参考视频：【尚硅谷】RocketMQ教程丨深度掌握MQ消息中间件_哔哩哔哩_bilibili

第一章 RocketMQ概述

一、MQ概述

1、MQ简介

MQ，Message Queue，是一种提供消息队列服务的中间件，也称为消息中间件，是一套提供了消息生产、存储、消费全过程API的软件系统。消息即数据。一般消息的体量不会很大。

2、MQ用途

从网上可以查看到很多的关于MQ用途的叙述，但总结起来其实就以下三点。

限流削峰

MQ可以将系统的超量请求暂存其中，以便系统后期可以慢慢进行处理，从而避免了请求的丢失或系统被压垮。

异步解耦

上游系统对下游系统的调用若为同步调用，则会大大降低系统的吞吐量与并发度，且系统耦合度太高。而异步调用则会解决这些问题。所以两层之间若要实现由同步到异步的转化，一般性做法就是，在这两层间添加一个MQ层。

数据收集

分布式系统会产生海量级数据流，如：业务日志、监控数据、用户行为等。针对这些数据流进行实时或批量采集汇总，然后对这些数据流进行大数据

分析，这是当前互联网平台的必备技术。通过MQ完成此类数据收集是最好的选择。

3、常见MQ产品

ActiveMQ

ActiveMQ是使用Java语言开发一款MQ产品。早期很多公司与项目中都在使用。但现在的社区活跃度已经很低。现在的项目中已经很少使用了。

RabbitMQ

RabbitMQ是使用ErLang语言开发的一款MQ产品。其吞吐量较Kafka与RocketMQ要低，且由于其不是Java语言开发，所以公司内部对其实现定制化开发难度较大。

Kafka

Kafka是使用Scala/Java语言开发的一款MQ产品。其最大的特点就是高吞吐率，常用于大数据领域的实时计算、日志采集等场景。其没有遵循任何常见的MQ协议，而是使用自研协议。对于Spring Cloud Netçix，其仅支持RabbitMQ与Kafka。

RocketMQ

RocketMQ是使用Java语言开发的一款MQ产品。经过数年阿里双11的考验，性能与稳定性非常高。其没有遵循任何常见的MQ协议，而是使用自研协议。对于Spring Cloud Alibaba，其支持RabbitMQ、 Kafka，但提倡使用RocketMQ。

对比

关键词	ACTIVEMQ	RABBITMQ	KAFKA	ROCKETMQ
开发语言	Java	ErLang	Java	Java
单机吞吐量	万级	万级	十万级	十万级
Topic	-	-	百级Topic时会影响系统吞吐量	千级Topic时会影响系统吞吐量
社区活跃度	低	高	高	高

4、MQ常见协议

一般情况下MQ的实现是要遵循一些常规性协议的。常见的协议如下：

JMS

JMS，Java Messaging Service（Java消息服务）。是Java平台上有关MOM（Message Oriented Middleware，面向消息的中间件 PO/OO/AO）的技术规范，它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换，并且通过提供标准的产生、发送、接收消息的接口，简化企业应用的开发ActiveMQ是该协议的典型实现。

STOMP

STOMP，Streaming Text Orientated Message Protocol（面向流文本的消息协议），是一种MOM设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互操作的连接格式，允许客户端与任意STOMP消息代理（Broker）进行交互。ActiveMQ是该协议的典型实现，RabbitMQ通过插件可以支持该协议。

AMQP

AMQP，Advanced Message Queuing Protocol（高级消息队列协议），一个提供统一消息服务的应用层标准，是应用层协议的一个开放标准，是一种MOM设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。 RabbitMQ是该协议的典型实现。

MQTT

MQTT，Message Queuing Telemetry Transport（消息队列遥测传输），是IBM开发的一个即时通讯协议，是一种二进制协议，主要用于服务器和低功耗IoT（物联网）设备间的通信。该协议支持所有平台，几乎可以把所有联网物品和外部连接起来，被用来当做传感器和致动器的通信协议。RabbitMQ通过插件可以支持该协议。

二、RocketMQ概述

1、RocketMQ简介

RocketMQ是一个统一消息引擎、轻量级数据处理平台。

RocketMQ是⼀款阿⾥巴巴开源的消息中间件。2016年11⽉28⽇，阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬（TLP ），成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。

