滴滴出行基于RocketMQ构建企业级消息队列服务的实践

本文整理自滴滴出行消息队列负责人 江海挺 在Apache RocketMQ开发者沙龙北京站的分享。通过本文,您将了解到滴滴出行: 在消息队列技术选型方面的思考; 为什么选择 RocketMQ 作为出行业务的消息队列解决方案; 如何构建自己的消息队列服务; 在 RocketMQ 上的扩展改造实践; 在 RocketMQ 上的实践经验。

本文整理自滴滴出行消息队列负责人 江海挺 在Apache RocketMQ开发者沙龙北京站的分享。通过本文,您将了解到滴滴出行:

  • 在消息队列技术选型方面的思考;

  • 为什么选择 RocketMQ 作为出行业务的消息队列解决方案;

  • 如何构建自己的消息队列服务;

  • 在 RocketMQ 上的扩展改造实践;

  • 在 RocketMQ 上的实践经验。

江海挺:
滴滴出行消息队列负责人,Apache RocketMQ Contributor,大学毕业后一直在做消息队列领域相关的技术、产品和服务,积累了丰富的实践经验,沉淀了不少关于消息队列的思考。

1. 滴滴出行的消息技术选型

1.1 历史

初期,公司内部没有专门的团队维护消息队列服务,所以消息队列使用方式较多,主要以Kafka为主,有业务直连的,也有通过独立的服务转发消息的。另外有一些团队也会用RocketMQ、Redis的list,甚至会用比较非主流的beanstalkkd。导致的结果就是,比较混乱,无法维护,资源使用也很浪费。

1.2 为什么弃用 Kafka

一个核心业务在使用Kafka的时候,出现了集群数据写入抖动非常严重的情况,经常会有数据写失败。

主要有两点原因:

  • 随着业务增长,Topic的数据增多,集群负载增大,性能下降;

  • 我们用的是Kafka0.8.2那个版本,有个bug,会导致副本重新复制,复制的时候有大量的读,我们存储盘用的是机械盘,导致磁盘IO过大,影响写入。

所以我们决定做自己的消息队列服务。

首先需要解决业务方消息生产失败的问题。因为这个Kafka用的是发布/订阅模式,一个topic的订阅方会有很多,涉及到的下游业务也就非常多,没办法一口气直接替换Kafka,迁移到新的一个消息队列服务上。所以我们当时的方案是加了一层代理,然后利用codis作为缓存,解决了Kafka不定期写入失败的问题,如上图。当后面的Kafka出现不可写入的时候,我们就会先把数据写入到codis中,然后延时进行重试,直到写成功为止。

1.3 为什么选择 RocketMQ

经过一系列的调研和测试之后,我们决定采用RocketMQ,具体原因在后面会介绍。

为了支持多语言环境、解决一些迁移和某些业务的特殊需求,我们又在消费侧加上了一个代理服务。然后形成了这么一个核心框架。业务端只跟代理层交互。中间的消息引擎,负责消息的核心存储。在之前的基本框架之后,我们后面就主要围绕三个方向做。

  • 迁移,把之前提到的所有五花八门的队列环境,全部迁移到我们上面。这里面的迁移方案后面会跟大家介绍一下。

  • 功能迭代和成本性能上的优化。

  • 服务化,业务直接通过平台界面来申请资源,申请到之后直接使用。

1.4 演进中的架构

这张图是我们消息队列服务的一个比较新的现状。先纵向看,上面是生产的客户端,包括了7种语言。然后是我们的生产代理服务。在中间的是我们的消息存储层。目前主要的消息存储引擎是RocketMQ。然后还有一些在迁移过程中的Kafka。另一个是Chronos,它是我们延迟消息的一个存储引擎。

再下面就是消费代理。消费代理同样提供了多种语言的客户端,还支持多种协议的消息主动推送功能,包括HTTP 协议 RESTful方式。结合我们的groovy脚本功能,还能实现将消息直接转存到Redis、Hbase和HDFS上。此外,我们还在陆续接入更多的下游存储。

除了存储系统之外,我们也对接了实时计算平台,例如Flink,Spark,Storm,左边是我们的用户控制台和运维控制台。这个是我们服务化的重点。用户在需要使用队列的时候,就通过界面申请Topic,填写各种信息,包括身份信息,消息的峰值流量,消息大小,消息格式等等。然后消费方通过我们的界面,就可以申请消费。

