起因
阿里巴巴团队使用 ActiveMQ 5.x处理消息，遇到瓶颈；而此时分布式流式处理引擎 Kafka 已经兴起，Kafka 存在高延迟、没有事务支持等功能就被放弃了，而阿里巴巴团队基于消息队列的基础模型开发了 RocketMQ，可以理解为 RocketMQ 为处理消息而生。
架构组件
NameServer
NameServer是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步，他们之间是独立的、并行的，各自保留了一份全部的 Broker、Topic 等集群信息。
- 非常简单的 Topic 路由注册中心
- 支持 Broker 的动态注册与发现
- Broker 心跳检测
- 为 Producer、Consumer 集群提供 Topic 路由功能
BrokerServer
Broker主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证，包含四个主要的模块。
- Remoting Module：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求
- Client Manager：负责管理客户端(Producer/Consumer)和维护Consumer的Topic订阅信息
- Store Service：提供方便简单的API接口处理消息存储到物理硬盘和查询功能
- 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：根据特定的Message key对投递到Broker的消息进行索引服务，以提供消息的快速查询
Producer
消息发布的角色，支持分布式集群方式部署，无状态信息。
Consumer
消息消费的角色，支持分布式集群方式部署。支持以push推，pull拉两种模式对消息进行消费。同时也支持集群方式和广播方式的消费，它提供实时消息订阅机制。
网络部署特点
NameServer是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。
Broker分为Master与Slave，一个Master可以对应多个Slave，但是一个Slave只能对应一个Master。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。
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获取Topic路由信息，并向提供Topic 服务的 Broker 节点中的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
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获取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Broker 节点中的Master、Slave建立长连接，且定时向Master、Slave发送心跳。
连接关系
- NameServer 是一个集群
- Broker 是一个集群，分为主节点和从节点，主节点可以读写，从节点只能读取消息，并定时向所有的 NameServer 发送心跳信息，定时注册 Topic 信息到 NameServer 中
- Producer 是一个集群
- Consumer 是一个集群
- Producer 随机建立一个长连接 NameServer，从中获取 Topic 信息，并与 Topic 所在 Master 建立长连接、发送消息、定时发送心跳信息。
- Consumer 随机长连接一个 NameServer，从中获取 Topic 信息，并与 Topic 所在 Master 或 Slaver 建立长连接、发送消息、定时发送心跳信息。
工作流程
- 启动NameServer，NameServer起来后监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连上来，相当于一个路由控制中心。
- Broker启动，跟所有的NameServer保持长连接，定时发送心跳包。心跳包中包含当前Broker信息(IP+端口等)以及存储所有Topic信息。注册成功后，NameServer集群中就有Topic跟Broker的映射关系。
- 收发消息前，先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，也可以在发送消息时自动创建Topic。
- 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中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上，轮询从队列列表中选择一个队列，然后与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。
- Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取当前订阅Topic存在哪些Broker上，然后直接跟Broker建立连接通道，开始消费消息。
消息存储整体架构
CommitLog：消息主体以及元数据的存储主体，存储Producer端写入的消息主体内容,消息内容不是定长的。单个文件大小默认1G ，文件名长度为20位，左边补零，剩余为起始偏移量，比如00000000000000000000代表了第一个文件，起始偏移量为0，文件大小为1G=1073741824；当第一个文件写满了，第二个文件为00000000001073741824，起始偏移量为1073741824，以此类推。消息主要是顺序写入日志文件，当文件满了，写入下一个文件；
ConsumeQueue：消息消费队列，引入的目的主要是提高消息消费的性能，由于RocketMQ是基于主题topic的订阅模式，消息消费是针对主题进行的，如果要遍历commitlog文件中根据topic检索消息是非常低效的。Consumer即可根据ConsumeQueue来查找待消费的消息。其中，ConsumeQueue（逻辑消费队列）作为消费消息的索引，保存了指定Topic下的队列消息在CommitLog中的起始物理偏移量offset，消息大小size和消息Tag的HashCode值。consumequeue文件可以看成是基于topic的commitlog索引文件，故consumequeue文件夹的组织方式如下：topic/queue/file三层组织结构，具体存储路径为：$HOME/store/consumequeue/{topic}/{queueId}/{fileName}。同样consumequeue文件采取定长设计，每一个条目共20个字节，分别为8字节的commitlog物理偏移量、4字节的消息长度、8字节tag hashcode，单个文件由30W个条目组成，可以像数组一样随机访问每一个条目，每个ConsumeQueue文件大小约5.72M；
- IndexFile：IndexFile（索引文件）提供了一种可以通过key或时间区间来查询消息的方法。Index文件的存储位置是：$HOME/store/index/{fileName}，文件名fileName是以创建时的时间戳命名的，固定的单个IndexFile文件大小约为400M，一个IndexFile可以保存 2000W个索引，IndexFile的底层存储设计为在文件系统中实现HashMap结构，故rocketmq的索引文件其底层实现为hash索引。
在上面的RocketMQ的消息存储整体架构图中可以看出，RocketMQ采用的是混合型的存储结构，即为Broker单个实例下所有的队列共用一个日志数据文件（即为CommitLog）来存储。RocketMQ的混合型存储结构(多个Topic的消息实体内容都存储于一个CommitLog中)针对Producer和Consumer分别采用了数据和索引部分相分离的存储结构，Producer发送消息至Broker端，然后Broker端使用同步或者异步的方式对消息刷盘持久化，保存至CommitLog中。只要消息被刷盘持久化至磁盘文件CommitLog中，那么Producer发送的消息就不会丢失。正因为如此，Consumer也就肯定有机会去消费这条消息。当无法拉取到消息后，可以等下一次消息拉取，同时服务端也支持长轮询模式，如果一个消息拉取请求未拉取到消息，Broker允许等待30s的时间，只要这段时间内有新消息到达，将直接返回给消费端。这里，RocketMQ的具体做法是，使用Broker端的后台服务线程—ReputMessageService不停地分发请求并异步构建ConsumeQueue（逻辑消费队列）和IndexFile（索引文件）数据。
Consumer消费是已Topic 为粒度的，但是CommitLog是所有Topic消息的汇总存储，这时候需要一个已Topic为维度的commitLog文件offset的索引，便于消费这个Topic 下的数据，因此产生了 ConsumeQueue。相当于一个Topic下，有多个MessageQueue消息队列，然后将消息队列映射为ConsumeQueue消息消费队列，供Consumer快捷消费这个Topic下的数据。