官⽹地址：http://rocketmq.apache.org

2、RocketMQ发展历程

2007年，阿里开始五彩石项目，Notify作为项目中交易核心消息流转系统，应运而生。Notify系统是RocketMQ的雏形。

2010年，B2B大规模使用ActiveMQ作为阿里的消息内核。阿里急需一个具有海量堆积能力的消息系统。

2011年初，Kafka开源。淘宝中间件团队在对Kafka进行了深入研究后，开发了一款新的MQ，MetaQ。2012年，MetaQ发展到了v3.0版本，在它基础上进行了进一步的抽象，形成了RocketMQ，然后就将其进行了开源。

2015年，阿里在RocketMQ的基础上，又推出了一款专门针对阿里云上用户的消息系统Aliware MQ。

2016年双十一，RocketMQ承载了万亿级消息的流转，跨越了一个新的里程碑。11⽉28⽇，阿⾥巴巴向 Apache 软件基⾦会捐赠 RocketMQ，成为 Apache 孵化项⽬。

2017 年 9 ⽉ 25 ⽇，Apache 宣布 RocketMQ孵化成为 Apache 顶级项⽬（TLP ），成为国内⾸个互联⽹中间件在 Apache 上的顶级项⽬。

第二章 RocketMQ的安装与启动

一、基本概念

1 消息（Message）

消息是指，消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。

2 主题（Topic）

Topic表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。 topic:message 1:n message:topic 1:1

一个生产者可以同时发送多种Topic的消息；而一个消费者只对某种特定的Topic感兴趣，即只可以订阅和消费一种Topic的消息。 producer:topic 1:n consumer:topic 1:1

3 标签（Tag）

为消息设置的标签，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。

Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类。

Topic：货物

tag=上海

tag=江苏

tag=浙江

------- 消费者 ------

topic=货物 tag = 上海

topic=货物 tag = 上海|浙江

topic=货物 tag = *

4 队列（Queue）

存储消息的物理实体。一个Topic中可以包含多个Queue，每个Queue中存放的就是该Topic的消息。一个Topic的Queue也被称为一个Topic中消息的分区（Partition）。

一个Topic的Queue中的消息只能被一个消费者组中的一个消费者消费。一个Queue中的消息不允许同一个消费者组中的多个消费者同时消费。

在学习参考其它相关资料时，还会看到一个概念：分片（Sharding）。分片不同于分区。在RocketMQ中，分片指的是存放相应Topic的Broker。每个分片中会创建出相应数量的分区，即Queue，每个Queue的大小都是相同的。

5 消息标识（MessageId/Key）

RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageId，且可以携带具有业务标识的Key，以方便对消息的查询。不过需要注意的是，MessageId有两个：在生产者send()消息时会自动生成一个MessageId（msgId)，当消息到达Broker后，Broker也会自动生成一个MessageId(offsetMsgId)。msgId、offsetMsgId与key都称为消息标识。

msgId：由producer端生成，其生成规则为：

producerIp + 进程pid + MessageClientIDSetter类的ClassLoader的hashCode + 当前时间 + AutomicInteger自增计数器

offsetMsgId：由broker端生成，其生成规则为：brokerIp + 物理分区的offset（Queue中的偏移量）

key：由用户指定的业务相关的唯一标识

二、系统架构

RocketMQ架构上主要分为四部分构成：

1 Producer

消息生产者，负责生产消息。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。

例如，业务系统产生的日志写入到MQ的过程，就是消息生产的过程

再如，电商平台中用户提交的秒杀请求写入到MQ的过程，就是消息生产的过程

RocketMQ中的消息生产者都是以生产者组（Producer Group）的形式出现的。生产者组是同一类生产者的集合，这类Producer发送相同Topic类型的消息。一个生产者组可以同时发送多个主题的消息。

2 Consumer

消息消费者，负责消费消息。一个消息消费者会从Broker服务器中获取到消息，并对消息进行相关业务处理。

例如，QoS系统从MQ中读取日志，并对日志进行解析处理的过程就是消息消费的过程。

再如，电商平台的业务系统从MQ中读取到秒杀请求，并对请求进行处理的过程就是消息消费的过程。

RocketMQ中的消息消费者都是以消费者组（Consumer Group）的形式出现的。消费者组是同一类消费者的集合，这类Consumer消费的是同一个Topic类型的消息。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡（将一个Topic中的不同的Queue平均分配给同一个Consumer Group的不同的

