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社区首页 >专栏 >【字节跳动】第十六讲 走进消息队列| 青训营笔记

【字节跳动】第十六讲 走进消息队列| 青训营笔记

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了凡银河系
发布2022-08-22 13:57:53
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发布2022-08-22 13:57:53
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文章被收录于专栏:了凡的专栏

讲师介绍

黄庭坚

  • 2020-2022 字节基础架构 消息队列团队
  • 负责离线消息队列自定义索引研发与离线日志存储相关研发工作

前言

  • 案例一:系统崩溃

如果此时记录存储程序所在的机房被删库跑路了,上面的这个流程会发送什么问题?

  • 案例二:服务能力有限

面对庞大的请求量,处理订单的服务一脸茫然,它的命运该何去何从?

  • 案例三:链路耗时长尾

对于这个流程应该怎么优化来挽回这个暴躁的用户?

目录

  1. 前世今生
  2. 消息队列-kafka
  3. 消息队列-BMQ
  4. 消息队列-RocketMQ

1. 前世今生

1.1 消息队列发展历程

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1.2 业界消息队列对比

  • kafka:分布式的、分区的、多副本的日志提交服务,在高吞吐场景下发挥较为出色(目前最常用)
  • RocketMQ:低延迟、强一致、高可靠、万亿级容量和灵活的可扩展性,在一些实时场景中运用较广(阿里自研的)
  • Pulsar:是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体、采用存算分离的架构设计
  • BMQ:和Pulsar架构类似,存放分离,初期定位是承接高吞吐的离线业务场景,逐步替换掉对应的kafka集群

2. 消息队列-Kafka

2.1 使用场景

  • 日志信息(通过离线的方式)
  • Metrics数据(例如:QPS,程序执行的状态,执行时的一些耗时)
  • 用户行为(使用软件时的操作例如:搜索、点赞、评论、收藏)

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2.2 如何使用Kafka

创建集群 --> 新增 Topic --> 编写生产者逻辑 --> 编写消费者逻辑

2.3 基本概念

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  • Toplic:逻辑队列,不同Topic可以建立不同的Topic
  • Cluster:物理集群,每个集群中可以建立多个不同的Topic
  • Producer:生产者,负责将业务消息发送到Topic中
  • Consumer:消费者,负责消费Topic中的消息
  • ConsumerGroup:消费者组,不同组Consumer消息进度互不干涉

2.3.1 Offset

Offset:消息在partition内的相对位置信息,可以理解为唯一ID,在partition内部严格递增。

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2.3.2 Replica

每个分片有多个Replica,Leader Replical将会从ISR中选出。

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2.4 数据复制

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2.5 Kafka 架构

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ZooKeeper:负责存储集群元信息,包括分区分配信息等

2.6 一条消息的角度

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从一条消息的视角,看看为什么Kafka 能支持这么高的吞吐?

思考:

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如果发送一条信息,等到其成功后再发一条会有什么问题?

2.7 Producer

2.7.1 Producer-批量发送

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批量发送可以减少IO次数,从而加强发送能力

可是出现了新的问题:如果消息量很大,网络带宽不够用,如何解决?

例如:我当前的服务器向前端展示一条视频,但是服务器的带宽(网速)不够怎么办?

2.7.2 数据压缩

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通过压缩,减少消息大小,目前支持Snappy、Gzip、LZ4、ZSTD压缩算法

之前默认使用Snappy

目前通过测试的得出ZSTD是最好的也是最普遍的

推荐使用ZSTD的压缩算法

2.8 Broker

2.8.1 消息文件结构

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数据路径:/Topic/Partition/Segment/(log | index | timeindex | ...)

2.8.2 磁盘结构

移动磁头转到对应的磁道,磁盘转动,找到对应扇区,最后写入。寻道成本比较高,因此顺序写可以减少寻道所带来的时间成本。

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2.8.3 顺序写

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采用顺序写的方式进行写入,以提高写入效率

2.8.4 如何找到消息

Consumer 通过发送 FetchRequest 请求消息数据,Broker会将指定Offset处的消息,按照时间窗口和消息大小窗口发送给Consumer,寻找数据这个细节是如何做到的呢?

