogService的wakeup唤醒刷盘线程，否则使用commitLogService先将数据写入到FileChannel，然后统一进行刷盘：

 public class CommitLog {private final FlushDiskWatcher flushDiskWatcher;public CompletableFuture<PutMessageStatus> submitFlushRequest(AppendMessageResult result, MessageExt messageExt) {// 是否是同步刷盘if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {// ...}// 如果是异步刷盘else {// 如果未使用暂存池if (!this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isTransientStorePoolEnable()) {// 唤醒刷盘线程进行刷盘flushCommitLogService.wakeup();} else  {// 如果使用暂存池，使用commitLogService，先将数据写入到FILECHANNEL，然后统一进行刷盘commitLogService.wakeup();}// 返回结果return CompletableFuture.completedFuture(PutMessageStatus.PUT_OK);}}
}

在CommitLog的构造函数中可以看到，commitLogService使用的是CommitRealTimeService进行实例化的，flushCommitLogService需要根据设置决定使用哪种类型进行实例化：

如果是同步刷盘，使用GroupCommitService，由前面的同步刷盘可知，使用的就是GroupCommitService进行刷盘的。
如果是异步刷盘，使用FlushRealTimeService。

所以接下来需要关注CommitRealTimeService和FlushRealTimeService：

public class CommitLog {    private final FlushCommitLogService flushCommitLogService;// 刷盘Serviceprivate final FlushCommitLogService commitLogService;public CommitLog(final DefaultMessageStore defaultMessageStore) {// 如果设置的同步刷盘if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {// 使用GroupCommitServicethis.flushCommitLogService = new GroupCommitService();} else {// 使用FlushRealTimeServicethis.flushCommitLogService = new FlushRealTimeService();}// commitLogServicethis.commitLogService = new CommitRealTimeService();}
}

CommitRealTimeService

在开启暂存池时，会使用CommitRealTimeService，它继承了FlushCommitLogService，所以会实现run方法，处理逻辑如下：

从配置信息中获取提交间隔、每次提交的最少页数和两次提交的最大间隔时间
如果当前时间大于上次提交时间+两次提交的最大间隔时间，意味着已经有比较长的一段时间没有进行提交了，需要尽快刷盘，此时将每次提交的最少页数设置为0不限制提交页数
调用mappedFileQueue的commit方法进行提交，并返回提交的结果：
- 如果结果为true表示未提交任何数据
- 如果结果为false表示进行了数据提交，需要等待刷盘
判断提交返回结果是否返回false，如果是调用flushCommitLogService的wakeup方法唤醒刷盘线程，进行刷盘
调用waitForRunning等待下一次提交处理

class CommitRealTimeService extends FlushCommitLogService {// 上次提交时间戳private long lastCommitTimestamp = 0;@Overridepublic void run() {CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service started");// 如果未停止while (!this.isStopped()) {// 获取提交间隔int interval = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getCommitIntervalCommitLog();// 一次提交的最少页数int commitDataLeastPages = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getCommitCommitLogLeastPages();// 两次提交的最大间隔时间int commitDataThoroughInterval =CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getCommitCommitLogThoroughInterval();// 开始时间long begin = System.currentTimeMillis();// 如果当前时间大于上次提交时间+提交的最大间隔时间if (begin >= (this.lastCommitTimestamp + commitDataThoroughInterval)) {this.lastCommitTimestamp = begin; // 提交时间commitDataLeastPages = 0;// 最少提交页数设为0，表示不限制提交页数}try {// 提交boolean result = CommitLog.this.mappedFileQueue.commit(commitDataLeastPages);// 提交结束时间long end = System.currentTimeMillis();// 如果返回false表示提交了一部分数据但是还未进行刷盘if (!result) {// 再次更新提交时间戳this.lastCommitTimestamp = end;// 唤醒flush线程进行刷盘flushCommitLogService.wakeup();}if (end - begin > 500) {log.info("Commit data to file costs {} ms", end - begin);}// 等待下一次提交this.waitForRunning(interval);} catch (Throwable e) {CommitLog.log.error(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);}}boolean result = false;for (int i = 0; i < RETRY_TIMES_OVER && !result; i++) {result = CommitLog.this.mappedFileQueue.commit(0);CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service shutdown, retry " + (i + 1) + " times " + (result ? "OK" : "Not OK"));}CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service end");}}

