RocketMQ - RocketMQ的架构原理和使用方法

1. MQ如何集群化部署来支撑高并发访问

假设RocketMQ部署在一台机器上，即使这台机器的配置很高，但是一般来说一台机器也就支撑10万+的并发访问。
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这个时候，假设有大量的系统都要往RocketMQ里高并发的额写入消息，可能达到每秒有几十万的请求，这样单机的RocketMQ是支撑不了的。

没关系，RocketMQ是可以集群化部署的，可以部署在多台机器上，假设每台机器能抗10万并发请求，然后你只要让几十万请求分散到多台机器上就可以了，让每台机器承受的QPS不超过10万就可以了。
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2. MQ如果要存储海量消息应该怎么做？

MQ会收到大量的消息，这些消息并不是立马就会被所有的消费方获取过去消费的，所以一般MQ都得把消息在自己本地磁盘存储起来，然后等待消费方获取消息去处理。

既然如此，MQ就得存储大量的消息，可能是几百万条，可能是几亿条，甚至是万亿条，这么多的消息在一台机器上肯定是没有办法存储的，那么RocketMQ是如何分布式存储海量消息的呢？

延续上面的图，其实发送消息到MQ的系统会把消息分散发送给多台不同的机器，假设共一万条消息，分散发送给10台机器，可能每台机器就接收1000条消息。

其次，每台机器上部署的RocketMQ进程一般称之为broker，每个broker都会收到不同的消息，然后就会把这批消息存储在自己本地的磁盘文件里。这样的话，假设你有1亿条消息，然后有10台机器部署了RocketMQ的broker，理论上不就可以让每台机器存储1000万条消息了吗？
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所以本质上RocketMQ存储海量消息的机制就是分布式的存储，所谓分布式存储，就是把数据分散在多台机器上来存储，每台机器存储一部分消息，这样多台机器加起来就可以存储海量消息了。

3. 高可用保障，万一Broker宕机了怎么办

要是任何一台Broker突然宕机了怎么办？是不是RocketMQ的一部分消息就丢失了？

其实RocketMQ可以通过Broker主从架构以及多副本策略来保证可用性；简单来说，Broker是有Master和Slave两种角色的。
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Master Broker收到消息之后会同步给Slave Broker，这样Slave Broker上就有一模一样的额一份副本数据。这样同一条消息在RocketMQ整个集群里不就有两个副本了，一个是在Master Brocker中，一个是在Slave Broker中。

整个时候，如果任何一个Master Broker出现故障，还有一个Slave Broker上有一份数据副本，可以保证数据不丢失，还能继续对外提供服务，保证了MQ的可靠性和高可用性。

4. 数据路由，怎么知道访问哪个Broker？

对于系统来说，要发送消息到MQ里去，还要从MQ里消费消息，那么怎么知道有哪些Broker？怎么知道要连接到哪一台Broker上去发送和接收消息？
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RockerMQ为了解决这个问题，有一个NameServer的概念，他也是独立部署在几台机器上的，然后所有Broker都会把自己注册到NameServer上去，NameServer就知道集群里有哪些Broker了。