开发者如何玩转 RocketMQ？附最全源码解读
借用一句话“消息队列的本质在于消息的发送、存储和接收”。那么，对于一款消息队列来说，如何做到消息的高效发送与接收是重点和关键。
前排友情提示：这是一篇很硬的干货。
RocketMQ中Remoting通信模块概览
RocketMQ消息队列的整体部署架构如下图所示：
先来说下RocketMQ消息队列集群中的几个角色：
NameServer：在MQ集群中做的是做命名服务，更新和路由发现 broker服务；
Broker-Master：broker 消息主机服务器；
Broker-Slave：broker 消息从机服务器；
Producer：消息生产者；
Consumer：消息消费者。
其中，RocketMQ集群的一部分通信如下：
Broker启动后需要完成一次将自己注册至NameServer的操作；随后每隔30s时间定期向NameServer上报Topic路由信息；
消息生产者Producer作为客户端发送消息时候，需要根据Msg的Topic从本地缓存的TopicPublishInfoTable获取路由信息。如果没有则更新路由信息会从NameServer上重新拉取；
消息生产者Producer根据所获取的路由信息选择一个队列（MessageQueue）进行消息发送；Broker作为消息的接收者接收消息并落盘存储。
从上面可以看出在消息生产者，在Broker和NameServer间都会发生通信（这里只说了MQ的部分通信），因此如何设计一个良好的网络通信模块在MQ中至关重要，它将决定RocketMQ集群整体的消息传输能力与最终性能。
rocketmq-remoting 模块是 RocketMQ消息队列中负责网络通信的模块，它几乎被其他所有需要网络通信的模块（诸如rocketmq-client、rocketmq-server、rocketmq-namesrv）所依赖和引用。
为了实现客户端与服务器之间高效的数据请求与接收，RocketMQ消息队列自定义了通信协议并在Netty的基础之上扩展了通信模块。
鉴于RocketMQ的通信模块是建立在Netty基础之上的，因此在阅读RocketMQ的源码之前，读者最好先对Netty的多线程模型、JAVA NIO模型均有一定的了解，这样子理解RocketMQ源码会较为快一些。
本文使用的RocketMQ版本是4.2.0, 依赖的netty版本是4.0.42.Final. RocketMQ的代码结构图如下：
源码部分主要可以分为rocketmq-broker，rocketmq-client，rocketmq-common，rocketmq-filterSrv，rocketmq-namesrv和rocketmq-remoting等模块，通信框架就封装在rocketmq-remoting模块中。
本文主要从RocketMQ的协议格式，消息编解码，通信方式(同步/异步/单向)和具体的发送/接收消息的通信流程来进行阐述等。
RocketMQ中Remoting通信模块的具体实现
1、Remoting通信模块的类结构图
从类层次结构来看：
RemotingService：为最上层的接口，提供了三个方法：
1void start();
2void shutdown();
3void registerRPCHook(RPCHook rpcHook);
RemotingClient/RemotingSever：两个接口继承了最上层接口—RemotingService，分别各自为Client和Server提供所必需的方法，下面所列的是RemotingServer的方法：
1/**
2 * 同RemotingClient端一样
3 *
4 * @param requestCode
5 * @param processor
6 * @param executor
7 */
8 void registerProcessor(final int requestCode, final NettyRequestProcessor processor,
9 final ExecutorService executor);
10
11 /**
12 * 注册默认的处理器
13 *
14 * @param processor
15 * @param executor
16 */
17 void registerDefaultProcessor(final NettyRequestProcessor processor, final ExecutorService executor);
18
19 int localListenPort();
20
21 /**
22 * 根据请求code来获取不同的处理Pair
23 *
24 * @param requestCode
25 * @return
26 */
27 Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService> getProcessorPair(final int requestCode);
28
29 /**
30 * 同RemotingClient端一样,同步通信,有返回RemotingCommand
31 * @param channel
32 * @param request
33 * @param timeoutMillis
34 * @return
35 * @throws InterruptedException
36 * @throws RemotingSendRequestException
37 * @throws RemotingTimeoutException
38 */
39 RemotingCommand invokeSync(final Channel channel, final RemotingCommand request,
40 final long timeoutMillis) throws InterruptedException, RemotingSendRequestException,
