由于篇幅原因，本次的源碼分析只限于Producer側的發(fā)送消息的核心邏輯，我會通過流程圖、代碼注釋、文字講解的方式來對源碼進行解釋，后續(xù)應該會專門開幾篇文章來做源碼分析。
這篇博客聊聊關于RocketMQ相關的東西，主要聊的點有RocketMQ的功能使用、RocketMQ的底層運行原理和部分核心邏輯的源碼分析。至于我們?yōu)槭裁匆肕Q、使用MQ能夠為我們帶來哪些好處、MQ在社區(qū)有哪些實現(xiàn)、社區(qū)的各個MQ的優(yōu)劣對比等等，我在之前的文章《消息隊列雜談》已經(jīng)聊過了，如果需要了解的話可以回過頭去看看。
基礎概念
Broker
首先我們要知道，使用RocketMQ時我們經(jīng)歷了什么。那就是生產(chǎn)者發(fā)送一條消息給RocketMQ，RocketMQ拿到這條消息之后將其持久化存儲起來，然后消費者去找MQ消費這條消息。
上圖中，RocketMQ被標識為了一個單點，但事實上肯定不是如此，對于可以隨時橫向擴展的服務來說，生產(chǎn)者向MQ生產(chǎn)消息的數(shù)量也會隨之而變化，所以一個合格成熟的MQ必然是要能夠處理這種情況的；而且MQ自身需要做到高可用，否則一旦這個單點宕機，那所有存儲在MQ中的消息就全部丟失且無法找回了。
所以在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，肯定是會部署一個MQ的集群。而在RocketMQ中，這個“實例”有個專屬名詞，叫做Broker。并且，每個Broker都會部署一個Slave Broker，Master Broker會定時的向Slave Broker同步數(shù)據(jù)，形成一個Broker的主從架構。
那么問題來了，在微服務的架構中，部署的服務也存在多實例部署的情況，服務之間相互調用是通過注冊中心來獲取對應服務的實例列表的。
拿Spring Cloud舉例，服務通過Eureka注冊中心獲取到某個服務的全部實例，然后交給Ribbon，Ribbon聯(lián)動Eureka，從Eureka處獲取到服務實例的列表，然后通過負載均衡算法選出一個實例，最后發(fā)起請求。
同理，此時MQ中存在多個Broker實例，那生產(chǎn)者如何得知MQ集群中有多少Broker實例呢？自己應該連接哪個實例？
首先我們直接排除在代碼里Hard Code，具體原因我覺得應該不用再贅述了。RocketMQ是如何解決這個問題呢？這就是接下來我們要介紹的NameServer了。
NameServer
NameServer可以被簡單的理解為上一小節(jié)中提到的注冊中心，所有的Broker的在啟動的時候都會向NameServer進行注冊，將自己的信息上報。這些信息除了Broker的IP、端口相關數(shù)據(jù)，還有RocketMQ集群的路由信息，路由信息后面再聊。
有了NameServer，客戶端啟動之后會和NameServer交互，獲取到當前RocketMQ集群中所有的Broker信息、路由信息。這樣一來，生產(chǎn)者就知道自己需要連接的Broker信息了，就可以進行消息投遞。
那么問題來了，如果在運行過程中，如果某個Broker突然宕機，NameServer會如何處理？
這需要提到RocketMQ的這續(xù)約機制和故障感知機制。Broker在完成向NameServer的注冊之后，會每隔30秒向NameServer發(fā)送心跳進行續(xù)約；如果NameServer感知到了某個Broker超過了120秒都沒有發(fā)送心跳，則會認為這個Broker不可用，將其從自己維護的信息中移除。
這套機制，和Spring Cloud中的Eureka的實現(xiàn)如出一轍。Eureka中的Service在啟動之后也會向Eureka注冊自己，這樣一來其他的服務就可以向該服務發(fā)起請求，交換數(shù)據(jù)。Service每隔30秒會向Eureka發(fā)送心跳續(xù)約，如果某個Service超過了90秒沒有發(fā)送心跳，Eureka就會認為該服務宕機，將其從Eureka維護的注冊表中移除。
