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RocketMQ4.2 最佳实践之集群搭建
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学习了RocketMQ的基本概念后，我们来看看RocketMQ最简单的使用场景。RocketMQ的服务器最简单的结构，必须包含一个NameServer和一个Broker。Producer把某个主题的消息发送给Broker，Consumer会去Broker中监听指定主题的消息，一旦发现，就会拉取并消费。在这个过程中，Producer和Consumer是通过NameServer才知道Broker部署在哪里，如果是 Broker Cluster 的情况，Master节点是哪些。换句话说，NameServer中保存着 Broker 的路由信息。
以上这些理解是对 RocketMQ 最浅显直观的理解。然后我们来试想一下，如果 NameServer 和 Broker 都是单节点的，那么一旦出现问题，首先是服务不可用了，其次，Producer和Consumer必然不知道Broker在哪里，消息就会发不出去也监听不到。Broker中尚未被消费的消息必然在故障期间不可订阅，影响消息实时性。为了避免这种情况的发生，我们需要搭建NameServer集群和 Broker 集群。
本文主要讲解【MQ集群】和【Broker Set】的搭建方法，其中也涉及到了名词解释和各组件作用的简单介绍。【MQ集群】和【Broker Set】的搭建，主要是为了最大程度上保证消息不丢失，从而做到 RocketMQ 的高可用。
1. 集群物理部署结构以多Master多Slave模式为例，看一下RocketMQ集群物理部署结构，然后我们解释一下基本概念：
=== NameServer Cluster ===NameServer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，只要保证一个实例存活就可以正常提供Broker的路由信息。如上图所示。 === Broker Cluster ===Broker分为Master和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。因为这些 Master 和 Slave 具有相同的 BrokerName，因此它们组成了一个 Broker Set。Master Broker 也可以部署多个。每个Broker或者 Broker Set 与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册 Topic 信息到所有 NameServer。 === Producer Cluster ===Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer取Topic路由信息，并和提供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。 === Consumer Cluster ===Consumer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer取Topic路由信息，并和提供Topic服务的Master、Slave建立长连接，且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息，也可以从Slave订阅消息，订阅规则由Broker配置决定。 2. 消息落盘和Broker数据同步搭建 RocketMQ 集群的目的，是为了在最大程度上保证消息不丢失。下面我们来看看集群中有哪些特性，可以保障消息不丢失。 2.1 消息落盘RocketMQ可以将内存中的数据存储在磁盘中，这种操作叫做磁盘刷新（Disk Flush）。RocketMQ提供了以下两种模式：- SYNC_FLUSH（同步刷盘）：生产者发送的每一条消息，都在保存到磁盘成功后才回调告诉生产者成功。这种方式不会存在消息丢失的问题，但是有很大的磁盘IO开销，性能有一定影响
- ASYNC_FLUSH（异步刷盘）：生产者发送的每一条消息并不是立即保存到磁盘，而是暂时缓存起来，然后就回调告诉生产者成功。随后再异步的将缓存数据保存到磁盘
如果我们选择异步刷盘，可选的有两种刷盘机制：- 定期将缓存中更新的数据进行落盘
- 当缓存中更新的数据条数达到某一设定值后进行落盘。这种方式会存在消息丢失（在还未来得及同步到磁盘的时候宕机），但是性能很好。默认是这种模式。
2.2 Broker数据同步机制Broker Replication（Broker 间数据同步/复制）：Broker Replication 指的就是在一个Broker Set 中，Slave Broker 获取/复制 Master Broker 数据的过程。这里再提一下 Broker Set 的概念。 Broker Set 中的Broker，有两种角色：- 一种是master，即可以写也可以读，其brokerId=0，只能有一个
- 一种是slave，只允许读，其brokerId为非0
