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RocketMQ是一款分布式、队列模型的消息中间件，具有以下特点：
1.能够保证严格的消息顺序
2.提供丰富的消息拉取模式
3.高效的订阅者水平扩展能力
4.实时的消息订阅机制
5.亿级消息堆积能力
一.RocketMQ网络部署特点
（1）NameServer是一个几乎无状态的节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步
（2）Broker部署相对复杂，Broker氛围Master与Slave，一个Master可以对应多个Slaver，但是一个Slaver只能对应一个Master，Master与Slaver的对应关系通过指定相同的BrokerName，不同的BrokerId来定义，BrokerId为0表示Master，非0表示Slaver。Master可以部署多个。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有的NameServer
（3）Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳。Produce完全无状态，可集群部署
（4）Consumer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master、Slaver建立长连接，且定时向Master、Slaver发送心跳。Consumer即可从Master订阅消息，也可以从Slave订阅消息，订阅规则由Broker配置决定
二.RocketMQ储存特点
（1）零拷贝原理：Consumer消费消息过程，使用了零拷贝，零拷贝包括一下2中方式，RocketMQ使用第一种方式，因小块数据传输的要求效果比sendfile方式好
a )使用mmap+write方式
优点：即使频繁调用，使用小文件块传输，效率也很高
缺点：不能很好的利用DMA方式，会比sendfile多消耗CPU资源，内存安全性控制复杂，需要避免JVM
Crash问题
b）使用sendfile方式
优点：可以利用DMA方式，消耗CPU资源少，大块文件传输效率高，无内存安全新问题
缺点：小块文件效率低于mmap方式，只能是BIO方式传输，不能使用NIO
（2）数据存储结构
三.RocketMQ关键特性
1.单机支持1W以上的持久化队列
（1）所有数据单独储存到commit Log ，完全顺序写，随机读
（2）对最终用户展现的队列实际只储存消息在Commit Log 的位置信息，并且串行方式刷盘
这样做的好处：
（1）队列轻量化，单个队列数据量非常少
（2）对磁盘的访问串行话，避免磁盘竞争，不会因为队列增加导致IOWait增高
每个方案都有优缺点，他的缺点是：
（1）写虽然是顺序写，但是读却变成了随机读
（2）读一条消息，会先读Consume Queue，再读Commit Log，增加了开销
（3）要保证Commit Log 与 Consume Queue完全的一致，增加了编程的复杂度
以上缺点如何客服：
（1）随机读，尽可能让读命中pagecache，减少IO操作，所以内存越大越好。如果系统中堆积的消息过多，读数据要访问硬盘会不会由于随机读导致系统性能急剧下降，答案是否定的。
a）访问pagecache时，即使只访问1K的消息，系统也会提前预读出更多的数据，在下次读时就可能命中pagecache
b）随机访问Commit Log 磁盘数据，系统IO调度算法设置为NOOP方式，会在一定程度上将完全的随机读变成顺序跳跃方式，而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能高5倍
（2）由于Consume Queue存储数量极少，而且顺序读，在pagecache的与读取情况下，Consume
Queue的读性能与内存几乎一直，即使堆积情况下。所以可以认为Consume Queue完全不会阻碍读性能
（3）Commit Log中存储了所有的元信息，包含消息体，类似于MySQl、Oracle的redolog，所以只要有Commit
Log存在， Consume Queue即使丢失数据，仍可以恢复出来
2.刷盘策略
rocketmq中的所有消息都是持久化的，先写入系统pagecache，然后刷盘，可以保证内存与磁盘都有一份数据，访问时，可以直接从内存读取
2.1异步刷盘
在有 RAID 卡， SAS 15000 转磁盘测试顺序写文件，速度可以达到
300M 每秒左右，而线上的网卡一般都为千兆网卡，写磁盘速度明显快于数据网络入口速度，那么是否可以做到写完
内存就向用户返回，由后台线程刷盘呢？
(1). 由于磁盘速度大于网卡速度，那么刷盘的进度肯定可以跟上消息的写入速度。
(2). 万一由于此时系统压力过大，可能堆积消息，除了写入 IO，还有读取
IO，万一出现磁盘读取落后情况，会不会导致系统内存溢出，答案是否定的，原因如下：
a) 写入消息到 PAGECACHE 时，如果内存不足，则尝试丢弃干净的
PAGE，腾出内存供新消息使用，策略是 LRU 方式。
