写入流程
简单可以分为三大块：
写入前准备
加锁后消息写入
消息落盘及集群同步
其实消息的写入准备工作也比较好理解，主要是消息状态的检查以及各类存储状态的检查，可以参看上图中的流程
根据上图，在准备阶段前，RocketMQ会判断操作系统的Page Cache是否繁忙，他是怎么做到的呢？其实Java本身没有提供接口或函数来查看Page Cache的状态，但如果磁盘带宽已经打满，在Page Cache要将数据刷disk时，很有可能便陷入了阻塞，导致Page Cache资源紧张。而当我们的程序又有新的消息要写入Page Cache时，反向阻塞写入请求，我们说这时Page Cache就产生了回压，也就是Page Cache相当繁忙，请求已经不能及时处理了。RocketMQ判断Page Cache是否繁忙的条件也很简单，就是监控某个请求加锁后，写入是否超过1秒，如果超时的话，新的请求会快速失败
消息协议
RocketMQ有一套相对复杂的消息协议编码，大部分协议中的内容都是在加锁前拼接生成
大部分消息协议项都是定长字段，变长字段如下：
1、born inet 产生消息的producer的IP信息 ipv4占用4byte，ipv6占16byte
2、broker inet 接收消息的broker的IP信息 ipv4占用4byte，ipv6占16byte
3、msg content 消息内容 变长字段（1-21亿）byte
4、topic content 消息内容 变长字段（1-127）byte
5、properties content 属性内容 变长字段（0-32767）byte
加锁
此处rmq提供了2种加锁方式
1、基于AQS的ReentrantLock （默认方式）
2、基于CAS的自旋锁，加锁不成功的话，会无限重试
无论采用哪种策略，都是独占锁，即同一时刻只允许一个线程加锁成功。具体采用哪种方式，可通过配置修改。
两种加锁适用不同的场景，方式1在高并发场景下，能保持平稳的系统性能，但在低并发下表现一般；而方式二正好相反，在高并发场景下，因为采用自旋，会浪费大量的cpu，但在低并发时，却可以获得很高的性能。
所以官方文档中，为了提高性能，建议用户在同步刷盘的时候采用独占锁，异步刷盘的时候采用自旋锁。这个是根据加锁时间长短决定的
锁内操作
上文提到，写入消息的锁是独占锁，也就意味着同一时刻，只能有一个线程进入，我们看一下锁内都做了哪些操作
1、拿到或创建文件操作对象MappedFile
- 二次整理要落盘的消息格式
之前已经整理过消息协议了，为什么此处还要进行二次整理？因为之前一些消息协议在没有加锁的时候，还无法确定。主要是以下三项内容：
a、queueOffset 队列偏移量，此值需要最终返回，且需要保证严格递增，所以需要在锁内进行
b、physicalOffset 物理偏移量，也就是全局文件的位置，注：此位置是全局文件的偏移量，不是当前文件的偏移量，所以其值可能会大于1G
c、storeTimestamp 存储时间戳，此处在锁内进行，主要是为了保证消息投递的时间严格保序
记录写入信息
记录当前文件写入情况：比如已写入字节数、存储时间等
文件开辟及写入
文件开辟
文件的开辟是异步进行，有独立的线程专门负责开辟文件。我们可以先看下文件开辟的简单模型
也就是putMsg的线程会将开辟文件的请求委托给allocate file线程，然后进入阻塞，待allocate file线程将文件开辟完毕后，再唤醒putMsg线程
那此处我们便产生了2点疑问：
1、putMsg把开辟文件的请求交给了allocate file线程，直到allocate file线程开辟完毕后才会唤醒putMsg线程，其实并没有起到异步开辟节省时间的目的，直接在putMsg线程中开辟文件不好吗？
2、创建文件本身感觉并不耗时，不管是拿到文件的FileChannnel还是MappedByteBuffer，都是一件很快的操作，费尽周章的异步开辟真的有必要吗？
这两个疑问后文将逐步说明，接下来我们看一下commit log的文件命名及构成
commit log虽说是单文件结构，但是并不是所有的message都存储在同一个物理文件中，Rocket MQ设定了单commit log的文件大小为固定1G，而命名则与kafka相似：总长度20位，标记当前文件的物理偏移量，高位用0补齐，如下：
00000000000000000000 第一个文件，物理偏移量为0
00000000001073741824 第二个文件，物理偏移量为1G
00000000002147483648 第三个文件，物理偏移量为2G
00000000003221225472 第四个文件，物理偏移量为3G
问：为什么要每个文件设定1G大小呢？
虽然FileChannel在映射文件时，size的入参是long值，但FileChannel内部会判断size是否超过了Integer.MAX_VALUE(2147483647)，如果超了，会扔出IllegalArgumentException异常，而2147483647正好小于2G，所以文件映射无法一次性映射一个大于等于2G的文件，再加上减少理解投入及文件过期等因素，故设定commit log文件均为1G
