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十一、RocketMQ源码分析刷盘机制

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文章永久连接:https://tech.souyunku.com/?p=6020

作者:唯有坚持不懈 | 出处:https://blog.csdn.net/prestigeding/article/details/78888290


RocketMQ 刷盘支持同步刷盘和异步刷盘。为了了解其具体实现,我们以 Commitlog 的存储为例来说明 RocketMQ 是如何进行磁盘读写。

Comitlog#putMessage 首先将消息写入到 MappedFile,内存映射文件。然后根据刷盘策略刷写到磁盘,入口如下:

CommitLog#handleDiskFlush

public void handleDiskFlush(AppendMessageResult result, PutMessageResult putMessageResult, MessageExt messageExt) {   // @1
        // Synchronization flush
        if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {        // @2
            final GroupCommitService service = (GroupCommitService) this.flushCommitLogService;
            if (messageExt.isWaitStoreMsgOK()) {
                GroupCommitRequest request = new GroupCommitRequest(result.getWroteOffset() + result.getWroteBytes());
                service.putRequest(request);
                boolean flushOK = request.waitForFlush(this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getSyncFlushTimeout());
                if (!flushOK) {
                    log.error("do groupcommit, wait for flush failed, topic: " + messageExt.getTopic() + " tags: " + messageExt.getTags()
                        + " client address: " + messageExt.getBornHostString());
                    putMessageResult.setPutMessageStatus(PutMessageStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT);
                }
            } else {
                service.wakeup();
            }
        }
        // Asynchronous flush
        else {  // @3 
            if (!this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isTransientStorePoolEnable()) {
                flushCommitLogService.wakeup();
            } else {
                commitLogService.wakeup();
            }
        }

代码@1:AppendMessageResult 参数详解。 消息写入到 MappedFile(内存映射文件中,bytebuffer)中的结果,具体属性包含:

img_0914_01_1.png

  • wroteOffset
    下一个写入的偏移量。
  • wroteBytes
    写入字节总长度。
  • msgId
    消息id。
  • storeTimestamp
    消息存储时间,也就是写入到 MappedFile 中的时间。
  • logicOffset
    逻辑的consumeque 偏移量。
  • pagecacheRT
    写入到 MappedByteBuffer (将消息内容写入到内存映射文件中的时长)。

代码@2:同步刷盘。

代码@3:异步刷盘。

1、同步刷盘线程

同步刷盘机制,核心实现类 CommitLog#GroupCommitService

img_0914_01_2.png

img_0914_01_3.png

同步刷盘核心类,竟然是一个线程,出乎我的意料。

1.1 核心属性

private volatile List<GroupCommitRequest> requestsWrite = new ArrayList<GroupCommitRequest>();

  • requestsWrite
    写队列,主要用于向该线程添加刷盘任务。
  • requestsRead
    读队列,主要用于执行特定的刷盘任务,这是是 GroupCommitService 设计的一个亮点,把读写分离,每处理完requestsRead中的任务,就交换这两个队列。

1.2 putRequest 方法

添加刷盘任务。

 public synchronized void putRequest(final GroupCommitRequest request) {
            synchronized (this.requestsWrite) {
                this.requestsWrite.add(request);
            }
            if (hasNotified.compareAndSet(false, true)) {
                waitPoint.countDown(); // notify
            }

该方法是很简单,就是将 GroupCommitReques t刷盘任务放入到 requestWrite 中,就返回了,但是这个类是处理同步刷盘的,那调用方什么时候才能知道该刷盘任务已经执行了呢?

不然能说是同步刷盘呢?这又是这个类另外一个设计亮点。为了解开这个疑点,首先看一下调用方法:

GroupCommitRequest request = new GroupCommitRequest(result.getWroteOffset() + result.getWroteBytes());

service.putRequest(request);

原来奥秘在这里,放入后会调用 request.waitForFlush, 类似于 Future 模式,在这方法里进行阻塞等待。

this.countDownLatch.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS),默认同步刷盘超时时间为5s,那就不需要怀疑了,刷盘后,肯定会调用 countDownLatch.countDown()。

GroupCommitRequest 具体类的工作机制就不细说了,其刷盘将调用的方法为:CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(0);

在进入具体刷盘逻辑之前,我们再看下异步刷盘线程的实现。

2、异步刷盘线程“

if (!this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isTransientStorePoolEnable()) {
    flushCommitLogService.wakeup();
} else {
    commitLogService.wakeup();
}

public boolean isTransientStorePoolEnable() {
        return transientStorePoolEnable && FlushDiskType.ASYNC_FLUSH == getFlushDiskType()
            && BrokerRole.SLAVE != getBrokerRole();