上面圖中我聊到了多實例部署，這個多實例部署和微服務中的多實例部署還不太一樣，微服務中，所有的服務都是無狀態(tài)的，可以橫向的擴展，而在RocketMQ中，每個Broker所存的數(shù)據(jù)可能都不一樣。
我們來看一下RocketMQ的簡單使用。
Message msg = new Message(
"TopicTest",
"TagA",
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
);
SendResult sendResult = producer.send(msg);
可以看到，Message的第一個參數(shù)，為當前這條消息指定了一個Topic，那Topic又是什么呢？
Topic
Topic是對發(fā)送到RocketMQ中的消息的邏輯分類，例如我們的訂單系統(tǒng)、積分系統(tǒng)、倉儲系統(tǒng)都會用到這個MQ，為了對其進行區(qū)分，我們就可以為不同的系統(tǒng)建立不同的Topic。
那為什么說是邏輯分區(qū)呢？因為RocketMQ在真實存儲中，并不是一個Broker就存儲一個Topic的數(shù)據(jù)，道理很簡單，如果當前這個Broker宕機，甚至極端情況磁盤壞了，那這個Topic的數(shù)據(jù)就會永久丟失。
所以在真實存儲中，消息是分布式的存儲在多個Broker上的，這這些分散在多個Broker上的存儲介質叫MessageQueue，如果你熟悉Kafka的底層原理，就知道這個跟Kafka中的Partition是同類的實現(xiàn)。
通過上圖可以看出，同一個Topic的數(shù)據(jù)，被分成了好幾份，分別存儲在不同的Broker上，那RocketMQ為什么要這么實現(xiàn)？
首先，一個Topic中如果只有一個Queue，那么消費者在消費時的速度必然受到影響；而如果一個Topic有很多個Queue，那么Consumer就可以將消費操作同時進行，從而扛住更多的并發(fā)。
除此之外，單臺機器的資源是有限的。一個Topic的消息量可能會非常之巨大，一臺機器的磁盤很快就會被塞滿。所以RocketMQ將一個Topic的數(shù)據(jù)分攤給了多臺機器，進行分散存儲。其本質上就是一個數(shù)據(jù)分片存儲的一種機制。
所以我們知道了，發(fā)送到某個Topic的數(shù)據(jù)是分布式的存儲在多個Broker中的MessageQueue上的。
Broker消息存儲原理
那Producer發(fā)送到Broker中的消息，到底是以什么方式存儲的呢？答案是Commit Log，Broker收到消息，會將該消息采用順序寫入的方式，追加到磁盤上的Commit Log文件中，每個Commit Log大小為1G，如果寫滿了1G則會新建一個Commit Log繼續(xù)寫，Commit Log文件的特點是順序寫、隨機讀。
這就是最底層的存儲的方式，那么問題來了，Consumer來取消息的時候，Broker是如何從這一堆的Commit Log中找到相應的數(shù)據(jù)呢？眾所周知，一提到磁盤的I/O操作，就會聯(lián)想到耗時這兩個字，而RocketMQ的一大特點就是高吞吐，看似很矛盾，RocketMQ是如何做的呢？
答案是ConsumeQueue，Broker在寫入Commit Log的同時，還會將當前這條消息在Commit Log中的Offset、消息的Size和對應的Tag的Hash寫入到ConsumeQueue文件中。每個Message Queue會有相對應的ConsumeQueue文件存儲在磁盤上。
和Commit Log一樣，一個ConsumeQueue包含了30W條消息，每條消息的大小為20字節(jié)，所以每個ConsumeQueue文件的大小約為5.72M；當其寫滿了之后，會再新建一個ConsumeQueue文件繼續(xù)寫入。
ConsumeQueue是一種邏輯隊列，更是一種索引，讓Consumer來消費的時候可以快速的從磁盤文件中定位到這條消息。
看到這你可能會想，上面提到的Tag又是個什么東西？
Tag
Tag，標簽，用于對同一個Topic內(nèi)的消息進行分類，為什么還需要對Topic進行消息類型劃分呢？
