RocketMQ 優異的性能表現，必然繞不開其優秀的存儲模型 。

這篇文章，筆者按照自己的理解 , 嘗試分析 RocketMQ 的存儲模型，希望對大家有所啟發。

一、整體概覽

首先溫習下 RocketMQ 架構。

整體架構中包含四種角色 :

• Producer ：消息發布的角色，Producer 通過 MQ 的負載均衡模塊選擇相應的 Broker 集群隊列進行消息投遞，投遞的過程支持快速失敗并且低延遲。
• Consumer ：消息消費的角色，支持以 push 推，pull 拉兩種模式對消息進行消費。
• NameServer ：名字服務是一個非常簡單的 Topic 路由注冊中心，其角色類似 Dubbo 中的 zookeeper ，支持 Broker 的動態注冊與發現。
• BrokerServer ：Broker 主要負責消息的存儲、投遞和查詢以及服務高可用保證 。

本文的重點在于分析 BrokerServer 的消息存儲模型。我們先進入 broker 的文件存儲目錄 。

消息存儲和下面三個文件關系非常緊密：

1. 數據文件 commitlog
   消息主體以及元數據的存儲主體 ；
2. 消費文件 consumequeue
   消息消費隊列，引入的目的主要是提高消息消費的性能 ；
3. 索引文件 indexfile
   索引文件，提供了一種可以通過 key 或時間區間來查詢消息。

RocketMQ 采用的是混合型的存儲結構，Broker 單個實例下所有的隊列共用一個數據文件（commitlog）來存儲。

生產者發送消息至 Broker 端，然后 Broker 端使用同步或者異步的方式對消息刷盤持久化，保存至 commitlog 文件中。只要消息被刷盤持久化至磁盤文件 commitlog 中，那么生產者發送的消息就不會丟失。

Broker 端的后臺服務線程會不停地分發請求并異步構建 consumequeue（消費文件）和 indexfile（索引文件）。

二、數據文件

RocketMQ 的消息數據都會寫入到數據文件中， 我們稱之為 commitlog 。

所有的消息都會順序寫入數據文件，當文件寫滿了，會寫入下一個文件。

如上圖所示，單個文件大小默認 1G , 文件名長度為 20 位，左邊補零，剩余為起始偏移量，比如 00000000000000000000 代表了第一個文件，起始偏移量為 0 ，文件大小為1 G = 1073741824。

當第一個文件寫滿了，第二個文件為 00000000001073741824，起始偏移量為 1073741824，以此類推。

從上圖中，我們可以看到消息是一條一條寫入到文件，每條消息的格式是固定的。

這樣設計有三點優勢：

1. 順序寫

磁盤的存取速度相對內存來講并不快，一次磁盤 IO 的耗時主要取決于：尋道時間和盤片旋轉時間，提高磁盤 IO 性能最有效的方法就是：減少隨機 IO，增加順序 IO 。

對比隨機和順序讀寫在內存和磁盤中的表現

《 The Pathologies of Big Data 》這篇文章指出：內存隨機讀寫的速度遠遠低于磁盤順序讀寫的速度。磁盤順序寫入速度可以達到幾百兆/s，而隨機寫入速度只有幾百 KB /s，相差上千倍。

2.快速定位

因為消息是一條一條寫入到 commitlog 文件 ，寫入完成后，我們可以得到這條消息的物理偏移量。

每條消息的物理偏移量是唯一的， commitlog 文件名是遞增的，可以根據消息的物理偏移量通過二分查找，定位消息位于那個文件中，并獲取到消息實體數據。

3.通過消息 offsetMsgId 查詢消息數據

1. 消息 offsetMsgId 是由 Broker 服務端在寫入消息時生成的 ，該消息編號包含兩個部分：

• Broker 服務端 ip + port  8個字節；
• commitlog 物理偏移量 8個字節 。

我們可以通過消息 offsetMsgId ，定位到 Broker 的 ip 地址 + 端口 ，傳遞物理偏移量參數 ，即可定位該消息實體數據。

三、消費文件

在介紹 consumequeue 文件之前， 我們先溫習下消息隊列的傳輸模型-發布訂閱模型 ， 這也是 RocketMQ 當前的傳輸模型。

發布訂閱模型具有如下特點：

• 消費獨立：相比隊列模型的匿名消費方式，發布訂閱模型中消費方都會具備的身份，一般叫做訂閱組（訂閱關系），不同訂閱組之間相互獨立不會相互影響。
• 一對多通信：基于獨立身份的設計，同一個主題內的消息可以被多個訂閱組處理，每個訂閱組都可以拿到全量消息。因此發布訂閱模型可以實現一對多通信。

