........................................................................................ 15 二：消费端负载均衡 ................................................................................................. 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二：Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 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 事物状态的恢复根本上是有 commitlog 来做的 第二章 consumer 有别于其他消息中间件由 broker 做负载均衡并主动向 consumer 投递消息，RocketMq 是基于 拉模式拉取消息，consumer 做负载均衡并通过长轮询向 broker 拉消息。 Consumer 消费拉取的消息的方式有两种 1. Push 方式：rocketmq 已经提供了很全面的实现，

.... 23 7.8 収送消息负载均衡 ......................................................................................................................................... 23 7.9 订阅消息负载均衡 ................... Offset = 7 Offset = 8 Offset = N Commit Log Transaction State Table Transaction Redo Log 7.8 发送消息负载均衡 TOPIC_A Producer Roundbin方式，轮询 发送消息 7-5 发送消息 Rebalance 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 个队列可以部署在一台机器上，也可以分别部署在 5 台丌同的机器上，収送消息通过轮询队列的方式 収送，每个队列接收平均的消息量。通过增加机器，可以水平扩展队列容量。 另外也可以自定丿方式选择収往哪个队列。 7.9 订阅消息负载均衡 TOPIC_A Consumer1 Consumer2 7-6 订阅消息 Rebalance 如图所示，如果有 5 个队列，2 个 consumer，那举第一个 Consumer

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 。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 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

集群模式：一个消费组内的所有消费者共同消费一个 topic 中的消息，即分工协作，一 个消费者消费一部分数据，启动负载均衡， 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 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 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： c0：q0

try 标准化 • Kubernetes 一键式部署扩容交付 W r i t e h e r e S o m e t h i n g Ab o u t 全新 POP 消费模型 服务端负载均衡  消除 Consumer 与 Queue 的 Binding 关 系，一个 Queue 可以由多个消费者消费  无 rebalance ，降低消费延迟概率  集群中某些消费端假死不影响整体消费进度

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 autoCreateTopicEnable=true # 是否允许broker自动创建订阅组，生产建议关闭 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 autoCreateTopicEnable=true # 是否允许broker自动创建订阅组，生产建议关闭 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 autoCreateTopicEnable=true # 是否允许broker自动创建订阅组，生产建议关闭