我们知道,在早期的RocketMQ版本中,是有依赖ZK的。而现在的版本中,是去掉了对ZK的依赖,转而使用自己开发的NameSrv。

并且这个NameSrv是无状态的,你可以随意的部署多台,其代码也非常简单,非常轻量。

那不禁要问了:ZooKeeper是业界用来管理集群的一个非常常用的中间件,比如Kafka就是依赖的ZK。那为什么RocketMQ要自己造轮子,自己做集群的管理呢?纯粹就是再做一个Zookeeper吗?

本篇试图通过一个架构上的巨大差异,来阐述为什么RocketMQ可以去掉ZK。

有兴趣朋友可以关注公众号“架构之道与术”, 获取最新文章。 
或扫描如下二维码: 

Kafka的架构拓扑图

我们知道,在Kafka中,是1个topic有多个partition,每个partition有1个master + 多个slave。对应如下图所示: 

注意:这里只有3台机器(b0,b1,b2),每台机器既是Master,也是Slave。具体来说,比如机器b0,对于partition0来说,它可能是Master;对应partition1来说,它可能又是Slave。

RocketMQ的架构拓扑图

不同于Kafka里面,一台机器同时是Master和Slave。在RocketMQ里面,1台机器只能要么是Master,要么是Slave。这个在初始的机器配置里面,就定死了。其架构拓扑图如下:

在这里,RocketMQ里面queue这个概念,就对应Kafka里面partition。

有3个Master, 6个Slave,那对应到物理上面,就是3+6,得9台机器!!!而不是上面像Kafka一样,3台机器。

Master/Slave/Broker概念上的差异

通过上面2张图,我们已经可以直观看出2者的巨大差异。反映到概念上,虽然2者都有Master/Slave/Broker这3个概念,但其含义是不一样的。

Master/Slave概念差异

Kafka: Master/Slave是个逻辑概念,1台机器,同时具有Master角色和Slave角色。 
RocketMQ: Master/Slave是个物理概念,1台机器,只能是Master或者Slave。在集群初始配置的时候,指定死的。其中Master的broker id = 0,Slave的broker id > 0。

Broker概念差异

Kafka: Broker是个物理概念,1个broker就对应1台机器。 
RocketMQ:Broker是个逻辑概念,1个broker = 1个master + 多个slave。所以才有master broker, slave broker这样的概念。

那这里,master和slave是如何配对的呢? 答案是通过broker name。具有同1个broker name的master和slave进行配对。

具体到配置里面,如下:

//机器1的配置
brokerClusterName=DefaultCluster
brokerName=broker-a
brokerId=0
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
brokerRole=ASYNC_MASTER
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
//机器2的配置
brokerClusterName=DefaultCluster
brokerName=broker-a
brokerId=1
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
brokerRole=SLAVE
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
//机器3的配置
brokerClusterName=DefaultCluster
brokerName=broker-a
brokerId=2
deleteWhen=04
fileReservedTime=48
brokerRole=SLAVE
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8

这里机器1和机器2,机器3具有相同的brokerName(broker-a),一个brokerId = 0,另2个brokerId > 0。所以机器1是Master,机器2, 3是Slave。

所以这里可以看出:RokcetMQ和Kafka关于这2对概念的定义,刚好是反过来的!Kafka是先有Broker,然后产生出Master/Slave;RokcetMQ是先定义Master/Slave,然后组合出Broker。

答案:为什么可以去ZK?

从上面对比可以看出,Kafka和RocketMQ在Master/Slave/Broker这个3个概念上的差异。

这个差异,也就影响到topic, partition这种逻辑概念和Master/Slave/Broker这些物理概念上的映射关系。具体来讲就是:

在Kafka里面,Maser/Slave是选举出来的!!!RocketMQ不需要选举!!!

在Kafka里面,Maser/Slave是选举出来的!!!RocketMQ不需要选举!!!

在Kafka里面,Maser/Slave是选举出来的!!!RocketMQ不需要选举!!!