Consumer，注意，并不是将消息负载均衡）和容错（一个Consmer挂了，该Consumer Group中的其它Consumer可以接着消费原Consumer消费的Queue）的目标变得非常容易

消费者组中Consumer的数量应该小于等于订阅Topic的Queue数量。如果超出Queue数量，则多出的Consumer将不能消费消息。

不过，一个Topic类型的消息可以被多个消费者组同时消费。

注意，

1）消费者组只能消费一个Topic的消息，不能同时消费多个Topic消息

2）一个消费者组中的消费者必须订阅完全相同的Topic

3 Name Server

功能介绍

NameServer是一个Broker与Topic路由的注册中心，支持Broker的动态注册与发现。RocketMQ的思想来自于Kafka，而Kafka是依赖了Zookeeper的。所以，在RocketMQ的早期版本，即在MetaQ v1.0与v2.0版本中，也是依赖于Zookeeper的。从MetaQ v3.0，即RocketMQ开始去掉Zookeeper依赖，使用了自己的NameServer。主要包括两个功能：

Broker管理：接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据；提供心跳检测机制，检查Broker是否还存活。

路由信息管理：每个NameServer中都保存着Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。Producer和Conumser通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息，从而进行消息的投递和消费。

路由注册

NameServer通常也是以集群的方式部署，不过，NameServer是无状态的，即NameServer集群中的各个节点间是无差异的，各节点间相互不进行信息通讯。那各节点中的数据是如何进行数据同步的呢？在Broker节点启动时，轮询NameServer列表，与每个NameServer节点建立长连接，发起注册请求。在NameServer内部维护着⼀个Broker列表，用来动态存储Broker的信息。

注意，这是与其它像zk、Eureka、Nacos等注册中心不同的地方。

这种NameServer的无状态方式，有什么优缺点：

优点：NameServer集群搭建简单，扩容简单。

缺点：对于Broker，必须明确指出所有NameServer地址。否则未指出的将不会去注册。也正因为如此，NameServer并不能随便扩容。因为，若Broker不重新配置，新增的NameServer对于Broker来说是不可见的，其不会向这个NameServer进行注册。

Broker节点为了证明自己是活着的，为了维护与NameServer间的长连接，会将最新的信息以心跳包的方式上报给NameServer，每30秒发送一次心跳。心跳包中包含 BrokerId、Broker地址(IP+Port)、 Broker名称、Broker所属集群名称等等。NameServer在接收到心跳包后，会更新心跳时间戳，记录这个Broker的最新存活时间。

路由剔除

由于Broker关机、宕机或网络抖动等原因，NameServer没有收到Broker的心跳，NameServer可能会将其从Broker列表中剔除。

NameServer中有⼀个定时任务，每隔10秒就会扫描⼀次Broker表，查看每一个Broker的最新心跳时间戳距离当前时间是否超过120秒，如果超过，则会判定Broker失效，然后将其从Broker

列表中剔除。

扩展：对于RocketMQ日常运维工作，例如Broker升级，需要停掉Broker的工作。OP需要怎么做？

OP需要将Broker的读写权限禁掉。一旦client(Consumer或Producer)向broker发送请求，都会收到broker的NO_PERMISSION响应，然后client会进行对其它Broker的重试。

当OP观察到这个Broker没有流量后，再关闭它，实现Broker从NameServer的移除。

OP：运维工程师

SRE：Site Reliability Engineer，现场可靠性工程师路由发现

RocketMQ的路由发现采用的是Pull模型。当Topic路由信息出现变化时，NameServer不会主动推送给客户端，而是客户端定时拉取主题最新的路由。

默认客户端每30秒会拉取一次最新的路由。

扩展：

1）Push模型：推送模型。其实时性较好，是一个“发布-订阅”模型，需要维护一个长连接。而长连接的维护是需要资源成本的。该模型适合于的场景：实时性要求较高Client数量不多，Server数据变化较频繁

2）Pull模型：拉取模型。存在的问题是，实时性较差。

3）Long Polling模型：长轮询模型。其是对Push与Pull模型的整合，充分利用了这两种模型的优势，屏蔽了它们的劣势。

客户端NameServer选择策略

这里的客户端指的是Producer与Consumer

客户端在配置时必须要写上NameServer集群的地址，那么客户端到底连接的是哪个NameServer节点呢？客户端首先会生产一个随机数，然后再与NameServer节点数量取模，此时得到的就是所要连接的节点索引，然后就会进行连接。如果连接失败，则会采用round-robin策略，逐个尝试着去连接其它节点。

