从RocketMQ的Broker源码层面验证一下这两个点

开发 前端
Producer从启动到发送消息的整个过程,从源码级别分析了Producer在发送消息到Broker的时候,是如何拿到Broker的数据的,如何从多个MessageQueue中选择对应的Queue发送消息。

 [[387560]]

本篇博客会从源码层面,验证在RocketMQ基础概念剖析,并分析一下Producer的底层源码中提到的结论,分别是:

  • Broker在启动时,会将自己注册到所有的NameServer上
  • Broker在启动之后,会每隔30S向NameServer发送心跳

之前的文章中,我们知道了RocketMQ中的一些核心概念,例如Broker、NameServer、Topic和Tag等等。Producer从启动到发送消息的整个过程,从源码级别分析了Producer在发送消息到Broker的时候,是如何拿到Broker的数据的,如何从多个MessageQueue中选择对应的Queue发送消息。

但是由于篇幅原因,文章开头提到的两个已知结论在上篇博客里并没没有对其进行验证,这次就从源码层面来验证一下。

一开头就看到Broker主从架构相关的源码

在上篇博客中提到过,Broker为了保证自身的高可用,会采取一主一从的架构。即使Master Broker因为意外原因挂了,Slave Broker上还有一份完整的数据,Broker可以继续提供服务。

isEnableDLegerCommitLog中提到的DLeger可以先不管,我们目前只需要知道其默认返回的结果是false。所以Broker首次启动的时候,就会执行被If包裹住的逻辑。

RocketMQ本身是有主从架构的,但是功能不够完善,如果Master Broker出现了故障,需要人工的将Slave Broker切换成Master。

就有点类似于手动的将一台Redis设置成另一台Redis的Slave节点,如果此时Redis的Master挂了,还需要手动的进行切换一样。为了解决这个问题,Redis搞出了Sentinel,可以在发生故障的时候自动的实现故障转移。所以RocketMQ在4.5版本之后推出的Dleger差不多也是这么个东西,除此之外,Dleger还可以实现多副本。

不使用Dleger时,主从数据如何进行同步

先给出结论,在RocketMQ的主从架构下,主从同步采取的是Slave主动拉取的方式。

如果当前执行注册的Broker角色是Slave,那就会使用ScheduledExecutorService启动一个周期性的定时任务,每隔10秒就会去Master同步一次,同步的数据包括Topic的相关配置、Consumer的消费偏移量、延迟消息的Offset、订阅组的相关数据和配置。

ScheduledExecutorService的作用和原理下面会做简单介绍。

首次启动时强制进行Broker注册

因为是首次启动,所以参数forceRegister被直接设置成了true。

使用ScheduledExecutorService启动定时任务

通过入口进来之后,Broker会启动一个定时任务,周期性的去注册。ScheduledExecutorService底层就是一个newSingleThreadScheduledExecutor,只有一个线程的线程池,其关键的参数corePoolSize值为1,然后按照指定的频率周期性的执行某个任务。

ScheduledExecutorService主要的功能有两个,分别是:

  • ScheduledExecutorService 以固定的频率执行任务
  • ScheduledExecutorService 执行完之后,间隔制定的时间后再执行下一个任务

使用scheduleAtFixedRate实现心跳机制

此处我们使用的是scheduleAtFixedRate,如下图。

至于执行的频率,我们能够配置的范围最大不能超过一分钟,也就是说这个范围是在10-60秒之间,默认30秒执行一次,这也就验证了每30秒,Broker会向NameServer发送一次心跳。

获取执行频率的这个判断有点意思,甚至看起来有那么一丝丝简洁,但是理解其具体可配置的时间范围可能需要花点时间。在实际业务性代码中,个人建议还是不要这么写,业务中代码的可读性和可维护性我认为是需要放在首位的。

值得注意的是,此处启动心跳,给了一个10秒的延迟,因为在不使用Dleger的情况下,在之前的逻辑中已经执行过一次注册了。如果不做延迟,那么几乎是同一个时间就会有两次注册操作,而这明显是不符合预期的;同时forceRegister也从true变成了通过函数isForceRegister来进行获取。

调用registerBrokerAll注册

定时任务注册完成之后,之后的每次触发都会执行registerBrokerAll方法来执行注册,你可能会有疑问,我当前不就是一个Broker吗,怎么名字有个后缀All?那是因为NameServer会有多个,Broker启动的时候会将自己注册到所有的NameServer上去。当然,口说无凭,我们继续看下去。

继续往里走,如果当前满足注册条件,则会实际的执行注册操作。那具体满足什么条件呢?由变量forceRegister和一个needRegister方法来决定,forceRegister默认是true,所以当第一执行这个逻辑的时候是一定会执行注册操作的。

通过对比数据版本判断当前Broker是否需要进行注册

感兴趣的话,可以继续跟随文章了解一下,needRegister是根据什么来判断是否需要注册的。

首先,Broker一旦注册到了NameServer之后,由于Producer不停的在写入数据,Consumer也在不停的消费数据,Broker也可能因为故障导致MessageQueue等关键路由信息发生变动,NameServer中的数据和Broker中实际的数据就会不一致,如果不及时更新,Producer拉取到的路由数据就可能有误。