什么是 transientStorePoolEnable ,这个只能从 FlushRealTimeService 与 CommitRealTimeService 区别中来得出。

2.1 FlushRealTimeService 实现机制

class FlushRealTimeService extends FlushCommitLogService {
        private long lastFlushTimestamp = 0;
        private long printTimes = 0;

        public void run() {
            CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service started");

            while (!this.isStopped()) {
                boolean flushCommitLogTimed = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().isFlushCommitLogTimed();    // @1

                int interval = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushIntervalCommitLog();    // @2
                int flushPhysicQueueLeastPages = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushCommitLogLeastPages();  // @3

                int flushPhysicQueueThoroughInterval =
                    CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushCommitLogThoroughInterval();   // @4

                boolean printFlushProgress = false;

                // Print flush progress
                long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
                if (currentTimeMillis >= (this.lastFlushTimestamp + flushPhysicQueueThoroughInterval)) {
                    this.lastFlushTimestamp = currentTimeMillis;
                    flushPhysicQueueLeastPages = 0;
                    printFlushProgress = (printTimes++ % 10) == 0;
                }

                try {
                    if (flushCommitLogTimed) {
                        Thread.sleep(interval);
                    } else {
                        this.waitForRunning(interval);
                    }

                    if (printFlushProgress) {
                        this.printFlushProgress();
                    }

                    long begin = System.currentTimeMillis();
                    CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(flushPhysicQueueLeastPages);
                    long storeTimestamp = CommitLog.this.mappedFileQueue.getStoreTimestamp();
                    if (storeTimestamp > 0) {
                        CommitLog.this.defaultMessageStore.getStoreCheckpoint().setPhysicMsgTimestamp(storeTimestamp);
                    }
                    long past = System.currentTimeMillis() - begin;
                    if (past > 500) {
                        log.info("Flush data to disk costs {} ms", past);
                    }
                } catch (Throwable e) {
                    CommitLog.log.warn(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);
                    this.printFlushProgress();
                }
            }

            // Normal shutdown, to ensure that all the flush before exit
            boolean result = false;
            for (int i = 0; i < RETRY_TIMES_OVER && !result; i++) {
                result = CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(0);
                CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service shutdown, retry " + (i + 1) + " times " + (result ? "OK" : "Not OK"));
            }

            this.printFlushProgress();

            CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service end");

代码@1:flushCommitLogTimed 这个主要是等待方法,如果为true,则使用Thread.sleep,如果是false使用waitForRunning。

代码@2:interval :获取刷盘的间隔时间。

代码@3:flushPhysicQueueLeastPages:每次刷盘最少需要刷新的页。

代码@4:flushPhysicQueueThoroughInterval:如果上次刷新的时间+该值 小于当前时间,则改变flushPhysicQueueLeastPages =0,并每10次输出异常刷新进度。

代码@5:CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(flushPhysicQueueLeastPages); 调用刷盘操作。

代码@6:设置检测点的StoreCheckpoint 的physicMsgTimestamp(commitlog文件的检测点,也就是记录最新刷盘的时间戳)

暂时不深入,在本节之后详细分析刷盘机制。

2.2 CommitRealTimeService

public void run() {
            CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service started");
            while (!this.isStopped()) {
                int interval = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getCommitIntervalCommitLog();    // @1

                int commitDataLeastPages = CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getCommitCommitLogLeastPages(); // @2

                int commitDataThoroughInterval =
                    CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getCommitCommitLogThoroughInterval();   // @3

                long begin = System.currentTimeMillis();
                if (begin >= (this.lastCommitTimestamp + commitDataThoroughInterval)) {
                    this.lastCommitTimestamp = begin;
                    commitDataLeastPages = 0;
                }

                try {
                    boolean result = CommitLog.this.mappedFileQueue.commit(commitDataLeastPages);
                    long end = System.currentTimeMillis();
                    if (!result) {
                        this.lastCommitTimestamp = end; // result = false means some data committed.
                        //now wake up flush thread.
                        flushCommitLogService.wakeup();
                    }

                    if (end - begin > 500) {
                        log.info("Commit data to file costs {} ms", end - begin);
                    }
                    this.waitForRunning(interval);
                } catch (Throwable e) {
                    CommitLog.log.error(this.getServiceName() + " service has exception. ", e);
                }
            }

            boolean result = false;
            for (int i = 0; i < RETRY_TIMES_OVER && !result; i++) {
                result = CommitLog.this.mappedFileQueue.commit(0);
                CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service shutdown, retry " + (i + 1) + " times " + (result ? "OK" : "Not OK"));
            }
            CommitLog.log.info(this.getServiceName() + " service end");
        }

