RocketMQ 存储和索引

参考

有思考的大佬博客
https://www.jianshu.com/p/b73fdd893f98

概述

  1. CommitLog:RocketMQ把所有Topic所有Queue的消息都持久化到同一个物理文件CommitLog中。
  2. ConsumerQueue(逻辑消费队列):本身并不存储任何消息,但是Consumer通过监听这个逻辑队列,来获取到待消费的消息
  3. IndexFile:因为所有的消息都存在CommitLog中,如果要实现根据 key 查询 消息的方法,就会变得非常困难,所以为了解决这种业务需求,有了IndexFile的存在。

Consumer即可根据ConsumerQueue来查找待消费的消息了。
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。
而IndexFile(索引文件)则只是为了消息查询提供了一种通过key或时间区间来查询消息的方法(ps:这种通过IndexFile来查找消息的方法不影响发送与消费消息的主流程)

image

CommitLog

物理存储。CommitLog消息存放物理文件,每台broker上的commitLog被本机器所有queue共享不做区分。
commitLog -> 1个mappedFileQueue -> N个mappedFile--> Message

public class CommitLog {
    private final MappedFileQueue mappedFileQueue;

 MappedFile mappedFile = this.mappedFileQueue.getLastMappedFile();
 result = mappedFile.appendMessage(msg, this.appendMessageCallback);
}

ConsumerQueue(逻辑消费队列)

Consumer通过监听ConsumerQueue来感知是否有新消息。相当于是一个CommitLog的Queue级别的逻辑消费队列(CommitLog是不分Topic和Queue的)。
事务消息就是基于这个原理:日志的prepare就是把消息写在CommitLog里面,但是不更新到ConsumerQueue里面,事务消息的Commit就是把消息更新到ConsumerQueue里面。

  1. 每个topic的每个queue都有一个唯一的ConsumerQueue,Consumequeue类文件的存储路径默认为$HOME/store/consumequeue/{topic}/{queueId}/{fileName},每个文件由30W条数据组成
public class ConsumeQueue {
    public static final int CQ_STORE_UNIT_SIZE = 20;
    private final MappedFileQueue mappedFileQueue;
    private final String topic;
    private final int queueId;
    private final ByteBuffer byteBufferIndex;
  1. consume queue中存储单元是一个20字节定长的数据MESSAGE_POSITION_INFO,是顺序写顺序读,每个Queue对应一个ConsumeQueue
    MESSAGE_POSITION_INFO:
  • offset: CommitLog中的物理位移(long 8字节)
  • size: CommitLog中的日志大小(该消息可能被压缩过)(int 4字节)
  • tagsCode:和storeTimestamp相关tagsCode(long 8字节)
  1. 存储消息第一步会触发CommitLog的物理IO写消息,然后,再写CQueue,
  2. 直接面向消费者,因为每个Queue有一个单独的Consume Queue,而一个Topic下有多个Queue,从而支持并发的消费
  3. 当一个Msg从ConsumerQueue里面删除时,有一个BLANK顶上,也是20个定长字节

IndexFile

最终提供根据topic,key等参数,通过IndexFile的索引功能,在CommitLog中,找到offset结果的方法
QueryResult queryMessage(String topic, String key, int maxNum, long begin, long end)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 205,132评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,802评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,566评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,858评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,867评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,695评论 1 282
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,064评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,705评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,915评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,677评论 2 323
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,796评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,432评论 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,041评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,992评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,223评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,185评论 2 352
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,535评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容

  • 本文转载自http://dataunion.org/?p=9307 背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的...
    Bottle丶Fish阅读 5,428评论 0 34
  • metaq是阿里团队的消息中间件,之前也有用过和了解过kafka,据说metaq是基于kafka的源码改过来的,他...
    菜鸟小玄阅读 32,837评论 0 14
  • 4. 设计思想 4.1 动机 我们设计的 Kafka 能够作为一个统一的平台来处理大公司可能拥有的所有实时数据馈送...
    疯狂的橙阅读 1,068评论 1 4
  • 核心组件(4个组件+消息存储结构) 客户端消费模式 1. MQ的使用场景 昨天在写完之后,有些读者在评论中提出:到...
    楼亭樵客阅读 1,026评论 0 3
  • 目标 高吞吐量来支持高容量的事件流处理 支持从离线系统加载数据 低延迟的消息系统 持久化 依赖文件系统,持久化到本...
    jiangmo阅读 1,261评论 0 4