一个master与多个slave通过指定相同的BrokerName被归为一个 broker set（broker集）。通常生产环境中，我们至少需要2个broker set。 生产者发送的消息，总是先发到 Master Broker。对于消息发送成功的回调，Broker Set 有两种数据同步机制：- Sync Broker（同步双写）：生产者发送的每一条消息都至少同步复制到一个slave后，才返回告诉生产者成功，即“同步双写”
- Async Broker（异步复制）：生产者发送的每一条消息只要写入master，就返回告诉生产者成功。然后再“异步复制”到slave
几种Broker集群搭建的最佳实践：2M + NoSlave：两主（只有两个master，没有slave）2M + 2S + Async：两主两从异步复制（两个master，两个slave，master数据通过异步复制到slave）2M + 2S + Sync：两主两从同步双写（两个master，两个slave，数据同步双写到master和slave） 说明：- 上述“2”只是说作为一个集群的最低配置数量，可以根据实际情况扩展
- 所有的刷盘操作全部默认为：ASYNC_FLUSH（异步刷盘）
3. 三种Broker集群方式优缺点多Master模式（2M + NoSlave）一个集群无Slave，全是Master，例如2个Master或者3个Master。Master之间有负载均衡，Producer发出的消息会平均地落在Master机器上。但是对于一条消息，只会落在一台Master上。优点：配置简单，单个Master宕机或重启维护时，对应用无影响。当磁盘配置为RAID10时，即使机器宕机不可恢复情况下，由于RAID10磁盘非常可靠，消息也不会丢（异步刷盘情况丢失少量消息，同步刷盘情况一条不丢）。性能最高。缺点：单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅，消息实时性会受到影响。 多Master多Slave模式，异步复制（2M + 2S + Async）每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用异步复制方式，主备有短暂消息延迟，毫秒级。优点：即使磁盘损坏，消息丢失的非常少，且消息实时性不会受影响，因为Master宕机后，消费者仍然可以从Slave消费，此过程对应用透明。另外，不需要人工干预。性能同多Master模式几乎一样。缺点：Master宕机，磁盘损坏情况，会丢失少量消息。 多Master多Slave模式，同步双写（2M + 2S + Sync）每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用同步双写方式，主备都写成功，向应用返回成功。优点：数据与服务都无单点，Master宕机情况下，消息无延迟，服务可用性与数据可用性都非常高。缺点：性能比异步复制模式略低，大约低10%左右，发送单个消息的响应时间会略久。 4. 双主集群搭建这里就以双主集群为例，进行搭建。本小节是实际操作的Shell脚本和配置方法，这篇笔记省略。可以阅读参考资料来查看。 5. 双主双从集群搭建前文已经搭建过双主结构的MQ集群，这种集群能满足我们日常的需要，但是有时候我们会遇到这样的场景，我们会要求消息实时返回，那么双主结构的能否满足我们的需求呢？ 答案是，极端情况下消息做不到实时。试想有一台Master突然宕机或者网络不好而断开，而恰巧，宕机的Master节点中还有消息没有被消费，那么这个消息将不会被消费者获得，只有等宕机的Master节点重新启动，存在于该节点的消息才会被消费。在这段时间内，那些消息是不可订阅的，影响了实时性。 要想解决上面的问题，我们可以搭建双主双从的集群。让我们回顾一下，双主双从的数据同步机制，一般有两种：- Sync Broker（同步双写）：当生产端生产消息后，主节点和从节点都收到消息，并把消息都同时写入到本地后，才会回复消息
- Async Broker（异步复制）：当主节点将数据保存到本地后，直接返回成功的消息，不关系从节点是否写入成功
我们可以看出，异步复制效率比较高，而同步双写更具有高可用性，数据也变得更加可靠。 下面我们搭建双主双从集群，并采用异步复制的方式。具体的搭建方式，请自行网上查找资料。再来看一下搭建完成后的结构图：
搭建完成后，对集群进行测试，还是以上图为例，可以看到下面的情况：- 消息发送时已经进行了负载均衡，消息比较平均地落在了两个 Broker Set 上
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，Broker Master1 上还没有被消费的数据，会走 Broker Slave1被消费。消费完了再把 Broker Master1 启动，Master1 上没有被消费的数据不会被消费
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，之后的消息会被发到 Broker Master2 上
- 当Master1被加回来，Master1会重新成为主节点，并且与 Master2 还是有负载均衡效果
- Slave1 在 Master1 宕机期间，不会升级成为主节点