41 RemotingTimeoutException;
42
43 /**
44 * 同RemotingClient端一样,异步通信,无返回RemotingCommand
45 *
46 * @param channel
47 * @param request
48 * @param timeoutMillis
49 * @param invokeCallback
50 * @throws InterruptedException
51 * @throws RemotingTooMuchRequestException
52 * @throws RemotingTimeoutException
53 * @throws RemotingSendRequestException
54 */
55 void invokeAsync(final Channel channel, final RemotingCommand request, final long timeoutMillis,
56 final InvokeCallback invokeCallback) throws InterruptedException,
57 RemotingTooMuchRequestException, RemotingTimeoutException, RemotingSendRequestException;
58
59 /**
60 * 同RemotingClient端一样，单向通信，诸如心跳包
61 *
62 * @param channel
63 * @param request
64 * @param timeoutMillis
65 * @throws InterruptedException
66 * @throws RemotingTooMuchRequestException
67 * @throws RemotingTimeoutException
68 * @throws RemotingSendRequestException
69 */
70 void invokeOneway(final Channel channel, final RemotingCommand request, final long timeoutMillis)
71 throws InterruptedException, RemotingTooMuchRequestException, RemotingTimeoutException,
72 RemotingSendRequestException;
NettyRemotingAbstract：Netty通信处理的抽象类，定义并封装了Netty处理的公共处理方法；
NettyRemotingClient/NettyRemotingServer：分别实现了RemotingClient和RemotingServer，都继承了NettyRemotingAbstract抽象类。RocketMQ中其他的组件（如client、nameServer、broker在进行消息的发送和接收时均使用这两个组件）。
2、消息的协议设计与编码解码
在Client和Server之间完成一次消息发送时，需要对发送的消息进行一个协议约定，因此就有必要自定义RocketMQ的消息协议。同时，为了高效地在网络中传输消息和对收到的消息读取，就需要对消息进行编解码。在RocketMQ中，RemotingCommand这个类在消息传输过程中对所有数据内容的封装，不但包含了所有的数据结构，还包含了编码解码操作。
RemotingCommand类的部分成员变量如下：
| Header字段 | 类型 | Request说明 | Response说明 |
|---|---|---|---|
| code | int | 请求操作码，应答方根据不同的请求码进行不同的业务处理 | 应答响应码。0表示成功，非0则表示各种错误 |
| language | LanguageCode | 请求方实现的语言 | 应答方实现的语言 |
| version | int | 请求方程序的版本 | 应答方程序的版本 |
| opaque | int | 相当于reqeustId，在同一个连接上的不同请求标识码，与响应消息中的相对应 | 应答不做修改直接返回 |
| flag | int | 区分是普通RPC还是onewayRPC得标志 | 区分是普通RPC还是onewayRPC得标志 |
| remark | String | 传输自定义文本信息 | 传输自定义文本信息 |
| extFields | HashMap,> | 请求自定义扩展信息 | 响应自定义扩展信息 |
这里展示下Broker向NameServer发送一次心跳注册的报文：
1[
2code=103,//这里的103对应的code就是broker向nameserver注册自己的消息
3language=JAVA,
4version=137,
5opaque=58,//这个就是requestId
6flag(B)=0,
7remark=null,
8extFields={
9 brokerId=0,
10 clusterName=DefaultCluster,
11 brokerAddr=ip1: 10911,
12 haServerAddr=ip1: 10912,
13 brokerName=LAPTOP-SMF2CKDN
14},
15serializeTypeCurrentRPC=JSON
下面来看下RocketMQ通信协议的格式：
可见传输内容主要可以分为以下4部分：
消息长度：总长度，四个字节存储，占用一个int类型；
序列化类型&消息头长度：同样占用一个int类型，第一个字节表示序列化类型，后面三个字节表示消息头长度；
消息头数据：经过序列化后的消息头数据；
消息主体数据：消息主体的二进制字节数据内容。
消息的编码和解码分别在RemotingCommand类的encode和decode方法中完成，消息解码decode方法是编码的逆向过程。
