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『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 13 > 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 在 MQ 领域有一个不成文的约定：同一个消费者同一时间可以分配多个队列，但一个 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 y 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：

topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 1） Topic 下的所有队列如何理解： 比如 broker1, broker2, borker3 三台 broker 机器都配置了 Topic_A Broker1 的队列为 queue0 , queue1 Broker2 的队列为 queue0, queue2, queue3, Broker3 的队列为 queue0 当然一般情况下的 broker 启动的时候注册到 namesrv 的 Topic_A 队列为共 6 个分别为： broker1_queue0, broker1_queue1, broker2_queue0, broker2_queue1, broker2_queue2, broker3_queue0, 2） Producer 如何实现轮询队列： Producer 从 namesrv 获取的到 Topic_A messageQueueList //Topic_A 的所有的队列 --AtomicInteger sendWhichQueue //自增整型 方法 selectOneMessageQueue 方法用来选择一个发送队列 (++sendWitchQueue) % messageQueueList.size 为队列集合的下标 每次获取 queue 都会通过

........................................................................... 16 7.1 单机支持 1 万以上持丽化队列 .................................................................................................. ...................................................................................... 24 7.10 单队列幵行消费 .............................................................................................. 中，主要挃的是尿部顺序，即一类消息为满足顺 序性，必须 Producer 单线程顺序収送，丏収送到同一个队列，返样 Consumer 就可以挄照 Producer 収送 的顺序去消费消息。  普通顺序消息 顺序消息的一种，正常情冴下可以保证完全的顺序消息，但是一旦収生通信异常，Broker 重启，由亍队列 总数収生发化，哈希叏模后定位的队列会发化，产生短暂的消息顺序丌一致。 如果业务能容忍在集群异常情冴（如某个

nameServer地址，如果name server是多台集群的话，就用分号分隔 namesrvAddr=192.168.166.20:9876;192.168.166.206:9876 # 每个topic对应队列的数量，默认为4，实际参考consumer实例的数量，值过小不利于consumer负 均衡 defaultTopicQueueNums=8 # 是否允许broker自动创建Topic，生产建议关闭 # commitLog 存储路径 storePathCommitLog=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/commitlog # 消费队列存储路径 storePathConsumerQueue=/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/data/store-a/consumeque e # 消息索引存储路径 nameServer地址，如果name server是多台集群的话，就用分号分隔 namesrvAddr=192.168.166.20:9876;192.168.166.206:9876 # 每个topic对应队列的数量，默认为4，实际参考consumer实例的数量，值过小不利于consumer负 均衡 defaultTopicQueueNums=8 # 是否允许broker自动创建Topic，生产建议关闭

主从复制架构升级，性能提升数倍 RAFT 存储生产可用 rocketm q-con n ect 进入孵化 2021 5.0 -p rev iew 发布 性能优化、PoP 消费，多存储目录， 轻量级队列 rocketm q-strea m s 轻量级实时计算 引擎发布 5.0 消息事件流融合处理平台 Sta r: 1 .7w C on tributor: 50 0 + RocketMQ 在主节点宕机时，备节点要有自动切换为主的能力 • 容量调整时，不能产生数据迁移，且要在秒级完成 固定分区使用场景 • 任务计算过程中，会将同一个业务类型的数据发到同一个队列 • Binlog 等数据同步过程中，需要保证严格顺序 RAFT 存储支持：自动主从切换，强一致性保证 逻辑队列：秒级无损弹性扩缩，无数据复制，流量精准调度 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

NameServer以轻量级的方式提供服务发现和路由功能，每个NameServer存有全量的路由信息，提 对等的读写服务，支持快速扩缩容。 Broker负责消息存储，以Topic为纬度支持轻量级的队列，单机可以支撑上万队列规模，支持消息推 模型，具备多副本容错机制（2副本或3副本）、强大的削峰填谷以及上亿级消息堆积能力，同时可严 保证消息的有序性。除此之外，Broker还提供了同城异地容灾能力，丰富的Metrics统计以及告警机 纯比较TPS的话虽然还不如Kafka的百万级别，但在支持事务的消息中间件来说已经是非常优秀了。 ● RocketMQ采用长轮询，消息投递延迟通常在几个毫秒左右。 ● RocketMQ单机最高支持5万个队列，且负载不会发生明显递增。 ● RocketMQ支持消费失败重试，这个特性非常适合运用在充值方面的应用。 ● RocketMQ支持严格的意义上的消息顺序。即时在一台Broker宕机后，消息发送会失败，但是不会