11 RocketMQ主从原理、读写分离与故障转移

今天药忘吃喽~ 2022-10-08 05:50 264阅读 0赞

前面已经了解过的内容如下：

1.  集群中的每个Master Broker只存储一部分消息，通过主从保证高可用；
2.  所有Broker都要注册到NameServer上
3.  NameServer是可以集群部署的，拥有每个Broker的信息；
4.  Broker每隔30s向NameServer发一次心跳
5.  NameServer每隔10s检测一次Broker的心跳时间，120s没有发送的Broker就认定为宕机；
6.  生产者通过pull拉取NameServer上的Broker信息去访问目标Broker

正题：

1.  Master Broker如何将消息同步到Slave Broker？
2.  RocketMQ的读写分离原理
3.  Slave Broker宕机后会怎么样?
4.  手动实现故障转移？
5.  基于Dledger实现自动故障转移？

### 1.RocketMQ主从架构 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]（1）Master-Slave模式实现高可用：  
       为了保证MQ的数据不丢失并具备一定的高可用性，所以一般都是将Broker部署成Master-Slave模式的，也就是一个Master Broker对应一个Slave Broker。  
具体的实现就是Master需要在接收到消息之后，将数据同步给Slave，这样一旦Master Broker 挂了，还在Slave上有一份数据。

（2）Master-Slave数据同步方式：  
       RocketMQ在Master-Slave主从模式中，采取的是Slave Broker 不停的发送请求到Master Broker去拉取消息。  
       这种模式是Pull模式拉取消息。

### 2.不彻底的读写分离 ###

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**2.1 读写分离的场景**

（1）场景1：Master负载太高  
当前场景中的Master Broker负载达到10WQPS，负担太高。此时Master Broker就会建议去Slave Broker中拉取消息。  
（2）场景2：Slave同步太慢  
从Master Broker同步100W条数据到Slave Broker，但同步太慢，系统在Slave Broker只拉取到96W条数据。此时Master Broker 会要求在Master Broker拉取最新的消息。

**2.2 读写分离原理**  
        RocketMQ在Master-Slave模式下，读写分离并不是绝对的。  
        消费者的系统在获取消息的时候有可能从Master Broker获取消息，也有可能从Slave Broker获取消息。  
**从Master Broker读取消息的过程：**  
        作为消费者的系统在获取消息的时候会先发送请求到Master Broker上去，请求获取一批消息，此时Master Broker 是会返回一批消息给消费者系统的。  
       然后Master Broker在返回消息给消费者系统的时候，会根据当时Master Broker的负载情况和Slave Broker 的同步情况向消费者系统建议下一次拉取消息的时候是从Master Broker拉取还是Slave Broker拉取。

### 3.Slave Broker宕机后的影响 ###

问题：如果Slave Broker挂掉了，会对整个系统有影响吗？  
有一点，但影响不大。  
因为消息写入全部是发送到Master Broker的，然后消息获取既可以走Master Broker，也可以走Slave Broker.。  
如果Slave Broker挂了，那么此时无论是消息写入还是消息拉取，都可以继续从Master Broker去走，虽然会导致所有读写压力都集中在Master Broker上，但是对整体运行不影响。

### 4.手动故障转移 ###

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不彻底的高可用模式：  
    在RocketMQ 4.5 版本之前，如果Master Broker故障了，Slave是无法自动切换成Master的。  
    这种情况下，只能够手动做运维操作，将Slave Broker重新修改一些配置后，重启机器给调整为Master Broker.  
    这种Master-Slave模式不是彻底的高可用模式，因为没法实现自动把Slave切换为Master.

### 5.基于Dledger协议实现高可用 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

在RocketMQ 4.5之后，RocketMQ支持Dledger机制，该机制基于Raft协议实现的。  
  
**基于Dledger实现高可用原理：**  
  
把Dledger融入RocketMQ之后，就可以让一个Master Broker对应多个Slave Broker，也就是说一份数据可以有多分副本，比如一个Master Broker对应两个Slave Broker.  
  
此时一旦Master Broker宕机了，就可以在多个副本，也就是多个Slave中，通过Dledger技术和Raft协议算法进行leader选举，直接将一个Slave Broker选举为新的Master Broker，然后这个新的Master Broker就可以对外提供服务了。  
  
预计整个过程也行只要10秒或者几十秒的时间就可以完成。

### 6.思维扩散 ###

（1） 4.5 版本之前，Master崩溃会造成多长时间的系统不可用？  
这时候如何能够尽快的恢复集群运行？  
依赖手工运维的话，如何能尽快的去完成这个运维操作？  
答：系统不是不可用，是只能读取消息，不能继续生产消息。  
       尽快恢复就是写一个脚本，修改配置参数，然后进行重启，执行脚本。  
       最快的时间：采用的是Raft选举算法，强领导者模式，系统处于不可用状态，直到新的master被选举出来，系统才可用。  
  
（2）4.5 版本之后，在Master崩溃直到新的Master被选举出来的过程中，对于使用MQ的系统而言，会处于什么状态？  
在master宕机到重新弄选出master这段时间，对于写请求，系统是不可用的，对于读请求是可用的，但有一些数据可能未来得及同步到slave上，所以系统可能会有数据丢失。  
  
（3）Kafka和RabbitMQ的多副本和高可用机制是什么样的？Kafka如何在集群维护多个副本？出现故障的时候能否实现自动切换？RabbitMQ是如何在集群理维护多个数据副本的？出现故障的时候能否实现自动切换？  
答：kafka的高可用是消息分发到多个partition上，每个partition采取多副本机制，出现故障时可进行自动切换；rabbitmq是伪分布式高可用（镜像集群），集群中每个节点全部是一样的数据，没有副本机制，出现故障是没有转移机制，只是通过多实例集群来达到高可用目的。  
  
（4）RocketMQ中Slave永远落后Master一些数据，这种主从不一致有没有什么问题？有什么办法保证主从数据强制一致吗？这样做又会有什么缺点？  
答：主从同步，在主节点宕机时，还未来得及同步完数据，就会垂涎短暂数据不一致；如果出现脑裂时候，多台master就会出现一只主从数据不一致。如果想保证强一致性，配置参数，保证写入主节点的时候，必须同步完所有的slave，此时吞吐量会急剧下降，系统性能会有所降低。

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