消息中间件MetaQ高性能原因分析

简介

MetaQ是一款高性能的消息中间件,经过几年的发展,已经非常成熟稳定,历经多年双11的零点峰值压测,表现堪称完美。

MetaQ当前最新最稳定的稳本是3.x系统,MetaQ 3.x重新设计和实现,比之前的版本更优秀。虽然MetaQ借鉴了linkedin 的消息中间件kafak思想,但已经是青出于蓝而胜于蓝。

本文不对MetaQ做全面的介绍,只选择高性能这点来分析。

性能测试对比图

以上测试图片,来自消息测中间件试团队 @以夕 妹子的性能测试结果

核心功能

MetaQ作为一款消息中间件,消息中间件该有的功能,MetaQ也有。本文并不全面介绍MetaQ方面方面,只是选取性能这一角度,来剖析其高性能的原因。

功能组件

  • MetaQ Server

    最为核心的组件,它主要可以接收应用程序发送过来的消息并存储,然后再投递。

  • MetaQ Master

    是MetaQ Server逻辑上的角色,和MySQL Master概念类型,对外提供发送消息、订阅消息以及维护着管理信息。

  • MetaQ Slave

    是MetaQ Server逻辑上的角色,和MySQL Slave概念类型,对外提供订阅消息功能。

  • MetaQ Client

    主要是应用程序使用,使用MetaQ Client来发送消息、订阅消息、其它控制信息。

  • 其它无数据管理及控制信息组件

    提供订阅关系管理功能,MetaQ Server服务发现功能。

发送消息

MetaQ Client 发送消息,MetaQ Server收到消息,并存储到文件系统。也就是说MetaQ会有大量write系统调用。

订阅消息

MetaQ Client 订阅消息,因其是Pull的模型。MetaQ Server收到Pull消息的请求,会从磁盘上读取出消息,然后返回给MetaQ Client。这一步有大量的read系统调用。

矛盾

从上面的功能上看,Metaq Server要支持大量的磁盘IO操作,因为其是构建文件系统之上的消息中间件。既然使用了文件系统来存储数据,但磁盘QPS每秒也就是几百。MetaQ Server又必须高性能(如MetaQ Server性能是10W级别的QPS),才能在可接收的成本范围内,满足业务需求(不丢消息)。如何在QPS只有几百的磁盘上,构建出一个高性能的MetaQ消息间件正是本文的中心。

高性能

前面介绍了MetaQ高性能的难点,那么我们如何解决这些难点。要解决这些难点,就必须找出这些难点。那么要写一个高性能的消息中间件,会有哪些会部分会对影响性能。

影响性能的关键几点

序列化与反序列化

从MetaQ Cleint要发送消息,必须要先序列化,然后才能通过网络发送出去。 MetaQ Server收到消息后,要进行反序列化,才能解析出消息内容,最后序列化存储到文件系统。

MetaQ Client收到消息,首页MetaQ Server必须从文件中读取消息,然后通过网络发送给MetaQ Client,收到消息,进行反序列化,应用才能识别消息内容。

MetaQ核心功能,都要通过序列化与反序列化,所以其性能,对MetaQ性能有关键性的影响,其实不是对MetaQ,只要使用了序列化与反序列化,其对性能影响都很大。

write性能

因为MetaQ Server会有大量的write系统调用 ,所以其性能对MetaQ性能有着重要的影响。

read性能

因为MetaQ Server会有大量的read系统调用 ,所以其性能对MetaQ性能有着重要的影响。

网络框架

因为发送消息,订阅消息都必须经过网络,如果网络组件性能不好,对MetaQ性能有着关键的影响。

如何高性能

序列化与反序列化

要解决序列化与反序列化性能问题,我们就必须寻种各种序列化与反序列化技术性能对比,从而选出一个高性能的序列化与反序列化技术来作为MetaQ。

我们来看下Java世界可以选择的序列化与反序列化技术

从图中性能数据,可以看出,个人认为Google出品的Protocol Buffers应该是最佳选择,不管软件的质量、社区活跃、软件的后续发展上来说,都是不错的选择。

但MetaQ并没有选择Protocol Buffers作为其序列化与反序列化的技术,一个原因是Protocol Buffers居然在小版之间本都不兼容,2.3和2.5的版本都不兼容。这会带来一个严重的问题,如果MetaQ选择2.3的版本,应用程序选择了2.5,都会导致冲突,反之亦然。

MetaQ消息元数据是通过JSON来序列化与反序列化,消息Body是交给应用自己序列化与反序列化。

虽然使用Protocol Buffers性能会更好,但带给用户带来麻烦。所以MetaQ选择使用JSON。

IO优化

前面也已经介绍了,MetaQ Server 存大大量的IO,那么怎么优化呢?

read优化

read优化主要是使用了mmap文件映射技术。这样可以减少系统上下文切换和复制数据的开销。。

同时文件系统提供了文件预读的功能,也使的读取文件开销,特别是顺序读时,开销比较低。

write优化

前面也介绍了,write可能存在并发问题,那么MetaQ是如何解决的?