3、消息的通信方式和通信流程
在RocketMQ消息队列中支持通信的方式主要有同步（sync）、异步（async）和单向（oneway）这三种。
其中“同步”通信模式相对简单，一般用在发送心跳包场景下，无需关注其Response。本文将主要介绍RocketMQ的异步通信流程（限于篇幅，读者可以按照同样的模式进行分析同步通信流程）。
下面先给出了RocketMQ异步通信的整体流程图：
下面两小节内容主要介绍了Client端发送请求消息、Server端接收消息的具体实现并简要分析的Client端的回调。
3.1 Client发送请求消息的具体实现
当客户端调用异步通信接口—invokeAsync时候，先由RemotingClient的实现类—NettyRemotingClient根据addr获取相应的channel（如果本地缓存中没有则创建），随后调用invokeAsyncImpl方法，将数据流转给抽象类NettyRemotingAbstract处理（真正做完发送请求动作的是在NettyRemotingAbstract抽象类的invokeAsyncImpl方法里面）。
具体发送请求消息的源代码如下所示：
1 /**
2 * invokeAsync（异步调用）
3 *
4 */
5 public void invokeAsyncImpl(final Channel channel, final RemotingCommand request, final long timeoutMillis,
6 final InvokeCallback invokeCallback)
7 throws InterruptedException, RemotingTooMuchRequestException, RemotingTimeoutException, RemotingSendRequestException {
8 //相当于request ID, RemotingCommand会为每一个request产生一个request ID, 从0开始, 每次加1
9
10 final int opaque = request.getOpaque();
11 boolean acquired = this.semaphoreAsync.tryAcquire(timeoutMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
12 if (acquired) {
13 final SemaphoreReleaseOnlyOnce once = new SemaphoreReleaseOnlyOnce(this.semaphoreAsync);
14 //根据request ID构建ResponseFuture
15 final ResponseFuture responseFuture = new ResponseFuture(opaque, timeoutMillis, invokeCallback, once);
16 //将ResponseFuture放入responseTable
17 this.responseTable.put(opaque, responseFuture);
18 try {
19 //使用Netty的channel发送请求数据
20 channel.writeAndFlush(request).addListener(new ChannelFutureListener() {
21 //消息发送后执行
22
23 public void operationComplete(ChannelFuture f) throws Exception {
24 if (f.isSuccess()) {
25 //如果发送消息成功给Server，那么这里直接Set后return
26 responseFuture.setSendRequestOK(true);
27 return;
28 } else {
29 responseFuture.setSendRequestOK(false);
30 }
31
32 responseFuture.putResponse(null);
33 responseTable.remove(opaque);
34 try {
35 //执行回调
36 executeInvokeCallback(responseFuture);
37 } catch (Throwable e) {
38 log.warn("excute callback in writeAndFlush addListener, and callback throw", e);
39 } finally {
40 //释放信号量
41 responseFuture.release();
42 }
43
44 log.warn("send a request command to channel <{}> failed.", RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel));
45 }
46 });
47 } catch (Exception e) {
48 //异常处理
49 responseFuture.release();
50 log.warn("send a request command to channel <" + RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel) + "> Exception", e);
51 throw new RemotingSendRequestException(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel), e);
52 }
53 } else {
54 if (timeoutMillis <= 0) {