提交

提交的方法在MappedFileQueue的commit方法中实现，处理逻辑如下：

根据记录的CommitLog文件提交位置的偏移量获取映射文件，如果获取不为空，调用MappedFile的commit方法进行提交，然后返回本次提交数据的偏移量
记录本次提交的偏移量：文件的偏移量 + 提交数据的偏移量
判断本次提交的偏移量是否等于上一次的提交偏移量，如果等于表示本次未提交任何数据，返回结果置为true，否则表示提交了数据，等待刷盘，返回结果为false
更新上一次提交偏移量committedWhere的值为本次的提交偏移量的值

public class MappedFileQueue {protected long flushedWhere = 0; // flush的位置偏移量private long committedWhere = 0; // 提交的位置偏移量public boolean commit(final int commitLeastPages) {boolean result = true;// 根据提交位置的偏移量获取映射文件MappedFile mappedFile = this.findMappedFileByOffset(this.committedWhere, this.committedWhere == 0);if (mappedFile != null) {// 调用mappedFile的commit方法进行提交，返回提交数据的偏移量int offset = mappedFile.commit(commitLeastPages);// 记录本次提交的偏移量：文件的偏移量 + 提交数据的偏移量long where = mappedFile.getFileFromOffset() + offset;// 设置返回结果，如果本次提交偏移量等于上一次的提交偏移量为true，表示什么也没干，否则表示提交了数据，等待刷盘result = where == this.committedWhere;// 更新上一次提交偏移量的值为本次的this.committedWhere = where;}return result;}
}

MappedFile

MappedFile中记录CommitLog的写入位置wrotePosition、提交位置committedPosition以及flush位置flushedPosition，在commit方法中，调用了isAbleToCommit判断是否可以提交数据，判断的流程如下：

获取提交数据的位置偏移量和写入数据的位置偏移量
如果最少提交页数大于0，计算本次写入的页数是否大于或等于最少提交页数

本次写入数据的页数计算方法：写入位置/页大小 - flush位置/页大小
如果以上条件都满足，判断写入位置是否大于flush位置，如果大于表示有一部数据未flush可以进行提交

满足提交条件后，就会调用commit0方法提交数据，将数据写入到fileChannel中：

public class MappedFile extends ReferenceResource {// 数据写入位置protected final AtomicInteger wrotePosition = new AtomicInteger(0);// 数据提交位置protected final AtomicInteger committedPosition = new AtomicInteger(0);// 数据flush位置private final AtomicInteger flushedPosition = new AtomicInteger(0);// 提交数据public int commit(final int commitLeastPages) {// 如果writeBuffer为空if (writeBuffer == null) {// 不需要提交任何数据到，返回之前记录的写入位置return this.wrotePosition.get();}// 如果可以提交数据if (this.isAbleToCommit(commitLeastPages)) {if (this.hold()) {// 提交数据commit0();this.release();} else {log.warn("in commit, hold failed, commit offset = " + this.committedPosition.get());}}// All dirty data has been committed to FileChannel.if (writeBuffer != null && this.transientStorePool != null && this.fileSize == this.committedPosition.get()) {this.transientStorePool.returnBuffer(writeBuffer);this.writeBuffer = null;}// 返回提交位置return this.committedPosition.get();}// 是否可以提交数据protected boolean isAbleToCommit(final int commitLeastPages) {// 获取提交数据的位置偏移量int flush = this.committedPosition.get();// 获取写入数据的位置偏移量int write = this.wrotePosition.get();if (this.isFull()) {return true;}// 如果最少提交页数大于0if (commitLeastPages > 0) {// 写入位置/页大小 - flush位置/页大小 是否大于至少提交的页数return ((write / OS_PAGE_SIZE) - (flush / OS_PAGE_SIZE)) >= commitLeastPages;}// 判断是否需要flush数据return write > flush;}protected void commit0() {// 获取写入位置int writePos = this.wrotePosition.get();// 获取上次提交的位置int lastCommittedPosition = this.committedPosition.get();if (writePos - lastCommittedPosition > 0) {try {// 创建共享缓冲区ByteBuffer byteBuffer = writeBuffer.slice();// 设置上一次提交位置byteBuffer.position(lastCommittedPosition);byteBuffer.limit(writePos);this.fileChannel.position(lastCommittedPosition);// 数据写入fileChannelthis.fileChannel.write(byteBuffer);// 更新写入的位置this.committedPosition.set(writePos);} catch (Throwable e) {log.error("Error occurred when commit data to FileChannel.", e);}}}
}