舉一個極端的例子，某一個新的服務，需要去消費訂單系統(tǒng)的MQ，但是由于業(yè)務的特殊性，只需要去消費商品類型為數(shù)碼產(chǎn)品的訂單消息，如果沒有Tag，那么該Consumer就會去做判斷，該訂單消息是否是數(shù)碼產(chǎn)品類，如果不是，則丟棄，如果是則進行消費。
這樣一來，Consumer側就執(zhí)行了大量的無用功。引入了Tag之后，Producer在生產(chǎn)消息的時候會給訂單打上Tag，Consumer進行消費的時候，可以配置只消費指定的Tag的消息。這樣一來就不需要Consumer自己去做這個事情了，RocketMQ會幫我們實現(xiàn)這個過濾。
那其過濾的原理是什么？首先在Broker側是通過消息中保存的Tag的Hash值進行過濾，然后Consumer側在去拉取消息的時候還需要再過濾一次。
為什么在Broker過濾了，還需要在Consumer側再過濾一次？因為Hash沖突，不同的Tag經(jīng)過Hash算法之后可能會得到一樣的值，所以Consumer側在拉取消息的時候會通過字符串進行二次過濾。
Producer發(fā)送消息源碼分析
流程總覽
首先給出整個發(fā)送消息的大致流程，先熟悉這個流程看源碼，會更加的清晰一點。
初始化Prodcuer
還是按照下面這個例子出發(fā)。
首先我們會初始化一個DefaultMQProducer，RocketMQ會給這個Producer一個默認的實現(xiàn)DefaultMQProducerImpl。然后producer.start()會啟動一個線程池。
合法性校驗
接下來就是比較核心的producer.send(msg)了，首先RocketMQ會調用checkMessage來檢測發(fā)送的消息是否合法。
這些檢測包含了待發(fā)送的消息是否為空，Topic是否為空、Topic是否包含了非法的字符串、Topic的長度是否超過了最大限制127，然后會去檢查Body是否符合發(fā)送要求，例如msg的Body是否為空、msg的Body是否超過了最大的限制等等，這里消息的Body最大不能超過4M。
調用發(fā)送消息
對于msg的Topic，RocketMQ會用NameSpace將其包裝一層，然后就會調用DefaultMQProducerImpl中的sendDefaultImpl默認實現(xiàn)，發(fā)送消息給Broker，默認的發(fā)送消息Timeout是3秒。
發(fā)送消息中，MQ會再次調用checkMessage對消息的合法性再次進行檢查，然后就會去嘗試獲取Topic的詳細信息。
所有的Topic的信息都會存在一個叫topicPublishInfoTable的 ConcurrentHashMap中，這個Map中Key就是Topic的字符串，而Value則是TopicPublishInfo。
這個TopicPublishInfo中就包含了之前在基礎概念中提到的，從Broker中獲取到的相應的元數(shù)據(jù)，其中就包含了關鍵的MessageQueue和集群元數(shù)據(jù)，其基礎的結構如下。
messageQueueList包含了該Topic下的所有的MessageQueue，每個MessageQueue的所屬Topic，每個MessageQueue所在的Broker的名稱以及專屬的queueId。
topicRouteData包含了該Topic下的所有的Queue、Broker相關的數(shù)據(jù)。
獲取Topic詳細數(shù)據(jù)
在最終發(fā)送消息前，需要獲取到Topic的詳情，例如像Broker地址這樣的數(shù)據(jù)，Producer中是通過tryToFindTopicPublishInfo方法獲取的，詳細的注釋我已經(jīng)寫在了下圖中。
對于首次使用的Topic，在上面的Map肯定是不存在的。所以RocketMQ會將其加入到Map中去，并且調用方法updateTopicRouteInfoFromNameServer從NameServer處獲取該Topic的元數(shù)據(jù)，將其一并寫入Map。初次之外，還會將路由信息、Broker的詳細信息分別放入topicRouteTable和brokerAddrTable中，這兩個都是Producer維護在內(nèi)存中的ConcurrentHashMap。
