RocketMQ

MQ，Message Queue，是提供消息队列服务的中间件，又称消息中间件，是提供消息生产、存储、消费全过程的一套API软件系统。信息就是数据。一般消息量不会很大。

从网上可以看到很多关于它的信息MQ用途叙述，但总结起来其实有以下三点。

• 限流削峰

  • MQ系统的过量请求可以暂存，以便系统在后期慢慢处理，避免请求丢失或系统压垮。

  

• 异步解耦

  • 如果上游系统对下游系统的呼叫是同步呼叫，系统的吞吐量和并发性将大大降低，系统耦合度过高。异步呼叫可以解决这些问题。因此，如果要实现两层之间从同步到异步的转换，一般的做法是在两层之间添加一个MQ层。

• 数据收集

  • 分布式系统将产生大量的数据流，如业务日志、监控数据、用户行为等。实时或批量收集和总结这些数据流，然后分析这些数据流，这是当前互联网平台的必要技术。MQ完成此类数据收集是最佳选择。

• ActiveMQ
  • ActiveMQ是使用Java语言开发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一种语言开发MQ产品。吞吐量较大Kafka与RocketMQ低，因为不是Java语言开发，公司内部难以实现定制开发。
• Kafka
  • Kafka是使用Scala/Java一种语言开发MQ产品。它最大的特点是吞吐率高，常用于大数据领域的实时计算、日志采集等场景。它不遵循任何常见的说法MQ协议，但使用自我研究协议。对于协议，Spring CloudNet?ix，其仅支持RabbitMQ与Kafka。
• RocketMQ
  • RocketMQ是使用Java一种语言开发MQ产品 11 性能和稳定性都很高。它没有遵循任何常见的规则MQ协议，但使用自我研究协议。对于协议，Spring Cloud Alibaba，其支持RabbitMQ、Kafka，但提倡使用RocketMQ。

对比

JMS，Java Messaging Service（Java新闻服务)。是Java平台上有关MOM（Message OrientedMiddleware，面向消息的中间件 PO/OO/AO）技术规范，方便消息系统Java应用程序通过提供标准的生成、发送和接收信息接口，交换信息，简化企业应用程序的开发。ActiveMQ这是该协议的典型实现。

STOMP，Streaming Text Orientated Message Protocol(面向流文本的消息协议)是一种MOM设计简单的文本协议。STOMP提供客户端和任何可互操作的连接格式STOMP消息代理（Broker）进行交互。ActiveMQ这是该协议的典型实现，RabbitMQ该协议可以通过插件支持。

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。基于本协议的客户端和消息中间件可以传递消息，不受客户端/中间件不同产品的限制。 RabbitMQ这是该协议的典型实现。

RocketMQ统一的新闻引擎，轻量级数据处理平台。RocketMQ是阿里巴巴开源的消息中间件。 2016 年 11 月 28 日，阿里巴巴向 Apache 捐赠软件基金会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 ），成为中国第一个互联网中间件 Apache 顶级项目。

官网地址：http://rocketmq.apache.org

• 2007 年，阿里开始五彩石项目，Notify作为项目中交易的核心新闻流通系统，应运而生。Notify系统是RocketMQ的雏形。
• 2010 年，B2B大规模使用ActiveMQ作为阿里的新闻核心。阿里迫切需要一个具有巨大积累能力的新闻系统。
• 2011 年初，Kafka开源。淘宝中间件团队在对Kafka经过深入研究，开发了一种新的MQ，MetaQ。
• 2012 年，MetaQ发展到了v3.0版本在此基础上进一步抽象，形成RocketMQ，然后开源。
• 2015 年，阿里在RocketMQ在此基础上，推出了阿里巴巴云用户专用的消息系统Aliwae 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。

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。

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

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=*

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。

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

RocketMQ架构上主要分为四部分构成：

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。

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

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开始去掉了Zookeeper依赖，使用了自己的NameServer。

• 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。

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。

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

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。

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Shuffie，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shuffie，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进行第二次shuffie，从shufæe过的结果中取第一个server地址进行连接。

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。

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。

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信息到所有NameServer。

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。

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。

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Consumer，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。

系统要求是64位的，JDK要求是1.8及其以上版本的

yum list java*
yum -y install java-1.8.0-openjdk*
java -version

下载RocketMQ安装包

将下载的安装包上传到Linux。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gzM0QvYw-1650794020012)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img14.png)]

解压。

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：

启动NameServer

nohup sh bin/mqnamesrv &
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-c8xPGzVg-1650794020013)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img19.png)]

如果出现mq启动报错ERROR: Please set the JAVA_HOME variable in your environment, We need java(x64)! !!

ln -s /usr/local/jdk1.8.0_191/bin/javac /usr/bin/javac
ln -s  /usr/local/jdk1.8.0_191/bin/jar /usr/bin/jar
ln -s /usr/local/jdk1.8.0_191/bin/java /bin/java

