[TOC]
# 1 单机版消息中心
一个消息中心,最基本的需要支持多生产者、多消费者,例如下:
```java
class Scratch {
public static void main(String[] args) {
// 实际中会有 nameserver 服务来找到 broker 具体位置以及 broker 主从信息
Broker broker = new Broker();
Producer producer1 = new Producer();
producer1.connectBroker(broker);
Producer producer2 = new Producer();
producer2.connectBroker(broker);
Consumer consumer1 = new Consumer();
consumer1.connectBroker(broker);
Consumer consumer2 = new Consumer();
consumer2.connectBroker(broker);
for (int i = 0; i < 2; i++) {
producer1.asyncSendMsg("producer1 send msg" + i);
producer2.asyncSendMsg("producer2 send msg" + i);
}
System.out.println("broker has msg:" + broker.getAllMagByDisk());
for (int i = 0; i < 1; i++) {
System.out.println("consumer1 consume msg:" + consumer1.syncPullMsg());
}
for (int i = 0; i < 3; i++) {
System.out.println("consumer2 consume msg:" + consumer2.syncPullMsg());
}
}
}
class Producer {
private Broker broker;
public void connectBroker(Broker broker) {
this.broker = broker;
}
public void asyncSendMsg(String msg) {
if (broker == null) {
throw new RuntimeException("please connect broker first");
}
new Thread(() -> {
broker.sendMsg(msg);
}).start();
}
}
class Consumer {
private Broker broker;
public void connectBroker(Broker broker) {
this.broker = broker;
}
public String syncPullMsg() {
return broker.getMsg();
}
}
class Broker {
// 对应 RocketMQ 中 MessageQueue,默认情况下 1 个 Topic 包含 4 个 MessageQueue
private LinkedBlockingQueue<String> messageQueue = new LinkedBlockingQueue(Integer.MAX_VALUE);
// 实际发送消息到 broker 服务器使用 Netty 发送
public void sendMsg(String msg) {
try {
messageQueue.put(msg);
// 实际会同步或异步落盘,异步落盘使用的定时任务定时扫描落盘
} catch (InterruptedException e) {
}
}
public String getMsg() {
try {
return messageQueue.take();
} catch (InterruptedException e) {
}
return null;
}
public String getAllMagByDisk() {
StringBuilder sb = new StringBuilder("\n");
messageQueue.iterator().forEachRemaining((msg) -> {
sb.append(msg + "\n");
});
return sb.toString();
}
}
```
问题:
1. 没有实现真正执行消息存储落盘
2. 没有实现 NameServer 去作为注册中心,定位服务
3. 使用 LinkedBlockingQueue 作为消息队列,注意,参数是无限大,在真正 RocketMQ 也是如此是无限大,理论上不会出现对进来的数据进行抛弃,但是会有内存泄漏问题(阿里巴巴开发手册也因为这个问题,建议我们使用自制线程池)
4. 没有使用多个队列(即多个 LinkedBlockingQueue),RocketMQ 的顺序消息是通过生产者和消费者同时使用同一个 MessageQueue 来实现,但是如果我们只有一个 MessageQueue,那我们天然就支持顺序消息
5. 没有使用 MappedByteBuffer 来实现文件映射从而使消息数据落盘非常的快(实际 RocketMQ 使用的是 FileChannel+DirectBuffer)
# 2 分布式消息中心
## 2.1 问题与解决
### 2.1.1 消息丢失的问题
1. 当你系统需要保证百分百消息不丢失,你可以使用生产者每发送一个消息,Broker 同步返回一个消息发送成功的反馈消息
2. 即每发送一个消息,同步落盘后才返回生产者消息发送成功,这样只要生产者得到了消息发送生成的返回,事后除了硬盘损坏,都可以保证不会消息丢失
3. 但是这同时引入了一个问题,同步落盘怎么才能快?
