RocketMQ开发者沙龙-20180901

RocketMQ开发者沙龙

待询问的问题:

  1. 安全
  2. 插件
  3. CHAS
  4. 备机接管

暖场

  1. 目前正在考虑多语言的支持,后续新增C++, PYTHON, NODE.JS等客户端.
  2. OpenMessaging v1.0 Pre-Review版本即将发布

PS:主持人真的是技术出身,暖场略尴尬。

1. Apache RocketMQ 101 ——刘振东

问题场景

  1. 异步、解耦
  2. 削峰填谷
  3. 排队引擎

Comment:我自己总结的大约是4种能力:异步解耦;削峰填谷;压力转移;任务分配。

基本概念

概念模型 Producer----Topic----Consumer


基本模型

存储模型
  • Pub-Sub / Producer / Consumer
  • Topic / MessageQueue
  • CommitLog / ConsumerQueue/Offset
  • Broker / Nameserver

mqadmin工具,可远程访问NameServer,查询集群状态等丰富的功能。


好用的mqadmin工具

NameServer保存的是所有的信息,那是否有一定上限?
回答:NameServer只存储broker的路由信息,不保存consumer offset。

最常用的功能:

  1. 发送消息,查看消息在不在
  2. Broker状态
  3. 消费消息,查看还有多少消息

使用消息系统时容易碰到的问题

  1. 幂等
    通过业务ID解决
  2. 顺序
    分区有序,非严格有序
    顺序消息的扩容:
    停写:保证消息消费完成后再扩Queue
    不停写:成倍扩容可以保证哈希不会到错位的queue
  3. 消费位点重置
    可以消费者在线实现位点重置
  4. 补数
    黑科技:%RETRY%CLIENT可以指定消费者补数

特性

  1. Schedule
    分级定时机制,时间轮特性,未发布


    时间轮
  2. Batch
    通过Batch实现原子一致性

  3. Filtered by Tag
    通过Tag进行消息过滤
    支持SQL语法

  4. 事务

2. Sentinel

负责流量的控制,限流,熔断降级
通过令牌机制来进行流量控制

Hystrix VS Sentinel

  • 设计理念不同
  • 熔断概念不同
  • 目标集不同

可集成到RocketMQ的客户端中

  1. 引入Jar包
  2. 增加代码
    客户端级别的削峰填谷


    RocketMQ的客户端监控

    客户端的流控

3. 通过RMQ构建企业级别的消息平台

STAGE 0. 各个应用使用各自的消息队列
STAGE 1. TOPIC数量增加导致Kafka无法承载,设置Producer-Proxy来解决Kafka 0.8的bug
STAGE 2. 调研选择一个MQ引擎


STAGE 2

STAGE 3. 数据迁移、功能迭代优化、服务化

消息平台架构很完整


平台架构

当时使用RocketMQ面临的挑战

  • 多语言支持
  • 研发人员少
  • 无源码阅读
  • 时间紧张
  • 99.995%的可用性要求

策略:

  1. 先跑起来
    使用THRIFT实现简单的功能
    客户端最简化
    最小化用户功能
  2. 迁移
    将应用逐步迁移到RocketMQ上
    Producer Proxy和Consumer Proxy支持数据的双写双读,同时从Kafka和RocketMQ上写数据读数据。

自己实现的功能:

  1. 主备自动切换
  2. BATCH的扩展,支持不同TOPIC不同QUEUE的写入
  3. 百万TOPIC的支持:元数据管理的优化
  4. 集成内部监控和部署工具
  5. BUG-FIX

踩过的坑:

  1. 读老数据:random IO导致。通过在备机做操作来实现。同步主备会有影响。
  2. 删除过期数据导致IO飚高:默认保存72小时,默认凌晨4点删除。FILERESERVEDTIME, DELETEWHEN, DELETECOMMITLOGFILESINTERVAL, DELETECONSUMERQUEUEFILESINTERVAL.
    可通过设置多个删除时间点来缓解
  3. 消息索引的建立可以放在备机上实现。

4. 事务消息

XA事务(两阶段提交)带来的问题:资源的阻塞
三阶段提交增加pre-commit和pre-rollback可以达到最终一致性。

XA、SAGA、TCC

RocketMQ的处理方式

关键点:

  1. Half Topic。由Broker拦截,并保存事务消息到Half Topic
  2. Op Topic:状态消息的偏移量,服务端启动扫描half和op topic的差异,判断half topic里的消息是否需要投递到真实的user topic中。
生产者最佳实践
消费者及broker的最佳实践

5. MQTT Bridge for Apache RocketMQ

核心问题:可用性、实时性、可靠性

可用性
服务发现问题:使用DNS server进行bridge的注册
快速故障恢复:通过无状态+共享存储实现

实时性
通过解耦消费者的ack实现

高可靠
消息存储实现。

bridge模型

6. 流处理

  • RMQ + STORM
  • RMQ + SPARK
  • RMQ + FLINK
  • RMQ + AVRO


    一个使用flink与rmq结合的案例

话说听到这里已经听了3个小时,我的状态已经有点懵逼了……

干货满满,感谢。


讲师
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