话不多说，先上一个类图。NamingClientProxyDelegate是这一块比较核心的类，像一个装配工厂一样，将各个工具类组装起来，对外提供接口。

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Nacos是阿里巴巴开源的，用于服务发现和配置管理的中间件。配置中心已经使用Apollo，所以我们只需要使用服务发现能力即可。

问题

学习研究Nacos过程中，发现如下几点：

1. Nacos的支持插件机制，包括权限模块
2. Nacos管理后台，支持使用LDAP的方式对接已有权限系统
3. Spring-cloud-nacos客户端需要配置用户名和密码，才能正常注册

第2点是为了用户方便使用公司内部账号访问Nacos。但这结合第3点使用就出现了冲突。假设一个部门多个人同时进行开发，这样某个人的用户名和密码就会暴露给了其他开发人员。

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spring.cloud.nacos.discovery.namespace=provider
spring.cloud.nacos.discovery.username=test
spring.cloud.nacos.discovery.password=123456

Nacos本地身份验证和Ldap身份验证的区别

翻了一下源码，这两个方式，主要区别在于，ldap方式会先用Nacos本地身份验证，如果验证失败，才会使用ldap方式验证。

manager类涉及到身份认证，区别在上述已经说明。authPluginService涉及权限验证，两种方式代码完全是一样的，不存在差别。

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为了提高Go程序对于CPU的利用率。Go语言的设计者，设计了GPM模型，并且实现了一个高效的协程调度器。

协程Goroutine

从操作系统层面去看，一般可以把线程分为“用户态”和“内核态”。“用户态”可以理解为编程语言实现的线程，而“内核态”可以理解为操作系统实现的线程。“用户态”线程必须和“内核态”线程绑定，才能正常执行。

GPM模型

Go的Goroutine即为“用户态”线程的Go语言实现。而管理Goroutine和“内核态”线程绑定关系的管理器，被称为“协程调度器”。“协程调度器”的模型有三个组件组成：G（协程Goroutine）、M（线程Thread）、P（处理器Processor）。

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Loki是一个Grafana的开源项目，用以低成本的构建日志系统。Loki只对日志的MetaData构建索引，日志的内容则会进行压缩存储。后端支持多种存储，官方比较推荐使用分布式对象存储MinIO。

部署方式

支持多种部署方式：包括k8s、docker部署，还有windows、linux、mac二进制部署。
还支持多种部署架构：单节点单磁盘、单节点多磁盘、多节点多磁盘。正式环境首选多节点多磁盘部署，具有高可用，企业级性能和可扩展性。由于高可用的需要，需要磁盘的数量需要为4的整数倍。
如下步骤都在centos7.9发行版进行

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利用工具分析Leader节点

进行dump

1、按照文档dump https://developer.hashicorp.com/consul/commands/debug

命令： consul debug -interval=5s -duration=30s -capture agent

2、使用可视化工具查看

需要安装golang，安装Graphviz，这里不多做赘述。

命令：go tool pprof profile.prof

输入：web

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之前我们进行RocketMQ的搭建，其中有一个参数是用来配置刷盘方式的。存在“同步”和“异步”两种方式。

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flushDiskType=ASYNC_FLUSH|SYNC_FLUSH

和刷新磁盘逻辑相关的代码可以从这里开始看DefaultFlushManager

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class DefaultFlushManager implements FlushManager {
    private final FlushCommitLogService flushCommitLogService;
    //If TransientStorePool enabled, we must flush message to FileChannel at fixed periods
    private final FlushCommitLogService commitRealTimeService;

    public DefaultFlushManager() {
        if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {
            this.flushCommitLogService = new CommitLog.GroupCommitService();//同步
        } else {
            this.flushCommitLogService = new CommitLog.FlushRealTimeService();//异步
        }
        this.commitRealTimeService = new CommitLog.CommitRealTimeService();
    }

    @Override public void start() {
        this.flushCommitLogService.start();
        if (defaultMessageStore.isTransientStorePoolEnable()) {
            this.commitRealTimeService.start();
        }
    }

从构造函数可以看到，要理解刷盘的行为，需要搞懂GroupCommitService同步刷盘，FlushRealTimeService 异步刷盘和CommitRealTimeService这三个类的名称取的不是很便于记忆和理解。