55 throw new RemotingTooMuchRequestException("invokeAsyncImpl invoke too fast");
56 } else {
57 String info =
58 String.format("invokeAsyncImpl tryAcquire semaphore timeout, %dms, waiting thread nums: %d semaphoreAsyncValue: %d",
59 timeoutMillis,
60 this.semaphoreAsync.getQueueLength(),
61 this.semaphoreAsync.availablePermits()
62 );
63 log.warn(info);
64 throw new RemotingTimeoutException(info);
65 }
66 }
67 }在Client端发送请求消息时有个比较重要的数据结构需要注意下：
responseTable—保存请求码与响应关联映射
1protected final ConcurrentHashMap<Integer /* opaque */, ResponseFuture> responseTable
opaque表示请求发起方在同个连接上不同的请求标识代码，每次发送一个消息的时候，可以选择同步阻塞/异步非阻塞的方式。无论是哪种通信方式，都会保存请求操作码至ResponseFuture的Map映射—responseTable中。
ResponseFuture—保存返回响应（包括回调执行方法和信号量）
1public ResponseFuture(int opaque, long timeoutMillis, InvokeCallback invokeCallback,
2 SemaphoreReleaseOnlyOnce once) {
3 this.opaque = opaque;
4 this.timeoutMillis = timeoutMillis;
5 this.invokeCallback = invokeCallback;
6 this.once = once;
7 }
对于同步通信来说，第三、四个参数为null；而对于异步通信来说，invokeCallback是在收到消息响应的时候能够根据responseTable找到请求码对应的回调执行方法，semaphore参数用作流控，当多个线程同时往一个连接写数据时可以通过信号量控制permit同时写许可的数量。
异常发送流程处理—定时扫描responseTable本地缓存
在发送消息时候，如果遇到异常情况（比如服务端没有response返回给客户端或者response因网络而丢失），上面所述的responseTable的本地缓存Map将会出现堆积情况。这个时候需要一个定时任务来专门做responseTable的清理回收。在RocketMQ的客户端/服务端启动时候会产生一个频率为1s调用一次来的定时任务检查所有的responseTable缓存中的responseFuture变量，判断是否已经得到返回, 并进行相应的处理。
1public void scanResponseTable() {
2 final List<ResponseFuture> rfList = new LinkedList<ResponseFuture>();
3 Iterator<Entry<Integer, ResponseFuture>> it = this.responseTable.entrySet().iterator();
4 while (it.hasNext()) {
5 Entry<Integer, ResponseFuture> next = it.next();
6 ResponseFuture rep = next.getValue();
7
8 if ((rep.getBeginTimestamp() + rep.getTimeoutMillis() + 1000) <= System.currentTimeMillis()) {
9 rep.release();
10 it.remove();
11 rfList.add(rep);
12 log.warn("remove timeout request, " + rep);
13 }
14 }
15
16 for (ResponseFuture rf : rfList) {
17 try {
18 executeInvokeCallback(rf);
19 } catch (Throwable e) {
20 log.warn("scanResponseTable, operationComplete Exception", e);
21 }
22 }
23 }
3.2 Server端接收消息并进行处理的具体实现
Server端接收消息的处理入口在NettyServerHandler类的channelRead0方法中，其中调用了processMessageReceived方法（这里省略了Netty服务端消息流转的大部分流程和逻辑）。
其中服务端最为重要的处理请求方法实现如下：
1public void processRequestCommand(final ChannelHandlerContext ctx, final RemotingCommand cmd) {
2 //根据RemotingCommand中的code获取processor和ExecutorService
3 final Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService> matched = this.processorTable.get(cmd.getCode());
4 final Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService> pair = null == matched ? this.defaultRequestProcessor : matched;