所以每次定时任务触发的时候会去对比NameServer和Broker的数据,如果发现数据版本不一致,Broker会重新进行注册,将最新的数据更新到NameServer。说直白一点,就是做一个数据定时更新。以下红框中的代码就是数据对比的核心代码。

当Broker和所有的NameServer节点一一完成数据对比之后,就会进行结果判定,但凡有一个节点数据不一致,都需要进行重新注册,把最新的数据更新到NameServer,核心判断逻辑同样用红框标出。

至此,其实我们就已经完成了 Broker在启动的时候会向所有NameServer进行注册 的验证。但是由于后续仍然有值得关注发光点,我们继续后续的源码阅读。

使用CountDownLatch获取所有注册异步任务的返回结果

除此之外,还值得注意的是在needRegister中,对于和多个NameServer的交互,RocketMQ是通过线程池异步实现的,同时使用了CountDownLatch来等待所有的请求结束,返回结果给主线程。

既然聊到了CountDownLatch,就顺带提一下。假设我们有5个互不依赖的计算任务,如果快速的计算出结果并返回呢?那当然是5个任务并发执行,这就需要通过新开线程实现,结果就无法一起返回了。

而CountDownLatch可以让主线程等待,等待这5个计算任务全部结束之后,唤醒主线程再继续后面的逻辑。这就是CountDownLatch的作用,如果平时只是单纯的CRUD功能的话,可能连CountDownLatch是什么都做不知道,这也是为什么大厂面试会问这些问题,因为在大厂的复杂业务背景下,你必须要会使用它们。

指定需要注册之后,接下来就是核心的注册方法了,核心逻辑由registerBrokerAll来实现。Broker同样会去每一个NameServer节点上注册自己,并且为了提前执行的效率,同样开线程采用了异步的方式。在获取所有结果时,同样的使用了CountDownLatch。

使用CopyOnWriteArrayList存储注册请求的返回

除此之外,用于保存注册结果的列表,使用的是CopyOnWriteArrayList,被面试虐过的同学应该熟悉。我们知道此处开启了多线程去不同的NameServer注册,写入注册结果的时候,多线程对同一个列表进行写入,会产生线程安全的问题。

而我们知道ArrayList是非线程安全的,这也是为什么此处要使用CopyOnWriteArrayList来保存注册结果。为什么CopyOnWriteArrayList能够保证线程安全?

这归功于COW(Copy On Write),读请求时共用同一个List,涉及到写请求时,会复制出一个List,并在写入数据的时候加入独占锁。比起直接对所有操作加锁,读写锁的形式分离了读、写请求,使其互不影响,只对写请求加锁,降低了加锁的消耗,提升了整体操作的并发。

上面并发执行的注册操作,具体做了哪些事情呢?先看代码。

上面就是单个注册的所有逻辑,可以看到在构建完请求之后,有一个oneway的判断。

oneway值为false,表示单向通信,Broker不关心NameServer的返回,也不会触发任何回调函数。接下来Broker就会把已经写进request body的所有数据发送给NameServer。请求数据统一由一个叫TopicConfigSerializeWrapper的Wrapper给包裹住。

其可以看为两部分:

  • 存在该Broker节点上的所有Topic的数据
  • 数据版本

然后带着这些数据,Broker会同步的调用invokeSync发送请求给NameServe,并且在执行之后触发实现特定功能的回调函数。

EOF

至此,我们完成了对开篇所提结论的验证,同时也发现了RocketMQ的主从架构、Master和Slave同步数据的方式、心跳机制的实现等等,也基本从源码中看完了Broker启动的所有流程。看这些老哥写的源码还是挺有意思的,之后有时间随缘再看看NameServer端相关的源码吧。

 

责任编辑:武晓燕 来源: SH的全栈笔记
相关推荐

2024-09-26 00:22:24

2018-08-17 08:56:03

WindowsLinux系统

2020-12-10 10:32:33

区块链比特币数字货币

2021-02-26 13:59:41

RocketMQProducer底层

2022-05-02 16:18:22

RocketMQBrokertopic

2022-02-21 23:08:50

Kubernetes集群容器

2022-06-23 08:01:48

hookSetMap

2023-01-13 16:57:50

SpringBoot配置核心

2021-05-11 16:44:42

Windows工具软件

2016-10-25 13:58:36

数据图表化大数据

2021-12-02 07:50:30

字节缓冲流使用

2020-02-27 14:05:26

SQLServer数据库

2020-12-09 09:39:52

SaaSLTV软件

2017-08-28 14:47:54

NASSAN存储

2021-04-15 09:07:52

hotspotJavaC++

2018-03-21 12:13:47

工具数据开发

2017-01-13 09:07:48

大数据互联网数据挖掘

2021-02-07 17:27:29

属性DOM元素

2022-05-19 13:28:49

Linux桌面

2024-07-29 09:30:23

点赞
收藏

51CTO技术栈公众号