6. 参考资料https://www.jianshu.com/p/616474a5c4a7
创作时间：2019-06-14 16:17
以多Master多Slave模式为例，看一下RocketMQ集群物理部署结构，然后我们解释一下基本概念：
=== NameServer Cluster ===
NameServer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，只要保证一个实例存活就可以正常提供Broker的路由信息。如上图所示。
=== Broker Cluster ===
Broker分为Master和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。因为这些 Master 和 Slave 具有相同的 BrokerName，因此它们组成了一个 Broker Set。
Master Broker 也可以部署多个。每个Broker或者 Broker Set 与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册 Topic 信息到所有 NameServer。
=== Producer Cluster ===
Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer取Topic路由信息，并和提供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。
=== Consumer Cluster ===
Consumer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer取Topic路由信息，并和提供Topic服务的Master、Slave建立长连接，且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息，也可以从Slave订阅消息，订阅规则由Broker配置决定。
2. 消息落盘和Broker数据同步搭建 RocketMQ 集群的目的，是为了在最大程度上保证消息不丢失。下面我们来看看集群中有哪些特性，可以保障消息不丢失。 2.1 消息落盘RocketMQ可以将内存中的数据存储在磁盘中，这种操作叫做磁盘刷新（Disk Flush）。RocketMQ提供了以下两种模式：- SYNC_FLUSH（同步刷盘）：生产者发送的每一条消息，都在保存到磁盘成功后才回调告诉生产者成功。这种方式不会存在消息丢失的问题，但是有很大的磁盘IO开销，性能有一定影响
- ASYNC_FLUSH（异步刷盘）：生产者发送的每一条消息并不是立即保存到磁盘，而是暂时缓存起来，然后就回调告诉生产者成功。随后再异步的将缓存数据保存到磁盘
如果我们选择异步刷盘，可选的有两种刷盘机制：- 定期将缓存中更新的数据进行落盘
- 当缓存中更新的数据条数达到某一设定值后进行落盘。这种方式会存在消息丢失（在还未来得及同步到磁盘的时候宕机），但是性能很好。默认是这种模式。
2.2 Broker数据同步机制Broker Replication（Broker 间数据同步/复制）：Broker Replication 指的就是在一个Broker Set 中，Slave Broker 获取/复制 Master Broker 数据的过程。这里再提一下 Broker Set 的概念。 Broker Set 中的Broker，有两种角色：- 一种是master，即可以写也可以读，其brokerId=0，只能有一个
- 一种是slave，只允许读，其brokerId为非0
一个master与多个slave通过指定相同的BrokerName被归为一个 broker set（broker集）。通常生产环境中，我们至少需要2个broker set。 生产者发送的消息，总是先发到 Master Broker。对于消息发送成功的回调，Broker Set 有两种数据同步机制：- Sync Broker（同步双写）：生产者发送的每一条消息都至少同步复制到一个slave后，才返回告诉生产者成功，即“同步双写”
- Async Broker（异步复制）：生产者发送的每一条消息只要写入master，就返回告诉生产者成功。然后再“异步复制”到slave
几种Broker集群搭建的最佳实践：2M + NoSlave：两主（只有两个master，没有slave）2M + 2S + Async：两主两从异步复制（两个master，两个slave，master数据通过异步复制到slave）2M + 2S + Sync：两主两从同步双写（两个master，两个slave，数据同步双写到master和slave） 说明：- 上述“2”只是说作为一个集群的最低配置数量，可以根据实际情况扩展
- 所有的刷盘操作全部默认为：ASYNC_FLUSH（异步刷盘）