5 final int opaque = cmd.getOpaque();
6
7 if (pair != null) {
8 Runnable run = new Runnable() {
9
10 public void run() {
11 try {
12 //rpc hook
13 RPCHook rpcHook = NettyRemotingAbstract.this.getRPCHook();
14 if (rpcHook != null) {
15 rpcHook.doBeforeRequest(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel()), cmd);
16 }
17 //processor处理请求
18 final RemotingCommand response = pair.getObject1().processRequest(ctx, cmd);
19 //rpc hook
20 if (rpcHook != null) {
21 rpcHook.doAfterResponse(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel()), cmd, response);
22 }
23
24 if (!cmd.isOnewayRPC()) {
25 if (response != null) {
26 response.setOpaque(opaque);
27 response.markResponseType();
28 try {
29 ctx.writeAndFlush(response);
30 } catch (Throwable e) {
31 PLOG.error("process request over, but response failed", e);
32 PLOG.error(cmd.toString());
33 PLOG.error(response.toString());
34 }
35 } else {
36
37 }
38 }
39 } catch (Throwable e) {
40 if (!"com.aliyun.openservices.ons.api.impl.authority.exception.AuthenticationException"
41 .equals(e.getClass().getCanonicalName())) {
42 PLOG.error("process request exception", e);
43 PLOG.error(cmd.toString());
44 }
45
46 if (!cmd.isOnewayRPC()) {
47 final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_ERROR, //
48 RemotingHelper.exceptionSimpleDesc(e));
49 response.setOpaque(opaque);
50 ctx.writeAndFlush(response);
51 }
52 }
53 }
54 };
55
56 if (pair.getObject1().rejectRequest()) {
57 final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY,
58 "[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while");
59 response.setOpaque(opaque);
60 ctx.writeAndFlush(response);
61 return;
62 }
63
64 try {
65 //封装requestTask
66 final RequestTask requestTask = new RequestTask(run, ctx.channel(), cmd);
67 //想线程池提交requestTask
68 pair.getObject2().submit(requestTask);
69 } catch (RejectedExecutionException e) {
70 if ((System.currentTimeMillis() % 10000) == 0) {
71 PLOG.warn(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel()) //
72 + ", too many requests and system thread pool busy, RejectedExecutionException " //
73 + pair.getObject2().toString() //
74 + " request code: " + cmd.getCode());
75 }
76
77 if (!cmd.isOnewayRPC()) {
78 final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY,
79 "[OVERLOAD]system busy, start flow control for a while");
80 response.setOpaque(opaque);
81 ctx.writeAndFlush(response);
82 }
83 }
84 } else {
85 String error = " request type " + cmd.getCode() + " not supported";
86 //构建response
87 final RemotingCommand response =