FlushRealTimeService

如果未开启暂存池，会直接使用FlushRealTimeService进行刷盘，当然如果开启暂存池，写入一批数据后，同样会使用FlushRealTimeService进行刷盘，FlushRealTimeService同样继承了FlushCommitLogService，是用于执行刷盘的线程，处理逻辑与提交刷盘数据逻辑相似，只不过不是提交数据，而是调用flush方法将提交的数据刷入磁盘：

从配置信息中获取flush间隔、每次flush的最少页数和两次flush的最大间隔时间
如果当前时间大于上次flush时间+两次flush的最大间隔时间，意味着已经有比较长的一段时间没有进行flush，此时将每次flush的最少页数设置为0不限制flush页数
调用waitForRunning等待被唤醒
如果被唤醒，调用mappedFileQueue的flush方法进行刷盘

class FlushRealTimeService extends FlushCommitLogService {private long lastFlushTimestamp = 0; // 上一次flush的时间private long printTimes = 0;public void run() {CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service started");// 如果未停止while (!this.isStopped()) {// boolean flushCommitLogTimed = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isFlushCommitLogTimed();// 获取flush间隔int interval = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushIntervalCommitLog();// flush至少包含的页数int flushPhysicQueueLeastPages = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushCommitLogLeastPages();// 两次flush的时间间隔int flushPhysicQueueThoroughInterval =CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushCommitLogThoroughInterval();boolean printFlushProgress = false;long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();// 如果当前毫秒数 大于上次flush时间 + 两次flush之间的间隔if (currentTimeMillis >= (this.lastFlushTimestamp + flushPhysicQueueThoroughInterval)) {this.lastFlushTimestamp = currentTimeMillis; // 更新flush时间flushPhysicQueueLeastPages = 0; // flush至少包含的页数置为0printFlushProgress = (printTimes++ % 10) == 0;}try {// if (flushCommitLogTimed) {// 睡眠Thread.sleep(interval);} else {// 等待flush被唤醒this.waitForRunning(interval);}if (printFlushProgress) {// 打印刷盘进程this.printFlushProgress();}long begin = System.currentTimeMillis();// 进行刷盘CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(flushPhysicQueueLeastPages);long storeTimestamp = CommitLog.this.mappedFileQueue.getStoreTimestamp();if (storeTimestamp > 0) {CommitLog.this.defaultMessageStore.getStoreCheckpoint().setPhysicMsgTimestamp(storeTimestamp);}long past = System.currentTimeMillis() - begin;if (past > 500) {log.info("Flush data to disk costs {} ms", past);}} catch (Throwable e) {CommitLog.log.warn(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);this.printFlushProgress();}}// 如果服务停止，确保数据被刷盘boolean result = false;for (int i = 0; i < RETRY_TIMES_OVER && !result; i++) {// 进行刷盘result = CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(0);CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service shutdown, retry " + (i + 1) + " times " + (result ? "OK" : "Not OK"));}this.printFlushProgress();CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service end");}

