一、存储介质

● 关系型数据库DB

Apache下开源的另外一款MQ—ActiveMQ (默认采用的KahaDB做消息存储)可选用JDBC的方式来做消息持久化，通过简单的xmI配置信息即可实现JDBC消息存储。由于，普通关系型数据库(如Mysql)在单表数据量达到千万级别的情况下，其IO读写性能往往会出现瓶颈。在可靠性方面，该种方案非常依赖DB，如果一旦DB出现故障，则MQ的消息就无法落盘存储会导致线上故障

● 文件系统

目前业界较为常用的几款产品(RocketMQ/Kafka/RabbitMQ)均采用的是消息刷盘至所部署虚拟机/物理机的文件系统来做持久化(刷盘-般可以分为异步刷盘和同步刷盘两种模式)。消息刷盘为消息存储提供了一种高效率、可靠性和高性能的数据持久化方式。除非部署MQ机器本身或是本地磁盘挂了，否则一般是不会出现无法持久化的故障问题。

性能对比：文件系统>关系型数据库DB

二、消息的存储和发送

1)消息存储

目前的高性能磁盘，顺序写速度可以达到600MB/s，超过了一般网卡的传输速度。

但是磁盘随机写的速度只有大概1 00KB/s,和顺序写的性能相差6000倍！

因为有如此巨大的速度差别，好的消息队列系统会比普通的消息队列系统速度快多个数量级。

RocketMQ的消息用顺序写，保证了消息存储的速度。

2)存储结构

RocketMQ消息的存储是由ConsumeQueue和CommitLog配合完成的，消息真正的物理存储文件是CommitLog，ConsumeQueue 是消息的逻辑队列，类似数据库的索引文件，存储的是指向物理存储的地址。每个Topic下的每个Message Queue都有一个对应的ConsumeQueue文件。

● 消息存储架构图中主要有下面三个跟消息存储相关的文件构成。

(1) CommitLog：消息主体以及元数据的存储主体，存储Producer端写入的消息主体内容，消息内容不是定长的。单个文件大小默认1G，文件名长度为20位，左边补零，剩余为起始偏移量，比如000000000000000000代表了第一个文件，起始偏移量为0，文件大小为1G=1073741824；当第一个文件写满了，第二个文件为00000000001073741824，起始偏移量为1073741824，以此类推。消息主要是顺序写入日志文件，当文件满了，写入下一个文件；

(2) ConsumeQueue：消息消费队列，引入的目的主要是提高消息消费的性能

RocketMQ是基于主题topic的订阅模式，消息消费是针对主题进行

如果要遍历commitlog文件根据topic检索消息是非常低效。

Consumer即可根据ConsumeQueue来查找待消费的消息。

其中，ConsumeQueue (逻辑消费队列)作为消费消息的索引：

保存了指定Topic下的队列消息在CommitLog中的起始物理偏移量offset、消息大小size、消息Tag的HashCode值。

consumequeue文件可以看成是基于topic的commitlog索引文件，故consumequeue文件夹的组织方式如下：

topic/queue/file三层组织结构

具体存储路径为：$HOME/store/consumequeue/{topic}/{queueld}/{fileName}。

consumequeue文件采取定长设计，每个条目共20个字节，分别为：

8字节的commitlog物理偏移量、4字节的消息长度、8字节tag hashcode

单个文件由30W个条目组成，可以像数组一样随机访问每一个条目