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2.8.4 偏移量索引文件

目标:寻找Offset = 28

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二分找到小于目标offset的最大文件。

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2.8.5 时间戳索引文件

二分找到小于目标时间戳最大的索引位置,再通过寻找offset的方式找到最终数据。

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2.8.6 传统数据拷贝

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2.8.7 零拷贝

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2.9 Consumer

2.9.1 消息的接收端

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如何解决Partition在Consumer Group中的分配问题?

2.9.2 Low Level

通过手动进行分配,哪一个Consumer消费哪一个Partition完全由业务来决定。

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思考一下,这种方式的缺点是什么?

2.9.3 Consumer-High Level

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Rebalance?

2.10 Rebalance

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28.png

哪一些可以帮助Kafka提高吞吐或者稳定性的功能?

  • Producer:批量发送、数据压缩
  • Broker:顺序写,消息索引,零拷贝
  • Consumer:Rebalance

2.11 Kafka 数据复制问题

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2.12 Kafka-重启操作

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2.13 KafKa-替换、扩容、缩容

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思考:替换、扩容,缩容的流程应该是怎样的?

2.14 Kafka-负载不均衡

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2.15 问题总结

  • 运维成本高
  • 对于负载不均衡的场景,解决方案复杂
  • 没有自己的缓存,完全依赖Page Cache
  • Controller和Coordinator和Broker在同一进程中,大量IO 会造成其性能下降

3 消息队列-BMQ

3.1 BMQ简介

兼容Kafka协议,存放分离,云原生消息队列

BMQ架构图

3.2 运维操作对比

34.png

3.3 HDFS写文件流程

随机选择一定数量的DataNode 进行写入

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3.4 BMQ文件结构

Kafka

BMQ

3.5 Broker-Partition

3.5.1 状态机

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保证对于任意分片在同一时刻只能在一个Broker上存活

3.5.2 写文件流程

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3.5.3 写文件Failover

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如果DataNode 节点挂了或者其他原因导致我们写文件失败,应该如何处理?

3.6 Proxy

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3.7 多机房部署

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3.8 BMQ-高级特性

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3.9 泳道消息

开发流程

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  • BOE:Bytedance Offline Environment,是一套完全独立的线下机房环境
  • PPE:Product Preview Environment, 即产品预览环境

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多个人同时测试,需要等待上一个人测试完成

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每多一个测试人员,都需要重新搭建一个相同配置的Topic,造成人力和资源的浪费。

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对于PPE的消费者来说,资源没有生产环境多,所以无法承受生成环境的流量。

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解决主干泳道流量隔离问题以及泳道资源重复创建问题。

3.10 Databus

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直接使用原生SDK会有什么问题?

  1. 客户端配置较为复杂
  2. 不支持动态配置,更改配置需要停掉服务
  3. 对于latency不是很敏感的业务,batch效果不佳

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  1. 简化消息队列客户端复杂度
  2. 解耦业务与Topic
  3. 缓解集群压力,提高吞吐

3.11 Mirror

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思考一下,我们是否可以通过多机房部署的方式,解决跨Region读写的问题?

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使用Mirror通过最终一致的方式,解决跨Region读写问题

3.12 Index

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如果希望通过写入的LogId、UserId或者其他的业务字段进行消息的查询,应该怎么做?

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直接在BMQ中将数据结构化,配置索引DDL,异步构建索引后,通过Index Query 服务读出数据。

3.14 Parquet

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop、Spark等),被多种查询引擎支持(Hive、Impala、Drill等)。

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直接在BMQ中将数据结构化,通过Parquet Engine,可以使用不同的方式构建Parquet格式文件。

3.15 总结

  1. BMQ的架构模式(解决Kafka存在问题)
  2. BMQ读写流程(Failover机制,写入状态机)
  3. BMQ高级特性(泳道、Databus、Mirror、Index、Parquet)

4 消息队列-RocketMQ

4.1 使用场景

例如,针对电商业务线,其业务涉及广泛,如注册、订单、库存、物流等;同时,也会涉及许多业务峰值时刻,如秒杀活动、周年庆、定期特惠等

4.2 RocketMQ 基本概念

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59.png

4.3 RocketMQ架构

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4.4 存储模型

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4.5 RocketMQ

4.5.1 RocketMQ-高级特性

RocketMQ的高级特性有哪些?