首先采用的是随机策略进行的选择，失败后采用的是轮询策略。

扩展：Zookeeper Client是如何选择Zookeeper Server的？

简单来说就是，经过两次Shufæe，然后选择第一台Zookeeper Server。

详细说就是，将配置文件中的zk server地址进行第一次shufæe，然后随机选择一个。这个选择出的一般都是一个hostname。然后获取到该hostname对应的所有ip，再对这些ip进行第二shufæe，从shufæe过的结果中取第一个server地址进行连接。

4 Broker

功能介绍

Broker充当着消息中转角色，负责存储消息、转发消息。Broker在RocketMQ系统中负责接收并存储从生产者发送来的消息，同时为消费者的拉取请求作准备。Broker同时也存储着消息相关的元数据，包括消费者组消费进度偏移offset、主题、队列等。

Kafka 0.8版本之后，offset是存放在Broker中的，之前版本是存放在Zookeeper中的。

模块构成

下图为Broker Server的功能模块示意图。

Remoting Module：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。而这个Broker实体则由以下模块构成。

Client Manager：客户端管理器。负责接收、解析客户端(Producer/Consumer)请求，管理客户端。例如，维护Consumer的Topic订阅信息

Store Service：存储服务。提供方便简单的API接口，处理消息存储到物理硬盘和消息查询功能。

HA Service：高可用服务，提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。

Index Service：索引服务。根据特定的Message key，对投递到Broker的消息进行索引服务，同时也提供根据Message Key对消息进行快速查询的功能。

集群部署

为了增强Broker性能与吞吐量，Broker一般都是以集群形式出现的。各集群节点中可能存放着相同Topic的不同Queue。不过，这里有个问题，如果某Broker节点宕机，如何保证数据不丢失呢？其解决方案是，将每个Broker集群节点进行横向扩展，即将Broker节点再建为一个HA集群，解决单点问题。Broker节点集群是一个主从集群，即集群中具有Master与Slave两种角色。

Master负责处理读写操作请求，Slave负责对Master中的数据进行备份。当Master挂掉了，Slave则会自动切换为Master去工作。所以这个Broker集群是主备集群。一个Master可以包含多个

Slave，但一个Slave只能隶属于一个Master。 Master与Slave 的对应关系是通过指定相同的BrokerName、不同的BrokerId 来确定的。BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。

每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所NameServer。

5 工作流程

具体流程

1）启动NameServer，NameServer启动后开始监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连接。

2）启动Broker时，Broker会与所有的NameServer建立并保持长连接，然后每30秒向NameServer定时发送心跳包。

3）发送消息前，可以先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，当然，在创建Topic时也会将Topic与Broker的关系写入到NameServer中。不过，这步是可选的，也可以在发送消息时自动创建Topic。

4）Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取路由信息，即当前发送的Topic消息的Queue与Broker的地址（IP+Port）的映射关系。然后根据算法策略从队选择一个Queue，与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。当然，在获取到路由信息后，Producer会首先将路由信息缓存到本地，再每30秒从NameServer更新一次路由信息。

5）Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取其所订阅Topic的路由信息，然后根据算法策略从路由信息中获取到其所要消费的Queue，然后直接跟Broker建立长连接，开始消费其中的消息。Consumer在获取到路由信息后，同样也会每30秒从NameServer更新一次路由信息。不过不同于Producer的是，Consumer还会向Broker发送心跳，以确保Broker的存活状态。

Topic的创建模式

手动创建Topic时，有两种模式：

集群模式：该模式下创建的Topic在该集群中，所有Broker中的Queue数量是相同的。

Broker模式：该模式下创建的Topic在该集群中，每个Broker中的Queue数量可以不同。

自动创建Topic时，默认采用的是Broker模式，会为每个Broker默认创建4个Queue。

读/写队列

从物理上来讲，读/写队列是同一个队列。所以，不存在读/写队列数据同步问题。读/写队列是逻辑上进行区分的概念。一般情况下，读/写队列数量是相同的。例如，创建Topic时设置的写

