RocketMQ基本原理
基础概念
消息模型
RocketMQ主要由Producer、Broker、Consumer三部分组成，其中Producer负责生产消息，Consumer负责消费消息，Broker负责存储消息。Broker在实际部署过程中对应一台服务器，每个Broker可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的Broker。Message Queue用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个Message Queue中。ConsumerGroup由多个Consumer实例构成。
消息生产者（Producer）
负责生产消息，一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到Broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式——同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送(One Way)。同步和异步方式均需要Broker返回确认信息，单向发送不需要。
消息消费者（Consumer）
负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用角度而言提供了两种消费信息：拉取式消费，推动式消费。
主题（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。
标签（Tag)
为消息设置的标志，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签，（如裤子——牛仔裤、优惠——满减、优惠——打折）。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。
代理服务器（Broker Server）
消息中转角色，负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。代理服务器也存储消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移和主题和队列消息等。
名称服务（Name Server）
我喜欢将它理解为“注册中心“，类似于Kafka中的ZK的作用。生产者和消费者通过”注册中心“查找各个主题相应的Broker IP列表。多个Name Server实例组成集群，但相互独立没有信息交换。
拉取式消费（Pull Consumer）
Consumer消费的一种类型，应用通常主动调用Consumer的拉消息方式从Broker服务器拉消息、主动权由应用控制。一旦获取了批量消息，应用就会启动消费过程。
推动式消费（Push Consumer）
Consumer消费的一种类型，该模式下Broker收到数据后会主动推送给消息端，该消费模式一般实时性比较高。
消费者组（Consumer Group）
同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者使得在消息消费方面，实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是，消费者组的消费者实例必须订阅完全相同的Topic。RocketMQ支持两种消息模式：集群消费（Clustering）、广播消费（Broadcasting）
集群消费（Clustering）
集群消费模式下，相同ConsumerGroup的每个Consumer实例平摊消息。即各个消费者消费消息的数量总和是生产者消费的消息数量。
广播消费（Broadcasting）
广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收全量的消息。
普通顺序消息
普通顺序消费模式下，消费者通过同一个消费队列收到的消息时有序的，不同消息队列收到的消息则可能是无序的。（通过某种算法，将某一类消息放入某特定队列中，消费者再从该队列中，那么就保证了消息的有序性）
严格顺序消息
严格顺序消息模式下，消费者收到的所有消息均是有顺序的。
消息
消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。RocketMQ中每个消息拥有唯一的MessageID，且可以携带具有业务标识的Key。系统提供了通过MessageID和Key查询消息的功能。
消息存储
页缓存与内存映射
页缓存（PageCache）是OS对文件的缓存，用于加速对文件的读写。一般来说，程序对文件进行顺序读写的速度几乎接近于内存的读写速度，主要原因就是由于OS使用PageCache机制对读写访问操作进行了性能优化，将一部分的内存用作PageCache。对于数据的写入，OS会先写入至Cache内，随后通过异步的方式由pdflush内核线程将Cache内的数据刷盘至物理磁盘上。对于数据的读取，如果一次读取文件时出现未命中PageCache的情况，OS从物理磁盘上访问读取文件的同时，会顺序对其他相邻块的数据文件进行预读取。
在RocketMQ中，ConsumeQueue逻辑消费队列存储的数据较少，并且是顺序读取，在PageCache机制的预读取作用下，ConsumeQueue文件的读性能几乎接近读内存，即使在有消息堆积情况下也不会影响性能。而对于CommitLog消息存储的日志数据文件来说，读取消息内容时会产生较多的随机访问读取，严重影响性能。如果选择合适的系统IO调度算法，比如设置调度算法为“Deadline”(此时块存储采用SSD的话），随机读的性能也会有所提升。
另外，RocketMQ主要通过MappedByteBuffer对文件进行读写操作。其中，利用了NIO中的FileChannel模型将磁盘上的物理文件直接映射到用户态的内存地址中（这种Mmap的方式减少了传统IO将磁盘文件数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和用户应用程序地址空间的缓冲区之间来回拷贝的性能开销），将对文件的操作转化为直接对内存地址进行操作，从而极大地提高了文件的读写效率（正因为需要使用内存映射机制，故RocketMQ的文件存储都使用定长结构来存储，方便一次将整个文件映射至内存）。
消息刷盘
- 同步刷盘：只有消息真正持久化至磁盘后RocketMQ的Broker端才会真正返回给Producer端一个成功的ACK响应。同步刷盘对MQ消息可靠性来说是一种不错的保障，但是性能上会有较大影响，一般适用于金融业务应用该模式较多。
- 异步刷盘：能够充分利用OS的PageCache的优势，只要消息写入PageCache即可将成功的ACK返回给Producer端。消息刷盘采用后台异步线程提交的方式进行，降低了读写延迟，提高了MQ的性能和吞吐量。
参考资料：
RocketMQ官网