运维控制台,主要负责我们集群的管理,自动化部署,流量调度,状态显示之类的功能。最后所有运维和用户操作会影响线上的配置,都会通过ZooKeeper进行同步。

2. 为什么选择RocketMQ

我们围绕以下两个纬度进行了对比测试,结果显示RocketMQ的效果更好。

2.1 测试-topic数量的支持

测试环境:Kafka 0.8.2,RocketMQ 3.4.6,1.0 Gbps Network,16 threads

  • 测试结果如下:

这张图是Kafka和RocketMQ在不同topic数量下的吞吐测试。横坐标是每秒消息数,纵坐标是测试case。同时覆盖了有无消费,和不同消息体的场景。一共8组测试数据,每组数据分别在Topic个数为16、32、64、128、256时获得的,每个topic包括8个Partition。下面四组数据是发送消息大小为128字节的情况,上面四种是发送2k消息大小的情况。on 表示消息发送的时候,同时进行消息消费,off表示仅进行消息发送。

先看最上面一组数据,用的是Kafka,开启消费,每条消息大小为2048字节可以看到,随着Topic数量增加,到256 Topic之后,吞吐极具下降。第二组是是RocketMQ。可以看到,Topic增大之后,影响非常小。第三组和第四组,是上面两组关闭了消费的情况。结论基本类似,整体吞吐量会高那么一点点。

下面的四组跟上面的区别是使用了128字节的小消息体。可以看到,Kafka吞吐受Topic数量的影响特别明显。对比来看,虽然topic比较小的时候,RocketMQ吞吐较小,但是基本非常稳定,对于我们这种共享集群来说比较友好。

2.2 测试-延迟

  • Kafka

测试环境:Kafka 0.8.2.2,topic=1/8/32,Ack=1/all,replica=3

测试结果:

上面的一组的3条线对应Ack=3,需要3个备份都确认后才完成数据的写入。下面的一组的3条线对应Ack=1,有1个备份收到数据后就可以完成写入。可以看到下面一组只需要主备份确认的写入,延迟明显较低。每组的三条线之间主要是Topic数量的区别,Topic数量增加,延迟也增大了。

  • RocketMQ

测试环境:

RocketMQ 3.4.6,brokerRole=ASYNC/SYNC_MASTER, 2 Slave,

flushDiskType=SYNC_FLUSH/ASYNC_FLUSH

测试结果:

上面两条是同步刷盘的情况,延迟相对比较高。下面的是异步刷盘。橙色的线是同步主从,蓝色的线是异步主从。然后可以看到在副本同步复制的情况下,即橙色的线,4w的TPS之内都不超过1ms。用这条橙色的线和上面Kafka的图中的上面三条线横向比较来看,Kafka超过1w TPS 就超过1ms了。Kafka的延迟明显更高。

3. 如何构建自己的消息队列

3.1 问题与挑战

面临的挑战(顺时针看)

  • 客户端语言,需要支持PHP、Go、Java、C++;

  • 只有3个开发人员;

  • 决定用RocketMQ,但是没看过源码;

  • 上线时间紧,线上的Kafka还有问题;

  • 可用性要求高。

使用RocketMQ时的两个问题:

  • 客户端语言支持不全,以Java为主,而我们还需要支持PHP、Go、C++;

  • 功能特别多,如tag、property、消费过滤、RETRYtopic、死信队列、延迟消费之类的功能,但这对我们稳定性维护来说,挑战非常大。

针对以上两个问题的解决办法,如下图所示:

  • 使用ThriftRPC框架来解决跨语言的问题;

  • 简化调用接口。可以认为只有两个接口,send用来生产,pull用来消费。

主要策略就是坚持KISS原则(Keep it simple, stupid),保持简单,先解决最主要的问题,让消息能够流转起来。然后我们把其他主要逻辑都放在了proxy这一层来做,比如限流、权限认证、消息过滤、格式转化之类的。这样,我们就能尽可能地简化客户端的实现逻辑,不需要把很多功能用各种语言都写一遍。