队列数量为8，读队列数量为4，此时系统会创建8个Queue，分别是0 1 2 3 4 5 6 7。Producer会将消息写入到这8个队列，但Consumer只会消费0 1 2 3这4个队列中的消息，4 5 6 7中的消

息是不会被消费到的。再如，创建Topic时设置的写队列数量为4，读队列数量为8，此时系统会创建8个Queue，分别是0 1 2 3 4 5 6 7。Producer会将消息写入到0 1 2 3 这4个队列，但

Consumer只会消费0 1 2 3 4 5 6 7这8个队列中的消息，但是4 5 6 7中是没有消息的。此时假设Consumer Group中包含两个Consuer，Consumer1消费0 1 2 3，而Consumer2消费4 5 6

7。但实际情况是，Consumer2是没有消息可消费的。也就是说，当读/写队列数量设置不同时，总是有问题的。那么，为什么要这样设计呢？

其这样设计的目的是为了，方便Topic的Queue的缩容。

例如，原来创建的Topic中包含16个Queue，如何能够使其Queue缩容为8个，还不会丢失消息？可以动态修改写队列数量为8，读队列数量不变。此时新的消息只能写入到前8个队列，而消

费都消费的却是16个队列中的数据。当发现后8个Queue中的消息消费完毕后，就可以再将读队列数量动态设置为8。整个缩容过程，没有丢失任何消息。 perm用于设置对当前创建Topic

的操作权限：2表示只写，4表示只读，6表示读写。

三、单击安装与启动

1、准备工作

软硬件需求

系统要求是64位的，JDK要求书1.8及以上版本的。

下载RocketMQ安装包

将下载的安装包上传到Linux

解压。

2、修改初始内存

修改runserver.sh

使用vim命令打开bin/runserver.sh文件。现将这些值修改为如下：

修改runbroker.sh

使用vim命令打开bin/runbroker.sh文件。现将这些值修改为如下：

3、启动

启动NameServer

4、发送/接收消息测试

发送消息

接收消息

5、关闭Server

无论是关闭name server还是broker，都是使用bin/mqshutdown命令。

四、控制台的安装与启动

RocketMQ有一个可视化的dashboard，通过该控制台可以直观的查看到很多数据。

1 下载

下载地址：https://github.com/apache/rocketmq-externals/releases

2 修改配置

修改其src/main/resources中的application.properties配置文件。

原来的端口号为8080，修改为一个不常用的
指定RocketMQ的name server地址

3 添加依赖

在解压目录rocketmq-console的pom.xml中添加如下JAXB依赖。

JAXB，Java Architechture for Xml Binding，用于XML绑定的Java技术，是一个业界标准，是一项可以根据XML Schema生成Java类的技术

<dependency><groupId>javax.xml.bind</groupId><artifactId>jaxb-api</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.sun.xml.bind</groupId><artifactId>jaxb-impl</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>com.sun.xml.bind</groupId><artifactId>jaxb-core</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>javax.activation</groupId><artifactId>activation</artifactId><version>1.1.1</version>
</dependency>

4 打包

在rocketmq-console目录下运行maven的打包命令。

5 启动

6 访问

五、集群搭建理论

1 数据复制与刷盘策略

复制策略

复制策略是Broker的Master与Slave间的数据同步方式。分为同步复制与异步复制：

同步复制：消息写入master后，master会等待slave同步数据成功后才向producer返回成功ACK
异步复制：消息写入master后，master立即向producer返回成功ACK，无需等待slave同步数据成功

