1.RocketMQ第五讲
2.Spring Cloud Eureka源码分析之心跳续约及自我保护机制
3.心脏滴血漏洞:OpenSSL中的一个漏洞如何导致安全危机
4.YARN源码剖析：NM启动过程

RocketMQ第五讲

       broker是RocketMQ的核心，核心工作就是接收生成这的消息，进行存储。同时，收到消费者的请求后，从磁盘读取内容，安卓 视频 源码把结果返回给消费者。

        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 ，文件名长度为位，左边补零，剩余为起始偏移量，比如代表了第一个文件，起始偏移量为0，文件大小为1G=；当第一个文件写满了，第二个文件为，起始偏移量为，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；

        CommitLog文件中保存了消息的全量内容。不同的Topic的消息，在CommitLog都是顺序存放的。就是来一个消息，不管Topic是什么，直接追加的CommitLog中。

        broker启动了一个专门的线程来构建索引，把CommitLog中的消息，构建了两种类型的索引。ConsumerQueue和Index。正常消费的时候，是windows type命令源码根据Topic来消费，会用到ConsumerQueue索引。

        也可根据返回的offsetMsgId，解析出ip，端口和CommitLog中的物理消息偏移量，直接去CommitLog中取数据。

        引入的目的主要是提高消息消费的性能，由于RocketMQ是基于主题topic的订阅模式，消息消费是针对主题进行的，如果要遍历commitlog文件中根据topic检索消息是非常低效的。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和消息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}/{ queueId}/{ fileName}。同样consumequeue文件采取定长设计，每一个条目共个字节，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W个条目组成，可以像数组一样随机访问每一个条目，每个ConsumeQueue文件大小约5.M。

        IndexFile（索引文件）提供了一种可以通过key或时间区间来查询消息的方法。Index文件的存储位置是： { fileName}，文件名fileName是以创建时的时间戳命名的，固定的单个IndexFile文件大小约为M，一个IndexFile可以保存 W个索引，IndexFile的底层存储设计为在文件系统中实现HashMap结构，故rocketmq的crm 手机 源码下载索引文件其底层实现为hash索引。

        按照Message Key查询消息的时候，会用到这个索引文件。

        IndexFile索引文件为用户提供通过“按照Message Key查询消息”的消息索引查询服务，IndexFile文件的存储位置是： { fileName}，文件名fileName是以创建时的时间戳命名的，文件大小是固定的，等于+W 4+W = 个字节大小。如果消息的properties中设置了UNIQ_KEY这个属性，就用 topic + “#” + UNIQ_KEY的value作为 key 来做写入操作。如果消息设置了KEYS属性（多个KEY以空格分隔），也会用 topic + “#” + KEY 来做索引。

        其中的索引数据包含了Key Hash/CommitLog Offset/Timestamp/NextIndex offset 这四个字段，一共 Byte。NextIndex offset 即前面读出来的 slotValue，如果有 hash冲突，就可以用这个字段将所有冲突的索引用链表的方式串起来了。Timestamp记录的是消息storeTimestamp之间的差，并不是一个绝对的时间。整个Index File的结构如图， Byte 的Header用于保存一些总的统计信息，4 W的 Slot Table并不保存真正的索引数据，而是保存每个槽位对应的单向链表的头。 W 是真正的索引数据，即一个 Index File 可以保存 W个索引。

        “按照Message Key查询消息”的方式，RocketMQ的具体做法是，主要通过Broker端的QueryMessageProcessor业务处理器来查询，读取消息的过程就是用topic和key找到IndexFile索引文件中的一条记录，根据其中的commitLog offset从CommitLog文件中读取消息的实体内容。

        RocketMQ中有两个核心模块，remoting模块和store模块。remoting模块在NameServer，elasticsearch5.0源码Produce，Consumer和Broker都用到。store只在Broker中用到，包含了存储文件操作的API，对消息实体的操作是通过DefaultMessageStore进行操作。