问：因为消息都是变长字段，假如第一个文件还没写满1G，但新的消息又写不进去时，怎么处理呢？
答：其实这种情况一定会存在，解决策略是在每个文件的结尾会写入“尾部空余大小(4byte)”，以及“结束标记魔法值(4byte)”，此魔法值为固定值-875286124
3.1.1 开启堆外缓冲池
至此我们要引入一个非常重要的配置变量transientStorePoolEnable，该配置项只在异步刷盘(FlushDiskType == AsyncFlush)的场景下，才会生效
如果配置项中，将transientStorePoolEnable置为true，便称为“开启堆外缓冲池”。那么这个变量到底起到什么作用呢？
系统启动时，会默认开辟5个（参数transientStorePoolSize控制）堆外内存DirectByteBuffer，循环利用。写消息时，消息都暂存至此，通过线程CommitRealTimeService将数据定时刷到page cache，当数据flush到disk后，再将DirectByteBuffer归还给缓冲池
而开辟过程是在broker启动时进行的；如上图所示，空间一旦开辟完毕后，文件都是预先创建好的，使用时直接返回文件引用即可，相当高效。但首次启动需要大量开辟堆外内存空间，会拉长broker的启动时长。我们看一下这块开辟的源码
/**
* It's a heavy init method.
*/
public void init() {
for (int i = 0; i < poolSize; i++) {
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(fileSize);
......
availableBuffers.offer(byteBuffer);
}
}
注释中也标识了这是个重量级的方法，主要耗时点在ByteBuffer.allocateDirect(fileSize)，其实开辟内存并不耗时，耗时集中在为内存区域赋0操作，以下是JDK中DirectByteBuffer源码：
DirectByteBuffer(int cap) { // package-private
super(-1, 0, cap, cap);
......
long base = 0;
try {
base = unsafe.allocateMemory(size);
} catch (OutOfMemoryError x) {
Bits.unreserveMemory(size, cap);
throw x;
}
unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);
......
}
我们发现在开辟完内存后，开始执行了赋0操作unsafe.setMemory(base, size, 0)。
关闭堆外缓冲池
关闭堆外内存池的话，就会启动MappedByteBuffer
a、首次启动
第一次启动的时候，allocate线程会先后创建2个文件，第一个文件创建完毕后，便会返回putMsg线程并唤醒它，然后allocate线程进而继续异步创建下一个文件
b、后续启动
后续请求allocate线程都会将已经创建好的文件直接返回给putMsg线程，然后继续异步创建下一个文件，这样便真正实现了异步创建文件的效果
文件预热
我们再回顾一下本章刚开始提出的2个疑问：
1、putMsg把开辟文件的请求交给了allocate file线程，直到allocate file线程开辟完毕后才会唤醒putMsg线程，其实并没有起到异步开辟节省时间的目的，直接在putMsg线程中开辟文件不好吗？
2、创建文件本身感觉并不耗时，不管是拿到文件的FileChannnel还是MappedByteBuffer，都是一件很快的操作，费尽周章的异步开辟真的有必要吗？
第一个问题已经迎刃而解，即allocate线程通过异步创建下一个文件的方式，实现真正异步
本节讨论的便是第二个问题，其实如果只是单纯创建文件的话，的确是非常快的，不至于再使用异步操作。但RocketMQ对于新建文件有个文件预热（通过配置warmMapedFileEnable启停）功能，当然目的是为了磁盘提速，我么先看下源码
org.apache.rocketmq.store.MappedFile#warmMappedFile
for (int i = 0, j = 0; i < this.fileSize; i += MappedFile.OS_PAGE_SIZE, j++) {
byteBuffer.put(i, (byte) 0);
// force flush when flush disk type is sync
if (type == FlushDiskType.SYNC_FLUSH) {
if ((i / OS_PAGE_SIZE) - (flush / OS_PAGE_SIZE) >= pages) {
flush = i;
mappedByteBuffer.force();
}
}
}