异步复制策略会降低系统的写入延迟，RT变小，提高了系统的吞吐量

刷盘策略

刷盘策略指的是broker中消息的落盘方式，即消息发送到broker内存后消息持久化到磁盘的方式。分为同步刷盘与异步刷盘：

同步刷盘：当消息持久化到broker的磁盘后才算是消息写入成功。
异步刷盘：当消息写入到broker的内存后即表示消息写入成功，无需等待消息持久化到磁盘。

1）异步刷盘策略会降低系统的写入延迟，RT变小，提高了系统的吞吐量

2）消息写入到Broker的内存，一般是写入到了PageCache

3）对于异步刷盘策略，消息会写入到PageCache后立即返回成功ACK。但并不会立即做落盘操作，而是当PageCache到达一定量时会自动进行落盘。

2 Broker集群模式

根据Broker集群中各个节点间关系的不同，Broker集群可以分为以下几类：

单Master

只有一个broker（其本质上就不能称为集群）。这种方式也只能是在测试时使用，生产环境下不能使用，因为存在单点问题。

多Master

broker集群仅由多个master构成，不存在Slave。同一Topic的各个Queue会平均分布在各个master节点上。

优点：配置简单，单个Master宕机或重启维护对应用无影响，在磁盘配置为RAID10时，即使机器宕机不可恢复情况下，由于RAID10磁盘非常可靠，消息也不会丢（异步刷盘丢失少量消息，同步刷盘一条不丢），性能最高；

缺点：单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅（不可消费），消息实时性会受到影响。

以上优点的前提是，这些Master都配置了RAID磁盘阵列。如果没有配置，一旦出现某Master宕机，则会发生大量消息丢失的情况。

多Master多Slave模式-异步复制

broker集群由多个master构成，每个master又配置了多个slave（在配置了RAID磁盘阵列的情况下，一个master一般配置一个slave即可）。master与slave的关系是主备关系，即master负

责处理消息的读写请求，而slave仅负责消息的备份与master宕机后的角色切换。异步复制即前面所讲的复制策略中的异步复制策略，即消息写入master成功后，master立即向producer返

回成功ACK，无需等待slave同步数据成功。该模式的最大特点之一是，当master宕机后slave能够自动切换为master。不过由于slave从master的同步具有短暂的延迟（毫秒级），所以当

master宕机后，这种异步复制方式可能会存在少量消息的丢失问题。

Slave从Master同步的延迟越短，其可能丢失的消息就越少对于Master的RAID磁盘阵列，若使用的也是异步复制策略，同样也存在延迟问题，同样也可能会丢失消息。但RAID阵列的秘诀是微秒级的（因为是由硬盘支持的），所以其丢失的数据量会更少。

多Master多Slave模式-同步双写

该模式是多Master多Slave模式的同步复制实现。所谓同步双写，指的是消息写入master成功后， master会等待slave同步数据成功后才向producer返回成功ACK，即master与slave都要写

入成功后才会返回成功ACK，也即双写。

该模式与异步复制模式相比，优点是消息的安全性更高，不存在消息丢失的情况。但单个消息的RT略高，从而导致性能要略低（大约低10%）。该模式存在一个大的问题：对于目前的版

本，Master宕机后，Slave不会自动切换到Master。

最佳实践

一般会为Master配置RAID10磁盘阵列，然后再为其配置一个Slave。即利用了RAID10磁盘阵列的高效、安全性，又解决了可能会影响订阅的问题。

1）RAID磁盘阵列的效率要高于Master-Slave集群。因为RAID是硬件支持的。也正因为如此，所以RAID阵列的搭建成本较高。

2）多Master+RAID阵列，与多Master多Slave集群的区别是什么？

多Master+RAID阵列，其仅仅可以保证数据不丢失，即不影响消息写入，但其可能会影响到消息的订阅。但其执行效率要远高于多Master多Slave集群
多Master多Slave集群，其不仅可以保证数据不丢失，也不会影响消息写入。其运行效率要低于多Master+RAID阵列

六、磁盘阵列RAID（补充）

1 RAID历史

1988 年美国加州大学伯克利分校的 D. A. Patterson 教授等首次在论文 “A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks” 中提出了 RAID 概念，即廉价冗余磁盘阵列（ Redundant Array

of Inexpensive Disks ）。由于当时大容量磁盘比较昂贵， RAID 的基本思想是将多个容量较小、相对廉价的磁盘进行有机组合，从而以较低的成本获得与昂贵大容量磁盘相当的容量、性

能、可靠性。随着磁盘成本和价格的不断降低， “廉价” 已经毫无意义。因此， RAID咨询委员会（ RAID Advisory Board, RAB ）决定用 “ 独立 ” 替代 “ 廉价 ” ，于时 RAID 变成了独立磁

盘冗余阵列（ Redundant Array of Independent Disks ）。但这仅仅是名称的变化，实质内容没有改变。

2 RAID等级

RAID这种设计思想很快被业界接纳， RAID技术作为高性能、高可靠的存储技术，得到了非常广泛的应用。 RAID主要利用镜像、数据条带和数据校验三种技术来获取高性能、可靠性、