MetaQ消息只保留在一个物理文件上,所有的消息都会写一个物理文件,每个物理文件都是固定大小,超过设置的阀值后,自动创建新的一个文件。当磁盘快满时,会自动删除老的文件。

Group Commit技术

Group Commit也就是组提交,组提交是指可以多次分写请求只要通过一次刷新数据,就可以实现这些请求的数据都已刷新到磁盘上。

MySQL数据库能保证ACID,事务提交也使用了Group Commit来提高性能(为了保证D,数据需要持久化到文件系统)。

详细见下图

当写请求1到MetaQ Server时,把线程写入内核后,触发flush线程刷新数据到磁盘,以保证数据的可靠性。
然后再向MetaQ Client 响应发送消息成功。这个时间,只要文件系统和磁盘不损坏,数据是不会丢失的。

正在flush线程要准备刷新数据时,写请求2,写请求3,写请求4也到MetaQ Server且写入数据,这样因写请求1写数据,触发的flush顺便也把写请求2,写请求3,写请求4的数据也刷新到磁盘。这样减少了刷新磁盘的次数,性能自然就高了,同时也保证的数据的可靠性。

如何实现Group Commit,请看源码

// Synchronization flush
if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {
GroupCommitService service = (GroupCommitService) this.flushCommitLogService;
if (msg.isWaitStoreMsgOK()) {
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: " + msg.getTopic() + " tags: "
+ msg.getTags() + " client address: " + msg.getBornHostString());
putMessageResult.setPutMessageStatus(PutMessageStatus.FLUSH_DISK_TIMEOUT);
}
}
else {
service.wakeup();
}
}
// Asynchronous flush
else {
this.flushCommitLogService.wakeup();
}

并发安全

write如何保证并发安全,在写数据前,需要抢占一个锁,因为这只是把数据写到文件系统缓存中,所以持有锁的时间非常短,对性能友好。请看代码

synchronized (this) {
long beginLockTimestamp = this.defaultMessageStore.getSystemClock().now();

// Here settings are stored timestamp, in order to ensure an orderly
// global
msg.setStoreTimestamp(beginLockTimestamp);

MapedFile mapedFile = this.mapedFileQueue.getLastMapedFile();
if (null == mapedFile) {
log.error("create maped file1 error, topic: " + msg.getTopic() + " clientAddr: "
+ msg.getBornHostString());
return new PutMessageResult(PutMessageStatus.CREATE_MAPEDFILE_FAILED, null);
}
result = mapedFile.appendMessage(msg, this.appendMessageCallback);
switch (result.getStatus()) {
case PUT_OK:
break;
case END_OF_FILE:
// Create a new file, re-write the message
mapedFile = this.mapedFileQueue.getLastMapedFile();
if (null == mapedFile) {
// XXX: warn and notify me
log.error("create maped file2 error, topic: " + msg.getTopic() + " clientAddr: "
+ msg.getBornHostString());
return new PutMessageResult(PutMessageStatus.CREATE_MAPEDFILE_FAILED, result);
}
result = mapedFile.appendMessage(msg, this.appendMessageCallback);
break;
case MESSAGE_SIZE_EXCEEDED:
return new PutMessageResult(PutMessageStatus.MESSAGE_ILLEGAL, result);
case UNKNOWN_ERROR:
return new PutMessageResult(PutMessageStatus.UNKNOWN_ERROR, result);
default:
return new PutMessageResult(PutMessageStatus.UNKNOWN_ERROR, result);
}

DispatchRequest dispatchRequest = new DispatchRequest(//
topic,// 1
queueId,// 2
result.getWroteOffset(),// 3
result.getWroteBytes(),// 4
tagsCode,// 5
msg.getStoreTimestamp(),// 6
result.getLogicsOffset(),// 7
msg.getKeys(),// 8
/**
* Transaction
*/

msg.getSysFlag(),// 9
msg.getPreparedTransactionOffset());// 10

this.defaultMessageStore.putDispatchRequest(dispatchRequest);

eclipseTimeInLock = this.defaultMessageStore.getSystemClock().now() - beginLockTimestamp;
} // end of synchronized

网络性能

MetaQ的网络框架,选择了Netty4。Netty4因出色的性能和易用性,成为高性能场景的不二选择。

后记

MetaQ高性能的秘密,我们从其功能结构,从功能的作用,一个个解释了可能影响性能的点,及怎么解决这些问题,提高性能。

虽然一个个点看起来简单,但要实现一个稳定、高性能的消息系统,还是不容易的。

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