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1、讲一讲Kafka与RocketMQ中存储设计的异同？
Kafka 中文件的布局是以 Topic/partition ，每一个分区一个物理文件夹，在分区文件级别实现文件顺序写，如果一个Kafka集群中拥有成百上千个主题，每一个主题拥有上百个分区，消息在高并发写入时，其IO操作就会显得零散（消息分散的落盘策略会导致磁盘IO竞争激烈成为瓶颈），其操作相当于随机IO，即 Kafka 在消息写入时的IO性能会随着 topic 、分区数量的增长，其写入性能会先上升，然后下降。
而RocketMQ在消息写入时追求极致的顺序写，所有的消息不分主题一律顺序写入 commitlog 文件，并不会随着 topic 和 分区数量的增加而影响其顺序性。
在消息发送端，消费端共存的场景下，随着Topic数的增加Kafka吞吐量会急剧下降，而RocketMQ则表现稳定。因此Kafka适合Topic和消费端都比较少的业务场景，而RocketMQ更适合多Topic，多消费端的业务场景。
2、讲一讲Kafka与RocketMQ中零拷贝技术的运用
什么是零拷贝?
零拷贝(英语: Zero-copy) 技术是指计算机执行操作时，CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
➢零拷贝技术可以减少数据拷贝和共享总线操作的次数，消除传输数据在存储器之间不必要的中间拷贝次数，从而有效地提高数据传输效率
➢零拷贝技术减少了用户进程地址空间和内核地址空间之间因为上:下文切换而带来的开销
可以看出没有说不需要拷贝，只是说减少冗余[不必要]的拷贝。
下面这些组件、框架中均使用了零拷贝技术：Kafka、Netty、Rocketmq、Nginx、Apache。
传统数据传送机制
比如：读取文件，再用socket发送出去，实际经过四次copy。
伪码实现如下：
buffer = File.read()
Socket.send(buffer)
1、第一次：将磁盘文件，读取到操作系统内核缓冲区；
2、第二次：将内核缓冲区的数据，copy到应用程序的buffer；
3、第三步：将application应用程序buffer中的数据，copy到socket网络发送缓冲区(属于操作系统内核的缓冲区)；
4、第四次：将socket buffer的数据，copy到网卡，由网卡进行网络传输。
分析上述的过程，虽然引入DMA来接管CPU的中断请求，但四次copy是存在“不必要的拷贝”的。实际上并不需要第二个和第三个数据副本。应用程序除了缓存数据并将其传输回套接字缓冲区之外什么都不做。相反，数据可以直接从读缓冲区传输到套接字缓冲区。
显然，第二次和第三次数据copy 其实在这种场景下没有什么帮助反而带来开销(DMA拷贝速度一般比CPU拷贝速度快一个数量级)，这也正是零拷贝出现的背景和意义。
打个比喻：200M的数据，读取文件，再用socket发送出去，实际经过四次copy（2次cpu拷贝每次100ms ，2次DMS拷贝每次10ms）
传统网络传输的话：合计耗时将有220ms
mmap内存映射（RocketMQ使用的）
硬盘上文件的位置和应用程序缓冲区(application buffers)进行映射（建立一种一一对应关系），由于mmap()将文件直接映射到用户空间，所以实际文件读取时根据这个映射关系，直接将文件从硬盘拷贝到用户空间，只进行了一次数据拷贝，不再有文件内容从硬盘拷贝到内核空间的一个缓冲区。
mmap内存映射将会经历：3次拷贝: 1次cpu copy，2次DMA copy；
打个比喻：200M的数据，读取文件，再用socket发送出去，如果是使用MMAP实际经过三次copy（1次cpu拷贝每次100ms ，2次DMS拷贝每次10ms）合计只需要120ms
从数据拷贝的角度上来看，就比传统的网络传输，性能提升了近一倍。
RocketMQ源码中的MMAP运用
RocketMQ源码中，使用MappedFile这个类类进行MMAP的映射
Kafka中的零拷贝
Kafka两个重要过程都使用了零拷贝技术，且都是操作系统层面的狭义零拷贝，一是Producer生产的数据存到broker，二是 Consumer从broker读取数据。
Producer生产的数据持久化到broker，采用mmap文件映射，实现顺序的快速写入；
Customer从broker读取数据，采用sendfile，将磁盘文件读到OS内核缓冲区后，直接转到socket buffer进行网络发送。
sendfile
linux 2.1支持的sendfile
当调用sendfile()时，DMA将磁盘数据复制到kernel buffer，然后将内核中的kernel buffer直接拷贝到socket buffer。在硬件支持的情况下，甚至数据都并不需要被真正复制到socket关联的缓冲区内。取而代之的是，只有记录数据位置和长度的描述符被加入到socket缓冲区中，DMA模块将数据直接从内核缓冲区传递给协议引擎，从而消除了遗留的最后一次复制。
