commitlog 目录与文件
commitlog目录中存放着很多的mappedFile文件，当前Broker中所有的消息都是落盘到这些mappedFile文件中的，mappedFile文件大小为1G,文件名有20位十进制数据构成，表示当前文件的第一条消息的起始位偏移量。
需要注意的是，一个broker中仅仅包含一个commitlog目录，所有的mappedFile文件都是存放到该目录中的，即无论当前Broker中存放者多少topic的消息，这些消息都是被顺序写入到mappedFile文件中的，也就是说，这些消息在broker中存放时并没有按照topic进行分类存放。
消息单元
mappedFile文件内容由一个个消息单元构成，每个消息单元中包含消息总长度，消息的物理位置，消息体内容，消息体长度，消息主题，主题长度，消息生产者，消息发送时间戳，消息所在队列的ID，消息在queue中存储的偏移量queueoffset等近20余项消息相关属性。
consumequeue(消费队列)
consumequeue 中存放的是消息的索引
为了提高效率，会为每个topic在/store/consumequeue中创建一个目录，目录名称为topic名称，在该topic目录下，会再为每个topic的queue建立一个目录，目录名为queueID，每个目录中存放着若干consumequeue文件，consumequeue文件是commitlog的索引文件，可以根据consumequeue定位到具体的消息。
consumequeue文件名也是有20位数字组成，表示当前文件的第一个索引条目的启始位移偏移量，与mappedFile文件名不同的是，其后续文件名是固定的，因为consumequeue文件大小是固定不变的。
对文件的读写
消息写入
一条消息进入到Broker后经历以下几个过程才最终被持久化
- Broker根据queueId,获取到该消息对应索引条目要在consumequeue目录中的写入偏移量，即QueueOffset
- 将queueId,queueOffset等数据，与消息一起分装为消息单元
- 将消息单元写入commitlog
- 同时形成消息索引条目
- 将消息索引条目发送到相应的consumequeue
消息拉取
当consumer来拉取消息的时候，会经历以下几个步骤：
- consumer获取到其要消费消息所在的queue的消费偏移量offset（消费进度），计算出其要消费消息的offset
注释：消费offset即消费的进度，consumer对某个Queue的消费offset,即消费到了该queue的第几条消息；消息offset就是消费offset + 1 - consumer向broker发送拉取请求，其中会包含要拉取消息的queue，消息offset及消息tag
- broker 计算在该consumequeue中的queueOffset
- 从该queueOffset出开始向后查找第一个指定tag的索引目录
- 解析该索引条目的前8个字节，即可定位到该消息在commitlog和commitlog offset
- 从对应的commitlog offset中读取消息单元，并发送给consumer
消息的消费
消费者从Broker中获取消息的方式有两种，pull拉取方式和push推动方式。消费者组对于消息消费的模式又分为两种：集群消费和广播消费。
注意：广播模式下，相同的consumer group的每个consumer实例都会接收到同一个topic的全量消息，即每条消息都会发送到Consumer Group中的每个Consumer
集群模式下，相同的Consumer group的每个Consumer实例平均分摊同一个topic的消息，即每条消息只会发送到Consumer group中的某个Consumer
消费进度保存
- 广播模式：消费进度保存在consumer端，因为广播模式下consumer group中每个consumer都会消费所有的消息，但他们的消费进度是不同，所以consumer各自保存各自的消费进度。
- 集群模式：消费进度是保存在broker中，consumer group中的所有consumer共同消费同一个topic中消息，同一个消息只会被消费一次，消费进度会参与到消费的负载均衡中，固消费进度是需要共享的。
Rebalance 机制（提升消息的并行消费能力）
Rebalance 指的是，将一个topic下所有的queue在同一个consumer group中的多个consumer间进行重新分配的过程。
- Rebalance 限制：
由于一个队列最多分配给一个消费者，因此当某个消费者组下的消费者实例数量大于队列数量时，多余的消费者实例将分配不到任何队列 - Rebalance 危害
- 消费暂停
在只有一个consumer的时候，其负责消费所有的队列，在新增一个consumer后会触发Rebalance 发生，此时原consumer就需要暂停部分队列的消费，等到这些队列分配给新的consumer后，这些暂停的消费队列才能继续被消费 - 消费重复
consumer在消费新分配给自己的队列时候，必须接着之前consumer提交的消费进度的offset继续消费，然而默认情况下，offset是异步提交的，这个异步性导致提交到broker的offset与consumer实际消费的消息并不一致，这个不一致的差值可能会重复消费消息。 - 消费突刺
由于Rebalance 可能导致重复消费，如果需要重复消费的消息太多，后者因为Rebalance 暂停时间过长导致积压了部分消息，那么可能导致在Rebalance 结束后瞬间需要消费很多消息。
- 消费暂停
- Rebalance 产生的原因：
消费者所订阅的queue数量发生变化，或者消费者组中消费者的数量发生变化。
Queue分配算法:
- 一个topic中的queue只能由consumer group中的一个consumer进行消费，而一个consumer可以同时消费多个queue中的消息。那么queue与consumer间的配对关系是如何确定的，即queue要分配给那个consumer进行消费，也是有算法策略的。常见的有四种策略，这些策略是通过在创建consumer的时的构造器传进去的。
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平均分配策略
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该算法是根据avg = QueueCount/ConsumerCount的计算结果进行分配，如果能够整除，则按照顺序将AVG个queue逐个分配给consumer；如果不能整除，则将多余的queue按照consumer顺序逐个分配
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环形平均策略
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环形平均算法策略是指，根据消费者顺序，一次在由queue队列组成的环形图中逐个分配。
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一致性hash策略（分配不均）
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该算法会将consumer的hash值作为node节点存放到hash环上，然后将queue的hash值也放到hash换上，通过顺时针方向，距离queue最近的那个consumer就是该queue要分配的consumer
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同机房策略
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该算法会根据queue的部署机房位置和consumer的位置，过滤出当前consumer相同机房的queue，然后按照平均分配策略或环形平均策略对同机房queue进行分配，如果没有同机房queue，则按照平均分配侧策略或者环形侧策略对所有queue进行分配。
重试队列
当rocketmq对消息的消费出现异常时候，会将发生异常消息的offset提交到broker中的重试队列，系统在发生消息消费异常时会为当前topic@group创建一个重试队列，该队列以%RETRY%开始，到达重试时间的时候重新消费。