3. 三种Broker集群方式优缺点多Master模式（2M + NoSlave）一个集群无Slave，全是Master，例如2个Master或者3个Master。Master之间有负载均衡，Producer发出的消息会平均地落在Master机器上。但是对于一条消息，只会落在一台Master上。优点：配置简单，单个Master宕机或重启维护时，对应用无影响。当磁盘配置为RAID10时，即使机器宕机不可恢复情况下，由于RAID10磁盘非常可靠，消息也不会丢（异步刷盘情况丢失少量消息，同步刷盘情况一条不丢）。性能最高。缺点：单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅，消息实时性会受到影响。 多Master多Slave模式，异步复制（2M + 2S + Async）每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用异步复制方式，主备有短暂消息延迟，毫秒级。优点：即使磁盘损坏，消息丢失的非常少，且消息实时性不会受影响，因为Master宕机后，消费者仍然可以从Slave消费，此过程对应用透明。另外，不需要人工干预。性能同多Master模式几乎一样。缺点：Master宕机，磁盘损坏情况，会丢失少量消息。 多Master多Slave模式，同步双写（2M + 2S + Sync）每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用同步双写方式，主备都写成功，向应用返回成功。优点：数据与服务都无单点，Master宕机情况下，消息无延迟，服务可用性与数据可用性都非常高。缺点：性能比异步复制模式略低，大约低10%左右，发送单个消息的响应时间会略久。 4. 双主集群搭建这里就以双主集群为例，进行搭建。本小节是实际操作的Shell脚本和配置方法，这篇笔记省略。可以阅读参考资料来查看。 5. 双主双从集群搭建前文已经搭建过双主结构的MQ集群，这种集群能满足我们日常的需要，但是有时候我们会遇到这样的场景，我们会要求消息实时返回，那么双主结构的能否满足我们的需求呢？ 答案是，极端情况下消息做不到实时。试想有一台Master突然宕机或者网络不好而断开，而恰巧，宕机的Master节点中还有消息没有被消费，那么这个消息将不会被消费者获得，只有等宕机的Master节点重新启动，存在于该节点的消息才会被消费。在这段时间内，那些消息是不可订阅的，影响了实时性。 要想解决上面的问题，我们可以搭建双主双从的集群。让我们回顾一下，双主双从的数据同步机制，一般有两种：- Sync Broker（同步双写）：当生产端生产消息后，主节点和从节点都收到消息，并把消息都同时写入到本地后，才会回复消息
- Async Broker（异步复制）：当主节点将数据保存到本地后，直接返回成功的消息，不关系从节点是否写入成功
我们可以看出，异步复制效率比较高，而同步双写更具有高可用性，数据也变得更加可靠。 下面我们搭建双主双从集群，并采用异步复制的方式。具体的搭建方式，请自行网上查找资料。再来看一下搭建完成后的结构图： 搭建完成后，对集群进行测试，还是以上图为例，可以看到下面的情况：- 消息发送时已经进行了负载均衡，消息比较平均地落在了两个 Broker Set 上
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，Broker Master1 上还没有被消费的数据，会走 Broker Slave1被消费。消费完了再把 Broker Master1 启动，Master1 上没有被消费的数据不会被消费
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，之后的消息会被发到 Broker Master2 上
- 当Master1被加回来，Master1会重新成为主节点，并且与 Master2 还是有负载均衡效果
- Slave1 在 Master1 宕机期间，不会升级成为主节点
6. 参考资料https://www.jianshu.com/p/616474a5c4a7
创作时间：2019-06-14 16:17
搭建 RocketMQ 集群的目的，是为了在最大程度上保证消息不丢失。下面我们来看看集群中有哪些特性，可以保障消息不丢失。
2.1 消息落盘RocketMQ可以将内存中的数据存储在磁盘中，这种操作叫做磁盘刷新（Disk Flush）。RocketMQ提供了以下两种模式：- SYNC_FLUSH（同步刷盘）：生产者发送的每一条消息，都在保存到磁盘成功后才回调告诉生产者成功。这种方式不会存在消息丢失的问题，但是有很大的磁盘IO开销，性能有一定影响
- ASYNC_FLUSH（异步刷盘）：生产者发送的每一条消息并不是立即保存到磁盘，而是暂时缓存起来，然后就回调告诉生产者成功。随后再异步的将缓存数据保存到磁盘
如果我们选择异步刷盘，可选的有两种刷盘机制：- 定期将缓存中更新的数据进行落盘
- 当缓存中更新的数据条数达到某一设定值后进行落盘。这种方式会存在消息丢失（在还未来得及同步到磁盘的时候宕机），但是性能很好。默认是这种模式。
2.2 Broker数据同步机制Broker Replication（Broker 间数据同步/复制）：Broker Replication 指的就是在一个Broker Set 中，Slave Broker 获取/复制 Master Broker 数据的过程。这里再提一下 Broker Set 的概念。 Broker Set 中的Broker，有两种角色：- 一种是master，即可以写也可以读，其brokerId=0，只能有一个