3.2 迁移方案

架构确定后,接下来是我们的一个迁移过程。

迁移这个事情,在pub-sub的消息模型下,会比较复杂。因为下游的数据消费方可能很多,上游的数据没法做到一刀切流量,这就会导致整个迁移的周期特别长。然后我们为了尽可能地减少业务迁移的负担,加快迁移的效率,我们在Proxy层提供了双写和双读的功能。

  • 双写:ProcucerProxy同时写RocketMQ和Kafka;

  • 双读:ConsumerProxy同时从RocketMQ和Kafka消费数据。

有了这两个功能之后,我们就能提供以下两种迁移方案了。

3.2.1 双写

生产端双写,同时往Kafka和RocketMQ写同样的数据,保证两边在整个迁移过程中都有同样的全量数据。Kafka和RocketMQ有相同的数据,这样下游的业务也就可以开始迁移。如果消费端不关心丢数据,那么可以直接切换,切完直接更新消费进度。如果需要保证消费必达,可以先在ConsumerProxy设置消费进度,消费客户端保证没有数据堆积后再去迁移,这样会有一些重复消息,一般客户端会保证消费处理的幂等。

生产端的双写其实也有两种方案:

客户端双写,如下图:

业务那边不停原来的kafka 客户端。只是加上我们的客户端,往RocketMQ里追加写。这种方案在整个迁移完成之后,业务还需要把老的写入停掉。相当于两次上线。

Producer Proxy双写,如下图:

业务方直接切换生产的客户端,只往我们的proxy上写数据。然后我们的proxy负责把数据复制,同时写到两个存储引擎中。这样在迁移完成之后,我们只需要在Proxy上关掉双写功能就可以了。对生产的业务方来说是无感知的,生产方全程只需要改造一次,上一下线就可以了。

所以表面看起来,应该还是第二种方案更加简单。但是,从整体可靠性的角度来看,一般还是认为第一种相对高一点。因为客户端到Kafka这一条链路,业务之前都已经跑稳定了。一般不会出问题。但是写我们Proxy就不一定了,在接入过程中,是有可能出现一些使用上的问题,导致数据写入失败,这就对业务方测试质量的要求会高一点。然后消费的迁移过程,其实风险是相对比较低的。出问题的时候,可以立即回滚。因为它在老的Kafka上消费进度,是一直保留的,而且在迁移过程中,可以认为是全量双消费。

以上就是数据双写的迁移方案,这种方案的特点就是两个存储引擎都有相同的全量数据。

3.2.2 双读

特点:保证不会重复消费。对于P2P 或者消费下游不太多,或者对重复消费数据比较敏感的场景比较适用。

这个方案的过程是这样的,消费先切换。全部迁移到到我们的Proxy上消费,Proxy从Kafka上获取。这个时候RocketMQ上没有流量。但是我们的消费Proxy保证了双消费,一旦RocketMQ有流量了,客户端同样也能收到。然后生产方改造客户端,直接切流到RocketMQ中,这样就完成了整个流量迁移过程。运行一段时间,比如Kafka里的数据都过期之后,就可以把消费Proxy上的双消费关了,下掉Kafka集群。

整个过程中,生产直接切流,所以数据不会重复存储。然后在消费迁移的过程中,我们消费Proxy上的group和业务原有的group可以用一个名字,这样就能实现迁移过程中自动rebalance,这样就能实现没有大量重复数据的效果。所以这个方案对重复消费比较敏感的业务会比较适合的。这个方案的整个过程中,消费方和生产方都只需要改造一遍客户端,上一次线就可以完成。

4. RocketMQ扩展改造

说完迁移方案,这里再简单介绍一下,我们在自己的RocketMQ分支上做的一些比较重要的事情。

首先一个非常重要的一点是主从的自动切换。

熟悉RocketMQ的同学应该知道,目前开源版本的RocketMQ broker 是没有主从自动切换的。如果你的Master挂了,那你就写不进去了。然后slave只能提供只读的功能。当然如果你的topic在多个主节点上都创建了,虽然不会完全写不进去,但是对单分片顺序消费的场景,还是会产生影响。所以呢,我们就自己加了一套主从自动切换的功能。

