写点什么

腾讯宣布开源 RoP:Apache Pulsar 支持原生 RocketMQ 协议

  • 2021-05-17
  • 本文字数:2657 字

    阅读完需:约 9 分钟

腾讯宣布开源 RoP:Apache Pulsar 支持原生 RocketMQ 协议

RocketMQ 用户可以无缝迁移到 Apache Pulsar 了。自此,Apache Pulsar 补齐了兼容主流消息队列协议的能力。


我们很高兴地宣布腾讯云中间件开源 RoP!RoP 将 RocketMQ 协议处理插件引入 Pulsar broker,这样 Pulsar 就能支持原生 RocketMQ 协议了。本次 RoP 开源,感谢合作伙伴 StreamNative 在架构设计与实现方案中予以的支持,在后续腾讯云中间件也将联合 StreamNative 共同维护本项目。


什么是 RoP?


与 KoP、MoP 和 AoP 相似,RoP 是一种可插拔的协议处理插件。


将 RoP 协议处理插件添加到现有 Pulsar 集群后,用户无需修改代码,便能将现有的 RocketMQ 应用程序和服务迁移到 Pulsar,同时还能使用 Pulsar 的强大功能,例如:


  • 计算与存储分离

  • 多租户

  • 跨地域复制

  • 分层分片

  • 轻量化计算框架 – Pulsar Functions


为什么开发 RoP?


Apache Pulsar 是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体。自 2016 年开源以来,Pulsar 已被广泛采用,并于 2018 年被指定为 Apache 顶级项目。


RocketMQ 是一款强大的开源分布式消息系统,基于高可用分布式集群技术,提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。


Pulsar 和 RocketMQ 拥有广泛的用户群体和强劲的开发支持,全球许多头部公司都在使用这两种消息服务。同时,我们也收到了用户的需求,希望能在 Pulsar 与 RocketMQ 之间传输数据,并充分利用这两种消息系统的优势。


Apache Pulsar 通过对 Consumer 层的抽象,提供了队列和流两种消费模型的统一抽象。在 Client 与 Broker 的交互中,Pulsar 基于 Protobuf 的二进制协议,提供更高的性能和更低的延迟。除此之外,通过 Protobuf 协议,Pulsar 可以更容易地支持并实现多语言的客户端,比如:Java、CPP、Python 和 Go 语言等客户端。


但是,对于使用其他消息传输协议编写的应用程序(例如,RocketMQ),由于使用的消息处理协议和 Pulsar 不同,如果 Pulsar 想要兼容 RocketMQ 协议,为了将 RocketMQ 的协议适配到 Pulsar 的消息协议层中,用户需要重写整个协议层,这给用户的迁移和切换带来了很大的成本。


为了解决这个问题,最直观的处理方式是使用类似 Pulsar Connector 的形式,将用户在 RocketMQ 中的现存数据通过 RocketMQ Wrapper 的方式导入到 Pulsar 集群,但是这需要业务端更改自己的业务代码逻辑,同时需要确保两边的数据能够保证一致,这给使用 RocketMQ 的用户带来了很大的技术挑战。所以,能否给用户提供一个开箱即用的迁移策略和方案并且用户无需做任何代码修改呢?这便是 RoP 诞生的最初目的。


怎样开发 RoP?


Apache Pulsar 在 PIP-41(https://github.com/apache/pulsar/wiki/PIP-41%3A-Pluggable-Protocol-Handler) 中介绍了一种全新的接入方式。通过在 Broker 端暴露 Protocol Handler 插件,将 Netty 的 channel 和 Pulsar 的 Broker Service(https://github.com/apache/pulsar/blob/907fcb5ba8/pulsar-broker/src/main/java/org/apache/pulsar/broker/service/BrokerService.java) 对象暴露给用户。这允许用户直接操作和调用 Pulsar 中比较低阶的 API(例如:PersistentTopic 和 ManagerLedger)。基于这个协议,用户无需更改代码,只需将服务请求转发到 RoP 中,RoP 利用 Protocol Handler 的插件将用户的请求转发到 Pulsar 中即可。


RoP 架构



通过对比 Pulsar 和 RocketMQ 之间的协议可以发现,二者在消息处理的思路上有不少相似之处,比如这两种协议都包含如下操作:


  • Topic Lookup: 所有 Clients 与任意 Broker 建立连接之前,会先去查找当前 Topic 的 Owner Broker。获取到对应的 metadata 之后,Clients 会与 Owner Broker 之间建立 TCP 连接进行数据的交互。

  • Produce: Clients 与 Topic 所在的所有 Owner Broker 之间进行通信并将消息 append 到对应的分布式日志中。

  • Consume: Clients 与 Topic 所在的所有 Owner Broker 之间进行通信并从分布式日志中读取指定的消息。

  • Offset: Producer 生产到 topic 中的消息会分配一个唯一的 offset,Pulsar 中使用 MessageID 来标识 offset。消费者可以通过 offset 去日志中获取指定位置的消息。


Apache Pulsar 的存储层使用了 Apache BookKeeper,Pulsar 相当于 BookKeeper 的 Client,通过调用 ManagerLedger 对象能够很容易的达到为分布式日志操作的目的。基于此,RoP 可以很好的将 RocketMQ 中对 commitLog 和 queueLog 的操作映射到 BookKeeper 中来。


RoP 概念


Offset 和 MessageID


在 RocketMQ 中,使用 offset 来标识消息的位置,当消息被生产到指定的 Topic 之后,会为每一个消息分配一个唯一的 offset;在 Pulsar 中,使用 MessageID 来唯一标识每条消息,每一个 MessageID 由三部分组成,ledgerIDentryIDpartitionID。我们通过合理的划分将 messageID 和 offset 进行映射,来唯一标识 Topic 中的每一条消息。