代码@1:interval CommitRealTimeService 执行间隔

代码@2:commitDataLeastPages :每次commit最少的页数

代码@3:与上面的对应,CommitRealTimeService 与 FlushRealTimeService 不同之处,是调用的方法不一样,

FlushRealTimeService 调用mappedFileQueue.flush,而CommitRealTimeService调用commit方法。

行文至此,我们只是了解异步刷盘,同步刷盘去线程的实现方式,接下来,是时候进入到刷盘具体逻辑,也就是 Commitlog mappedFileQueue。

3、刷盘机制实现

具体实现类:MappedFileQueue。

3.1 核心属性与构造方法

    private static final int DELETE_FILES_BATCH_MAX = 10;

    private final String storePath;

    private final int mappedFileSize;

    private final CopyOnWriteArrayList<MappedFile> mappedFiles = new CopyOnWriteArrayList<MappedFile>();

    private final AllocateMappedFileService allocateMappedFileService;

    private long flushedWhere = 0;
    private long committedWhere = 0;

    private volatile long storeTimestamp = 0;

    public MappedFileQueue(final String storePath, int mappedFileSize,
        AllocateMappedFileService allocateMappedFileService) {
        this.storePath = storePath;
        this.mappedFileSize = mappedFileSize;
        this.allocateMappedFileService = allocateMappedFileService;
  • MappedFileQueue
    MappedFile 的队列,也就是 MappedFile 的容器。
  • storePath
    文件存储路径。
  • mappedFileSize
    单个MappedFile文件长度。
  • mappedFiles
    mappedFile集合。
  • allocateMappedFileService
    创建 MappedFileService。
  • flushedWhere
    刷盘位置。
  • committedWhere
    commit(已提交)位置。

我们以 commitlog 为例来看一下 MappedFileQueue 在什么时候创建:

this.mappedFileQueue = new MappedFileQueue(defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getStorePathCommitLog(),

其中 allocateMappedFileService 为 AllocateMappedFileService,MappedFileQueue 就是 MappedFile 的队列,也就是MappedFile的容器。

  • storePath
    文件存储路径。
  • mappedFileSize
    单个MappedFile文件长度。
  • mappedFiles
    mappedFile集合。
  • allocateMappedFileService
    创建 MappedFile 的主要实现类。
  • flushedWhere
    刷盘位置。
  • committedWhere
    commit(已提交)位置。

3.2 load

public boolean load() {
        File dir = new File(this.storePath);
        File[] files = dir.listFiles();
        if (files != null) {
            // ascending order
            Arrays.sort(files);
            for (File file : files) {

                if (file.length() != this.mappedFileSize) {
                    log.warn(file + "\t" + file.length()
                        + " length not matched message store config value, ignore it");
                    return true;
                }

                try {
                    MappedFile mappedFile = new MappedFile(file.getPath(), mappedFileSize);

                    mappedFile.setWrotePosition(this.mappedFileSize);
                    mappedFile.setFlushedPosition(this.mappedFileSize);
                    mappedFile.setCommittedPosition(this.mappedFileSize);
                    this.mappedFiles.add(mappedFile);
                    log.info("load " + file.getPath() + " OK");
                } catch (IOException e) {
                    log.error("load file " + file + " error", e);
                    return false;
                }
            }
        }

        return true;

该方法主要是按顺序,创建 MappedFile,值得注意的是初始化时 wrotePosition、flushedPosition、committedPosition 全设置为最大值,这要怎么玩呢?是否还记得启动时需要恢复 commitlog、consume、index文件、(recover)方法,在删除无效文件时,会重置上述指针。

img_0914_01_4.png

接下来,我们先梳理一下目前刷盘出现的关键属性,然后进入到刷盘机制的世界中来。

1、 MappedFileQueue 与MappedFile的关系
可以这样认为,MappedFile 代表一个个物理文件,而 MappedFileQueue 代表由一个个 MappedFile 组成的一个连续逻辑的大文件。并且每一个 MappedFile 的命名已该文件在整个文件序列中的偏移量来表示。
2、 MappedFileQueue
1)flushedWhere: 整个刷新的偏移量,针对该MappedFileQueue。
2)committedWhere:当前提交的偏移量,针对该MappedFileQueue commit与flush的区别?
3、 MappedFile
1)wrotePosition :当前待写入位置。
2)committedPosition:已提交位置。
3)flushedPosition:已刷盘我i在, 应满足:commitedPosition <= flushedPosition。