        属性和方法很多，就不往这里放了。

        文件存储实现类，包括多个内部类

        · 对于文件夹下的一个文件

        上面介绍了broker的核心业务流程和架构，关键接口和类，启动流程。最后介绍一下broker的线程模型，只有知道了线程模型，才能大概知道前面介绍的那些事如何协同工作的，对broker才能有一个立体的认识。

        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。关于Reactor线程模型，可以看看我之前写的这篇文档： Reactor线程模型

        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，创建SocketChannel，并注册到selector上。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（eventLoopGroupSelector，即为上面的“N”，源码中默认设置为3），在真正执行业务逻辑之前需要进行SSL验证、elasticsearch5源码编解码、空闲检查、网络连接管理，这些工作交给defaultEventExecutorGroup（即为上面的“M1”，源码中默认设置为8）去做。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”）。

        上面的图和这段画是从官方文档抄过来的，但是文字和图对应的不是很好，画的也不够详细，但是主要流程是这个样子。以后有时间了，我重新安装自己的理解，画一张更详细的图。

        AsyncAppender-Worker-Thread-0：异步打印日志，logback使用，应该是守护线程

        FileWatchService：

        NettyEventExecutor：

        NettyNIOBoss_：一个

        NettyServerNIOSelector_:默认为三个

        NSScheduledThread：定时任务线程

        ServerHouseKeepingService：守护线程

        ThreadDeathWatch-2-1：守护线程，Netty用，已经废弃

        RemotingExecutorThread（1-8）：工作线程池，没有共用NettyServerNIOSelector_，直接初始化8个线程

        AsyncAppender-Worker-Thread-0：异步打印日志，logback使用，共九个：

        RocketmqBrokerAppender_inner

        RocketmqFilterAppender_inner

        RocketmqProtectionAppender_inner

        RocketmqRemotingAppender_inner

        RocketmqRebalanceLockAppender_inner

        RocketmqStoreAppender_inner

        RocketmqStoreErrorAppender_inner

        RocketmqWaterMarkAppender_inner

        RocketmqTransactionAppender_inner

        SendMessageThread_：remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_MESSAGE

        PullMessageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.PULL_MESSAGE

        ProcessReplyMessageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_REPLY_MESSAGE

        QueryMessageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.QUERY_MESSAGE

        AdminBrokerThread_:remotingServer.registerDefaultProcessor

        ClientManageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.UNREGISTER_CLIENT

        HeartbeatThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.HEART_BEAT

        EndTransactionThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.END_TRANSACTION

        ConsumerManageThread_:remotingServer.registerProcessor(RequestCode.GET_CONSUMER_LIST_BY_GROUP,RequestCode.UPDATE_CONSUMER_OFFSET,RequestCode.QUERY_CONSUMER_OFFSET

        brokerOutApi_thread_:BrokerController.registerBrokerAll(true, false, true);

        ==================================================================

        BrokerControllerScheduledThread:=>

        BrokerController.this.getBrokerStats().record();

        BrokerController.this.consumerOffsetManager.persist();

        BrokerController.this.consumerFilterManager.persist();

        BrokerController.this.protectBroker();

        BrokerController.this.printWaterMark();

        log.info("dispatch behind commit log { } bytes", BrokerController.this.getMessageStore().dispatchBehindBytes());

        BrokerController.this.brokerOuterAPI.fetchNameServerAddr();

        BrokerController.this.printMasterAndSlaveDiff();

        BrokerController.this.registerBrokerAll(true, false, brokerConfig.isForceRegister());

        BrokerFastFailureScheduledThread:=>

        FilterServerManagerScheduledThread:=>

        FilterServerManager.this.createFilterServer();

        ClientHousekeepingScheduledThread:=>

        ClientHousekeepingService.this.scanExceptionChannel();