### 2.1.2 同步落盘怎么才能快
1. 使用 FileChannel + DirectBuffer 池,使用堆外内存,加快内存拷贝
2. 使用数据和索引分离,当消息需要写入时,使用 commitlog 文件顺序写,当需要定位某个消息时,查询index 文件来定位,从而减少文件IO随机读写的性能损耗
### 2.1.3 消息堆积的问题
1. 后台定时任务每隔72小时,删除旧的没有使用过的消息信息
2. 根据不同的业务实现不同的丢弃任务,具体参考线程池的 AbortPolicy,例如FIFO/LRU等(RocketMQ没有此策略)
3. 消息定时转移,或者对某些重要的 TAG 型(支付型)消息真正落库
### 2.1.4 定时消息的实现
1. 实际 RocketMQ 没有实现任意精度的定时消息,它只支持某些特定的时间精度的定时消息
2. 实现定时消息的原理是:创建特定时间精度的 MessageQueue,例如生产者需要定时1s之后被消费者消费,你只需要将此消息发送到特定的 Topic,例如:MessageQueue-1 表示这个 MessageQueue 里面的消息都会延迟一秒被消费,然后 Broker 会在 1s 后发送到消费者消费此消息,使用 newSingleThreadScheduledExecutor 实现
### 2.1.5 顺序消息的实现
1. 与定时消息同原理,生产者生产消息时指定特定的 MessageQueue ,消费者消费消息时,消费特定的 MessageQueue,其实单机版的消息中心在一个 MessageQueue 就天然支持了顺序消息
2. 注意:同一个 MessageQueue 保证里面的消息是顺序消费的前提是:消费者是串行的消费该 MessageQueue,因为就算 MessageQueue 是顺序的,但是当并行消费时,还是会有顺序问题,但是串行消费也同时引入了两个问题:
>1. 引入锁来实现串行
>2. 前一个消费阻塞时后面都会被阻塞
### 2.1.6 分布式消息的实现
1. 需要前置知识:2PC
2. RocketMQ4.3 起支持,原理为2PC,即两阶段提交,prepared->commit/rollback
3. 生产者发送事务消息,假设该事务消息 Topic 为 Topic1-Trans,Broker 得到后首先更改该消息的 Topic 为 Topic1-Prepared,该 Topic1-Prepared 对消费者不可见。然后定时回调生产者的本地事务A执行状态,根据本地事务A执行状态,来是否将该消息修改为 Topic1-Commit 或 Topic1-Rollback,消费者就可以正常找到该事务消息或者不执行等
>注意,就算是事务消息最后回滚了也不会物理删除,只会逻辑删除该消息
### 2.1.7 消息的 push 实现
1. 注意,RocketMQ 已经说了自己会有低延迟问题,其中就包括这个消息的 push 延迟问题
2. 因为这并不是真正的将消息主动的推送到消费者,而是 Broker 定时任务每5s将消息推送到消费者
### 2.1.8 消息重复发送的避免
1. RocketMQ 会出现消息重复发送的问题,因为在网络延迟的情况下,这种问题不可避免的发生,如果非要实现消息不可重复发送,那基本太难,因为网络环境无法预知,还会使程序复杂度加大,因此默认允许消息重复发送
2. RocketMQ 让使用者在消费者端去解决该问题,即需要消费者端在消费消息时支持幂等性的去消费消息
3. 最简单的解决方案是每条消费记录有个消费状态字段,根据这个消费状态字段来是否消费或者使用一个集中式的表,来存储所有消息的消费状态,从而避免重复消费
4. 具体实现可以查询关于消息幂等消费的解决方案
### 2.1.9 广播消费与集群消费
1. 消息消费区别:广播消费,订阅该 Topic 的消息者们都会消费**每个**消息。集群消费,订阅该 Topic 的消息者们只会有一个去消费**某个**消息
2. 消息落盘区别:具体表现在消息消费进度的保存上。广播消费,由于每个消费者都独立的去消费每个消息,因此每个消费者各自保存自己的消息消费进度。而集群消费下,订阅了某个 Topic,而旗下又有多个 MessageQueue,每个消费者都可能会去消费不同的 MessageQueue,因此总体的消费进度保存在 Broker 上集中的管理
### 2.1.10 RocketMQ 不使用 ZooKeeper 作为注册中心的原因,以及自制的 NameServer 优缺点?
1. ZooKeeper 作为支持顺序一致性的中间件,在某些情况下,它为了满足一致性,会丢失一定时间内的可用性,RocketMQ 需要注册中心只是为了发现组件地址,在某些情况下,RocketMQ 的注册中心可以出现数据不一致性,这同时也是 NameServer 的缺点,因为 NameServer 集群间互不通信,它们之间的注册信息可能会不一致
2. 另外,当有新的服务器加入时,NameServer 并不会立马通知到 Produer,而是由 Produer 定时去请求 NameServer 获取最新的 Broker/Consumer 信息(这种情况是通过 Producer 发送消息时,负载均衡解决)
- 一.JVM
- 1.1 java代码是怎么运行的
- 1.2 JVM的内存区域
- 1.3 JVM运行时内存
- 1.4 JVM内存分配策略
- 1.5 JVM类加载机制与对象的生命周期
- 1.6 常用的垃圾回收算法
- 1.7 JVM垃圾收集器
- 1.8 CMS垃圾收集器
- 1.9 G1垃圾收集器
- 2.面试相关文章
- 2.1 可能是把Java内存区域讲得最清楚的一篇文章
- 2.0 GC调优参数
- 2.1GC排查系列
- 2.2 内存泄漏和内存溢出
- 2.2.3 深入理解JVM-hotspot虚拟机对象探秘
- 1.10 并发的可达性分析相关问题
- 二.Java集合架构
- 1.ArrayList深入源码分析
- 2.Vector深入源码分析
- 3.LinkedList深入源码分析
- 4.HashMap深入源码分析
- 5.ConcurrentHashMap深入源码分析
- 6.HashSet,LinkedHashSet 和 LinkedHashMap
- 7.容器中的设计模式
- 8.集合架构之面试指南
- 9.TreeSet和TreeMap
- 三.Java基础
- 1.基础概念
- 1.1 Java程序初始化的顺序是怎么样的
- 1.2 Java和C++的区别
- 1.3 反射
- 1.4 注解
- 1.5 泛型
- 1.6 字节与字符的区别以及访问修饰符
- 1.7 深拷贝与浅拷贝
- 1.8 字符串常量池
- 2.面向对象
- 3.关键字
- 4.基本数据类型与运算
- 5.字符串与数组
- 6.异常处理
- 7.Object 通用方法
- 8.Java8
- 8.1 Java 8 Tutorial
- 8.2 Java 8 数据流(Stream)
- 8.3 Java 8 并发教程:线程和执行器
- 8.4 Java 8 并发教程:同步和锁
- 8.5 Java 8 并发教程:原子变量和 ConcurrentMap
- 8.6 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件
- 8.7 在 Java 8 中避免 Null 检查
- 8.8 使用 Intellij IDEA 解决 Java 8 的数据流问题
- 四.Java 并发编程
- 1.线程的实现/创建
- 2.线程生命周期/状态转换
- 3.线程池
- 4.线程中的协作、中断
- 5.Java锁
- 5.1 乐观锁、悲观锁和自旋锁
- 5.2 Synchronized
- 5.3 ReentrantLock
- 5.4 公平锁和非公平锁
- 5.3.1 说说ReentrantLock的实现原理,以及ReentrantLock的核心源码是如何实现的?