容错能力和扩展性，根据对这三种技术的使用策略和组合架构，可以把 RAID分为不同的等级，以满足不同数据应用的需求。

D. A. Patterson 等的论文中定义了 RAID0 ~ RAID6 原始 RAID 等级。随后存储厂商又不断推出 RAID7 、 RAID10、RAID01 、 RAID50 、 RAID53 、 RAID100 等 RAID 等级，但这些并

无统一的标准。目前业界与学术界公认的标准是 RAID0 ~ RAID6 ，而在实际应用领域中使用最多的 RAID 等级是 RAID0 、 RAID1 、 RAID3 、 RAID5 、 RAID6 和 RAID10。 RAID每一

个等级代表一种实现方法和技术，等级之间并无高低之分。在实际应用中，应当根据用户的数据应用特点，综合考虑可用性、性能和成本来选择合适的RAID 等级，以及具体的实现方式。

3 关键技术

镜像技术

镜像技术是一种冗余技术，为磁盘提供数据备份功能，防止磁盘发生故障而造成数据丢失。对于 RAID 而言，采用镜像技术最典型地的用法就是，同时在磁盘阵列中产生两个完全相同的数

据副本，并且分布在两个不同的磁盘上。镜像提供了完全的数据冗余能力，当一个数据副本失效不可用时，外部系统仍可正常访问另一副本，不会对应用系统运行和性能产生影响。而

且，镜像不需要额外的计算和校验，故障修复非常快，直接复制即可。镜像技术可以从多个副本进行并发读取数据，提供更高的读 I/O 性能，但不能并行写数据，写多个副本通常会导致一

定的 I/O 性能下降。镜像技术提供了非常高的数据安全性，其代价也是非常昂贵的，需要至少双倍的存储空间。高成本限制了镜像的广泛应用，主要应用于至关重要的数据保护，这种场

合下的数据丢失可能会造成非常巨大的损失。

数据条带技术

数据条带化技术是一种自动将 I/O操作负载均衡到多个物理磁盘上的技术。更具体地说就是，将一块连续的数据分成很多小部分并把它们分别存储到不同磁盘上。这就能使多个进程可以并

发访问数据的多个不同部分，从而获得最大程度上的 I/O 并行能力，极大地提升性能。

数据校验技术

数据校验技术是指， RAID 要在写入数据的同时进行校验计算，并将得到的校验数据存储在 RAID 成员磁盘中。校验数据可以集中保存在某个磁盘或分散存储在多个不同磁盘中。当其中一

部分数据出错时，就可以对剩余数据和校验数据进行反校验计算重建丢失的数据。

数据校验技术相对于镜像技术的优势在于节省大量开销，但由于每次数据读写都要进行大量的校验运算，对计算机的运算速度要求很高，且必须使用硬件 RAID 控制器。在数据重建恢复方

面，检验技术比镜像技术复杂得多且慢得多。

4 RAID分类

从实现角度看， RAID 主要分为软 RAID、硬 RAID 以及混合 RAID 三种。

软 RAID

所有功能均有操作系统和 CPU 来完成，没有独立的 RAID 控制处理芯片和 I/O 处理芯片，效率自然最低。

硬 RAID

配备了专门的 RAID 控制处理芯片和 I/O 处理芯片以及阵列缓冲，不占用 CPU 资源。效率很高，但成本也很高。

混合 RAID

具备 RAID 控制处理芯片，但没有专门的I/O 处理芯片，需要 CPU 和驱动程序来完成。性能和成本在软 RAID 和硬 RAID 之间。

5 常见RAID等级详解

JBOD

JBOD ，Just a Bunch of Disks，磁盘簇。表示一个没有控制软件提供协调控制的磁盘集合，这是 RAID 区别与 JBOD 的主要因素。 JBOD 将多个物理磁盘串联起来，提供一个巨大的逻辑磁盘。 JBOD 的数据存放机制是由第一块磁盘开始按顺序往后存储，当前磁盘存储空间用完后，再依次往后面的磁盘存储数据。 JBOD 存储性能完全等同于单块磁盘，而且也不提供数据安全保护。

