1.RocketMQ第五讲
2.Nacos系列创建ConfigService实例源码分析
3.Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析

RocketMQ第五讲

       broker是RocketMQ的核心，核心工作就是接收生成这的消息，进行存储。同时，收到消费者的请求后，从磁盘读取内容，geoserver瓦片源码把结果返回给消费者。

        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 ，文件名长度为位，左边补零，剩余为起始偏移量，比如代表了第一个文件，起始偏移量为0，文件大小为1G=；当第一个文件写满了，第二个文件为，起始偏移量为，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；

        CommitLog文件中保存了消息的全量内容。不同的Topic的消息，在CommitLog都是顺序存放的。就是麻将app源码下载来一个消息，不管Topic是什么，直接追加的CommitLog中。

        broker启动了一个专门的线程来构建索引，把CommitLog中的消息，构建了两种类型的索引。ConsumerQueue和Index。正常消费的时候，是根据Topic来消费，会用到ConsumerQueue索引。

        也可根据返回的offsetMsgId，解析出ip，端口和CommitLog中的物理消息偏移量，直接去CommitLog中取数据。

        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文件夹的派出所源码组织方式如下：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W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.M。

        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： { 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M，一个IndexFile可以保存 W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。

        按照Message Key查询消息的时候，会用到这个索引文件。

        IndexFile索引文件为用户提供通过“按照Message Key查询消息”的消息索引查询服务，IndexFile文件的存储位置是： { fileName}，文件名fileName是以创建时的时间戳命名的，文件大小是固定的，等于+W 4+W = 个字节大小。如果消息的如何测试Flume源码properties中设置了UNIQ_KEY这个属性，就用 topic + “#” + UNIQ_KEY的value作为 key 来做写入操作。如果消息设置了KEYS属性（多个KEY以空格分隔），也会用 topic + “#” + KEY 来做索引。

        其中的索引数据包含了Key Hash/CommitLog Offset/Timestamp/NextIndex offset 这四个字段，一共 Byte。NextIndex offset 即前面读出来的 slotValue，如果有 hash冲突，就可以用这个字段将所有冲突的索引用链表的方式串起来了。Timestamp记录的是消息storeTimestamp之间的差，并不是一个绝对的时间。整个Index File的结构如图， Byte 的Header用于保存一些总的统计信息，4 W的 Slot Table并不保存真正的索引数据，而是保存每个槽位对应的单向链表的头。 W 是真正的索引数据，即一个 Index File 可以保存 W个索引。

        “按照Message Key查询消息”的方式，RocketMQ的具体做法是，主要通过Broker端的QueryMessageProcessor业务处理器来查询，读取消息的过程就是用topic和key找到IndexFile索引文件中的一条记录，根据其中的commitLog offset从CommitLog文件中读取消息的实体内容。

        RocketMQ中有两个核心模块，remoting模块和store模块。remoting模块在NameServer，淘宝源码转跳Produce，Consumer和Broker都用到。store只在Broker中用到，包含了存储文件操作的API，对消息实体的操作是通过DefaultMessageStore进行操作。

        属性和方法很多，就不往这里放了。

        文件存储实现类，包括多个内部类

        · 对于文件夹下的一个文件

        上面介绍了broker的核心业务流程和架构，关键接口和类，启动流程。最后介绍一下broker的线程模型，只有知道了线程模型，才能大概知道前面介绍的那些事如何协同工作的，对broker才能有一个立体的认识。

        RocketMQ的RPC通信采用Netty组件作为底层通信库，同样也遵循了Reactor多线程模型，同时又在这之上做了一些扩展和优化。关于Reactor线程模型，可以看看我之前写的这篇文档： Reactor线程模型

        上面的框图中可以大致了解RocketMQ中NettyRemotingServer的Reactor 多线程模型。一个 Reactor 主线程（eventLoopGroupBoss，即为上面的1）负责监听 TCP网络连接请求，建立好连接，创建SocketChannel，并注册到selector上。RocketMQ的源码中会自动根据OS的类型选择NIO和Epoll，也可以通过参数配置）,然后监听真正的网络数据。拿到网络数据后，再丢给Worker线程池（eventLoopGroupSelector，即为上面的“N”，源码中默认设置为3），在真正执行业务逻辑之前需要进行SSL验证、编解码、空闲检查、网络连接管理，这些工作交给defaultEventExecutorGroup（即为上面的“M1”，源码中默认设置为8）去做。而处理业务操作放在业务线程池中执行，根据 RomotingCommand 的业务请求码code去processorTable这个本地缓存变量中找到对应的 processor，然后封装成task任务后，提交给对应的业务processor处理线程池来执行（sendMessageExecutor，以发送消息为例，即为上面的 “M2”）。

        上面的图和这段画是从官方文档抄过来的，但是文字和图对应的不是很好，画的也不够详细，但是主要流程是这个样子。以后有时间了，我重新安装自己的理解，画一张更详细的图。

        AsyncAppender-Worker-Thread-0：异步打印日志，logback使用，应该是守护线程

        FileWatchService：

        NettyEventExecutor：

        NettyNIOBoss_：一个

        NettyServerNIOSelector_:默认为三个

        NSScheduledThread：定时任务线程

        ServerHouseKeepingService：守护线程

        ThreadDeathWatch-2-1：守护线程，Netty用，已经废弃

        RemotingExecutorThread（1-8）：工作线程池，没有共用NettyServerNIOSelector_，直接初始化8个线程

        AsyncAppender-Worker-Thread-0：异步打印日志，logback使用，共九个：

        RocketmqBrokerAppender_inner

        RocketmqFilterAppender_inner

        RocketmqProtectionAppender_inner

        RocketmqRemotingAppender_inner

        RocketmqRebalanceLockAppender_inner

        RocketmqStoreAppender_inner

        RocketmqStoreErrorAppender_inner

        RocketmqWaterMarkAppender_inner

        RocketmqTransactionAppender_inner

        SendMessageThread_：remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_MESSAGE

        PullMessageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.PULL_MESSAGE

        ProcessReplyMessageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_REPLY_MESSAGE

        QueryMessageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.QUERY_MESSAGE

        AdminBrokerThread_:remotingServer.registerDefaultProcessor

        ClientManageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.UNREGISTER_CLIENT

        HeartbeatThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.HEART_BEAT

        EndTransactionThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.END_TRANSACTION

        ConsumerManageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.GET_CONSUMER_LIST_BY_GROUP,RequestCode.UPDATE_CONSUMER_OFFSET,RequestCode.QUERY_CONSUMER_OFFSET

        brokerOutApi_thread_:BrokerController.registerBrokerAll(true, false, true);

        ==================================================================

        BrokerControllerScheduledThread:=>

        BrokerController.this.getBrokerStats().record();

        BrokerController.this.consumerOffsetManager.persist();

        BrokerController.this.consumerFilterManager.persist();

        BrokerController.this.protectBroker();

        BrokerController.this.printWaterMark();

        log.info("dispatch behind commit log { } bytes", BrokerController.this.getMessageStore().dispatchBehindBytes());

        BrokerController.this.brokerOuterAPI.fetchNameServerAddr();

        BrokerController.this.printMasterAndSlaveDiff();

        BrokerController.this.registerBrokerAll(true, false, brokerConfig.isForceRegister());

        BrokerFastFailureScheduledThread:=>

        FilterServerManagerScheduledThread:=>

        FilterServerManager.this.createFilterServer();

        ClientHousekeepingScheduledThread:=>

        ClientHousekeepingService.this.scanExceptionChannel();

        PullRequestHoldService

        FileWatchService

        AllocateMappedFileService

        AcceptSocketService

        BrokerStatsThread1

Nacos系列创建ConfigService实例源码分析

       在学习Nacos的过程中，我们关注的重点是创建ConfigService实例的实现。Nacos通过NacosFactory的createConfigService方法创建ConfigService实例，这个工厂类是获取各种服务对象的统一入口。

       ConfigService是配置服务接口，负责配置的获取、发布、管理等操作，其核心实现类NacosConfigService。同样，Nacos的命名服务和维护服务也是通过NacosFactory创建实例的，如NamingService用于服务实例的注册与管理，NamingMaintainService则直接与Nacos服务器交互。

       创建ConfigService的具体流程中，首先通过ConfigFactory的createConfigService方法，构造器会进行一些参数校验，并初始化命名空间。例如，校验contextPath属性的合法性，确保其不包含连续的/。然后，会根据用户租户信息、环境变量或配置属性获取namespace值。

       ConfigFilterChainManager和ServerListManager的构造也非常重要，前者管理配置过滤器，后者负责维护服务器列表，能够通过配置属性或动态请求获取最新的服务器信息。当创建ConfigService实例时，还会启动长轮询定时任务，如ClientWorker的executeConfigListen方法，通过ServerHttpAgent进行HTTP请求以获取和管理配置数据。

       总结来说，创建ConfigService实例涉及工厂方法的调用、参数处理、服务实例初始化以及与Nacos服务器的交互。通过本文的深入分析，你将更好地理解Nacos配置服务的初始化过程。

Vert.x 源码解析(4.x)——Context源码解析

       Vert.x 4.x 源码深度解析：Context核心概念详解

       Vert.x 通过Context这一核心机制，解决了多线程环境下的资源管理和状态维护难题。Context在异步编程中扮演着协调者角色，确保线程安全的资源访问和有序的异步操作。本文将深入剖析Context的源码结构，包括其接口设计、关键实现以及在Vert.x中的具体应用。

       Context源代码解析

       Context接口定义了基础的事件处理功能，如立即执行和阻塞任务。ContextInternal扩展了Context，包含内部方法和功能，通常开发者无需直接接触，如获取当前线程的Context。在vertx的beginDispatch和endDispatch方法中，Context的切换策略取决于线程类型，Vertx线程会使用上下文切换，而非Vertx线程则依赖ThreadLocal。

       ContextBase是ContextInternal的实现类，负责执行耗时任务，内部包含TaskQueue来管理任务顺序。WorkerContext和EventLoopContext分别对应工作线程和EventLoop线程的执行策略，它们通过execute()、runOnContext()和emit()方法处理任务，同时监控性能。

       Context的创建和获取贯穿于Vert.x的生命周期，它在DeploymentManager的doDeploy方法中被调用，如NetServer和NetClient等组件的底层实现也依赖于Context来处理网络通信。

       额外说明

       Context与线程并非直接绑定，而是根据场景动态管理。部署时创建新Context，非部署时优先获取Thread和ThreadLocal中的Context。当执行异步任务时，当前线程的Context会被暂时替换，任务完成后才恢复。源码中已加入详细注释，如需获取完整注释版本，可联系作者。

       Context的重要性在于其在Vert.x的各个层面如服务器部署、EventBus通信中不可或缺，它负责维护线程同步与异步任务的执行顺序，是异步编程中不可或缺的基石。理解Context的实现，有助于更好地利用Vert.x进行高效开发。