- 一种是slave，只允许读，其brokerId为非0
一个master与多个slave通过指定相同的BrokerName被归为一个 broker set（broker集）。通常生产环境中，我们至少需要2个broker set。 生产者发送的消息，总是先发到 Master Broker。对于消息发送成功的回调，Broker Set 有两种数据同步机制：- Sync Broker（同步双写）：生产者发送的每一条消息都至少同步复制到一个slave后，才返回告诉生产者成功，即“同步双写”
- Async Broker（异步复制）：生产者发送的每一条消息只要写入master，就返回告诉生产者成功。然后再“异步复制”到slave
几种Broker集群搭建的最佳实践：2M + NoSlave：两主（只有两个master，没有slave）2M + 2S + Async：两主两从异步复制（两个master，两个slave，master数据通过异步复制到slave）2M + 2S + Sync：两主两从同步双写（两个master，两个slave，数据同步双写到master和slave） 说明：- 上述“2”只是说作为一个集群的最低配置数量，可以根据实际情况扩展
- 所有的刷盘操作全部默认为：ASYNC_FLUSH（异步刷盘）
Broker Replication（Broker 间数据同步/复制）：
Broker Replication 指的就是在一个Broker Set 中，Slave Broker 获取/复制 Master Broker 数据的过程。这里再提一下 Broker Set 的概念。
Broker Set 中的Broker，有两种角色：
- 一种是master，即可以写也可以读，其brokerId=0，只能有一个
- 一种是slave，只允许读，其brokerId为非0
一个master与多个slave通过指定相同的BrokerName被归为一个 broker set（broker集）。通常生产环境中，我们至少需要2个broker set。
生产者发送的消息，总是先发到 Master Broker。对于消息发送成功的回调，Broker Set 有两种数据同步机制：
- Sync Broker（同步双写）：生产者发送的每一条消息都至少同步复制到一个slave后，才返回告诉生产者成功，即“同步双写”
- Async Broker（异步复制）：生产者发送的每一条消息只要写入master，就返回告诉生产者成功。然后再“异步复制”到slave
几种Broker集群搭建的最佳实践：
2M + NoSlave：两主（只有两个master，没有slave）
2M + 2S + Async：两主两从异步复制（两个master，两个slave，master数据通过异步复制到slave）
2M + 2S + Sync：两主两从同步双写（两个master，两个slave，数据同步双写到master和slave）
说明：
- 上述“2”只是说作为一个集群的最低配置数量，可以根据实际情况扩展
- 所有的刷盘操作全部默认为：ASYNC_FLUSH（异步刷盘）
3. 三种Broker集群方式优缺点多Master模式（2M + NoSlave）一个集群无Slave，全是Master，例如2个Master或者3个Master。Master之间有负载均衡，Producer发出的消息会平均地落在Master机器上。但是对于一条消息，只会落在一台Master上。优点：配置简单，单个Master宕机或重启维护时，对应用无影响。当磁盘配置为RAID10时，即使机器宕机不可恢复情况下，由于RAID10磁盘非常可靠，消息也不会丢（异步刷盘情况丢失少量消息，同步刷盘情况一条不丢）。性能最高。缺点：单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅，消息实时性会受到影响。 多Master多Slave模式，异步复制（2M + 2S + Async）每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用异步复制方式，主备有短暂消息延迟，毫秒级。优点：即使磁盘损坏，消息丢失的非常少，且消息实时性不会受影响，因为Master宕机后，消费者仍然可以从Slave消费，此过程对应用透明。另外，不需要人工干预。性能同多Master模式几乎一样。缺点：Master宕机，磁盘损坏情况，会丢失少量消息。 多Master多Slave模式，同步双写（2M + 2S + Sync）每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用同步双写方式，主备都写成功，向应用返回成功。优点：数据与服务都无单点，Master宕机情况下，消息无延迟，服务可用性与数据可用性都非常高。缺点：性能比异步复制模式略低，大约低10%左右，发送单个消息的响应时间会略久。 4. 双主集群搭建这里就以双主集群为例，进行搭建。本小节是实际操作的Shell脚本和配置方法，这篇笔记省略。可以阅读参考资料来查看。 5. 双主双从集群搭建前文已经搭建过双主结构的MQ集群，这种集群能满足我们日常的需要，但是有时候我们会遇到这样的场景，我们会要求消息实时返回，那么双主结构的能否满足我们的需求呢？ 答案是，极端情况下消息做不到实时。试想有一台Master突然宕机或者网络不好而断开，而恰巧，宕机的Master节点中还有消息没有被消费，那么这个消息将不会被消费者获得，只有等宕机的Master节点重新启动，存在于该节点的消息才会被消费。在这段时间内，那些消息是不可订阅的，影响了实时性。 要想解决上面的问题，我们可以搭建双主双从的集群。让我们回顾一下，双主双从的数据同步机制，一般有两种：- Sync Broker（同步双写）：当生产端生产消息后，主节点和从节点都收到消息，并把消息都同时写入到本地后，才会回复消息