        PullRequestHoldService

        FileWatchService

        AllocateMappedFileService

        AcceptSocketService

        BrokerStatsThread1

Spring Cloud Eureka源码分析之心跳续约及自我保护机制

       Eureka Server 判断服务不可用的机制是基于心跳续约的健康检查。客户端每秒发起一次心跳续约请求，服务端通过该机制检测服务提供者的状态。心跳续约的周期可以调整，通过配置参数来修改。客户端的续约流程主要在 DiscoveryClient.initScheduledTasks 方法中实现，其中 renewalIntervalInSecs=s，即默认周期为秒。续约线程 HeartbeatThread 调用 renew() 方法，将请求发送到 Eureka Server 的 "apps/" + appName + '/' + id 地址，以更新服务端的最后一次心跳时间。

       服务端在收到心跳请求时，调用 InstanceResource 类的 renewLease 方法进行续约处理。续约实现主要涉及两个步骤：从应用对应的实例列表中获取实例信息，然后调用 Lease.renew() 方法进行续约。续约过程更新了服务端记录的服务实例的最后一次心跳时间。

       Eureka 提供了一种自我保护机制，以避免因网络问题导致健康服务被误删除的情况。该机制在服务端收到的心跳请求低于特定比例（默认为%）时启动，以保护服务实例免于过期被剔除，保证集群的稳定和健壮性。开启自我保护机制的配置项为 eureka.server.enable-self-preservation，并默认开启。若服务客户端与注册中心之间出现网络故障，Eureka Server 会检测到低于%的正常心跳请求，进而自动进入自我保护状态。

       自我保护机制的阈值设置通过配置参数进行调整，具体计算公式为：（服务实例总数 * 0.）。例如，对于个服务实例，预期每分钟收到的续约请求数量为个。若实际收到的续约请求数量低于这个值，Eureka Server 将触发自我保护机制。此外，预期续约数量会随着服务注册和下线的变化而动态调整。当服务提供者主动下线时，需要更新客户端数量，反之则需增加。每隔分钟，自我保护阈值自动更新一次，以适应服务动态变化的场景。

       在 Eureka Server 启动时，通过 EurekaServerBootstrap 类的 contextInitialized 方法初始化 Eureka Server 的上下文，包括配置预期每分钟收到的续约客户端数量（expectedNumberOfClientsSendingRenews）。在 openForTraffic 方法中，初始化 expectedNumberOfClientsSendingRenews 和 numberOfRenewsPerMinThreshold 值，以确保自我保护机制正常运行。这些值会根据服务注册和下线情况动态调整，以维持系统的稳定性和准确性。

心脏滴血漏洞:OpenSSL中的一个漏洞如何导致安全危机

       Heartbleed（“心脏滴血”）是OpenSSL在年4月暴露的一个漏洞；它出现在数千个网络服务器上，包括那些运行像雅虎这样的主要网站的服务器。

       OpenSSL是实现传输层安全（Transport Layer Security, TLS）和安全套接字层（Secure Sockets Layer, SSL）协议的开放源代码库。该漏洞意味着恶意用户可以很容易地欺骗易受攻击的web服务器发送敏感信息，包括用户名和密码。

       TLS/SSL标准对现代网络加密至关重要，虽然漏洞是在OpenSSL的实现中，而不是标准本身，但OpenSSL被广泛使用。当漏洞被公开时，它影响了所有SSL服务器中的%并它引发了一场安全危机。

       Heartbleed的名称来自heartbeat，它是TLS/SSL协议的一个重要组件的名称。心跳是两台电脑相互通信时，即使用户此刻没有下载或上传任何东西，也能让对方知道它们仍然连接着。偶尔其中一台计算机会向另一台发送一条被加密的数据，称为心跳请求。第二台计算机将返回完全相同的加密数据，证明连接仍然存在。

       Heartbleed漏洞之所以得名，是因为攻击者可以使用心跳请求从目标服务器提取信息，也就是说，受害者通过心跳请求获取敏感数据。

       Heartbleed利用了一个重要的事实：心跳请求包含关于其自身长度的信息，但是OpenSSL库的易受攻击版本不会进行检查以确保信息的准确性，攻击者可以利用这一点欺骗目标服务器，使其允许攻击者访问其内存中应该保持私有的部分。