简单来说，就是将MappedByteBuffer每隔4K就写入一个0 byte，然后将整个文件撑满；如果刷盘策略是同步刷盘的话，还需要调用mappedByteBuffer.force()，当然这个操作是相当相当耗时的，所以也就需要我们进行异步处理。这样也就解释了第二个问题
但文件预热真的有效吗？我们不妨做个简单的基准测试
public class FileWriteCompare {
private static String filePath = "/Users/likangning/test/index3.data";
private static int fileSize = 1024 * 1024 * 1024;
private static boolean warmFile = true;
private static int batchSize = 4096;
@Test
public void test() throws Exception {
File file = new File(filePath);
if (file.exists()) {
file.delete();
}
file.createNewFile();
FileChannel fileChannel = FileChannel.open(file.toPath(), StandardOpenOption.WRITE, StandardOpenOption.READ);
MappedByteBuffer mappedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, fileSize);
ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(batchSize);
long beginTime = System.currentTimeMillis();
mappedByteBuffer.position(0);
while (mappedByteBuffer.remaining() >= batchSize) {
byteBuffer.position(batchSize);
byteBuffer.flip();
mappedByteBuffer.put(byteBuffer);
}
System.out.println("time cost is : " + (System.currentTimeMillis() - beginTime));
}
}
简单来说就是通过MappedByteBuffer写入1G文件，在我本地电脑上，平均耗时在 550ms 左右
然后在MappedByteBuffer写文件前加入预热操作
private void warmFile(MappedByteBuffer mappedByteBuffer) {
if (!warmFile) {
return;
}
int pageSize = 4096;
long begin = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0, j = 0; i < fileSize; i += pageSize, j++) {
mappedByteBuffer.put(i, (byte) 0);
}
System.out.println("warm file time cost " + (System.currentTimeMillis() - begin));
}
耗时情况如下：
warm file time cost 492
time cost is : 125
预热后，写文件的耗时缩短了很多，但预热本身的耗时也几乎等同于文件写入的耗时了
以上是没有强制刷盘的测试效果，如果强制刷盘(#force)的话，个人经验是文件预热一定会带来性能的提升。 整体来看，文件预热后的写入操作，确实能带来性能上的提升，但是如果在系统压力较大、磁盘吞吐紧张的场景下，势必导致broker抖动，甚至请求超时，反而得不偿失。明白了此层概念后，再通过大量benchmark来决定是否开启此配置，做到有的放矢
文件写入
经过以上整理分析后，文件写入将变得非常轻；不论是DirectByteBuffer还是MappedByteBuffer都可以抽象为ByteBuffer，进而直接调用ByteBuffer.write()
刷盘策略
异步刷盘
异步+关闭写缓冲
对应如下配置
FlushDiskType == AsyncFlush && transientStorePoolEnable == false
异步刷盘，且关闭缓冲池，对应的异步刷盘线程是FlushRealTimeSe
上文可知，此策略是通过MappedByteBuffer写入的数据，所以此时数据已经在 page cache 中了
我们总结一下刷盘的策略：
1、固定频率刷盘
不响应中断，固定500ms（可配置）刷盘，但刷盘的时候，如果发现未落盘数据不足16K（可配置），那么将进入下一个循环，如果满16K的话，会将所有未落盘的数据落盘。此处补充说明下，不论是FileChannel还是MappedByteBuffer都不提供指定区间的刷盘策略，只提供一个force()方法，所以无法精确控制落盘数据的大小。