一旦数据全都拷贝到socket buffer，sendfile()系统调用将会return、代表数据转化的完成。socket buffer里的数据就能在网络传输了。
sendfile会经历：3次拷贝，1次CPU copy ，2次DMA copy；硬件支持的情况下，则是2次拷贝，0次CPU copy， 2次DMA copy。
3、有没有读过RocketMQ源码，分享一下？
RocketMQ的源码是非常的多，我们没有必要把RocketMQ所有的源码都读完，所以我们把核心、重点的源码进行解读，RocketMQ核心流程如下：
- 启动流程RocketMQ服务端由两部分组成NameServer和Broker，NameServer是服务的注册中心，Broker会把自己的地址注册到NameServer，生产者和消费者启动的时候会先从NameServer获取Broker的地址，再去从Broker发送和接受消息。
- 消息生产流程Producer将消息写入到RocketMQ集群中Broker中具体的Queue。
- 消息消费流程Comsumer从RocketMQ集群中拉取对应的消息并进行消费确认。
NameServer设计亮点
存储基于内存
NameServer存储以下信息：
topicQueueTable：Topic消息队列路由信息，消息发送时根据路由表进行负载均衡
brokerAddrTable：Broker基础信息，包括brokerName、所属集群名称、主备Broker地址
clusterAddrTable：Broker集群信息，存储集群中所有Broker名称
brokerLiveTable：Broker状态信息，NameServer每次收到心跳包是会替换该信息
filterServerTable：Broker上的FilterServer列表，用于类模式消息过滤。
NameServer的实现基于内存，NameServer并不会持久化路由信息，持久化的重任是交给Broker来完成。这样设计可以提高NameServer的处理能力。
消息写入流程
RocketMQ使用Netty处理网络，broker收到消息写入的请求就会进入SendMessageProcessor类中processRequest方法。
最终进入DefaultMessageStore类中asyncPutMessage方法进行消息的存储
然后消息进入commitlog类中的asyncPutMessage方法进行消息的存储
整个存储设计层次非常清晰，大致的层次如下图：
业务层：也可以称之为网络层，就是收到消息之后，一般交给SendMessageProcessor来分配（交给哪个业务来处理）。DefaultMessageStore，这个是存储层最核心的入口。
存储逻辑层：主要负责各种存储的逻辑，里面有很多跟存储同名的类。
存储I/O层：主要负责存储的具体的消息与I/O处理。
Commitlog写入时使用可重入锁还是自旋锁？
RocketMQ在写入消息到CommitLog中时，使用了锁机制，即同一时刻只有一个线程可以写CommitLog文件。CommitLog 中使用了两种锁，一个是自旋锁，另一个是重入锁。源码如下：
这里注意lock锁的标准用法是try-finally处理（防止死锁问题）
另外这里锁的类型可以自主配置。
RocketMQ 官方文档优化建议：异步刷盘建议使用自旋锁，同步刷盘建议使用重入锁，调整Broker配置项useReentrantLockWhenPutMessage，默认为false；
同步刷盘时，锁竞争激烈，会有较多的线程处于等待阻塞等待锁的状态，如果采用自旋锁会浪费很多的CPU时间，所以“同步刷盘建议使用重入锁”。
异步刷盘是间隔一定的时间刷一次盘，锁竞争不激烈，不会存在大量阻塞等待锁的线程，偶尔锁等待就自旋等待一下很短的时间，不要进行上下文切换了，所以采用自旋锁更合适。
Commitlog写入时使用可重入锁还是自旋锁？
RocketMQ在写入消息到CommitLog中时，使用了锁机制，即同一时刻只有一个线程可以写CommitLog文件。CommitLog 中使用了两种锁，一个是自旋锁，另一个是重入锁。源码如下：
这里注意lock锁的标准用法是try-finally处理（防止死锁问题）
另外这里锁的类型可以自主配置。
RocketMQ 官方文档优化建议：异步刷盘建议使用自旋锁，同步刷盘建议使用重入锁，调整Broker配置项useReentrantLockWhenPutMessage，默认为false；
同步刷盘时，锁竞争激烈，会有较多的线程处于等待阻塞等待锁的状态，如果采用自旋锁会浪费很多的CPU时间，所以“同步刷盘建议使用重入锁”。
异步刷盘是间隔一定的时间刷一次盘，锁竞争不激烈，不会存在大量阻塞等待锁的线程，偶尔锁等待就自旋等待一下很短的时间，不要进行上下文切换了，所以采用自旋锁更合适。