4.5.2 高级特性-事务场景

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4.5.3 高级特性-事务消息

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4.5.4 高级特性-延迟发送

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4.5.5 高级特性-延迟消息

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4.5.6 高级特性-处理失败

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该如何处理失败的消息?

4.5.7 高级特性-消息重试和死信队列

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4.5.8 小结

  1. RocketMQ的基本概念(queue,Tag)
  2. RocketMQ的底层原理(架构模型、存储模型)
  3. RocketMQ的高级特性(事务消息、重试和死信队列,延迟队列)

5. 课程总结

  • 前世今生:消息队列发展历程
  • Kafka:基本概念、架构设计、底层原理、架构缺点
  • BMQ:架构设计、底层原理、Kafka比较、高级特性
  • RocketMQ:架构设计、底层原理、高级特性

5.1 课后作业

  1. 手动搭建一个Kafka集群。
  2. 完成Hello World的发送与接收。
  3. 关闭其中一个Broker,观察发送与接收的情况,并写出,在关闭一个Broker后,Kafka集群会做哪些事情?
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-06-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 讲师介绍
  • 前言
  • 目录
  • 1. 前世今生
    • 1.1 消息队列发展历程
      • 1.2 业界消息队列对比
      • 2. 消息队列-Kafka
        • 2.1 使用场景
          • 2.2 如何使用Kafka
            • 2.3 基本概念
              • 2.3.1 Offset
              • 2.3.2 Replica
            • 2.4 数据复制
              • 2.5 Kafka 架构
                • 2.6 一条消息的角度
                  • 2.7 Producer
                    • 2.7.1 Producer-批量发送
                    • 2.7.2 数据压缩
                  • 2.8 Broker
                    • 2.8.1 消息文件结构
                    • 2.8.2 磁盘结构
                    • 2.8.3 顺序写
                    • 2.8.4 如何找到消息
                    • 2.8.4 偏移量索引文件
                    • 2.8.5 时间戳索引文件
                    • 2.8.6 传统数据拷贝
                    • 2.8.7 零拷贝
                  • 2.9 Consumer
                    • 2.9.1 消息的接收端
                    • 2.9.2 Low Level
                    • 2.9.3 Consumer-High Level
                  • 2.10 Rebalance
                    • 2.11 Kafka 数据复制问题
                      • 2.12 Kafka-重启操作
                        • 2.13 KafKa-替换、扩容、缩容
                          • 2.14 Kafka-负载不均衡
                            • 2.15 问题总结
                            • 3 消息队列-BMQ
                              • 3.1 BMQ简介
                                • 3.2 运维操作对比
                                  • 3.3 HDFS写文件流程
                                    • 3.4 BMQ文件结构
                                      • 3.5 Broker-Partition
                                        • 3.5.1 状态机
                                        • 3.5.2 写文件流程
                                        • 3.5.3 写文件Failover
                                      • 3.6 Proxy
                                        • 3.7 多机房部署
                                          • 3.8 BMQ-高级特性
                                            • 3.9 泳道消息
                                              • 3.10 Databus
                                                • 3.11 Mirror
                                                  • 3.12 Index
                                                    • 3.14 Parquet
                                                      • 3.15 总结
                                                      • 4 消息队列-RocketMQ
                                                        • 4.1 使用场景
                                                          • 4.2 RocketMQ 基本概念
                                                            • 4.3 RocketMQ架构
                                                              • 4.4 存储模型
                                                                • 4.5 RocketMQ
                                                                  • 4.5.1 RocketMQ-高级特性
                                                                  • 4.5.2 高级特性-事务场景
                                                                  • 4.5.3 高级特性-事务消息
                                                                  • 4.5.4 高级特性-延迟发送
                                                                  • 4.5.5 高级特性-延迟消息
                                                                  • 4.5.6 高级特性-处理失败
                                                                  • 4.5.7 高级特性-消息重试和死信队列
                                                                  • 4.5.8 小结
                                                              • 5. 课程总结
                                                                • 5.1 课后作业
                                                                相关产品与服务
                                                                消息队列 CMQ 版
                                                                消息队列 CMQ 版(TDMQ for CMQ,简称 TDMQ CMQ 版)是一款分布式高可用的消息队列服务,它能够提供可靠的,基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)中的信息传递,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。TDMQ CMQ 版支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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