启动broker

nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WsbwrmXY-1650794020013)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img20.png)]

export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer

sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer

sh bin/mqshutdown broker
sh bin/mqshutdown namesrv

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。

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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gTT8h50n-1650794020014)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img21.png)]

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

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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1yJh4jXZ-1650794020014)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img22.png)]

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>

在rocketmq-console目录下运行maven的打包命令。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i4yJTfse-1650794020015)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img25.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1HbW8DSm-1650794020016)(https://assoz.coding.net/p/study-blog/d/study-imgs/git/raw/main/imgs/img28.png)]

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。

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：

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。

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。

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。

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。

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？
3. 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
4. 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

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。

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。

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

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。

使用Dorker搭建

使用Dorker命令启动4个容器

docker run -it -p 9876:9876 -v /myData/rocketmq/master1/logs:/root/logs -v /myData/rocketmq/master1/store:/root/store -v /myData/rocketmq/master1/conf:/root/conf --name rocketmq-master-1 myrocketmq:1.3 bash

docker run -it -p 9877:9876 -v /myData/rocketmq/master2/logs:/root/logs -v /myData/rocketmq/master2/store:/root/store -v /myData/rocketmq/master2/conf:/root/conf --name rocketmq-master-2 myrocketmq:1.3 bash

docker run -it -p 9878:9876 -v /myData/rocketmq/slave1/logs:/root/logs -v /myData/rocketmq/slave1/store:/root/store -v /myData/rocketmq/slave1/conf:/root/conf --name rocketmq-slave-1 myrocketmq:1.3 bash

docker run -it -p 9879:9876 -v /myData/rocketmq/slave2/logs:/root/logs -v /myData/rocketmq/slave2/store:/root/store -v /myData/rocketmq/slave2/conf:/root/conf --name rocketmq-slave-2 myrocketmq:1.3 bash
#逐一启动，也可以使用容器编排

# 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=172.17.0.2:9876;172.17.0.3:9876;172.17.0.4:9876;172.17.0.5:9876

brokerClusterName=DefaultCluster
brokerName=broker-a
brokerId=1
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
brokerRole=SLAVE
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
namesrvAddr=172.17.0.2:9876;172.17.0.3:9876;172.17.0.4:9876;172.17.0.5:9876

#指定整个broker集群的名称，或者说是RocketMQ集群的名称
brokerClusterName=rocket-MS
#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
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=nameserver1:9876;nameserver2:9876
#默认为新建Topic所创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议生产环境中关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议生产环境中关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker对外提供服务的端口，即Broker与producer与consumer通信的端口
listenPort=10911
#HA高可用监听端口，即Master与Slave间通信的端口，默认值为listenPort+1
haListenPort=10912
#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commitLog目录中每个文件的大小，默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#指定ConsumeQueue的每个Topic的每个Queue文件中可以存放的消息数量，默认30w条
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#在清除过期文件时，如果该文件被其他线程所占用（引用数大于 0 ，比如读取消息），此时会阻止此次删除任务，同时在第一次试图删除该文件时记录当前时间戳。该属性则表示从第一次拒绝删除后开始计时，该文件最多可以保留的时长。在此时间内若引用数仍不为 0 ，则删除仍会被拒绝。不过时间到后，文件将被强制删除
destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#指定commitlog、consumequeue所在磁盘分区的最大使用率，超过该值，则需立即清除过期文件
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#指定store目录的路径，默认在当前用户主目录中
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq-all-4.5.0/store
#commitLog目录路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq-all-4.5.0/store/commitlog
#consumeueue目录路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq-all-4.5.0/store/consumequeue
#index目录路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq-all-4.5.0/store/index
#checkpoint文件路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq-all-4.5.0/store/checkpoint
#abort文件路径
abortFile=/usr/local/rocketmq-all-4.5.0/store/abort
#指定消息的最大大小
maxMessageSize= 65536
#Broker的角色
# - ASYNC_MASTER 异步复制Master
# - SYNC_MASTER 同步双写Master
# - SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER
#刷盘策略
# - ASYNC_FLUSH 异步刷盘
# - SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH
#发消息线程池数量
sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
pullMessageThreadPoolNums=128
#强制指定本机IP，需要根据每台机器进行修改。官方介绍可为空，系统默认自动识别，但多网卡时IP地址可能读取错误
brokerIP1=192.168.3.105

nohup sh /opt/apps/rocketmq-4.9.3/bin/mqnamesrv &
nohup sh /opt/apps/rocketmq-4.9.3/bin/mqbroker -c /root/conf/broker.properties &

tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

在mq解压目录的bin目录下有一个mqadmin命令，该命令是一个运维指令，用于对mq的主题，集群，broker 等信息进行管理。

在运行mqadmin命令之前，先要修改mq解压目录下bin/tools.sh配置的JDK的ext目录位置。本机的ext目录在/usr/java/jdk1.8.0_161/jre/lib/ext。

使用vim命令打开tools.sh文件，并在JAVA_OPT配置的-Djava.ext.dirs这一行的后面添加ext的路径。

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