88 RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.REQUEST_CODE_NOT_SUPPORTED, error);
89 response.setOpaque(opaque);
90 ctx.writeAndFlush(response);
91 PLOG.error(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel()) + error);
92 }
93}
上面的请求处理方法中根据RemotingCommand的请求业务码来匹配到相应的业务处理器；然后生成一个新的线程提交至对应的业务线程池进行异步处理。
processorTable—请求业务码与业务处理、业务线程池的映射变量
1 protected final HashMap<Integer/* request code */, Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService>> processorTable =
2 new HashMap<Integer, Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService>>(64);
我想RocketMQ这种做法是为了给不同类型的请求业务码指定不同的处理器Processor处理，同时消息实际的处理并不是在当前线程，而是被封装成task放到业务处理器Processor对应的线程池中完成异步执行。
在RocketMQ中能看到很多地方都是这样的处理，这样的设计能够最大程度的保证异步，保证每个线程都专注处理自己负责的东西。
3.3 Client端异步回调执行的实现分析
看到这里可能有一些同学会疑问Client端的异步回调究竟在哪里执行的？从上面“RocketMQ异步通信的整体时序图”来看，回调执行处理的流程的确是放在了Client端来完成，而rocketmq-remoting通信模块中只是给异步回调处理提供了接口。
这里需要结合3.1节的内容和NettyRemotingAbstract抽象类的processResponseCommand方法，便可以明白Client端实现异步回调的大致流程了。在Client端发送异步消息时候（rocketmq-client模块最终调用sendMessageAsync方法时），会将InvokeCallback的接口注入，而在Server端的异步线程由上面所讲的业务线程池真正执行后，返回response给Client端时候才会去触发执行。NettyRemotingAbstract抽象类的processResponseCommand方法的具体代码如下：
1public void processResponseCommand(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand cmd) {
2 //从RemotingCommand中获取opaque值
3 final int opaque = cmd.getOpaque();‘
4 //从本地缓存的responseTable这个Map中取出本次异步通信连接对应的ResponseFuture变量
5 final ResponseFuture responseFuture = responseTable.get(opaque);
6 if (responseFuture != null) {
7 responseFuture.setResponseCommand(cmd);
8
9 responseTable.remove(opaque);
10
11 if (responseFuture.getInvokeCallback() != null) {
12 //在这里真正去执行Client注入进来的异步回调方法
13 executeInvokeCallback(responseFuture);
14 } else {
15 //否则释放responseFuture变量
16 responseFuture.putResponse(cmd);
17 responseFuture.release();
18 }
19 } else {
20 log.warn("receive response, but not matched any request, " + RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel()));
21 log.warn(cmd.toString());
22 }
23 }
以上主要介绍了RocketMQ的协议格式，消息编解码，通信方式(同步/异步/单向)、消息发送/接收以及异步回调的主要通信流程。而下面将主要对RocketMQ消息队列RPC通信部分的Netty多线程模型进行重点介绍。
为何要使用Netty作为高性能的通信库？
在看RocketMQ的RPC通信部分时候，可能有不少同学有这样子的疑问，RocketMQ为何要选择Netty而不直接使用JDK的NIO进行网络编程呢？这里有必要先来简要介绍下Netty。
Netty是一个封装了JDK的NIO库的高性能网络通信开源框架。它提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。
下面主要列举了下一般系统的RPC通信模块会选择Netty作为底层通信库的理由（作者认为RocketMQ的RPC同样也是基于此选择了Netty）：
Netty的编程API使用简单，开发门槛低，无需编程者去关注和了解太多的NIO编程模型和概念；
对于编程者来说，可根据业务的要求进行定制化地开发，通过Netty的ChannelHandler对通信框架进行灵活的定制化扩展；
Netty框架本身支持拆包/解包，异常检测等机制，让编程者可以从JAVA NIO的繁琐细节中解脱，而只需要关注业务处理逻辑；