接下来,主要来看 MappedFileQueue 提交与刷盘实现逻辑。

3.3 MappedFileQueue#commit

public boolean commit(final int commitLeastPages) {
        boolean result = true;
        MappedFile mappedFile = this.findMappedFileByOffset(this.committedWhere, false);   // @1
        if (mappedFile != null) {
            int offset = mappedFile.commit(commitLeastPages);       // @2
            long where = mappedFile.getFileFromOffset() + offset;    // @3
            result = where == this.committedWhere;   // @4
            this.committedWhere = where;                 // @5
        } 

        return result;

代码@1:根据 committedWhere 找到具体的 MappedFile 文件。

代码@2:调用 MappedFile 的 commit 函数。

代码@3:mappedFile 返回的应该是当前 commit的偏移量,加上该文件开始的偏移,表示 MappedFileQueue 当前的提交偏移量。

代码@4:如果 result = true,则可以认为 MappedFile#commit 本次并没有执行 commit 操作。

代码@5:更新当前的 ccomitedWhere 指针。

接下来继续查看MappedFile#commit的实现。

public int commit(final int commitLeastPages) {   // @1
        if (writeBuffer == null) {    // @2
            //no need to commit data to file channel, so just regard wrotePosition as committedPosition.
            return this.wrotePosition.get();
        }
        if (this.isAbleToCommit(commitLeastPages)) {   // @3
            if (this.hold()) { 
                commit0(commitLeastPages);
                this.release();
            } else {
                log.warn("in commit, hold failed, commit offset = " + this.committedPosition.get());
            }
        }

        // All dirty data has been committed to FileChannel.
        if (writeBuffer != null && this.transientStorePool != null && this.fileSize == this.committedPosition.get()) {
            this.transientStorePool.returnBuffer(writeBuffer);
            this.writeBuffer = null;
        }

        return this.committedPosition.get();

代码@1:commitLeastPages 至少提交的页数,如果当前需要提交的数据所占的页数小于 commitLeastPages ,则不执行本次提交操作。

代码@2:如果 writeBuffer 等于null,则表示 IO 操作都是直接基于 FileChannel,所以此时返回当前可写的位置,作为committedPosition 即可,这里应该就有点 commit 是个啥意思了。如果数据先写入到 writeBuffer 中,则需要提交到FileChannel(MappedByteBuffer mappedByteBuffer)。

代码@3:判断是否可以执行提交操作。

protected boolean isAbleToCommit(final int commitLeastPages) {
        int flush = this.committedPosition.get();
        int write = this.wrotePosition.get();

        if (this.isFull()) {
            return true;
        }

        if (commitLeastPages > 0) {
            return ((write / OS_PAGE_SIZE) - (flush / OS_PAGE_SIZE)) >= commitLeastPages;
        }

        return write > flush;

@1:如果文件写满(this.fileSize == this.wrotePosition.get()) 则可以执行 commit。

@2:如果有最小提交页数要求,则(当前写入位置/ pagesize(4k) – 当前flush位置/pagesize(4k) 大于commitLeastPages时,再提交。

@3:如果没有最新提交页数要求,则只有当前写入位置大于 flush,则可提交。

@4:执行具体的提交操作。

protected void commit0(final int commitLeastPages) {
        int writePos = this.wrotePosition.get();
        int lastCommittedPosition = this.committedPosition.get();

        if (writePos - this.committedPosition.get() > 0) {
            try {
                ByteBuffer byteBuffer = writeBuffer.slice();    // @1
                byteBuffer.position(lastCommittedPosition);
                byteBuffer.limit(writePos);
                this.fileChannel.position(lastCommittedPosition);
                this.fileChannel.write(byteBuffer);      // @2
                this.committedPosition.set(writePos); // @3
            } catch (Throwable e) {
                log.error("Error occurred when commit data to FileChannel.", e);
            }
        }

代码@1:这里使用 slice 方法,主要是用的同一片内存空间,但单独的指针。

代码@2:将 bytebuf 当前 上一次 commitedPosition + 当前写位置这些数据全部写入到 FileChannel中,commit 的作用原来是将writeBuffer 中的数据写入到 FileChannel 中。

