RocketMQ生产者负载均衡(轮询机制)核心原理

前言

RocketMQ生产者为什么需要负载均衡？

在RocketMQ中，队列是消息发送的基本单位。每个Topic下可能存在多个队列，因此一个生产者实例可以向不同的队列发送消息。当生产者发送消息时，如果不能均衡的将消息发送到不同的队列，那么会导致队列里的消息分布不均衡，这样最终会导致消息性能下降，因此生产者负载均衡机制也是非常重要的。

RocketMQ生产者原理分析

既然生产者负载均衡如此重要，我们看下是如何实现的。

我们通常使用如下方法发送消息：

构建消息
Message msg = new Message("TopicTest",
    "TagA",
    "OrderID188",
    "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
//发送消息    
SendResult sendResult = producer.send(msg);

RocketMQ发送消息的核心逻辑在DefaultMQProducerImpl类sendDefaultImpl。

在发送消息流程利里面有一行非常关键的逻辑，selectOneMessageQueue,看方法名称就可以知道其含义，选择一个消息队列。

public MessageQueue selectOneMessageQueue(final TopicPublishInfo tpInfo, final String lastBrokerName) {
        return this.mqFaultStrategy.selectOneMessageQueue(tpInfo, lastBrokerName);
    }

里面是通过策略类来实现的。

策略类最终通过org.apache.rocketmq.client.impl.producer.TopicPublishInfo#selectOneMessageQueue(java.lang.String) 实现。

public MessageQueue selectOneMessageQueue(final String lastBrokerName) {
        //生产者第一次发消息
        if (lastBrokerName == null) {
            return selectOneMessageQueue();
        } else {
            //非第一次，重试发消息的情况，
            for (int i = 0; i < this.messageQueueList.size(); i++) {
                int index = this.sendWhichQueue.incrementAndGet();
                int pos = Math.abs(index) % this.messageQueueList.size();
                if (pos < 0)
                    pos = 0;
                MessageQueue mq = this.messageQueueList.get(pos);
                //重试的情况，不取上一个broker的队列
                if (!mq.getBrokerName().equals(lastBrokerName)) {
                    return mq;
                }
            }
            return selectOneMessageQueue();
        }
    }

第一次发消息选择队列核心逻辑在 org.apache.rocketmq.client.impl.producer.TopicPublishInfo#selectOneMessageQueue()

//线程安全的index
private volatile ThreadLocalIndex sendWhichQueue = new ThreadLocalIndex();

public MessageQueue selectOneMessageQueue() {
        //获取一个基础索引，每次自增1 这个全局存在TopicPublishInfo 每一个topic
        int index = this.sendWhichQueue.getAndIncrement();
        // 基础索引和 消息写队列大小 进行取模 用来实现轮训的算法
        int pos = Math.abs(index) % this.messageQueueList.size();
        if (pos < 0)
            pos = 0;
            
        return this.messageQueueList.get(pos);
    }

哈哈，这里就是生产者负载均衡轮询机制的核心逻辑了，使用到了ThreadLocal技术，sendWhichQueue为每个生产者线程维护一个自己的下标索引。

基础索引计算器，使用ThreadLocal技术针对不同的生产者线程第一次随机，后面递增，可以更加负载均衡。

public class ThreadLocalIndex {
    //关键技术
    private final ThreadLocal<Integer> threadLocalIndex = new ThreadLocal<Integer>();
    private final Random random = new Random();

    public int getAndIncrement() {
        Integer index = this.threadLocalIndex.get();
        if (null == index) {
            //第一次随机
            index = Math.abs(random.nextInt());
            if (index < 0)
                index = 0;
            this.threadLocalIndex.set(index);
        }
        //第二次索引位置开始自增1
        index = Math.abs(index + 1);
        if (index < 0)
            index = 0;

        this.threadLocalIndex.set(index);
        return index;
    }
}

哈哈，有没有觉得这个实现非常巧妙了。不同的生产者线程都拥有自己的索引因子，分配队列更加均衡。

总结

本文分析了RocketMQ生产者底层的实现，设计地方有巧妙之处，值得我们学习，上面是发送消息消息选择队列的默认实现的场景, RocketMQ提供了更加灵活的api，我们作为使用者可以指定负载均衡策略,比如顺序消息场景。

public SendResult send(Message msg, MessageQueueSelector selector, Object arg, long timeout)
    throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
    return this.sendSelectImpl(msg, selector, arg, CommunicationMode.SYNC, null, timeout);
}

RocketMQ也提供了了几个负载均衡实现。支持hash,随机,当然我们也可以自己实现一个负载均衡策略，满足我们的业务需求。

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