       “心脏滴血”是危险的，因为它让攻击者看到内存缓冲区的内容，其中可能包括敏感信息。诚然，如果您是攻击者，您无法提前知道刚刚从服务器获取的 KB内存中可能隐藏着什么，但是存在多种可能性。如果足够幸运可以得到SSL私钥，这将允许解密到服务器的安全通信，尽管几率很小，但不排除会被黑客获取。更常见的情况是，可以取回提交给服务器上运行的应用程序和服务的用户名和密码，这样你就可以登录到这些应用程序并获得用户帐户。

       Heartbleed 实际上是由两个不同的小组以非常不同的方式独立工作发现的：一次是在审查 OpenSSL 的开源代码库的过程中，一次是在对运行 OpenSSL 的服务器的一系列模拟攻击期间。这两个独立的发现发生在几周之内，但该漏洞已经潜伏了2年未被发现。

       心脏滴血漏洞的CVE编号是CVE--，CVSS3.1打分7.5，属于严重漏洞。

       “心脏滴血”(Heartbleed)漏洞在现实世界中已经被利用过，但目前尚不清楚在该漏洞被广泛公布之前是否有被利用过。早在年，安全公司就发现了一些未遂攻击在探测该漏洞。

       年4月，Codenomicon公开了这个漏洞，之后出现了一系列活动和一定程度的混乱，各公司争相更新自己的系统；例如，雅虎(Yahoo)和OKCupid的用户曾被简短地建议在OpenSSL安装补丁之前不要登录自己的账户，并在重新获得访问权限后更改密码。

       “心脏滴血”的代价超过了这些成功攻击所造成的损害；《安全杂志》估计，数千个组织需要撤销和更换他们的SSL证书的成本可能高达5亿美元。再加上检查和更新系统所需的工作时间，与这个漏洞相关的支出会大幅飙升。

       Heartbleed 是在 8 年多前被发现并修补的，然而许多服务器仍然存在 Heartbleed 漏洞。事实上，据SANS Internet Storm Center 的研究人员称，到 年 月，在线的服务器超过万。虽然从那以后这个数字可能有所下降，但几乎可以肯定仍有许多易受攻击的服务器等待被黑客攻击。

       超过六成的安全漏洞与代码有关，而静态代码分析技术可以减少-%的安全漏洞。目前，在OWASP TOP 安全漏洞中，-%的安全漏洞类型可以通过源代码静态分析技术检测出来。目前，随着恶意软件不断升级，网络攻击手段不断改进，仅通过传统防护手段如防火墙、杀毒软件等安全防御不足以全面抵抗网络攻击和恶意软件入侵。因此亟需加强软件自身安全，减少软件系统安全漏洞。通过在软件开发过程中不断检测修复代码缺陷，确保软件安全是提高网络安全性的重要手段。

YARN源码剖析：NM启动过程

       NodeManager初始化和启动过程主要涉及配置文件读取，资源信息配置，以及服务启动等步骤。重点在于初始化阶段，配置文件读取完成，包括关于节点资源信息的配置。

       启动NodeManager（NM）时，遵循与ResourceManager（RM）类似的逻辑，启动各个服务。关键在于nodeStatusUpdater模块。其中两个重要方法为registerWithRM()和startStatusUpdater()。这两个方法通过RPC远程调用ResourceManager中的两个接口：registerNodeManager()和nodeHeartbeat()。

       NM启动过程中添加的服务列表构成其核心功能描述。例如，NodeHealthCheckerService提供节点健康检查功能，包含两个子service：NodeHealthScriptRunner（使用配置的脚本进行健康检查）和LocalDirsHandlerService（检查磁盘健康状况）。此服务包含getHealthReport()方法，用于获取健康检查结果。

       NM中的关键类之一为NMContext，它作为组件间信息共享的接口。

       NM与RM之间的心跳通信是整个过程中不可或缺的部分，确保了资源管理系统的实时状态监控与资源分配协调。

       综上所述，NodeManager的启动过程涉及初始化配置、启动关键服务以及与ResourceManager的交互，实现资源管理和节点健康监控等功能。这一过程为YARN框架提供了稳定、高效的基础结构。