RocketMQ는 Alibaba가 오픈소스로 제공하는 분산 메시징 미들웨어입니다. RocketMQ의 설계 아이디어, 사용법 및 성능 최적화를 이해하려면 아키텍처 원리에 대한 심층적인 분석이 매우 중요합니다. 이 글에서는 브로커 마스터-슬레이브 고가용성 아키텍처 원리와 뗏목 프로토콜 기반 마스터-슬레이브 아키텍처라는 두 가지 측면에서 심도 있는 논의를 진행할 것입니다.
1. 브로커 마스터-슬레이브 고가용성 아키텍처의 원리
RocketMQ의 Broker 마스터-슬레이브 고가용성 아키텍처는 마스터-슬레이브 모드를 통해 구현됩니다. 마스터 노드는 메시지 작성 및 소비자 구독을 담당하고, 슬레이브 노드는 메시지 백업 및 읽기를 담당합니다. 마스터 노드가 다운되면 슬레이브 노드가 자동으로 마스터 노드의 작업을 대신하여 메시지 신뢰성과 고가용성을 보장합니다.
브로커 마스터-슬레이브 고가용성 아키텍처의 구현 원리는 다음과 같습니다.
1. 마스터 노드는 메시지 작성 및 소비자 구독을 담당하는 동시에 백업을 위해 슬레이브 노드에 메시지를 보냅니다.
2. 슬레이브 노드는 메시지 백업 및 읽기를 담당하며, 마스터 노드가 다운되면 슬레이브 노드가 자동으로 마스터 노드의 작업을 대신합니다.
3. 마스터 노드와 슬레이브 노드는 하트비트 메커니즘을 통해 통신하여 데이터 동기화 및 상태 동기화를 보장합니다.
4. 마스터 노드가 다운되면 슬레이브 노드가 선택 프로세스를 시작하고 새 마스터 노드를 선택합니다.
5. 새로운 마스터 노드는 원래 마스터 노드의 작업을 인수하고 서비스를 복원하며 메시지 신뢰성과 고가용성을 보장합니다.
브로커 마스터-슬레이브 고가용성 아키텍처의 장점은 메시지의 신뢰성과 고가용성을 보장하는 동시에 슬레이브 노드를 추가함으로써 시스템의 처리량과 성능을 향상시킬 수 있다는 점이다.
2. 뗏목 프로토콜 기반 브로커의 마스터-슬레이브 아키텍처
RocketMQ는 버전 4.3부터 raft 프로토콜 기반의 마스터-슬레이브 아키텍처를 지원합니다. 뗏목 프로토콜은 여러 노드 간의 데이터 동기화 및 상태 동기화를 보장할 수 있는 분산 합의 알고리즘입니다. Raft 프로토콜을 통해 Broker 마스터-슬레이브 아키텍처를 구현하면 마스터 노드와 슬레이브 노드 간의 데이터 동기화 및 상태 동기화를 보다 유연하게 관리할 수 있습니다.
Raft 프로토콜을 기반으로 하는 Broker의 마스터-슬레이브 아키텍처의 구현 원리는 다음과 같습니다.
1. 브로커가 시작되면 리더 노드와 여러 팔로어 노드가 자동으로 선택됩니다.
2. Leader 노드는 메시지 작성 및 소비자 구독을 담당하는 동시에 백업을 위해 Follower 노드에 메시지를 보냅니다.
3. Follower 노드는 메시지 백업과 읽기를 담당하며, Leader 노드가 다운되면 자동으로 Leader 노드의 작업을 Follower 노드가 대신합니다.
4. Leader 노드와 Follower 노드는 Raft 프로토콜을 통해 통신하여 데이터 동기화와 상태 동기화를 보장합니다.
5. Leader 노드가 다운되면 Follower 노드가 선출 프로세스를 시작하고 새로운 Leader 노드를 선출합니다.
6. 새로운 리더 노드는 원래 리더 노드의 작업을 이어받아 서비스를 복원하며 메시지 신뢰성과 고가용성을 보장합니다.
뗏목 프로토콜을 기반으로 하는 브로커의 마스터-슬레이브 아키텍처는 기존 마스터-슬레이브 모델에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다.
1. 유연성 향상: 시스템 처리량과 성능을 향상시키기 위해 팔로어 노드를 동적으로 추가하거나 삭제할 수 있습니다.
2. 신뢰성 향상: 뗏목 프로토콜을 통해 데이터 동기화 및 상태 동기화가 보장되므로 데이터 손실 및 두뇌 분할과 같은 문제를 피할 수 있습니다.
3. 더욱 안전함: 래프트 프로토콜은 리더 노드만이 데이터를 쓸 수 있도록 보장하여 데이터 충돌 및 손상과 같은 문제를 방지합니다.
요약하다:
RocketMQ는 Broker 마스터-슬레이브 고가용성 아키텍처와 Raft 프로토콜 기반 마스터-슬레이브 아키텍처를 사용하여 설계된 분산 메시징 미들웨어입니다. RocketMQ의 아키텍처 원리에 대한 심층 분석을 통해 RocketMQ의 디자인 아이디어, 사용법 및 성능 최적화를 더 잘 이해할 수 있습니다. 동시에 실제 애플리케이션에서는 비즈니스 요구에 따라 적절한 아키텍처 모델을 선택하고 합리적인 구성 및 최적화를 수행해야 합니다.