rocketmq架构设计分析，rocketmq的原理

RocketMQ事务机制的底层实现原理解析

1、RocketMQ是基于pull模式拉取消息，consumer做负载均衡并通过长轮询向broker拉消息，长轮询拉取消息后回调MessageListener接口实现完成消费。

2、RocketMQ的具体实现策略是：写入的如果事务消息，对消息的Topic和Queue等属性进行替换，同时将原来的Topic和Queue信息存储到消息的属性中，正因为消息主题被替换，故消息并不会转发到该原主题的消息消费队列，消费者无法感知消息的存在，不会消费。

3、其实现原理是，事务消息开始是Prepare状态，RocketMQ会将其持久化到本地Mysql中，然后如果收到确认消息，就删除掉这条prepare消息，如果迟迟收不到确认消息，那么RMQ会定时的扫描prepare消息，发送给produce group进行回查确认。

4、第一代的Notify主要使用了推模型，解决了事务消息；第二代的MetaQ主要使用了拉模型，解决了顺序消息和海量堆积的问题。

相关问答

Q1: 聊聊RocketMQ(一)

1、加入RocketMQ后，整个业务方发送消息的流程变成： 业务方调用rpc框架如dubbo接口发送消息后，直接将消息内容放入RocketMQ； 发消息后端服务从RocketMQ中获取消息内容，完成后续发消息流量，投递给前端。

2、RocketMQ提供了一系列功能和特性，下面列举几个比较受欢迎的特点： 高可靠性：RocketMQ采用主从复制的模式，确保消息的可靠性传输。即使其中一个Broker节点宕机，系统仍然能够正常工作。

3、当前主要在后端中间件方向，在公众号【瓜农老梁】已陆续发表百余篇源码实战类文章，涵盖 RocketMQ 系列、Kafka 系列、GRPC 系列、Nacosl 系列、Sentinel 系列、Java NIO 系列。目前就职于哈啰出行，任职高级技术专家。

4、阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件，原名Metaq，0版本名称改为RocketMQ，是阿里参照kafka设计思想使用java实现的一套mq。

5、RockerMQ在k8s的部署有两种方式， 一种是使用operator 在k8s集群中部署，可参考 operation项目 ； 一种是编写简单的k8s配置文件，在rocketmq的docker项目中有提供模板。

Q2: RocketMQ(三)——系统架构

1、RocketMQ架构上主要分为四部分构成：消息生产者，负责生产消息。

2、这其实就是RocketMQ集群化部署抗下高并发的主要原理，当然，具体怎么做才能让系统的流量分散在RocketMQ部署的多台机器上，这个以后再找机会做一个比较详细的分享，今天主要先讲大体上的一个架构原理。

3、RocketMQ是阿里巴巴捐赠给appache的MQ开源组件，从架构上我们分析一下。kafka是依靠Zookeeper进行集群选举的，在rocketMQ的同样位置上是NameServer，这个Nameserver仅仅是注册服务，没有选举能力。

4、低延迟消息引擎RocketMQ，在二代功能特性的基础上，为电商金融领域添加了可靠重试、基于文件存储的分布式事务等特性。使用在了阿里大量的应用上，典型如双11场景，具有万亿级消息流转。

5、下图是官网上的架构图，可以看到RocketMQ分为四个部分：其中，根据RocketMQ Broker的集群方式的不同，大概可以分为三种：在配置文件所在目录 conf 中，我们可以看到有三个文件夹：2m-noslave、2m-2s-async、2m-2s-sync。

Q3: 松下显示hh是什么故障?

比如：网络原因闪断，ACK返回失败等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。

整机不工作 可能原因：停电，电源插头未插人电源插座或插人但接触不良，保险丝直径太细，容量不足，机门未关好，门控开关触头接触不良，程控器旋钮仍处于“关”(OFF)档。

温度传感器损坏。当温度传感器损坏时，冰箱无法读取温度信息并控制冷凝器的工作。因此，它无法正确地维持冰箱内部的温度。 控制板故障。冰箱控制板是控制压缩机和冷凝器工作的设备。

温控器显示HH的意思通常指冰柜达到额定的最高温度；冰柜温控器显示LL的意思通常指冰柜达到额定的最低温度；如冰柜最高的温度不能超过4℃，设定的温度高于这个或者冰柜温控器检测到的温度超过4℃就会出现这种情况。

松下洗衣机出现H码有以下几种可能：H01码：水位开关异常。H02码：电机双向可控硅异常。H04码：电源继电器短路异常。H05码：记忆异常（芯片存储器异常）。H07码：运转传感器异常H08码：热敏电阻异常。

Q4: 【rocketmq客户端】订阅关系一致

rocket mq的tag级别的消息过滤功能，其实现原理包括两方面：存储模型 rocket mq为每一个topic建立索引，方便消费者按照topic进行消费，其具体实现为ConsumeQueue(消息队列)。

不仅Topic必须一致，tags也必须一致，具体原因可以参考上面的链接，大致是因为RocketMQ会检索最后一个注册的Consumer的监听策略，之前的会失效。

RocketMQ 消息订阅有两种模式，一种是Push模式（MQPushConsumer），即MQServer主动向消费端推送；另外一种是Pull模式（MQPullConsumer），即消费端在需要时，主动到MQ Server拉取。

Consumer端 RocketMQ消费端有两种类型：MQPullConsumer和MQPushConsumer。MQPullConsumer由用户控制线程，主动从服务端获取消息，每次获取到的是一个MessageQueue中的消息。

RocketMQ-client：RocketMQ-client是RocketMQ的客户端，提供了发送和接收消息的API，可以与RocketMQ的Broker进行交互。

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。

Q5: RocketMQ第五讲

RocketMQ就是把内存中使用的那个队列，变成一个独立的、大家都可以用的队列系统。一个业务事件，是整个MQ领域最核心的概念，无论是生产还是消费都是针对Topic进行操作。

首先发送消息前先将消息保存到数据库中，有一个状态字段status=0，表示生产端将消息发送给了RabbitMQ但还没收到确认；在生产端收到确认后将status设为1，表示RabbitMQ已收到消息。

这里我们可以看到，NameServer是用作RocketMQ的路由中心来使用的。RocketMQ为什么不使用ZooKeeper而自己开发NameServer？ 在服务发现领域，ZooKeeper根本就不能算是最佳的选择。

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