Page 1 of 21 快速部署高可用的 Apache RocketMQ 集群 部署手册 顾明 版本：v1.2.0 最后更新时间: 2023 年 11 月 Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates. Page 2 of 21 RocketMQ 集群。 架构 Amazon CloudFormation 提供了⼀种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 资源的简便⽅法，并通过有序 且可预测的⽅式进⾏资源配置和更新。本快速⼊⻔提供 两种部署选项，⼀种是将 Apache RocketMQ 部署到新 VPC 环境中，另⼀种是 部署 到已有 VPC 环境中。使⽤默认参数为在新 VPC 环境中 部署以下资源。如果您选择的 每个 Broker Instance 上面启动三个 Broker 实例，每个 Broker 实例会在三个 Broker Instance 之间形成一个基于 Raft 的高可用 dledger 集群，如果其中一个 Broker 实例 因故障无法提供服务，Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果，下图是部署完的一个架构实例图

loud Native 公有云 专有云 混合云 EC S 容器 K8S 物理机 经典网络/VPC 网络 Overlay/Underlay NVMe 普通云盘 ESSD 云盘 SA TA 独占/混部/独立交付…… • 集群节点异常成为常态 • 依赖服务随时可能在进行迁移或重启 • 对弹性的要求开始从物理资源变为逻辑资源 • IaaS 的多样性对应用交付部署提出了更高要求 • 可运维性、可观测性带来了更大挑战 可运维性、可观测性带来了更大挑战 • 多租环境带来了更高的网络及安全隔离要求 • 无限资源 vs 有限成本 • 冗长的请求链路，膨胀的技术栈 ……. 面向失败 松散耦合 基础设施解耦 极致弹性 多场景适应 低成本 高 SLA X 客户价值： X 多场景 云原生时代的挑战 云原生四要素 云原生时代的 RocketMQ admin 富客户端 轻量级 SD K API兼容 计算 Kubernetes Name Server Name Server Name Server 计算集群 可观测 remoting gRPC MQTT AMQP AC L 消息 事件 Subscription 多租户 Store Store Store Store Store Store 存储集群 高可用架构升级： • 秒级故障转移，多场景容灾支持 • 无外部依赖，节点间松散耦合 •

研究及工程经验。目前对分布式中间件、K8s、微服 务、物联网、Serverless 感兴趣。 推荐序 Apache RocketMQ 作为一款高吞吐，抗万亿消息堆积的云原生消息平台，目前已 经被国内 75% 以上互联网、金融等公司所采用，逐渐成为企业 IT 架构的核心基础设施。 丁威老师作为资深架构师，在分布式架构、存储方面功底深厚，目前在企业内部负责着 日均千亿级消息流转的 RocketMQ 集群。本书不仅由浅入深的介绍了 集群。本书不仅由浅入深的介绍了 RocketMQ 的架 构与实现，而且包含了多年线上超大规模集群开发运维经验的总结，通过本书不仅能够掌握 分布式消息平台的设计原理，对线上疑难问题排查分析、性能调优与架构设计也大有帮助。 目录 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 6 1.1 RocketMQ 核心概念扫盲篇 10 1.2 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 消息发送 system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 1.11 从年末生产故障解锁 RocketMQ 集群部署的最佳实践 108 1.12 RocketMQ 一行代码造成大量消息丢失 115 1.13 RocketMQ DLedger 多副本即主从切换实战 121 1.14 RocketMQ msgId

................................................................................ 35 12.2 Broker 集群搭建 ................................................................................................ 规范中，消费方式都属亍广播消费。 在 JMS 规范中，相当亍 JMS publish/subscribe model 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 3  集群消费 一个 Consumer Group 中的 Consumer 实例平均分摊消费消息。例如某个 Topic 有 9 条消息，其中一个 Consumer Group 有 3 个实例（可能是 3 台机器），那举每个实例只消费其中的 3 条消息。 在 CORBA Notification 规范中，无此消费方式。 在 JMS 规范中，JMS point-to-point model 不乀类似，但是 RocketMQ 的集群消费功能大等亍 PTP 模型。 因为 RocketMQ 单个 Consumer Group 内的消费者类似亍 PTP，但是一个 Topic/Queue 可以被多个 Consumer Group