代码@3:更新committedPosition的位置。

讲到这里,commit 的作用就非常明白了,为了加深理解,该是来理解MappedFile几个核心属性的时候了。

protected int fileSize; 
protected FileChannel fileChannel;
protected ByteBuffer writeBuffer = null;
protected TransientStorePool transientStorePool = null;
private long fileFromOffset;
private File file;
  • int fileSize
    单个文件的大小。
  • FileChannel fileChannel
    文件通道。
  • ByteBuffer writeBuffer
    写入buffer,如果开启了 transientStorePoolEnable 时不为空,writeBuffer 使用堆外内存,消息先进入到堆外内存中。
  • TransientStorePool transientStorePool
    writeBuffer 池,只有在开启 transientStorePoolEnable 时生效,默认为5个。
  • long fileFromOffset
    该文件的起始偏移量。
  • File file
    物理文件。
  • MappedByteBuffer mappedByteBuffer
    内存映射,操作系统的 PageCache。

接下来我们再看一下 flush 方法,其实基本明了了,就是调用 FileChannel 的 force() 方法。

3.4 MappedFileQueue#flush

public boolean flush(final int flushLeastPages) {
        boolean result = true;
        MappedFile mappedFile = this.findMappedFileByOffset(this.flushedWhere, false);
        if (mappedFile != null) {
            long tmpTimeStamp = mappedFile.getStoreTimestamp();
            int offset = mappedFile.flush(flushLeastPages);
            long where = mappedFile.getFileFromOffset() + offset;
            result = where == this.flushedWhere;
            this.flushedWhere = where;
            if (0 == flushLeastPages) {
                this.storeTimestamp = tmpTimeStamp;
            }
        }

        return result;
    }
   /**
     * @return The current flushed position
     */
    public int flush(final int flushLeastPages) {
        if (this.isAbleToFlush(flushLeastPages)) {
            if (this.hold()) {
                int value = getReadPosition();

                try {
                    //We only append data to fileChannel or mappedByteBuffer, never both.
                    if (writeBuffer != null || this.fileChannel.position() != 0) {
                        this.fileChannel.force(false);
                    } else {
                        this.mappedByteBuffer.force();
                    }
                } catch (Throwable e) {
                    log.error("Error occurred when force data to disk.", e);
                }

                this.flushedPosition.set(value);
                this.release();
            } else {
                log.warn("in flush, hold failed, flush offset = " + this.flushedPosition.get());
                this.flushedPosition.set(getReadPosition());
            }
        }
        return this.getFlushedPosition();

具体代码很好理解,就不一一分析了,就时调用 FileChannel 或 MappedByteBuffer 的 force 方法。

4、总结

RocketMQ的刷盘机制就介绍到这,我们再简单做个总结。

先讲一下 RocketMQ 的存储设计亮点:(以CommitLog为例)。

单个 commitlog 文件,默认大小为 1G,由多个 commitlog 文件来存储所有的消息,commitlog 文件的命名以该文件在整个commitlog中的偏移量来命名,举例如下。

例如一个 commitlog 文件,1024个字节。

第一个文件: 00000000000000000000

第二个文件: 00000000000000001024

MappedFile 封装一个一个的 CommitLog 文件,而 MappedFileQueue 就是封装的就是一个逻辑的 commitlog 文件。mappedFile队列,从小到大排列。

使用内存映射机制,MappedByteBuffer, 具体封装类为MappedFile。

1、同步刷盘每次发送消息,消息都直接存储在 MapFile 的 mappdByteBuffer,然后直接调用 force() 方法刷写到磁盘,等到 force 刷盘成功后,再返回给调用方(GroupCommitRequest#waitForFlush)就是其同步调用的实现。

2、异步刷盘

分为两种情况,是否开启堆外内存缓存池,具体配置参数:MessageStoreConfig#transientStorePoolEnable。

1)transientStorePoolEnable = true

消息在追加时,先放入到 writeBuffer 中,然后定时 commit 到 FileChannel,然后定时flush。

2)transientStorePoolEnable=false(默认)

消息追加时,直接存入 MappedByteBuffer(pageCache) 中,然后定时 flush。

MappedFile 重要的指针:

  • wrotePosition
    当前写入的指针。
  • committedPosition
    上一次提交的指针 (transientStorePoolEnable=true时有效)。
  • flushedPosition
    上一次flush的指针。
  • OS_PAGE_SIZE = 1024 * 4
    一页大小,4K。

flushedPosition <= committedPosition <= wrotePosition <= fileSIze


备注:本文是《RocketMQ技术内幕》的前期素材,建议关注笔者的书籍:《RocketMQ技术内幕》。

关于 transientStorePoolEnable 更深入的理解:RocketMQ 消息发送system busy、broker busy原因分析与解决方案

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