Message


对于一条消息,RocketMQ 和 Pulsar 都包含消息的 headers 和 payload 等字段,通过对消息协议的解析,我们可以轻松的将 RocketMQ message 转换为 Pulsar 的 message 格式。为了更好的兼容 Tag 消息的功能,在消息协议的处理方面增加了 8 字节的特殊字段,用来区分该消息是否属于 Tag 消息。


Topic Lookup


在 Pulsar 中,client 与 broker 建立连接之前,会根据当前传入的 Topic 执行 Lookup 操作,在 Broker 集群中寻找当前 Topic 所在的 Owner Broker,然后将该 Owner Broker 的地址返回并与 client 建立 TCP 连接,再进行数据交互。在 RocketMQ 中,client 与 broker 建立连接之前,会先处理 GET_ROUTEINTO_BY_TOPIC 命令,获取 topic 所在的路由信息后,建立对应的 TCP 连接,再进行数据交互。


如何使用 RoP?


目前,RoP 发布了 0.1.0 版本,你可以用过以下任一方式参与该项目:


  • 想上手试试?


可在以下网址下载 RoP 和查阅用户指南:https://github.com/streamnative/rop/blob/master/README.md。无论是快速启动 standalone RoP 或在现有 Pulsar 集群中部署 RoP,都可轻松实现。


另外,为了方便快速使用并验证 RoP,我们提供了 RocketMQ 的常见使用场景和用例,你可以直接使用这些代码示例验证服务:https://github.com/streamnative/rop/tree/master/examples/src/main/java/org/streamnative/rocketmq/example


  • 想解决问题?


如有任何问题,可以在 RoP GitHub repo 中 创建 issue 或加入 RoP 微信群进行讨论。无论哪种方式,RoP 资深专家都随时在线:https://github.com/streamnative/rop/issues/new


  • 想参与贡献?


RoP 源码开放并托管在 GitHub 上:https://github.com/streamnative/rop。如需改进功能或修复 bug,欢迎提交 PR。


2021-05-17 17:044367

评论 1 条评论

发布
用户头像
欢迎你关注 Apache Pulsar : http://github.com/apache/pulsar 下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,值得你关注研究🧐
2021-05-17 21:19
回复
没有更多了
发现更多内容

五月到了,再来看看ChatGPT给我们带来了什么吧!

加入高科技仿生人

AI AIGC ChatGPT

iOS MachineLearning 系列(10)—— 自然语言分析之文本拆解

珲少

【Python实战】Python采集图片数据

BROKEN

三周年连更

选择无服务器:Babbel 的迁移故事

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

推动变革,打造全新的全面预算管理解决方案

智达方通

智能多维数据库 多维数据库 业财融合 全面预算管理

Python文件和操作系统基础

timerring

Python

八股MQ003——聊聊Consumer

Codyida

后端

使用篇丨链路追踪(Tracing)很简单:链路拓扑

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 链路追踪 Tracing

标签系列:标签的价值、生产与评价

小鲸数据

标签 CDP 用户画像 标签体系 精准营销

演讲回顾 | 释放Atlassian工具的力量

龙智—DevSecOps解决方案

Atlassian Jira Atlassian 云版

AIGC产业研究报告 2023——图像生成篇

易观分析

产业 智能

得物直播低延迟探索 | 得物技术

得物技术

直播技术 直播推流 直播优化

从入门到放弃再到成功—我的 Jira 插件探索之路

跟YY哥学Jira

Scrum cli Jira插件 Forge 团队速度

分布式编译系统的搭建

GreatSQL

MySQL greatsql社区 分布式编译

涨薪60%,从小厂逆袭,坐上美团技术专家(面经+心得)

程序知音

Java 后端 java面试 java架构 Java进阶

AIGC遇上低代码的碰撞与融合

力软低代码开发平台

大咖观点| AIGC与因果推断的双向赋能

九章云极DataCanvas

版本控制 | 如何使用虚幻引擎的多用户编辑(MUE)功能

龙智—DevSecOps解决方案

版本控制 虚幻引擎 虚拟制作 虚幻多用户编辑

膜拜,国内算法大佬亲撰:数据结构与算法全解笔记

程序知音

Java 算法 数据结构与算法 后端技术

论存储在智算与超算平台建设中的重要性

焱融科技

#分布式文件存储 #全闪存储 #高性能存储

MES系统中的BOM为何如此重要?先进的BOM体系怎么建立?

优秀

MES系统 BOM

如何参与Cetus和Oi! Network联合ISO认购和空投奖励?

股市老人

我的职业规划 |社区征文

来碗老郭

三周年征文

一文带你了解EPM系统的发展史

智达方通

EPM 业财融合 智达方通 企业绩效管理 海波龙

华秋干货铺 | PCB板为什么要做树脂塞孔?

华秋电子

MySQL 8.0中InnoDB buffer pool size进度更透明

GreatSQL

MySQL InnoDB greatsql社区

巴别时代基于 Apache Paimon 的 Streaming Lakehouse 的探索与实践

Apache Flink

大数据 flink 实时计算

自动化测试 | 如何在API开发中践行“设计优先”方法?SwaggerHub助您一臂之力

龙智—DevSecOps解决方案

API SmartBear

中国信通院召开政企信息技术应用创新(信创)促进中心启动会

信通院IOMM数字化转型团队

信创 信创产业 信创生态

Python函数基础回顾

timerring

Python

重塑数据活力 | 焱融科技与DaoCloud 道客完成云原生兼容性认证

焱融科技

#云原生 #高性能 #分布式文件存储 #文件存储 #分布式存储

腾讯宣布开源 RoP:Apache Pulsar 支持原生 RocketMQ 协议_架构_冉小龙_InfoQ精选文章