RocketMQ 集群。 架构 AMAZON CloudFormation 提供了一种创建和管理相关 AMAZON WEB SERVICES 资源的简 便方法，并通过有序 且可预测的方式进⾏资源配置和更新。本快速⼊⻔提供两种部署 选项，一种是将 Apache RocketMQ 部署到新 VPC 环境中，另一种是 部署到已有 VPC 环 境中。使用默认参数为在新 VPC 环境中 部署以下资源。如果您选择的是将此方案部署 Instance 每个 Broker Instance 上面启动三个 Broker 实例，每个 Broker 实例会在 三个 Broker Instance 之间形成一个基于 Raft 的高可用 dledger 集群，如果其中一个 Broker 实例因故障无法提供服务，Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作 为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果，下图是部署完的一个架构实例图 AMAZON WEB SERVICES（宁 夏）区域为 3 个，由光环新网运营的 AMAZON WEB SERVICES（北京）区域为 2 个）。 • (*) 在公有⼦网中，允许私有⼦网中的资源（RocketMQ 实例）进⾏出站 Internet 连接的 NAT Gateway。 • (*) 在公有⼦网中，Auto Scaling 组中的允许 SSH 访问的堡垒主机。默认情况 下将

⽆无法满⾜足⾼高并发场景 分布式事务解决⽅方案 SAGA 特点： 1. 提交+补偿 2. 并发隔离性很难保证 分布式事务解决⽅方案 TCC 特点： 1. 特殊的两阶段提交 2. Try阶段检查/锁定资源 没有真正提交 3. 增加了了⼀一个状态处理理，开发变复杂 4. CC需要幂等，能够⽀支持重试 5. 如果CC重试不不成功/超时，需要⼿手⼯工⼲干预 Apache RocketMQ 消息事务 传统设计和实现⽅方⾯面 • 组件的微服务化，例例如存储和计算分离 • 开源软件的冲击，云服务选型⾯面临挑战 • 缺少稳定的多语⾔言类库 • Cloud AI Ops⽅方⾯面 • 容器器化部署，K8S编排 • 诸如IoT/IIoT新场景下的规模化部署能⼒力力不不⾜足 • HTTP/RESTful/JSON 灵活调⽤用，监控及运维能⼒力力不不⾜足 • Cloud云⼚厂商⽅方⾯面 • 不不同

/Users/gitsilence/JavaTools/rocketmq/rocketmq-4.9.2-SNAPSHOT/bin/mqshutdown namesrv 原文链接：rocketmq 服务部署 集群部署 双主双从异步复制模式 两个台电脑 ● Mac OS ● 地址：192.168.166.20 ● Cent OS ● 地址：192.168.166.206 保证两台电脑在同一网段，端口是通的，可以关闭防火墙 oker的10911、11011、10909、11009端口 Mac OS rocketmq配置文件 1、编辑 conf/2m-2s-async/broker-a.properties # 集群名称 brokerClusterName=mq-broker-cluster # broker名字，不同的配置文件填写的不一样 brokerName=broker-a # 0 表示master，>0 H=同步刷盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # broker对外服务的监听端口 listenPort=10911 # 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

topic 路由信息 定时清理下线的 borker 定时向所有 broker 发送心跳信息，（包括订阅关系） 定时持久化 Consumer 消费进度（广播存储到本地，集群存储到 Broker） 统计信息打点 动态调整消费线程池 启动拉消息服务 PullMessageService 启动消费端负载均衡服务 RebalanceService 来标记 成功消费到哪里了 消费失败， ackIndex 设置为-1 广播模式发送失败的消息丢弃， 广播模式对于失败重试代价过高，对整个集 群性能会有较大影响，失败重试功能交由应用处理 集群模式， 将消费失败的消息一条条的发送到 broker 的重试队列中去，如果 此时还有发送到重试队列发送失败的消息，那就在 cosumer 的本地线程定时 5 秒钟以后重试重新消费消息， 在走一次上面的消费流程。 第四章： NameServer Namesrv 名称服务，是没有状态可集群横向扩展。 1. 每个 broker 启动的时候会向 namesrv 注册 2. Producer 发送消息的时候根据 topic 获取路由到 broker 的信息 3. Consumer 根据

告警机 。这些都是传统消息系统无法比拟的。 Producer由用户进行分布式部署，消息由Producer通过多种负载均衡模式发送到Broker集群，发送 延时，支持快速失败。 Consumer也由用户部署，支持PUSH和PULL两种消费模式，支持集群消费和广播消息，提供实时的 息订阅机制，满足大多数消费场景。 特点 ● RocketMQ支持异步实时刷盘，同步刷盘，同步复制，异步复制。具有高可靠性。不会因为操作系

会进入隔离列 表中最早隔离 的机器 1.4万亿 双十一当天高可用要求 ~~ 100% 低延迟的分布式存储系统 在线熔断机制 完善的容量评估 SLA=99.999% 1.4万亿 双十一当天交易集群线上可用性 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 Apache RocketMQ 未来展望 m w a l i b a b a - i