- 5.5 锁优化和升级
- 6.多线程的上下文切换
- 7.死锁的产生和解决
- 8.J.U.C(java.util.concurrent)
- 0.简化版(快速复习用)
- 9.锁优化
- 10.Java 内存模型(JMM)
- 11.ThreadLocal详解
- 12 CAS
- 13.AQS
- 0.ArrayBlockingQueue和LinkedBlockingQueue的实现原理
- 1.DelayQueue的实现原理
- 14.Thread.join()实现原理
- 15.PriorityQueue 的特性和原理
- 16.CyclicBarrier的实际使用场景
- 五.Java I/O NIO
- 1.I/O模型简述
- 2.Java NIO之缓冲区
- 3.JAVA NIO之文件通道
- 4.Java NIO之套接字通道
- 5.Java NIO之选择器
- 6.基于 Java NIO 实现简单的 HTTP 服务器
- 7.BIO-NIO-AIO
- 8.netty(一)
- 9.NIO面试题
- 六.Java设计模式
- 1.单例模式
- 2.策略模式
- 3.模板方法
- 4.适配器模式
- 5.简单工厂
- 6.门面模式
- 7.代理模式
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- 1.什么是红黑树
- 2.二叉树
- 2.1 二叉树的前序、中序、后序遍历
- 3.排序算法汇总
- 4.java实现链表及链表的重用操作
- 4.1算法题-链表反转
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- 9.LRU缓存策略
- 10.二进制及位运算
- 10.1.二进制和十进制转换
- 10.2.位运算
- 11.常见链表算法题
- 12.算法好文推荐
- 13.跳表
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- 1.Spring IOC
- 2.Spring AOP
- 3.Spring 事务管理
- 4.SpringMVC 运行流程和手动实现
- 0.Spring 核心技术
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- 6.springboot自动装配原理
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- Mybatis系列2-SQL执行过程
- Mybatis系列3-之SqlSession
- Mybatis系列4-之Executor
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- 十.Redis
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- 12.redis的IO多路复用
- 13.相关redis面试题
- 14.redis集群
- 十一.中间件
- 1.RabbitMQ
- 1.1 RabbitMQ实战,hello world
- 1.2 RabbitMQ 实战,工作队列
- 1.3 RabbitMQ 实战, 发布订阅
- 1.4 RabbitMQ 实战,路由
- 1.5 RabbitMQ 实战,主题
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- 1.7 Spring AMQP 实战 – 整合 RabbitMQ 发送邮件
- 1.8 RabbitMQ 的消息持久化与 Spring AMQP 的实现剖析
- 1.9 RabbitMQ必备核心知识
- 2.RocketMQ 的几个简单问题与答案
- 2.Kafka
- 2.1 kafka 基础概念和术语
- 2.2 Kafka的重平衡(Rebalance)
- 2.3.kafka日志机制
- 2.4 kafka是pull还是push的方式传递消息的?
- 2.5 Kafka的数据处理流程
- 2.6 Kafka的脑裂预防和处理机制
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- 2.8 如果Leader挂了的时候,follower没来得及同步,是否会出现数据不一致
- 2.9 kafka的partition副本是否会出现脑裂情况
- 十二.Zookeeper
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- 1.使用docker安装Zookeeper伪集群
- 3.ZooKeeper-Plus
- 4.zk实现分布式锁
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- 1.进制转换:二进制、八进制、十六进制、十进制之间的转换
- 2.位运算
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- 十四.Docker
- 100.面试题收集合集
- 1.美团面试常见问题总结
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- 6.笔记
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- 2.Storm 核心概念详解
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- 6.Storm 项目三种打包方式对比分析
- 7.Storm 集成 Redis 详解
- 8.Storm 集成 HDFS 和 HBase
- 9.Storm 集成 Kafka
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