因此，rocketmq 的文件設計必須滿足發布訂閱模型的需求。

那么僅僅 commitlog 文件是否可以滿足需求嗎 ？

假如有一個 consumerGroup 消費者，訂閱主題 my-mac-topic ，因為 commitlog 包含所有的消息數據，查詢該主題下的消息數據，需要遍歷數據文件 commitlog , 這樣的效率是極其低下的。

進入 rocketmq 存儲目錄，顯示見下圖：

1. 消費文件按照主題存儲，每個主題下有不同的隊列，圖中 my-mac-topic 有 16 個隊列 ;
2. 每個隊列目錄下 ，存儲 consumequeue 文件，每個 consumequeue 文件也是順序寫入，數據格式見下圖。

每個 consumequeue 包含 30 萬個條目，每個條目大小是 20 個字節，每個文件的大小是 30 萬 * 20 = 60萬字節，每個文件大小約5.72M 。和 commitlog 文件類似，consumequeue 文件的名稱也是以偏移量來命名的，可以通過消息的邏輯偏移量定位消息位于哪一個文件里。

消費文件按照主題-隊列來保存 ，這種方式特別適配發布訂閱模型。

消費者從 broker 獲取訂閱消息數據時，不用遍歷整個 commitlog 文件，只需要根據邏輯偏移量從 consumequeue 文件查詢消息偏移量 ,  最后通過定位到 commitlog 文件， 獲取真正的消息數據。

這樣就可以簡化消費查詢邏輯，同時因為同一主題下，消費者可以訂閱不同的隊列或者 tag ，同時提高了系統的可擴展性。

四、索引文件

每個消息在業務層面的唯一標識碼要設置到 keys 字段，方便將來定位消息丟失問題。服務器會為每個消息創建索引（哈希索引），應用可以通過 topic、key 來查詢這條消息內容，以及消息被誰消費。

由于是哈希索引，請務必保證key盡可能唯一，這樣可以避免潛在的哈希沖突。

//訂單Id   
String orderId = "1234567890";   
message.setKeys(orderId);

從開源的控制臺中根據主題和 key 查詢消息列表：

進入索引文件目錄 ，如下圖所以：

索引文件名 fileName 是以創建時的時間戳命名的，固定的單個 IndexFile 文件大小約為 400 M 。

IndexFile 的文件邏輯結構類似于 JDK 的 HashMap 的數組加鏈表結構。

HashMap數據結構

索引文件主要由 Header、Slot Table (默認 500 萬個條目)、Index Linked List（默認最多包含 2000萬個條目）三部分組成 。

假如訂單系統發送兩條消息 A 和 B , 他們的 key 都是 "1234567890" ，我們依次存儲消息 A  ,  消息 B 。

因為這兩個消息的 key 的 hash 值相同，它們對應的哈希槽（深黃色）也會相同，哈希槽會保存的最新的消息 B 的索引條目序號 , 序號值是 4 ，也就是第二個深綠色條目。

而消息 B 的索引條目信息的最后 4 個字節會保存上一條消息對應的索引條目序號，索引序號值是 3  , 也就是消息 A 。

五、寫到最后

Databases are specializing – the “one size fits all” approach no longer applies ------ MongoDB設計哲學

RocketMQ 存儲模型設計得非常精巧，筆者覺得每種設計都有其底層思考，這里總結了三點 ：

1. 完美適配消息隊列發布訂閱模型 ；
2. 數據文件，消費文件，索引文件各司其職 ，同時以數據文件為核心，異步構建消費文件 + 索引文件這種模式非常容易擴展到主從復制的架構；
3. 充分考慮業務的查詢場景，支持消息 key ，消息 offsetMsgId 查詢消息數據。也支持消費者通過 tag 來訂閱主題下的不同消息，提升了消費者的靈活性。