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阿里P7大牛亲自教你!阿里面试100%会问到的JVM

前言

随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

Sentinel 具有以下特征:

  • 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。

  • 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据,甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。

  • 广泛的开源生态:Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块,例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。

  • 完善的 SPI 扩展点:Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。

以上内容引自 Sentinel 官方介绍。在本文中,笔者将从实际应用的角度,来学习Sentinel的使用。

NameServer的部署

关于NameServer,我们之前的文章已经详细讲解过了集群化的内容,这里直接把它部署到三台机器上,作为一个高可用集群

Broker的部署

Broker的部署我们之前也有讲到过,主要使用的是4.5版本后的Dledger自动化切换主从的集群

Broker与NameServer之间的通信协议是什么呢?http、rpc还是tcp呢?

其实它们之间采用的是TCP长连接通信,也就是说Broker会跟每个NameServer建立TCP长连接,然后定时通过TCP长连接发送心跳请求过去。

访问MQ的系统(生产者和消费者)的部署

一定会有大量的系统访问RocketMQ,因为RocketMQ就是为此而生的,有些系统自己本身既是生产者又是消费者,所以这些系统的部署也要考虑进去。

对这些系统部署的考虑,其实不应该是搞MQ的部门来考虑的,如果系统本身是自己公司的,可以提出一些建议,让生产者和消费者都集群化部署,保证高可用。但如果是第三方系统,那就无法插手了,我们能做到的只有考虑第三方系统崩溃,无法与MQ正常通信的情况下,如何让MQ正常运转。

Topic是什么

Topic是mq的核心数据模型,如果直接翻译是主题的意思,但是听到主题的解释,是不是一脸懵逼,是不是瞬间想到的是手机主题,电脑主题。

所以它不能直译,它表达的就是一个数据集合的含义,集合的是同一类的数据,不同类型的数据存到不同的Topic中。

所以系统无论是要写入消息还是读取数据,最开始都是要先定义Topic的,然后再从定义的Topic中获取同类型的数据。

那么Topic是如何在Broker中存储的呢?

存储的方式其实就是分布式存储。我们在定义Topic的时候指定它里面的数据分布到多台的Broker上进行存储,这里要注意的一点是,实际上分布的对象是MasterBroker,SlaveBroker会向MasterBroker拉取数据,作为一个副本存在。而Broker在向NameServer发送心跳的时候,会把Topic存储在哪些Broker中的信息告诉NameServer。

生产者如何发送消息给Broker

前边我们聊过,发送消息前首先是定义Topic,然后发送消息的时候是要指定你要发送到哪个Topic中去的。

既然我们知道了要发送到哪个Topic中,下一步就是要定位Topic的位置,如何定位呢?就是与NameServer建立Tcp长连接,定时拉取注册信息,可以获取到这个Topic目前被分配到哪些Broker中。然后就可以根据负载均衡算法,选定一台Broker(具体的负载均衡算法后边文章再介绍)。

选定了Broker后,就可以再与Broker建立Tcp长连接,通过Tcp长连接发送消息给Broker中的Topic。

而Broker在接收到消息后,就会把消息存储到磁盘中,再往后就是SlaveBroker与MasterBroker数据同步,形成副本,保证高可用了。

整个过程就是这样的。

消费者如何从Broker上消费消息

说完了生产者发送消息的过程,我们再来聊聊消费者消费消息的过程。

其实消费者消费消息的过程和生产者是类似的,同样第一步也是定义Topic,然后从NameServer获取信息,定位到Topic所在的多个Broker,之后负载均衡定位到要访问的Broker,与Broker建立连接获取消息。

这里唯一不同的就是,再获取消息的时候是可能在MasterBroker上获取的,也可能在SlaveBroker上获取,要依据当时的情况而定。

整体架构总结

最后我们再来看一看这套架构,是可以实现完全的高可用的。

NameServer集群化部署,Broker集群化部署,还可以通过Dledger自动化切换主从,生产者消费者也是集群部署,随便挂了一台不受影响。

而且这套架构也不怕高并发,高并发下的消息可以分布到多个Broker下处理,减少系统压力。

然后我们的集群可以存储海量的消息,因为存储方式是分布式存储的。

最后,这套架构是具有可扩展性的,如果业务需求并发量增大,也是可以扩展Broker的数量以支持更高的并发和更大的存储的。

这样我们的RocketMQ的生产部署架构就算完成了。

好了,今天就说到这里,欢迎小伙伴们一起走入消息中间件的世界。

最后

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