Netty解决了（准确地说应该是采用了另一种方式完美规避了）JDK NIO的Bug（Epoll bug，会导致Selector空轮询，最终导致CPU 100%）；
Netty框架内部对线程，selector做了一些细节的优化，精心设计的reactor多线程模型，可以实现非常高效地并发处理；
Netty已经在多个开源项目（Hadoop的RPC框架avro使用Netty作为通信框架）中都得到了充分验证，健壮性/可靠性比较好。
RocketMQ中RPC通信的Netty多线程模型
RocketMQ的RPC通信部分采用了"1+N+M1+M2"的Reactor多线程模式，对网络通信部分进行了一定的扩展与优化，这一节主要让我们来看下这一部分的具体设计与实现内容。
4.1 Netty的Reactor多线程模型设计概念与简述
这里有必要先来简要介绍下Netty的Reactor多线程模型。Reactor多线程模型的设计思想是分而治之+事件驱动。
分而治之
一般来说，一个网络请求连接的完整处理过程可以分为接受（accept）、数据读取（read）、解码/编码（decode/encode）、业务处理（process）、发送响应（send）这几步骤。Reactor模型将每个步骤都映射成为一个任务，服务端线程执行的最小逻辑单元不再是一次完整的网络请求，而是这个任务，且采用以非阻塞方式执行。
事件驱动
每个任务对应特定网络事件。当任务准备就绪时，Reactor收到对应的网络事件通知，并将任务分发给绑定了对应网络事件的Handler执行。
4.2 RocketMQ中RPC通信的1+N+M1+M2的Reactor多线程设计与实现
RocketMQ中RPC通信的Reactor多线程设计与流程
RocketMQ的RPC通信采用Netty组件作为底层通信库，同样也遵循了Reactor多线程模型，同时又在这之上做了一些扩展和优化。下面先给出一张RocketMQ的RPC通信层的Netty多线程模型框架图，让大家对RocketMQ的RPC通信中的多线程分离设计有一个大致的了解。
从上面的框图中可以大致了解RocketMQ中NettyRemotingServer的Reactor 多线程模型。一个 Reactor 主线程（eventLoopGroupBoss，即为上面的1）负责监听 TCP网络连接请求，建立好连接后丢给Reactor 线程池（eventLoopGroupSelector，即为上面的“N”，源码中默认设置为3），它负责将建立好连接的socket 注册到 selector上去（RocketMQ的源码中会自动根据OS的类型选择NIO和Epoll，也可以通过参数配置），然后监听真正的网络数据。拿到网络数据后，再丢给Worker线程池（defaultEventExecutorGroup，即上面的“M1”，源码中默认设置为8）。
为了更为高效地处理RPC的网络请求，这里的Worker线程池是专门用于处理Netty网络通信相关的（包括编码/解码、空闲链接管理、网络连接管理以及网络请求处理）。
而处理业务操作放在业务线程池中执行，根据 RomotingCommand 的业务请求码code去processorTable这个本地缓存变量中找到对应的 processor，然后封装成task任务后，提交给对应的业务processor处理线程池来执行（sendMessageExecutor，以发送消息为例，即为上面的 “M2”）。
下面以表格的方式列举了下上面所述的“1+N+M1+M2”Reactor多线程模型：
| 线程数 | 线程名 | 线程具体说明 |
|---|---|---|
| 1 | NettyBoss_%d | Reactor 主线程 |
| N | NettyServerEPOLLSelector_%d_%d | Reactor 线程池 |
| M1 | NettyServerCodecThread_%d | Worker线程池 |
| M2 | RemotingExecutorThread_%d | 业务processor处理线程池 |
RocketMQ中RPC通信的Reactor多线程的代码具体实现
说完了Reactor多线程整体的设计与流程，大家应该就对RocketMQ的RPC通信的Netty部分有了一个比较全面的理解了，那接下来就从源码上来看下一些细节部分（在看该部分代码时候需要读者对JAVA NIO和Netty的相关概念与技术点有所了解）。
在NettyRemotingServer的实例初始化时，会初始化各个相关的变量包括serverBootstrap、nettyServerConfig参数、channelEventListener监听器并同时初始化eventLoopGroupBoss和eventLoopGroupSelector两个Netty的EventLoopGroup线程池（这里需要注意的是，如果是Linux平台，并且开启了native epoll，就用EpollEventLoopGroup，这个也就是用JNI，调的c写的epoll；否则就用Java NIO的NioEventLoopGroup）。代码如下：
1public NettyRemotingServer(final NettyServerConfig nettyServerConfig,
2 final ChannelEventListener channelEventListener) {
3 super(nettyServerConfig.getServerOnewaySemaphoreValue(), nettyServerConfig.getServerAsyncSemaphoreValue());
4 this.serverBootstrap = new ServerBootstrap();
5 this.nettyServerConfig = nettyServerConfig;
6 this.channelEventListener = channelEventListener;
7 //省略部分代码
8 //初始化时候nThreads设置为1,说明RemotingServer端的Disptacher链接管理和分发请求的线程为1,用于接收客户端的TCP连接