为了理解刷盘操作，我们去看更上一层的逻辑。在Broker接收到客户端的消息写入请求，并完成一系列的解析、校验放入内存等工作后。后续就需要将消息持久化到磁盘。

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public CompletableFuture<PutMessageStatus> handleDiskFlush(AppendMessageResult result, MessageExt messageExt) {
    // Synchronization flush
    if (FlushDiskType.SYNC_FLUSH == CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getFlushDiskType()) {//同步刷盘
        final GroupCommitService service = (GroupCommitService) this.flushCommitLogService;
        if (messageExt.isWaitStoreMsgOK()) {//消息中是否存在需要等待消息落盘的属性
            GroupCommitRequest request = new GroupCommitRequest(result.getWroteOffset() + result.getWroteBytes(), CommitLog.this.defaultMessageStore.getMessageStoreConfig().getSyncFlushTimeout());
            flushDiskWatcher.add(request);
            service.putRequest(request);//提交刷盘请求，将request存入队列后，会立马调用一次wakeup()
            return request.future(); //返回刷盘请求，异步等待句柄
        } else {
            service.wakeup();//唤醒刷盘线程
            return CompletableFuture.completedFuture(PutMessageStatus.PUT_OK);
        }
    }
    // Asynchronous flush
    else {
        if (!CommitLog.this.defaultMessageStore.isTransientStorePoolEnable()) {//按照配置不同，分别唤醒不同的刷盘线程
            flushCommitLogService.wakeup();
        } else {
            commitRealTimeService.wakeup();
        }
        return CompletableFuture.completedFuture(PutMessageStatus.PUT_OK);
    }
}

GroupCommitService和FlushRealTimeService的主要区别在于调用flush传入的刷新数据页数（RocketMQ内部逻辑概念，和计算机系统的页无关）。GroupCommitService每次都做刷新都传入0，FlushRealTimeService则按照规则进行计算出页数。我这边按照原逻辑改写的容易理解的伪代码：

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int flushPhysicQueueLeastPages = 4;
 if (currentTimeMillis >= (lastFlushTimestamp + flushPhysicQueueThoroughInterval)) {
       flushPhysicQueueLeastPages = 0;
 } 
CommitLog.this.mappedFileQueue.flush(flushPhysicQueueLeastPages);

这段代码避免了短时间内进行多次全量刷盘，从而提高了刷盘效率和性能呢。正因为异步刷盘不是每次都是全量刷盘，从这个角度来看才会被称为异步刷盘，其实本质上都是异步进行刷盘的。

transientStorePoolEnable

我们在上述刷盘代码中看到了此配置项。该配置项是为了提高IO性能，但是在Broker JVM进程异常退出的时候增加丢消息的风险。感兴趣的同学可以看这篇文章

Broker的功能点很多，安装程序启动的顺序去看源码，发现代码量比之前的组件要大很多。阅读过程中发现Broker会去持久化一些配置，并且会将消息数据存储在磁盘上。
整理和检索了网上的一些资料，列出了这些文件和相应的作用，如下。

• store
  • commitlog
    • 000000000
    • xxxxxxxxxx
  • compaction
    • compactionLog
      • {topic}
        • 0
        • 1
        • …
        • {queueId}
    • compactionCq
      • {topic}
        • 0
        • 1
        • …
        • {queueId}
  • config
    • delayOffset.json
    • broker.properties
    • topics.json
    • topicQueueMapping.json
    • consumerOffset.json
    • lmqConsumerOffset.json
    • consumerOrderInfo.json
    • subscriptionGroup.json
    • timercheck
    • timermetrics
    • consumerFilter.json
    • messageRequestMode.json
    • tieredStoreMetadata.json
  • consumequeue
    • {topic}
      • 0
        • 00000000000000000000
      • 1
      • …
      • {queueId}
  • index
    • 20240305101010000
  • abort
  • checkpoint
  • lock
  • timerwheel
  • timerlog
    • 00000000000000000000

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最近闲来无事，想体验一下NAS的玩法。那么说干就干。

发扬垃圾佬的精神，追求极致性价比。性能、功耗、价格不可能三角，尽量把钱花在刀刃上。考虑静音，所以必须要no fans。

网上查了一些资料，大概看了如下几款cpu。

从这3个cpu看，J3160不论功耗还是价格，对我来说是最为合适的。而且ddr3的内存也是价格实惠。功耗比较喜人才6w。算一下一年电费多少，假设整机功耗10w：

10 * 24 * 365 * 0.6元/1000 = 52元

相当喜人。。。

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RocketMQ官方文档介绍了多种部署方式。我们抛开Local和Cluster集群的差异（Broker和Proxy是否部署在同一个进程），再去分析几种部署方式。

部署方式

1. 单组节点单副本
   只部署一个Broker，无灾备能力。所以不推荐生产使用。
   

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该组件的核心就是一个Raft协议的实现。这个Raft协议的实现用的也不是淘宝系的JRaft，而是第三方的产品DLedger。对于生产要求比较严格的大厂，这个倒是比较意外。

用这个组件一般就是用来实现选主，或者当一个存储数据库来使用。前几篇有说过RocketMQ使用ControllerManager组件来实现的灾备切换，那么我们来看一下究竟是如何实现的。

对外接口

ControllerRequestProcessor