第二个是批量生产的功能。

RocketMQ4.0之后的版本是支持批量生产功能的。但是限制了,只能是同一个ConsumerQueue的。这个对于我们的Proxy服务来说,不太友好,因为我们的proxy是有多个不同的topic的,所以我们就扩展了一下,让它能够支持不同Topic、不同Consume Queue。原理上其实差不多,只是在传输的时候,把Topic和Consumer Queue的信息都编码进去。

第三个,元信息管理的改造。

目前RocketMQ单机能够支持的Topic数量,基本在几万这么一个量级,在增加上去之后,元信息的管理就会非常耗时,对整个吞吐的性能影响相对来说就会非常大。然后我们有个场景又需要支持单机百万左右的Topic数量,所以我们就改造了一下元信息管理部分,让RocketMQ单机能够支撑的Topic数量达到了百万。

后面一些就不太重要了,比如集成了我们公司内部的一些监控和部署工具,修了几个bug,也给提了PR。最新版都已经fix掉了。

5. RocketMQ使用经验

接下来,再简单介绍一下,我们在RocketMQ在使用和运维上的一些经验。主要是涉及在磁盘IO性能不够的时候,一些参数的调整。

5.1 读老数据的问题

我们都知道,RocketMQ的数据是要落盘的,一般只有最新写入的数据才会在PageCache中。比如下游消费数据,因为一些原因停了一天之后,又突然起来消费数据。这个时候就需要读磁盘上的数据。然后RocketMQ的消息体是全部存储在一个append only的 commitlog 中的。如果这个集群中混杂了很多不同topic的数据的话,要读的两条消息就很有可能间隔很远。最坏情况就是一次磁盘IO读一条消息。这就基本等价于随机读取了。如果磁盘的IOPS(Input/Output Operations Per Second)扛不住,还会影响数据的写入,这个问题就严重了。

值得庆幸的是,RocketMQ提供了自动从Slave读取老数据的功能。这个功能主要由slaveReadEnable这个参数控制。默认是关的(slaveReadEnable = false bydefault)。推荐把它打开,主从都要开。这个参数打开之后,在客户端消费数据时,会判断,当前读取消息的物理偏移量跟最新的位置的差值,是不是超过了内存容量的一个百分比(accessMessageInMemoryMaxRatio= 40 by default)。如果超过了,就会告诉客户端去备机上消费数据。如果采用异步主从,也就是brokerRole等于ASYNC_AMSTER的时候,你的备机IO打爆,其实影响不太大。但是如果你采用同步主从,那还是有影响。所以这个时候,最好挂两个备机。因为RocketMQ的主从同步复制,只要一个备机响应了确认写入就可以了,一台IO打爆,问题不大。

5.2 过期数据删除

RocketMQ默认数据保留72个小时(fileReservedTime=72)。然后它默认在凌晨4点开始删过期数据(deleteWhen=”04”)。你可以设置多个值用分号隔开。因为数据都是定时删除的,所以在磁盘充足的情况,数据的最长保留会比你设置的还多一天。又由于默认都是同一时间,删除一整天的数据,如果用了机械硬盘,一般磁盘容量会比较大,需要删除的数据会特别多,这个就会导致在删除数据的时候,磁盘IO被打满。这个时候又要影响写入了。

为了解决这个问题,可以尝试多个方法,一个是设置文件删除的间隔,有两个参数可以设置,

  • deleteCommitLogFilesInterval = 100(毫秒)。每删除10个commitLog文件的时间间隔;

  • deleteConsumeQueueFilesInterval=100(毫秒)。每删除一个ConsumeQueue文件的时间间隔。

另外一个就是增加删除频率,把00-23都写到deleteWhen,就可以实现每个小时都删数据。

5.3 索引

默认情况下,所有的broker都会建立索引(messageIndexEnable=true)。这个索引功能可以支持按照消息的uniqId,消息的key来查询消息体。索引文件实现的时候,本质上也就是基于磁盘的个一个hashmap。如果broker上消息数量比较多,查询的频率比较高,这也会造成一定的IO负载。所以我们的推荐方案是在Master上关掉了index功能,只在slave上打开。然后所有的index查询全部在slave上进行。当然这个需要简单修改一下MQAdminImpl里的实现。因为默认情况下,它会向Master发出请求。

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