獲取到了Topic的詳細信息之后，接下來會確認一個發(fā)送的重試次數(shù)timesTotal，假設timesTotal為N，那么發(fā)送消息如果失敗就會重試N次。不過當且僅當發(fā)送失敗的時候才會進行重試，其余的case都不會，例如超時、或者沒有選擇到合適的MessageQueue。
這個重試的次數(shù)timesTotal受到參數(shù)communicationMode的影響；CommunicationMode有三個值，分別是SYNC、ASYNC和ONEWAY。RocketMQ默認的實現(xiàn)中，選擇了SYNC同步。
通過代碼我們可以看到，如果是communicationMode是SYNC的話，timesTotal的值為1+retryTimesWhenSendFailed，而retryTimesWhenSendFailed的值默認為2，代表在消息發(fā)送失敗之后的重試次數(shù)。
這樣一來，如果我們選擇了SYNC的方式，Producer在發(fā)送消息的時候默認的重試次數(shù)就為3。不過當且僅當發(fā)送失敗的時候才會進行重試，其余的case都不會。
MessageQueue選擇機制
我們之前聊過，一個Topic的數(shù)據(jù)是分片存儲在一個或者多個Broker上的，底層的存儲介質為MessageQueue，之前的圖中，我們沒有給出Producer是如何選擇具體發(fā)送到哪個MessageQueue，這里我們通過源碼來看一下。
Producer中是通過selectOneMessageQueue來進行的Message Queue選擇，該方法通過Topic的詳細元數(shù)據(jù)和上次選擇的MessageQueue所在的Broker，來決定下一個的選擇。
核心的選擇邏輯
其核心的選擇邏輯是什么呢？用大白話來說，就是選出一個index，然后將其和當前Topic的MessageQueue數(shù)量取模。這個index在首次選擇的時候，肯定是沒有的， RocketMQ會搞一個隨機數(shù)出來。然后在該值的基礎上+1，因為為了通用，在外層看來，這個index上次已經(jīng)用過了，所以每次獲取你都直接幫我+1就好了。
上圖就是MessageQueue最核心的、最底層的原則機制了。但是由于實際的業(yè)務情況十分復雜， RocketMQ在實現(xiàn)中還額外的做了很多的事情。
發(fā)送故障延遲下的選擇邏輯
在實際的選擇過程中，會判斷當前是否啟用了發(fā)送延遲故障，這個由變量sendLatencyFaultEnable的值決定，其默認值是false，也就是默認是不開啟的，從代碼里我暫時沒找到其開啟的位置。
不過我們可以聊聊開啟之后，會發(fā)生什么。它同樣會開啟for循環(huán)，次數(shù)為MessageQueue的數(shù)量，計算拿到確定的Queue之后，會通過內(nèi)存的一張表faultItemTable去判斷當前這個Broker是否可用，該表是每次發(fā)送消息的時候都會去更新它。
如果當前沒有可用的Broker，則會觸發(fā)其兜底的邏輯，再選擇一個MessageQueue出來。
常規(guī)的選擇邏輯
如果當前發(fā)送故障延遲沒有啟用，則會走常規(guī)邏輯，同樣的會去for循環(huán)計算，循環(huán)中取到了MessageQueue之后會去判斷是否和上次選擇的MessageQueue屬于同一個Broker，如果是同一個Broker，則會重新選擇，直到選擇到不屬于同一個Broker的MessageQueue，或者直到循環(huán)結束。這也是為了將消息均勻的分發(fā)存儲，防止數(shù)據(jù)傾斜。
消息發(fā)送
最后就會調用Netty相關的組件，將消息發(fā)送出去了。
EOF
關于RocketMQ中的一些基礎的概念，和RocketMQ的Producer發(fā)送消息的源碼就先分析到這里，后續(xù)看緣分再分享其他部分的源碼吧。
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