ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: 【RocketMQ】Dledger模式下的日志复制 [打印本页]

作者: 万万哇    时间: 2023-10-15 20:13
标题: 【RocketMQ】Dledger模式下的日志复制
RocketMQ在开启Dledger时,使用DLedgerCommitLog,其他情况使用的是CommitLog来管理消息的存储。在Dledger模式下,消息写入时Leader节点还需要将消息转发给Follower节点,有过半的节点响应成功,消息才算写入成功。
Leader消息写入

Dledger下有DLedgerMemoryStore(基于内存存储)和DLedgerMmapFileStore(基于Mmap文件映射)两种方式写入,接下来以DLedgerMmapFileStore为例,看下消息的写入过程。
Leader节点在写入前会为消息构建DLedgerEntry对象,之后本地写入以及转发给Follower节点都会使用这个对象:
等待Follower节点响应

在消息写入Leader节点之后,Leader节点需要向Follwer节点转发日志,这个过程是异步处理的,会开启一个线程来进行消息转发,所以这里会先为每个请求创建异步响应对象,主要处理逻辑如下:

Leader与Follower的日志复制

Leader消息转发与Follower的处理是单独开启线程异步进行的,主要有以下几个线程:
EntryDispatcher(Leader日志转发)

EntryDispatcher中会启动一个线程,用于向Follower转发日志,处理逻辑如下:
EntryDispatcher中会记录向当前的Term与Leader ID,处于以下三种条件之一,会认为集群可能发送了变化,数据处于不一致的状态,此时会将推送类型更改为COMPARE:
(1)EntryDispatcher记录的Term与MemberState中记录的不一致;
(2)EntryDispatcher记录的LeaderId为空;
(3)EntryDispatcher记录的LeaderId与MemberState中记录的不一致;

Append

Append状态下,Leader节点将消息转发给Follower节点进行同步,Leader方的发送逻辑如下:
这里可以看出转发日志的时候也使用了一个计数器writeIndex来记录待转发消息的index,每次根据writeIndex的值从日志中取出消息进行转发,转发成后更新writeIndex的值(自增)指向下一条数据。
消息转发请求发送与响应结果处理
pendingMap:pendingMap是一个ConcurrentMap,KEY为消息的INDEX,value为该条消息向Follwer节点转发的时间,在发送消息转发请求后会加入到pendingMap中,请求响应成功之后会从pendingMap移除;
peerWaterMarksByTerm:记录了每个Follower节点的消息复制进度,KEY为当前的Term值,VALUE是一个ConcurrentMap,ConcurrentMap中的KEY为Follower节点的ID(peerId),VALUE为该节点已经同步完毕的最新的那条消息的index;

请求发送
响应处理
这里再区分一下pendingAppendResponsesByTerm和peerWaterMarksByTerm:
pendingAppendResponsesByTerm:记录的是转发给Follower节点的消息复制请求的异步响应对象AppendEntryResponse,因为要等待集群中大多数节点的响应,所以使用了异步处理,消息写入成功之后会将处理状态置为完成。
peerWaterMarksByTerm:记录的是每个Follower节点的消息复制进度,保存的是每个节点最后一条成功写入的消息的index。

Compare

compareIndex:需要比较的那条消息的index,初始值为-1,每次更改状态为COMPARE时都会重置为-1;
truncateIndex:要删除消息的index,在数据不一致时,会发送请求通知Follower节点将数据不一致的那条消息删除;
当出现数据不一致的情况时,日志转发状态会被置为Compare,然后Leader节点会发送Compare请求,通知Follower节点进行消息对比,找到数据不一致的那条消息的index。
判断数据不一致的条件如下,满足其中之一就会被认定数据不一致:
(1)Leader节点在调用checkAndFreshState检查的时候,发现当前Term与memberState记录的不一致或者LeaderId为空或者LeaderId与memberState记录的LeaderId不一致;
(2)Follower节点在处理消息APPEND请求在进行校验的时候(Follower节点请求校验链接),发现数据出现了不一致,会在请求的响应中设置不一致的状态INCONSISTENT_STATE,通知Leader节点;
Leader节点发送Compare请求
在COMPARE状态下,向Follower节点发送比较请求的处理逻辑如下:
Leader节点对Compare请求的响应结果处理
在Follower节点的请求响应中,会返回Follower节点最后成功写入的消息的index设置在endIndex变量中,第一条写入的消息设置在beginIndex变量中,Leader节点拿compareIndex值与其进行对比,处理逻辑如下:
在doTruncate方法中,会构建TRUNCATE请求设置truncateIndex(要删除的消息的index),发送给Follower节点,通知Follower节点从数据不一致的那条消息开始删除,如果Follower删除成功,Leader节点会将状态改为APPEND,并更新节点的复制进度为出现数据不一致的那条消息的index,同时也更新了writeIndex,下次从writeIndex处重新给Follower节点发送APPEND请求进行消息写入。
总结
在Leader节点判断数据不一致时,会向Follower节点发送COMPARE请求,请求中会携带要比较那条日志的index,通知Follower节点对此条消息进行对比,并返回对比的结果,如果Follower节点发现数据并没有不一致,那么Leader节点收到响应后就更改为APPEND状态,继续日志转发;
如果Follower节点认为数据不一致,会返回BeginIndex和EndIndex,Leader节点会拿compareIndex的值进行对比,如果不在以上情况内,compareIndex的值减一,从上一条消息开始继续对比,直到找到数据不一致的那条消息的index。
EntryHandler(Follower节点)

