该篇是由原作者 傅冲 提供
<code>metaq</code>是一款高性能的消息中间件，经过几年的发展，已经非常成熟稳定，历经多年双11的零点峰值压测，表现堪称完美。
<code>metaq</code>当前最新最稳定的稳本是<code>3.x</code>系统，<code>metaq 3.x</code>重新设计和实现，比之前的版本更优秀。虽然<code>metaq</code>借鉴了<code>linkedin</code> 的消息中间件<code>kafak</code>思想，但已经是青出于蓝而胜于蓝。
本文不对<code>metaq</code>做全面的介绍，只选择高性能这点来分析。
以上测试图片，来自消息测中间件试团队 @以夕 妹子的性能测试结果
<code>metaq</code>作为一款消息中间件，消息中间件该有的功能，<code>metaq</code>也有。本文并不全面介绍<code>metaq</code>方面方面，只是选取性能这一角度，来剖析其高性能的原因。
<code>metaq server</code>
最为核心的组件，它主要可以接收应用程序发送过来的消息并存储，然后再投递。
<code>metaq master</code>
是<code>metaq server</code>逻辑上的角色，和<code>mysql master</code>概念类型，对外提供发送消息、订阅消息以及维护着管理信息。
<code>metaq slave</code>
是<code>metaq server</code>逻辑上的角色，和<code>mysql slave</code>概念类型，对外提供订阅消息功能。
<code>metaq client</code>
主要是应用程序使用，使用<code>metaq client</code>来发送消息、订阅消息、其它控制信息。
其它无数据管理及控制信息组件
提供订阅关系管理功能，<code>metaq server</code>服务发现功能。
<code>metaq client</code> 发送消息，<code>metaq server</code>收到消息，并存储到文件系统。也就是说<code>metaq</code>会有大量<code>write</code>系统调用。
<code>metaq client</code> 订阅消息，因其是<code>pull</code>的模型。<code>metaq server</code>收到<code>pull</code>消息的请求，会从磁盘上读取出消息，然后返回给<code>metaq client</code>。这一步有大量的<code>read</code>系统调用。
从上面的功能上看，<code>metaq server</code>要支持大量的磁盘<code>io</code>操作，因为其是构建文件系统之上的消息中间件。既然使用了文件系统来存储数据，但磁盘<code>qps</code>每秒也就是几百。<code>metaq server</code>又必须高性能（如<code>metaq server</code>性能是10w级别的qps）,才能在可接收的成本范围内，满足业务需求(不丢消息)。如何在<code>qps</code>只有几百的磁盘上，构建出一个高性能的<code>metaq</code>消息间件正是本文的中心。
前面介绍了<code>metaq</code>高性能的难点，那么我们如何解决这些难点。要解决这些难点，就必须找出这些难点。那么要写一个高性能的消息中间件，会有哪些会部分会对影响性能。
序列化与反序列化
从<code>metaq cleint</code>要发送消息，必须要先序列化，然后才能通过网络发送出去。 <code>metaq server</code>收到消息后，要进行反序列化，才能解析出消息内容，最后序列化存储到文件系统。
<code>metaq client</code>收到消息，首页<code>metaq server</code>必须从文件中读取消息，然后通过网络发送给<code>metaq client</code>，收到消息，进行反序列化，应用才能识别消息内容。
<code>metaq</code>核心功能，都要通过序列化与反序列化，所以其性能，对<code>metaq</code>性能有关键性的影响，其实不是对<code>metaq</code>,只要使用了序列化与反序列化，其对性能影响都很大。
<code>write</code>性能
因为<code>metaq server</code>会有大量的<code>write</code>系统调用 ，所以其性能对<code>metaq</code>性能有着重要的影响。
<code>read</code>性能
