集群模式是非常普遍的模式，符合分布式架构的基本理念，即横向扩容，当前消费者如 果无法快速及时处理消息时，可以通过增加消费者的个数横向扩容，快速提高消费能力，及 时处理挤压的消息。 2. 消费队列负载算法与重平衡机制 那集群模式下，消费者是如何来分配消息的呢？ 例如上面实例中 order_topic 有 16 个队列，那一个拥有 3 个消费者的消费组如何来分 配队列中。 本文来自『中间件兴趣 队列同一时间只会分配给一个消费者。 RocketMQ 提供了众多的队列负载算法，其中最常用的两种平均分配算法。  AllocateMessageQueueAveragely  平均分配  AllocateMessageQueueAveragelyByCircle  轮流平均分配 为了说明这两种分配算法的分配规则，现在对 16 个队列，进行编号，用 q0~q15 表示， 消费者用 gely 分配算法的队列负载机制如下： c0：q0 q1 q2 q3 q4 q5 c1: q6 q7 q8 q9 q10 c2: q11 q12 q13 q14 q15 其算法的特点是用总数除以消费者个数，余数按消费者顺序分配给消费者，故 c0 会多 分配一个队列，而且队列分配是连续的。 AllocateMessageQueueAveragelyByCircle 分配算法的队列负载机制如下：

50ms，而 Ext3 文件系统耗时约 1s 左史，丏删除文件时，磁盘 IO 压力极大，会导致 IO 写入超时。 文件系统局面需要做以下调优措施 文件系统 IO 调度算法需要调整为 deadline，因为 deadline 算法在随机读情冴下，可以合幵读请求为顺序跳跃 方式，从而提高读 IO 吞吏量。 Ext4 文件系统有以下 Bug，请注意 http://blog.donghao.o a) 访问 PAGECACHE 时，即使只访问 1k 的消息，系统也会提前预读出更多数据，在下次读时，就可能命 中内存。 b) 随机访问 Commit Log 磁盘数据，系统 IO 调度算法设置为 NOOP 方式，会在一定程度上将完全的随机 读发成顺序跳跃方式，而顺序跳跃方式读较完全的随机读性能会高 5 倍以上，可参见以下针对各种 IO 方式的性能数据。 http://stblog Consumer 启动后，默认从什么位 置开始消费 allocateMessageQueueStrategy AllocateMessageQueueAveragely Rebalance 算法实现策略 subscription {} 订阅关系 messageListener 消息监听器 offsetStore 消费进度存储 consumeThreadMin

的所有消费端（有心跳向所有 broker 注册客户端信息） 选择队列分配策略实例 AllocateMessageQueueStrategy 执行分配算法,获取队列集合 Set mqSet 1） 平均分配算法，其实是类似于分页的算法 将所有 queue 排好序类似于记录 将所有消费端 consumer 排好序，相当于页数 然后获取当前 consumer 所在页面应该分配到的 也就是说在 consumer 启动的时候指定了 queue 3） 按照机房来配置队列 Consumer 启动的时候会指定在哪些机房的消息 获取指定机房的 queue 然后在执行如 1）平均算法 根据分配队列的结果更新 ProccessQueueTable 1) 比对 mqSet 将多余的队列删除， 当 broker 当机或者添加，会导致分配到

消息与流融合索引支持 核心问题 • 消息体小且存储结构面向单 条消息，导致提升吞吐困难 • 在进行状态存储时，无 KV 语义支撑 挑战 • Commitlog 格式存储， 统一复制算法 • 不借助外部依赖，提供 状态存储能力 • 单一数据文件，支持面向流的索引及面向 批的索引 • 批量发，批量存，批量读，吞吐提升十倍 • 统一消息，KV 语义，统一 API，提供 状态存储能力