刷盘

刷盘的方法在MappedFileQueue的flush方法中实现，处理逻辑如下：

根据 flush的位置偏移量获取映射文件
调用mappedFile的flush方法进行刷盘，并返回刷盘后的位置偏移量
计算最新的flush偏移量
更新flushedWhere的值为最新的flush偏移量

public class MappedFileQueue {protected long flushedWhere = 0; // flush的位置偏移量private long committedWhere = 0; // 提交的位置偏移量// flush刷盘public boolean flush(final int flushLeastPages) {boolean result = true;// 获取flush的位置偏移量映射文件MappedFile mappedFile = this.findMappedFileByOffset(this.flushedWhere, this.flushedWhere == 0);if (mappedFile != null) {// 获取时间戳long tmpTimeStamp = mappedFile.getStoreTimestamp();// 调用MappedFile的flush方法进行刷盘，返回刷盘后的偏移量int offset = mappedFile.flush(flushLeastPages);// 计算最新的flush偏移量long where = mappedFile.getFileFromOffset() + offset;result = where == this.flushedWhere;// 更新flush偏移量this.flushedWhere = where;if (0 == flushLeastPages) {this.storeTimestamp = tmpTimeStamp;}}// 返回flush的偏移量return result;}
}

flush的逻辑也与commit方法的逻辑类似：

调用isAbleToFlush判断是否满足刷盘条件，获取上次flush位置偏移量和当前写入位置偏移量进行如下校验：
- 文件是否已写满，即文件大小是否与写入数据位置相等，如果相等说明文件已经写满需要执行刷盘，满足刷盘条件
- 如果最少flush页数大于0，计算本次flush的页数是否大于或等于最少flush页数，如果满足可以进行刷盘
  
  本次flush数据的页数计算方法：写入位置/页大小 - flush位置/页大小
- 如果写入位置偏移量是否大于flush位置偏移量，如果大于表示有数据未进行刷盘，满足刷盘条件
调用fileChannel的force或者mappedByteBuffer的force方法进行刷盘
记录本次flush的位置，并作为结果返回

public class MappedFile extends ReferenceResource {protected final AtomicInteger wrotePosition = new AtomicInteger(0);protected final AtomicInteger committedPosition = new AtomicInteger(0);private final AtomicInteger flushedPosition = new AtomicInteger(0);/*** 进行刷盘并返回flush后的偏移量*/public int flush(final int flushLeastPages) {// 是否可以刷盘if (this.isAbleToFlush(flushLeastPages)) {if (this.hold()) {int value = getReadPosition();try {// 如果writeBuffer不为空if (writeBuffer != null || this.fileChannel.position() != 0) {// 将数据刷到硬盘this.fileChannel.force(false);} else {this.mappedByteBuffer.force();}} catch (Throwable e) {log.error("Error occurred when force data to disk.", e);}// 记录flush位置this.flushedPosition.set(value);this.release();} else {log.warn("in flush, hold failed, flush offset = " + this.flushedPosition.get());this.flushedPosition.set(getReadPosition());}}// 返回flush位置return this.getFlushedPosition();}// 是否可以刷盘private boolean isAbleToFlush(final int flushLeastPages) {// 获取上次flush位置int flush = this.flushedPosition.get();// 写入位置偏移量int write = getReadPosition();if (this.isFull()) {return true;}// 如果flush的页数大于0，校验本次flush的页数是否满足条件if (flushLeastPages > 0) {// 本次flush的页数：写入位置偏移量/OS_PAGE_SIZE - 上次flush位置偏移量/OS_PAGE_SIZE，是否大于flushLeastPagesreturn ((write / OS_PAGE_SIZE) - (flush / OS_PAGE_SIZE)) >= flushLeastPages;} // 写入位置偏移量是否大于flush位置偏移量return write > flush;}// 文件是否已写满public boolean isFull() {// 文件大小是否与写入数据位置相等return this.fileSize == this.wrotePosition.get();}/*** 返回当前有效数据的位置*/public int getReadPosition() {// 如果writeBuffer为空使用写入位置，否则使用提交位置return this.writeBuffer == null ? this.wrotePosition.get() : this.committedPosition.get();}
}

总结

参考
丁威、周继锋《RocketMQ技术内幕》

RocketMQ版本：4.9.3