EntryHandler用于Follower节点处理Leader发送的消息请求,主要有四种请求类型,分别为Append、Compare、Truncate和Commit类型。
APPEND请求处理

APPEND请求处理逻辑如下:
(1)计算writeIndex的值,Follower的LedgerEndIndex记录了最后一条成功写入消息的index,对其 + 1表示下一条待写入消息的index,也就是writeIndex的值;
(2)从请求中获取消息内容,将消息写入CommitLog文件;
(3)上面说过Leader节点发送Append请求时,也会将记录的commitIndex设置到请求中,这里会从中取出commitIndex更新到Follower本地,后面讲QuorumAckChecker时候会提到;
Compare请求处理

COMPARE的请求处理逻辑如下,compareIndex为需要比较的index,处理逻辑如下:
(1)校验请求中的类型是否是COMPARE;
(2)根据compareIndex的值从本地获取消息内容;
(3)将上一步获取到的消息内容,与请求中携带的消息内容做对比,如果一致进入下一步,如果不一致会进入异常处理;
(4)构建响应体,响应状态为SUCCESS,并在响应体中设置当前节点同步的消息的BeginIndex和EndIndex;
异常处理:会返回INCONSISTENT_STATE状态,表示数据不一致,响应体中也会设置当前节点同步的消息的BeginIndex和EndIndex;
Truncate请求处理

Truncate请求用于Follower节点根据Leader节点发送的truncateIndex,将truncateIndex位置后面的消息从本地删除。
COMMIT请求处理

前面讲到Leader节点会向Follower节点发送COMMIT请求,COMMIT请求主要是更新Follower节点本地的committedIndex的值,记录集群中最新的那条获取大多数响应的消息的index,committedIndex之前的消息都已提交,已提交的消息可以被消费者消费,下面讲QuorumAckChecker的时候还会说到。
需要注意,Leader节点除了专门向Follower节点发送COMMIT请求外,Leader节点在发送Append请求时也会设置这个提交点,Follower节点处理APPEND的请求时会顺带更新。
QuorumAckChecker(Leader节点)

QuorumAckChecker用于Leader节点等待Follower节点复制完毕,处理逻辑如下:
以上两步主要是为了清理过期的数据。
  1. {
  2.    "1" : { // TERM的值,对应peerWaterMarksByTerm中的Key
  3.     "节点1" : "1", // 节点1复制到第1条消息
  4.     "节点2" : "1", // 节点2复制到第1条消息
  5.     "节点3" : "2", // 节点3复制到第2条消息
  6.     "节点4" : "3", // 节点4复制到第3条消息
  7.     "节点5" : "3"  // 节点5复制到第3条消息
  8.    }
  9. }
复制代码
对所有Follower节点的复制进度倒序排序之后的list如下:
  1. [3, 3, 2, 1, 1]
复制代码
取5 / 2 的整数部分为2,也就是下标为2处的值,对应节点3的复制进度(消息index为2),记录在quorumIndex变量中,节点4和5对应的消息进度大于消息2的,所以对于消息2,集群已经有三个节点复制成功,满足了集群中大多数节点复制成功的条件。
如果要判断某条消息是否集群中大多数节点已经成功写入,一种常规的处理方法,对每个节点的复制进度进行判断,记录已经复制成功的节点个数,这样需要每次遍历整个节点,效率比较低,所以这里RocketMQ使用了一种更高效的方式来判断某个消息是否获得了集群中大多数节点的响应。

持久化

QuorumAckChecker中可知Leader节点在某个消息的写入得到集群中大多数Follower节点的响应之后,会更新committedIndex的值,上面也提到过,Follower节点在收到Leader节点的APPEND或者Commit请求的时候,也会将请求中设置的Leader节点的committedIndex更新到本地。之后Broker停止或者FLUSH的时候,会将ledgerEndIndex和committedIndex写入到文件(ChecktPoint)进行持久化:

免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!




欢迎光临 ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台 (https://dis.qidao123.com/) Powered by Discuz! X3.4