重要的话说三篇。具体来说,在Kafka里面,Master/Slave的选举,有2步:第1步,先通过ZK在所有机器中,选举出一个KafkaController;第2步,再由这个Controller,决定每个partition的Master是谁,Slave是谁。

这里的Master/Slave是动态的,也就是说:当Master挂了之后,会有1个Slave切换成Master。

而在RocketMQ中,不需要选举,Master/Slave的角色也是固定的。当一个Master挂了之后,你可以写到其他Master上,但不会说一个Slave切换成Master。

这种简化,使得RocketMQ可以不依赖ZK就很好的管理Topic/queue和物理机器的映射关系了,也实现了高可用。

这里,也涉及到了我在上1篇里,所说的“消息顺序”的问题:在Kafka里面,一个partition必须与1个Master有严格映射关系,这个Master挂了,就要从其他Slave里面选举出一个Master;而在RocketMQ里面,这个限制放开了,一个queue对应的Master挂了,它会切到其他Master,而不是非要选举出来一个。

说到这,答案基本就知道了:RocketMQ不需要像Kafka那样有很重的选举逻辑,它把这个问题简化了。剩下的就是topic/queue的路由信息,那用个简单的NameServer就搞定了,很轻量,还无状态,可靠性也能得到很好保证。

Topic的创建过程

下面从使用的角度,看看Kafka和RocketMQ在创建topic的时候,分别都需要指定什么参数?

从这些参数也可以看出,2者的topic, partition这种逻辑概念和物理机器之间的映射关系,有很大不同。

RocketMQ 创建topic的命令

下面代码来自UpdateTopicSubCommand这个类,也就是RocketMq创建topic时,调用的类。这里有几个关键参数,其他参数我省略了: 
b: 
c: //b和c2选1,b是指定topic所在的机器,c是指定topic所在的cluster

topic: //这个是基本参数,没什么好讲的

readQueueNums/writeQueueNums: //队列个数。缺省2者相等,是8。关于这个readQueueNums/writeQueueNums,是RocketMQ特有的概念,后面再来详细分析。此处就认为他们2者相等,是同1个。

        Option opt = new Option("b", "brokerAddr", true, "create topic to which broker");
opt.setRequired(false);
options.addOption(opt); opt = new Option("c", "clusterName", true, "create topic to which cluster");
opt.setRequired(false);
options.addOption(opt); opt = new Option("t", "topic", true, "topic name");
opt.setRequired(true);
options.addOption(opt); opt = new Option("r", "readQueueNums", true, "set read queue nums");
opt.setRequired(false);
options.addOption(opt); opt = new Option("w", "writeQueueNums", true, "set write queue nums");
opt.setRequired(false);
options.addOption(opt); 。。。
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21

Kafka创建topic的命令

跟RocketMQ相比,有2个同样的参数:1个是topic,一个是队列数目,也就是这里的–partitions。

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
  • 1

2者在创建topic时一个显著的不同

Kafka有一个参数replication-factor,也就是指定给1个Master配几个Slave?

RocketMQ有一个参数c,也就是clusterName,来指定这个cluster里面,所有的Master和Slave的配对(多个master, 多个slave) 对应同1个topic!!!

缺省情况下,所有的Master和Slave属于同1个集群,也就是上面的3台机器配置中的第1个参数:brokerClusterName=DefaultCluster。

结合上面的架构拓扑图,我们就可以看出: 
对于kafka来说,你指定topic,它的partition个数,它的master/slave配比,然后系统自动从所有机器中,为每个topic_partition分配1个master + 多个slave;

对于RokcetMQ来说,你指定topic,它的queue个数,它对应的cluster。然后系统自动建立这个cluster(多个master + 多个slave) 和你的topic之间的映射关系。

分布式消息队列RocketMQ与Kafka架构上的巨大差异之1 -- 为什么RocketMQ要去除ZK依赖?的更多相关文章

  1. 分布式消息队列RocketMQ与Kafka架构上的巨大差异

    分布式消息服务 Kafka 是一个高吞吐.高可用的消息中间件服务,适用于构建实时数据管道.流式数据处理.第三方解耦.流量削峰去谷等场景,具有大规模.高可靠.高并发访问.可扩展且完全托管的特点,是分布式 ...

  2. 分布式消息队列RocketMQ(一)安装与启动

    分布式消息队列RocketMQ 一.RocketMQ简介 RocketMQ(火箭MQ) 出自于阿里,后开源给apache成为apache的顶级开源项目之一,顶住了淘宝10年的 双11压力 是电商产品的 ...