如果数据写入量很少，一直没有填充满16K，就不会落盘了吗？不是的，此处兜底的方案是，线程发现距离上次无条件全量刷盘已经超过10000ms（可配置），那么此时就会无条件触发全量刷盘
2、非固定频率刷盘
与「固定频率刷盘」比较相似，唯一不同点是，当前刷盘策略是响应中断的，即每次有新的消息到来的时候，都会发送唤醒信号，如果刷盘线程正好处在500ms等待期间的话，将被唤醒。但此处的唤醒并非严谨的唤醒，有可能发送了唤醒信号，但刷盘线程并未成功响应，兜底方案便是500ms的重试。
综上，数据在page cache中最长的等待时间为(10000+500)ms
异步+开启写缓冲
对应如下配置
FlushDiskType == AsyncFlush && transientStorePoolEnable == true
异步刷盘，且开启缓冲池，对应的异步刷盘线程是CommitRealTimeService
首先需要明确一点的是，当前配置下，在写入阶段，数据是直接写入DirectByteBuffer的，这样做的好处及弊端也非常鲜明。
好处：数据不用写page cache，放入DirectByteBuffer后便很快返回，减少了用户态与内核态的切换开销，性能非常高
弊端：数据可靠性降为最低级别，即进程挂掉的话，就会丢数据。因为数据即没有写入page cache，也没有落盘至disk，仅仅是在进程内部维护了一块临时缓存，进程重启或crash掉的话，数据一定会丢失
值得一提的是，此种刷盘模式，写入动作使用的是FileChannel，且仅仅调用FileChannel.write()方法将数据写入page cache，并没有直接强制刷盘，而是将强制落盘的任务转交给FlushRealTimeService线程来操作，而FlushRealTimeService线程最终也会调用FileChannel进行强制刷盘
在RocketMQ内部，无论采用什么刷盘策略，都是单一操作对象在写入/读取文件；即如果使用MappedByteBuffer写文件，那一定会通过MappedByteBuffer刷盘，如果使用FileChannel写文件，那一定会通过FileChannel刷盘，不存在混合操作的情况
疑问：为什么RocketMQ不依赖操作系统的异步刷盘，而费劲周章的设计如此刷盘策略呢？
个人理解，主要是考虑以下2点：
1、依赖操作系统异步刷盘，操作系统可能会在page cache上积累了大量数据后才会触发一次flush动作，这就可能会造成曲线上的毛刺现象，所以自己把控刷盘节奏，可有效避免毛刺现象的发生
2、作为一个成熟开源的组件，数据的安全性至关重要，还是要尽可能保证数据稳步有序落盘；OS的异步刷盘固然好使，但RocketMQ对其把控较弱，当操作系统crash或者断电的时候，造成的数据丢失影响不可控
同步刷盘
需要说明的是，如果FlushDiskType配置的是同步刷盘的话，那么此处数据一定已经被MappedByteBuffer写入了pageCache，接下来要做的便是真正的落盘操作。与异步落盘相似，同步落盘要根据配置项Message.isWaitStoreMsgOK()（等待消息落盘）来分别说明
同步刷盘的落盘线程统一都是GroupCommitService
不等待落盘ack
当前模式如图所示，整体流程比较简单，写入线程仅仅负责唤醒落盘线程，然后便执行后续逻辑，线程不阻塞；落盘线程每次休息10ms（可被写入线程唤醒）后，如果发现有数据未落盘，便将page cache中的数据强制force到磁盘
我们发现，其实相比较异步刷盘来说，同步刷盘轮训的时间只有10ms，远小于异步刷盘的500ms，也是比较好理解的。但当前模式写入线程不会阻塞，也就是不会等待消息真正存储到disk后再返回，如果此时反生操作系统crash或者断电，那未落盘的数据便会丢失
个人感觉，将FlushDiskType已经设置为Sync，表明数据会强制落盘，却又引入Message.isWaitStoreMsgOK()，来左右落盘策略，多多少少会给使用者造成使用及理解上的困惑
等待落盘ack
相比较上文，本小节便是数据需要真正存储到disk后才进行返回。写入线程在唤醒落盘线程后便进入阻塞，直至落盘线程将数据刷到disk后再将其唤醒
不过这里需要处理一个边界问题，即旧CommitLog的tail，及新CommitLog的head。例如现在有2个写入线程将数据写入了page cache，而这2个请求一个落在前CommitLog的尾部，另外一个落在新CommitLog的头部，这个时候，落盘线程需要检测到这两个消息的分布，然后依次将两个CommitLog数据落盘
线程模型
RocketMQ中所有的异步处理线程都继承自抽象类org.apache.rocketmq.common.ServiceThread，此类定义了简单的唤醒、通知模型，但并不严格保证唤醒，而是通过轮训作为兜底方案。实测发现唤醒动作在数据量较大时，存在性能损耗，改为简单的轮询落盘模式，性能提高明显