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wzjs 2025/8/27 18:25:29

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欢迎光临小站：致橡树

文章现有讲述比较简单，后续逐渐丰富各部分内容。

Apache RocketMQ 作为阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件，凭借其高吞吐、低延迟、高可用等特性，成为金融级稳定性场景的首选解决方案。本文将深入剖析 RocketMQ 的架构设计，解读其核心组件、存储机制和高可用策略。

RocketMQ 核心架构

RocketMQ 采用经典的 发布-订阅模型，核心组件包括：

NameServer：轻量级注册中心，负责路由管理。
Broker：消息存储与转发核心节点。
Producer：消息生产者，支持同步/异步/单向发送。
Consumer：消息消费者，支持集群和广播消费模式。

核心组件详解

NameServer：无状态路由中枢

去中心化设计：多个 NameServer 节点独立运行，无主从依赖。
职责：
- 管理 Broker 地址列表与 Topic 路由信息。
- 提供心跳检测机制，实时感知 Broker 存活状态。
数据更新：Broker 每30秒上报元数据，NameServer 维护最终一致性。

Broker：消息存储引擎

主从架构：Master 处理读写请求，Slave 提供数据备份和读负载均衡。
核心模块：
- Remoting Module：处理客户端请求（生产/消费消息）。
- Store Module：高效管理消息存储（CommitLog + 索引）。
- HA Service：主从数据同步，保障高可用。

Producer & Consumer

Producer：
- 通过 Topic 发布消息，支持消息压缩、事务消息。
- 自动选择 MessageQueue 实现负载均衡。
Consumer：
- 支持 Push/Pull 两种消费模式。
- 集群模式下通过 Offset 管理消费进度。

消息存储机制：高性能的基石

存储结构设计

CommitLog：所有消息顺序写入日志文件，消除随机IO瓶颈。
ConsumeQueue：逻辑队列，记录消息在 CommitLog 的物理偏移。
IndexFile：基于 Key/时间戳的消息索引，支持快速查询。

CommitLog
├── 00000000000000000000
├── 00000000000000000001
└── ...ConsumeQueue
└── TopicA├── 0 (QueueID)│   ├── 00000000000000000000│   └── ...└── 1└── ...

刷盘机制

同步刷盘（FLUSH_SYNC）：消息写入 PageCache 后立即刷盘，数据零丢失。
异步刷盘（FLUSH_ASYNC）：依赖 OS 定期刷盘，吞吐量更高。

零拷贝技术

MappedFile：通过内存映射文件（MMAP）提升大文件读写效率。
Sendfile：消费时直接通过 DMA 传输数据，减少 CPU 拷贝开销。

高可用与负载均衡设计

Broker 主从同步

同步复制（SYNC_MASTER）：消息写入 Slave 成功后才返回 ACK。
异步复制（ASYNC_MASTER）：Master 写入后立即响应，异步同步到 Slave。

故障自动切换

DLedger 模式：基于 Raft 协议实现多副本强一致性，支持自动选主。
- Dledger集群的选举是通过Raft协议进⾏的，Raft协议是⼀种多数同意机制。也就是每次选举需要有集群中超过
  
  半数的节点确认，才能形成整个集群的共同决定。同时，这也意味着在Dledger集群中，只要有超过半数的节点能
  
  够正常⼯作，那么整个集群就能正常⼯作。因此，在部署Dledger集群时，通常都是部署奇数台服务，这样可以让
  
  集群的容错性达到最⼤。
Consumer 重平衡：Broker 宕机时，Consumer 自动切换到其他可用节点。

负载均衡策略

Producer 侧：轮询/随机/Hash 算法分配 MessageQueue。
Consumer 侧：
- 平均分配（AllocateMessageQueueAveragely）
- 一致性 Hash（AllocateMessageQueueConsistentHash）