  3. Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇

    目前业界流行的分布式消息队列系统(或者可以叫做消息中间件)种类繁多,比如,基于Erlang的RabbitMQ.基于Java的ActiveMQ/Apache Kafka.基于C/C++的ZeroMQ等等 ...

  4. Kafka分布式消息队列

    基本架构 Kafka分布式消息队列的作用: 解耦:将消息生产阶段和处理阶段拆分开,两个阶段互相独立各自实现自己的处理逻辑,通过Kafka提供的消息写入和消费接口实现对消息的连接处理.降低开发复杂度,提 ...

  5. 深入浅出理解基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列

    消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件. 本场 Chat 主要内容: Kafk ...

  6. Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列分析

    1. Kafka 总体架构 基于 Kafka-ZooKeeper 的分布式消息队列系统总体架构如下: 如上图所示,一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer(消息生产者),若干 bro ...

  7. 分布式消息队列 Kafka

    分布式消息队列 Kafka 2016-02-25 杜亦舒 Kafka是一个高吞吐量的.分布式的消息系统,由Linkedin开发,开发语言为scala具有高吞吐.可扩展.分布式等特点 适用场景 活动数据 ...

  8. 【转】快速理解Kafka分布式消息队列框架

     from:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/12081909 快速理解Kafka分布式消息队列框架 标签: kafkamessage que ...

  9. Kafka 分布式消息队列介绍

    Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss.MQ 一.由Linkedln 开源,使用scala开发,有如下几个特点: (1)高吞吐 (2)分布式 (3)支持多语言客户端 (C++.Java) 二 ...

随机推荐

  1. C的面向对象编程

    C语言并不支持类这样的概念,但是C仍旧可以使用面向对象的概念. C++中的类,关键在于它的虚函数表.因此,我们要模拟一个能够支持虚函数表的类. 使用C的struct结构,可以模拟类和虚函数. 比如,我 ...

  2. scrollTop兼容封装

    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8&quo ...

  3. [流水账]搜索与web-container版本匹配的jar包

    刚才发现自己的servlet-api.jar里面的javax.servlet.jsp为空的,但是我又需要做一些JSP tag-lib的编程,所以没办法,只好去下一个新的包 上网找了找,我用的tomca ...

  4. 纯css3简单实用的checkbox复选框和radio单选框

    昨天为大家分享了一款很炫的checkbox复选框和radio单选框,今天再给大家带来一款简单实用的checkbox复选框和radio单选框.界面清淅.舒服.先给大家来张效果图: 在线预览   源码下载 ...

  5. Bootstrap3.0 栅格系统背后的精妙魔法(Bootstrap3.0的栅格布局系统实现原理)

    这个标题取的有点奇怪,怪我翻译的有问题吧.英文学平有限,有道词典和google翻译齐上阵是必须的.还好翻译的不是小说,对于技术文章,还是能勉强翻过来的. 本文主要讲解了Bootstrap3.0的栅格布 ...

  6. 一站式学习Wireshark(二):应用Wireshark观察基本网络协议

    TCP: TCP/IP通过三次握手建立一个连接.这一过程中的三种报文是:SYN,SYN/ACK,ACK. 第一步是找到PC发送到网络服务器的第一个SYN报文,这标识了TCP三次握手的开始. 如果你找不 ...

  7. 分享一下自己写的Python 3的各种PDF文档【花了半年时间那】

    这些文档花了我半年的时间去整理.因为是第一次进行整理,希望帮助后来者少走弯路.毕竟是第一次整理.哪些地方不到位,希望大家和我练习,我们一起把它做好,以下就直接给出下载地址了,都是免积分的下载奥.因此. ...

  8. 支持向量机(SVM)(三)-- 最优间隔分类器(optimal margin classifier)

    在之前为了寻找最有分类器,我们提出了例如以下优化问题: 在这里我们能够把约束条件改写成例如以下: 首先我们看以下的图示: 非常显然我们能够看出实线是最大间隔超平面,如果×号的是正例,圆圈的是负例.在虚 ...

  9. redis调优

    1.先把持久化数据备份一份,然后使用rdb分析工具分析一下大的键值2.然后DBA删除一部分不用的3.然后再配置最大内存 千万不要没清理数据就直接把内存限制较小 那样会触发redis对内存达到限制的处理 ...

  10. AJAX 实时读取输入文本(php)

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/ ...