其只是简单提供一种扩展存储空间的机制，JBOD可用存储容量等于所有成员磁盘的存储空间之和

JBOD 常指磁盘柜，而不论其是否提供 RAID 功能。不过，JBOD并非官方术语，官方称为Spanning。

RAID0

RAID0 是一种简单的、无数据校验的数据条带化技术。实际上不是一种真正的 RAID ，因为它并不提供任何形式的冗余策略。 RAID0 将所在磁盘条带化后组成大容量的存储空间，将数据

分散存储在所有磁盘中，以独立访问方式实现多块磁盘的并读访问。

理论上讲，一个由 n 块磁盘组成的 RAID0 ，它的读写性能是单个磁盘性能的 n 倍，但由于总线带宽等多种因素的限制，实际的性能提升低于理论值。由于可以并发执行 I/O 操作，总线带

宽得到充分利用。再加上不需要进行数据校验，RAID0 的性能在所有 RAID 等级中是最高的。

RAID0 具有低成本、高读写性能、 100% 的高存储空间利用率等优点，但是它不提供数据冗余保护，一旦数据损坏，将无法恢复。

应用场景：对数据的顺序读写要求不高，对数据的安全性和可靠性要求不高，但对系统性能要求很高的场景。

RAID0与JBOD相同点：

1）存储容量：都是成员磁盘容量总和

2）磁盘利用率，都是100%，即都没有做任何的数据冗余备份 RAID0与JBOD不同点： JBOD：数据是顺序存放的，一个磁盘存满后才会开始存放到下一个磁盘 RAID：各个磁盘中的数据

写入是并行的，是通过数据条带技术写入的。其读写性能是JBOD的n 倍

RAID1

RAID1 就是一种镜像技术，它将数据完全一致地分别写到工作磁盘和镜像磁盘，它的磁盘空间利用率为 50% 。 RAID1 在数据写入时，响应时间会有所影响，但是读数据的时候没有影响。 RAID1 提供了最佳的数据保护，一旦工作磁盘发生故障，系统将自动切换到镜像磁盘，不会影响使用。 RAID1是为了增强数据安全性使两块磁盘数据呈现完全镜像，从而达到安全性好、技术简单、管理方便。 RAID1 拥有完全容错的能力，但实现成本高。

应用场景：对顺序读写性能要求较高，或对数据安全性要求较高的场景。

RAID10

RAID10是一个RAID1与RAID0的组合体，所以它继承了RAID0的快速和RAID1的安全。

简单来说就是，先做条带，再做镜像。发即将进来的数据先分散到不同的磁盘，再将磁盘中的数据做
镜像。

RAID01

RAID01是一个RAID0与RAID1的组合体，所以它继承了RAID0的快速和RAID1的安全。

简单来说就是，先做镜像再做条带。即将进来的数据先做镜像，再将镜像数据写入到与之前数据不同的磁盘，即再做条带。

RAID10要比RAID01的容错率再高，所以生产环境下一般是不使用RAID01的。

七、集群搭建实践

1 集群架构

这里要搭建一个双主双从异步复制的Broker集群。为了方便，这里使用了两台主机来完成集群的搭建。这两台主机的功能与broker角色分配如下表。

序号	主机名/IP	IP	功能	BROKER角色
1	rocketmqOS1	192.168.59.164	NameServer + Broker	Master1 + Slave2
2	rocketmqOS2	192.168.59.165	NameServer + Broker	Master2 + Slave1

2 克隆生成rocketmqOS1

克隆rocketmqOS主机，并修改配置。指定主机名为rocketmqOS1。

3 修改rocketmqOS1配置文件

配置文件位置

要修改的配置文件在rocketMQ解压目录的conf/2m-2s-async目录中。

修改broker-a.properties

将该配置文件内容修改为如下：

# 指定整个broker集群的名称，或者说是RocketMQ集群的名称
brokerClusterName=DefaultCluster
# 指定master-slave集群的名称。一个RocketMQ集群可以包含多个master-slave集群
brokerName=broker-a
# master的brokerId为0
brokerId=0
# 指定删除消息存储过期文件的时间为凌晨4点
deleteWhen=04
# 指定未发生更新的消息存储文件的保留时长为48小时，48小时后过期，将会被删除
fileReservedTime=48
# 指定当前broker为异步复制master
brokerRole=ASYNC_MASTER
# 指定刷盘策略为异步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
# 指定Name Server的地址
namesrvAddr=192.168.59.164:9876;192.168.59.165:9876

修改broker-b-s.properties