在RocketMQ 5.0以前,有两种集群部署模式,分别为主从模式(Master-Slave模式)和Dledger模式。
主从模式
主从模式中分为Master和Slave两个角色,集群中可以有多个Master节点,一个Master节点可以有多个Slave节点。Master节点负责接收生产者发送的写入请求,将消息写入CommitLog文件,Slave节点会与Master节点建立连接,从Master节点同步消息数据(有同步复制和异步复制两种方式)。
消费者可以从Master节点拉取消息,也可以从Slave节点拉取消息。
在RocketMQ 4.5版 本之前,如果Master宕机,不支持自动将Slave切换为Master,需要人工介入。
Dledger模式
为了解决主从架构下Slave不能自动切换为Master的问题,4.5版本之后提供了DLedger模式,使用Raft算法,如果Master节点出现故障,可以自动从Slave节点中选举出新的Master进行切换。
存在问题
(1)根据Raft算法的多数原则,集群至少有三个节点以上,在消息写入时,也需要大多数的Follower节点响应成功才能认为消息写入成功;
(2)Dledger模式下,进行消息写入的时候,使用的是openmessaging包中提供的接口,无法利用RocketMQ原生的存储和复制能力(比如非Dledger模式下使用暂存池方式写入);
(3)存在两套日志复制流程(主从模式下一套、Dledger模式下一套),不统一;
主从同步实现原理
Controller模式
为了解决如上问题,RocketMQ 5.0以后推出了Controller模式,它的特点如下:
(1)在主从部署模式下就具有自动切换Master的能力,5.0之前需要使用DLedger才可以;
(2)可以利用RocketMQ原生存储复制能力,并统一RocketMQ的存储和复制能力;
RocketMQ 5.0对Broker选主相关的功能进行了抽离,放在Controller中,实现了在主从部署模式下就可以自动切换Master,Controller可以独立部署也可以嵌入在NameServer中部署。
独立部署下的Controller:
嵌入NameServer中的部署图如下:
Controller
也称为Controller控制器,一般集群中部署多个Controller,使用Raft算法选举出一个Active DLedger Controller作为主控制器,它主要用来管理一个SyncStateSet集合,
这个集合中存储的是一组跟上Master进度的Broker节点集合,如果Controller发现某个Master Broker下线时,会从集合中选出新的Master Broker并切换,Controller可以单独部署可以嵌在NameServer中部署。
SyncStateSet
SyncStateSet中维护了一个Broker副本组集合,包含当前Master Broker和它的Slave Broker,需要注意在集合内的节点都是跟上Master进度的节点,在节更变动时,由Master Broker向Controller控制器发起变更请求,更新Controller中的SyncStateSet数据,在选举Master的时候,Controller只需从这个列表中选出一个节点成为新的Master即可。
节点变更分为Shrink操作和Expand操作,需要Master Broker发起,它会通过定时任务以及在数据同步过程中判断是否需要进行Shrink或Expand。
Shrink
Shrink指的是将SyncStateSet副本集合中与Master节点差距过大的副本移除,差距的判断条件如下:
haMaxTimeSlaveNotCatchup:表示Slave没有跟上 Master 的最大时间间隔,若在 SyncStateSet 中的 slave 超过该时间间隔会将其从 SyncStateSet 移除。默认为 15000(15s)。
Expand
如果Master Broker发现某个Slave节点赶上了Master节点的进度,需要将其重新加入到SyncStateSet。
需要注意以上两个操作,都需要Master Broker向Controller节点发送通知,请求更新SyncStateSet中的数据。
不管是Controller独立部署,还是嵌入到NameServer中部署,Controller都会监听每个Broker的连接,Broker会定期向Controller发送心跳包,Controller会定时扫描,如果某个Broker心跳包发送超时,会认为这个Broker已经失效,此时会判断Broker是否是Master角色,如果是Master角色就需要从该组的SyncStateSet中重新选出一个节点作为Master。
选举Master的方式比较简单,从该组的SyncStateSet中,挑选一个心跳包发送正常的Slave成为新的Master节点即可,并将结果通知到该组所有的Broker,每个Broker也会定时向Controller发送请求获取主备信息。
主从架构部署模式下,需要配置brokerRole和brokerId,也就是手动分配Master和Slave,在Controller模式下,这两个参数会失效,不需要再进行配置,角色和ID由Controller来分配。
Controller模式下增加了controllerAddr参数,Broker在启动时,需要配置这个参数,设置每个controller的地址:
controllerAddr:controller的地址,多个controller中间用分号隔开。例如controllerAddr = 127.0.0.1:9877;127.0.0.1:9878;127.0.0.1:9879
Broker配置了每个Controller的地址,Broker启动时,会先向Controller注册,并获取角色关系和brokerId,通过角色关系可以知道自己是Master还是Slave,之后再向NameServer注册。
Broker可以通过任意一个Controller获取Active Controller节点的IP,后台也会有一个定时任务,定时更新Active Controller节点的IP。
初始化时,第一个Broker在向Controller注册的时候,此时并没有该Broker组的SyncStateSet,所以Active Controller会将第一个向其发送请求共识的Broker设置为Master,之后该组的其他节点会设置为Slave,Master节点的brokerId为0,
Slave节点从1开始编号,往后递增。
由于Controller控制每个节点的角色,所以每个Broker也会定时向Controller发送请求获取主备信息,以便在角色发生变化的时候可以及时更新。
当Broker成为Master时,会进行如下操作:
Broker在接收Controller指令之后,会根据Controller的选举结果,转变对应的角色,分别为Master和Slave。
连接阶段
连接阶段用于Master节点与Slave节点间建立连接:
HandShake阶段
Master节点与Slave节点连接建立成功之后,进入HandShake阶段:
Slave节点向Master节点发送HandShake包,里面包含一些状态信息及Slave的地址,数据格式如下:
Master节点向Slave节点回复HandShake包,Slave节点收到Master节点回复的包后,会使用本地的Epoch+StartOffset与Master传输的对比,找到截断点进行日志截断,与Master的日志保持一致,Master节点回复的HandShake包数据格式如下:
Slave中将每一任Epoch对应的
TreeMap> epochMap;
Slave节点会遍历所有的任期(从大到小),然后根据任期号Epoch获取Master节点对应的
Slave保证在截断位点位置之前的日志与Master一致,之后从截断位点位置开始从Master复制日志。
// Slave从大到小遍历所有的任期
while (iterator.hasNext()) {
// 任期信息及对应的
Map.Entry> curEntry = iterator.next();
// 根据Epoch任期号获取Master节点对应的
Pair masterOffset=findMasterOffsetByEpoch(curEntry.getKey());
// 如果获取不为空,并且startOffset相等
if(masterOffset != null &&
curEntry.getKey().getObejct1() == masterOffset.getObejct1()) {
// 返回较小的那个endOffset
truncateOffset = Math.min(curEntry.getKey().getObejct2(), masterOffset.getObejct2());
break;
}
}
Transfer阶段
在Transfer阶段,Master节点会不断向Slave发送日志包,开始进行日志复制:
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