- Async Broker（异步复制）：当主节点将数据保存到本地后，直接返回成功的消息，不关系从节点是否写入成功
我们可以看出，异步复制效率比较高，而同步双写更具有高可用性，数据也变得更加可靠。 下面我们搭建双主双从集群，并采用异步复制的方式。具体的搭建方式，请自行网上查找资料。再来看一下搭建完成后的结构图： 搭建完成后，对集群进行测试，还是以上图为例，可以看到下面的情况：- 消息发送时已经进行了负载均衡，消息比较平均地落在了两个 Broker Set 上
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，Broker Master1 上还没有被消费的数据，会走 Broker Slave1被消费。消费完了再把 Broker Master1 启动，Master1 上没有被消费的数据不会被消费
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，之后的消息会被发到 Broker Master2 上
- 当Master1被加回来，Master1会重新成为主节点，并且与 Master2 还是有负载均衡效果
- Slave1 在 Master1 宕机期间，不会升级成为主节点
6. 参考资料https://www.jianshu.com/p/616474a5c4a7
这里就以双主集群为例，进行搭建。
本小节是实际操作的Shell脚本和配置方法，这篇笔记省略。可以阅读参考资料来查看。
5. 双主双从集群搭建前文已经搭建过双主结构的MQ集群，这种集群能满足我们日常的需要，但是有时候我们会遇到这样的场景，我们会要求消息实时返回，那么双主结构的能否满足我们的需求呢？ 答案是，极端情况下消息做不到实时。试想有一台Master突然宕机或者网络不好而断开，而恰巧，宕机的Master节点中还有消息没有被消费，那么这个消息将不会被消费者获得，只有等宕机的Master节点重新启动，存在于该节点的消息才会被消费。在这段时间内，那些消息是不可订阅的，影响了实时性。 要想解决上面的问题，我们可以搭建双主双从的集群。让我们回顾一下，双主双从的数据同步机制，一般有两种：- Sync Broker（同步双写）：当生产端生产消息后，主节点和从节点都收到消息，并把消息都同时写入到本地后，才会回复消息
- Async Broker（异步复制）：当主节点将数据保存到本地后，直接返回成功的消息，不关系从节点是否写入成功
我们可以看出，异步复制效率比较高，而同步双写更具有高可用性，数据也变得更加可靠。 下面我们搭建双主双从集群，并采用异步复制的方式。具体的搭建方式，请自行网上查找资料。再来看一下搭建完成后的结构图： 搭建完成后，对集群进行测试，还是以上图为例，可以看到下面的情况：- 消息发送时已经进行了负载均衡，消息比较平均地落在了两个 Broker Set 上
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，Broker Master1 上还没有被消费的数据，会走 Broker Slave1被消费。消费完了再把 Broker Master1 启动，Master1 上没有被消费的数据不会被消费
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，之后的消息会被发到 Broker Master2 上
- 当Master1被加回来，Master1会重新成为主节点，并且与 Master2 还是有负载均衡效果
- Slave1 在 Master1 宕机期间，不会升级成为主节点
6. 参考资料https://www.jianshu.com/p/616474a5c4a7
搭建完成后，对集群进行测试，还是以上图为例，可以看到下面的情况：
- 消息发送时已经进行了负载均衡，消息比较平均地落在了两个 Broker Set 上
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，Broker Master1 上还没有被消费的数据，会走 Broker Slave1被消费。消费完了再把 Broker Master1 启动，Master1 上没有被消费的数据不会被消费
- 在Broker运行时关掉 Broker Master1，之后的消息会被发到 Broker Master2 上
- 当Master1被加回来，Master1会重新成为主节点，并且与 Master2 还是有负载均衡效果
- Slave1 在 Master1 宕机期间，不会升级成为主节点
https://www.jianshu.com/p/616474a5c4a7
