简介
上图是一个典型的消息中间件收发消息的模型，RocketMQ也是这样的设计，简单说来，RocketMQ具有以下特点：
- 是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点。
- Producer、Consumer、队列都可以分布式。
- Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合。
- 能够保证严格的消息顺序
- 提供丰富的消息拉取模式
- 高效的订阅者水平扩展能力
- 实时的消息订阅机制
- 亿级消息堆积能力
- 较少的依赖
rocketmq的物理部署结构：
- Name Server是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。
- Broker部署相对复杂，Broker分为Master与Slave，一个Master可以对应多个Slave，但是一个Slave只能对应一个Master，Master与Slave的对应关系通过指定相同的BrokerName，不同的BrokerId来定义，BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。Master也可以部署多个。每个Broker与Name Server集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有Name Server。
- Producer与Name Server集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从Name Server取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
支持的特性
- 发布/订阅。
- 优先级，支持队列优先级，数字表达。
- 消息顺序的严格保证。
- 消息过滤，Broker端过滤：支持类型，tag，语法表达式过滤；Consumer端过滤：自定义实现即可。
- 持久化，充分利用linux系统内存cache提升性能。
- 消息可靠性，支持异步，同步双写。
- 低延迟，在消息不堆积情况下，消息到达Broker后，能立刻到达Consumer。RocketMQ使用长轮询Pull方式 长轮询详解，可保证消息非常实时，消息实时性不低于Push。
- 每个消息必须消费并ack一次。
- 队列持久化，定期删除某段时间之前的数据。
- 回溯消费，支持往前，往后，按照时间，可达毫秒级别。
- 消息堆积，
- 分布式事务，根据offset更改msg状态。
- 定时消息，支持级别，5s,5s,1m。
- 消息重试，
架构图
- producer集群：拥有相同的producerGroup,一般来讲，Producer不必要有集群的概念，这里的集群仅仅在RocketMQ的分布式事务中有用到
- Name Server集群：提供topic的路由信息，路由信息数据存储在内存中，broker会定时的发送路由信息到nameserver中的每一个机器，来进行更新，所以name server集群可以简单理解为无状态（实际情况下可能存在每个nameserver机器上的数据有短暂的不一致现象，但是通过定时更新，大部分情况下都是一致的）
- broker集群：一个集群有一个统一的名字，即brokerClusterName，默认是DefaultCluster。一个集群下有多个master，每个master下有多个slave。master和slave算是一组，拥有相同的brokerName,不同的brokerId，master的brokerId是0，而slave则是大于0的值。master和slave之间可以进行同步复制或者是异步复制。
- consumer集群：拥有相同的consumerGroup。
通信关系：
对比其他mq
消息存储
为提高消息读写并发能力，将一个topic消息进行拆分，kafka称为分区，rocketmq称为队列。
- 对于kafka：为了防止一个分区的消息文件过大，会拆分成一个个固定大小的文件，所以一个分区就对应了一个目录。分区与分区之间是相互隔离的。
- 对于RocketMQ：则是所有topic的数据混在一起进行存储，默认超过1G的话，则重新创建一个新的文件。消息的写入过程即写入该混杂的文件中，然后又有一个线程服务，在不断的读取分析该混杂文件，将消息进行分拣，然后存储在对应队列目录中（存储的是简要信息，如消息在混杂文件中的offset，消息大小等）
-
所以RocketMQ需要2次寻找，第一次先找队列中的消息概要信息，拿到概要信息中的offset，根据这个offset再到混杂文件中找到想要的消息。而kafka则只需要直接读取分区中的文件即可得到想要的消息。
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producer端发现
Producer端如何来发现新的broker地址。
对于kafka来说：Producer端需要配置broker的列表地址，Producer也从一个broker中来更新broker列表地址（从中发现新加入的broker）。
对于RocketMQ来说：Producer端需要Name Server的列表地址，同时还可以定时从一个HTTP地址中来获取最新的Name Server的列表地址，然后从其中的一台Name Server来获取全部的路由信息，从中发现新的broker。
消费offset的存储
对于kafka：Consumer将消费的offset定时存储到ZooKeeper上，利用ZooKeeper保障了offset的高可用问题。
对于RocketMQ:Consumer将消费的offset定时存储到broker所在的机器上，这个broker优先是master，如果master挂了的话，则会选择slave来存储，broker也是将这些offset定时刷新到本地磁盘上，同时slave会定时的访问master来获取这些offset。
consumer负载均衡
对于负载均衡，在出现分区或者队列增加或者减少的时候、Consumer增加或者减少的时候都会进行reblance操作。
对于RocketMQ:客户端自己会定时对所有的topic的进行reblance操作，对于每个topic，会从broker获取所有Consumer列表，从broker获取队列列表，按照负载均衡策略，计算各自负责哪些队列。这种就要求进行负载均衡的时候，各个Consumer获取的数据是一致的，不然不同的Consumer的reblance结果就不同。
对于kafka：kafka之前也是客户端自己进行reblance，依靠ZooKeeper的监听，来监听上述2种情况的出现，一旦出现则进行reblance。现在的版本则将这个reblance操作转移到了broker端来做，不但解决了RocketMQ上述的问题，同时减轻了客户端的操作，是的客户端更加轻量级，减少了和其他语言集成的工作量。详细见这篇文章Kafka设计解析（四）：Kafka Consumer解析
Name Server和zk
Name Server和ZooKeeper的作用大致是相同的，从宏观上来看，Name Server做的东西很少，就是保存一些运行数据，Name Server之间不互连，这就需要broker端连接所有的Name Server，运行数据的改动要发送到每一个Name Server来保证运行数据的一致性（这个一致性确实有点弱），这样就变成了Name Server很轻量级，但是broker端就要做更多的东西了。
而ZooKeeper呢，broker只需要连接其中的一台机器，运行数据分发、一致性都交给了ZooKeeper来完成。
源码解读
参考文章
RocketMQ源码分析（一）整体架构
Kafka设计解析（四）：Kafka Consumer解析
分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践
十分钟入门RocketMQ
