1.RocketMQ第五讲
2.RabbitMQ源码解析c++4----Routing

RocketMQ第五讲

       broker是源码RocketMQ的核心，核心工作就是源码接收生成这的消息，进行存储。源码同时，源码收到消费者的源码请求后，从磁盘读取内容，源码suggest 源码把结果返回给消费者。源码

        消息主体以及元数据的源码存储主体，存储Producer端写入的源码消息主体内容,消息内容不是定长的。单个文件大小默认1G ，源码文件名长度为位，源码左边补零，源码剩余为起始偏移量，源码比如代表了第一个文件，源码起始偏移量为0，源码文件大小为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。不同的最美锁屏源码Topic的消息，在CommitLog都是顺序存放的。就是来一个消息，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）作为消费消息的开源android app源码索引，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。boll线收敛源码

        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。linux任务调度源码

        “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，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

RabbitMQ源码解析c++4----Routing

       在构建日志记录系统教程中，我们学习了如何将日志消息广播给多个接收器，但并未提供根据消息严重性筛选的功能。本教程将对系统进行扩展，允许仅订阅特定严重性消息，如直接将关键错误消息定向至日志文件，同时保留控制台中的所有日志输出。

       直接交换机（Direct Exchange）引入了灵活性，它根据消息的路由键与队列的绑定键完全匹配的原则进行消息路由。此实现中，我们使用直接交换机取代之前的扇出交换机。这样，发布到直接交换机的消息将根据其路由键被路由至与该键匹配的队列。

       直接交换 X 在这里与两个队列绑定，其绑定键分别为橙色、黑色和绿色。橙色键的消息将被路由至队列 Q1，黑色或绿色键的消息将传递至队列 Q2。非匹配消息将被丢弃。

       允许多个队列通过相同的绑定键进行绑定是合法的。以此为例，我们可以在 X 与 Q1 间添加一个绑定键为黑色的绑定，此时直接交换机的行为类似于扇出，将消息广播至所有匹配队列。黑色键的消息将同时传至 Q1 和 Q2。

       在日志记录系统中，我们将消息发送至直接交换机而非扇出交换机，利用日志严重性作为路由键。这样，接收脚本能够选择接收特定严重性的日志。首先，我们关注日志的发布。

       为了实现这一模型，代码示例展示了在 RabbitMQ 队列系统中声明直接类型的交换器并发布消息。逐行解释如下：

       在代码中，使用了 amqp_exchange_declare() 函数来声明一个交换机。该函数通过向 AMQP 服务器发送交换机声明请求来创建新的交换机或获取现有交换机的信息。函数的参数包括交换机名称、类型、持久化设置、自动删除等，根据需求创建适合的消息路由和分发。

       amqp_cstring_bytes("direct") 函数用于将 C 风格字符串转换为 AMQP 字节序列，表示直连交换机的名称。此操作在 AMQP 库函数调用中使用。

       amqp_queue_declare() 函数声明了一个消息队列，并将返回结果存储在 amqp_queue_declare_ok_t 类型的指针中。此操作用于创建新队列或获取现有队列的信息，并为后续操作提供队列属性和状态。

       amqp_basic_consume() 函数启动消费者并订阅消息队列中的消息。此操作允许开始接收指定队列中的消息，并将结果以消费者标识存储。

       amqp_consume_message() 函数用于接收订阅的消息，将消息存储在 amqp_message_t 类型的结构体中。此函数为阻塞调用，持续等待直至接收到消息，提供接收消息的包装信息。