9 this.eventLoopGroupBoss = new NioEventLoopGroup(1, new ThreadFactory() {
10 private AtomicInteger threadIndex = new AtomicInteger(0);
11
12
13 public Thread newThread(Runnable r) {
14 return new Thread(r, String.format("NettyBoss_%d", this.threadIndex.incrementAndGet()));
15 }
16 });
17
18 /**
19 * 根据配置设置NIO还是Epoll来作为Selector线程池
20 * 如果是Linux平台，并且开启了native epoll，就用EpollEventLoopGroup，这个也就是用JNI，调的c写的epoll；否则，就用Java NIO的NioEventLoopGroup。
21 *
22 */
23 if (useEpoll()) {
24 this.eventLoopGroupSelector = new EpollEventLoopGroup(nettyServerConfig.getServerSelectorThreads(), new ThreadFactory() {
25 private AtomicInteger threadIndex = new AtomicInteger(0);
26 private int threadTotal = nettyServerConfig.getServerSelectorThreads();
27
28
29 public Thread newThread(Runnable r) {
30 return new Thread(r, String.format("NettyServerEPOLLSelector_%d_%d", threadTotal, this.threadIndex.incrementAndGet()));
31 }
32 });
33 } else {
34 this.eventLoopGroupSelector = new NioEventLoopGroup(nettyServerConfig.getServerSelectorThreads(), new ThreadFactory() {
35 private AtomicInteger threadIndex = new AtomicInteger(0);
36 private int threadTotal = nettyServerConfig.getServerSelectorThreads();
37
38
39 public Thread newThread(Runnable r) {
40 return new Thread(r, String.format("NettyServerNIOSelector_%d_%d", threadTotal, this.threadIndex.incrementAndGet()));
41 }
42 });
43 }
44 //省略部分代码
在NettyRemotingServer实例初始化完成后，就会将其启动。Server端在启动阶段会将之前实例化好的1个acceptor线程（eventLoopGroupBoss），N个IO线程（eventLoopGroupSelector），M1个worker 线程（defaultEventExecutorGroup）绑定上去。
这里需要说明的是，Worker线程拿到网络数据后，就交给Netty的ChannelPipeline（其采用责任链设计模式），从Head到Tail的一个个Handler执行下去，这些 Handler是在创建NettyRemotingServer实例时候指定的。NettyEncoder和NettyDecoder 负责网络传输数据和 RemotingCommand 之间的编解码。NettyServerHandler 拿到解码得到的 RemotingCommand 后，根据 RemotingCommand.type 来判断是 request 还是 response来进行相应处理，根据业务请求码封装成不同的task任务后，提交给对应的业务processor处理线程池处理。
从上面的描述中可以概括得出RocketMQ的RPC通信部分的Reactor线程池模型框图。
整体可以看出RocketMQ的RPC通信借助Netty的多线程模型，其服务端监听线程和IO线程分离，同时将RPC通信层的业务逻辑与处理具体业务的线程进一步相分离。时间可控的简单业务都直接放在RPC通信部分来完成，复杂和时间不可控的业务提交至后端业务线程池中处理，这样提高了通信效率和MQ整体的性能。
其中抽象出NioEventLoop来表示一个不断循环执行处理任务的线程，每个NioEventLoop有一个selector，用于监听绑定在其上的socket链路。
总结
刚开始看RocketMQ源码—RPC通信模块可能觉得略微有点复杂，但是只要能够抓住Client端发送请求消息、Server端接收消息并处理的流程以及回调过程来分析和梳理，那么整体来说并不复杂。
RPC通信部分也是RocketMQ源码中重要的部分之一，想要对其中的全过程和细节有更为深刻的理解，还需要多在本地环境Debug和分析对应的日志。
限于笔者的才疏学浅，对本文内容可能还有理解不到位的地方，如有阐述不合理之处还望留言一起探讨。
作者：胡宗棠，中移（苏州）软件技术有限公司，云计算软件高级研发工程师，从事公有云产品平台研发、架构设计；目前专注于大型分布式系统的高并发、高可用设计。曾就职于蚂蚁金服支付宝，甲骨文中国研发中心，个人公众号：匠心独运的博客。
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