因为<code>metaq server</code>会有大量的<code>read</code>系统调用 ，所以其性能对<code>metaq</code>性能有着重要的影响。
网络框架
因为发送消息，订阅消息都必须经过网络，如果网络组件性能不好，对<code>metaq</code>性能有着关键的影响。
要解决序列化与反序列化性能问题，我们就必须寻种各种序列化与反序列化技术性能对比，从而选出一个高性能的序列化与反序列化技术来作为<code>metaq</code>。
我们来看下<code>java</code>世界可以选择的序列化与反序列化技术
从图中性能数据，可以看出，个人认为<code>google</code>出品的<code>protocol buffers</code>应该是最佳选择，不管软件的质量、社区活跃、软件的后续发展上来说，都是不错的选择。
但<code>metaq</code>并没有选择<code>protocol buffers</code>作为其序列化与反序列化的技术，一个原因是<code>protocol buffers</code>居然在小版之间本都不兼容，<code>2.3</code>和<code>2.5</code>的版本都不兼容。这会带来一个严重的问题，如果<code>metaq</code>选择<code>2.3</code>的版本，应用程序选择了<code>2.5</code>，都会导致冲突，反之亦然。
<code>metaq</code>消息元数据是通过<code>json</code>来序列化与反序列化，消息<code>body</code>是交给应用自己序列化与反序列化。
虽然使用<code>protocol buffers</code>性能会更好，但带给用户带来麻烦。所以<code>metaq</code>选择使用<code>json</code>。
<code>io</code>优化
前面也已经介绍了，<code>metaq server</code> 存大大量的<code>io</code>，那么怎么优化呢？
<code>read</code>优化主要是使用了<code>mmap</code>文件映射技术。这样可以减少系统上下文切换和复制数据的开销。。
同时文件系统提供了文件预读的功能，也使的读取文件开销，特别是顺序读时，开销比较低。
前面也介绍了，<code>write</code>可能存在并发问题，那么<code>metaq</code>是如何解决的？
<code>metaq</code>消息只保留在一个物理文件上，所有的消息都会写一个物理文件，每个物理文件都是固定大小，超过设置的阀值后，自动创建新的一个文件。当磁盘快满时，会自动删除老的文件。
<code>group commit</code>也就是组提交，组提交是指可以多次分写请求只要通过一次刷新数据，就可以实现这些请求的数据都已刷新到磁盘上。
<code>mysql</code>数据库能保证<code>acid</code>,事务提交也使用了<code>group commit</code>来提高性能（为了保证<code>d</code>，数据需要持久化到文件系统）。
详细见下图
当<code>写请求1</code>到<code>metaq server</code>时，把线程写入内核后，触发<code>flush</code>线程刷新数据到磁盘，以保证数据的可靠性。
然后再向<code>metaq client</code> 响应发送消息成功。这个时间，只要文件系统和磁盘不损坏，数据是不会丢失的。
正在<code>flush线程</code>要准备刷新数据时，<code>写请求2</code>，<code>写请求3</code>，<code>写请求4</code>也到<code>metaq server</code>且写入数据，这样因<code>写请求1</code>写数据，触发的<code>flush</code>顺便也把<code>写请求2</code>，<code>写请求3</code>，<code>写请求4</code>的数据也刷新到磁盘。这样减少了刷新磁盘的次数，性能自然就高了，同时也保证的数据的可靠性。
如何实现<code>group commit</code>,请看源码
<code>write</code>如何保证并发安全，在写数据前，需要抢占一个锁，因为这只是把数据写到文件系统缓存中，所以持有锁的时间非常短，对性能友好。请看代码
<code>metaq</code>的网络框架，选择了<code>netty4</code>。<code>netty4</code>因出色的性能和易用性，成为高性能场景的不二选择。
<code>metaq</code>高性能的秘密，我们从其功能结构，从功能的作用，一个个解释了可能影响性能的点，及怎么解决这些问题，提高性能。
虽然一个个点看起来简单，但要实现一个稳定、高性能的消息系统，还是不容易的。