b) 如果干净页不足，此时写入 PAGECACHE 会被阻塞，系统尝试刷盘部分数据，大约每次尝试
32 个 PAGE，来找出更多干净 PAGE。
综上，内存溢出的情况不会出现
2.2同步刷盘：
同步刷盘与异步刷盘的唯一区别是异步刷盘写完 PAGECACHE 直接返回，而同步刷盘需要等待刷盘完成才返回，同步刷盘流程如下：
（1）写入 PAGECACHE 后，线程等待，通知刷盘线程刷盘。
（2）刷盘线程刷盘后，唤醒前端等待线程，可能是一批线程。
（3）前端等待线程向用户返回成功。
3.消息查询
3.1按照MessageId查询消息
MsgId总共16个字节，包含消息储存主机地址，消息Commit Log
Offset。从MsgId中解析出Broker的地址和Commit Log 偏移地址，然后按照存储格式所在位置消息buffer解析成一个完整消息
3.2按照Message Key查询消息
1.根据查询的key的hashcode%slotNum得到具体的槽位置
（slotNum是一个索引文件里面包含的最大槽目数目，例如图中所示slotNum=500W）
2.根据slotValue（slot对应位置的值）查找到索引项列表的最后一项（倒序排列，slotValue总是指向最新的一个索引项）
3.遍历索引项列表返回查询时间范围内的结果集（默认一次最大返回的32条记录）
4.Hash冲突，寻找key的slot位置时相当于执行了两次散列函数，一次key的hash，一次key的hash取值模，因此这里存在两次冲突的情况；第一种，key的hash值不同但模数相同，此时查询的时候会在比较第一次key的hash值（每个索引项保存了key的hash值），过滤掉hash值不想等的情况。第二种，hash值相等key不想等，出于性能的考虑冲突的检测放到客户端处理（key的原始值是存储在消息文件中的，避免对数据文件的解析），客户端比较一次消息体的key是否相同
5.存储，为了节省空间索引项中存储的时间是时间差值（存储时间——开始时间，开始时间存储在索引文件头中），整个索引文件是定长的，结构也是固定的
4.服务器消息过滤
RocketMQ的消息过滤方式有别于其他的消息中间件，是在订阅时，再做过滤，先来看下Consume
Queue存储结构
1.在Broker端进行Message Tag比较，先遍历Consume
Queue，如果存储的Message Tag与订阅的Message Tag不符合，则跳过，继续比对下一个，符合则传输给Consumer。注意Message
Tag是字符串形式，Consume Queue中存储的是其对应的hashcode，比对时也是比对hashcode
2.Consumer收到过滤消息后，同样也要执行在broker端的操作，但是比对的是真实的Message
Tag字符串，而不是hashcode
为什么过滤要这么做？
1.Message Tag存储hashcode，是为了在Consume
Queue定长方式存储，节约空间
2.过滤过程中不会访问Commit Log 数据，可以保证堆积情况下也能高效过滤
3.即使存在hash冲突，也可以在Consumer端进行修正，保证万无一失
5.单个JVM进程也能利用机器超大内存
1.Producer发送消息，消息从socket进入java 堆
2.Producer发送消息，消息从java堆进入pagecache，物理内存
3.Producer发送消息，由异步线程刷盘，消息从pagecache刷入磁盘
4.Consumer拉消息（正常消费），消息直接从pagecache（数据在物理内存）转入socket，到达Consumer，不经过java堆。这种消费场景最多，线上96G物理内存，按照1K消息算，可以物理缓存1亿条消息
5.Consumer拉消息（异常消费），消息直接从pagecache转入socket
6.Consumer拉消息（异常消费），由于socket访问了虚拟内存，产生缺页中断，此时会产生磁盘IO，从磁盘Load消息到pagecache，然后直接从socket发出去
7.同5
8.同6
6.消息堆积问题解决办法
1 消息的堆积容量、依赖磁盘大小
2 发消息的吞吐量大小受影响程度、无Slave情况，会受一定影响、有Slave情况，不受影响
3 正常消费的Consumer是否会受影响、无Slave情况，会受一定影响、有Slave情况，不受影响
4 访问堆积在磁盘的消息时，吞吐量有多大、与访问的并发有关，最终会降到5000左右
在有Slave情况下，Master一旦发现Consumer访问堆积在磁盘的数据时，回想Consumer下达一个重定向指令，令Consumer从Slave拉取数据，这样正常的发消息与正常的消费不会因为堆积受影响，因为系统将堆积场景与非堆积场景分割在了两个不同的节点处理。这里会产生一个问题，Slave会不会写性能下降，答案是否定的。因为Slave的消息写入只追求吞吐量，不追求实时性，只要整体的吞吐量高就行了，而Slave每次都是从Master拉取一批数据，如1M，这种批量顺序写入方式使堆积情况，整体吞吐量影响相对较小，只是写入RT会变长。
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