上一篇我们详细分析了 源码分析RocketMQ多副本之Leader选主，本文将详细分析日志复制的实现。
有了前篇 源码分析 RocketMQ DLedger 多副本存储实现，本文将直接从 Leader 处理客户端请求入口开始，其入口为：DLedgerServer 的 handleAppend 方法开始讲起。
1、日志复制基本流程
在正式分析 RocketMQ DLedger 多副本复制之前，我们首先来了解客户端发送日志的请求协议字段，其类图如下所示：
我们先一一介绍各个字段的含义：
- String group
该集群所属组名。 - String remoteId
请求目的节点ID。 - String localId
节点ID。 - int code
请求响应字段，表示返回响应码。 - String leaderId = null
集群中的Leader Id。 - long term
集群当前的选举轮次。 - byte[] body
待发送的数据。
日志的请求处理处理入口为 DLedgerServer 的 handleAppend 方法。
DLedgerServer#handleAppend
1PreConditions.check(memberState.getSelfId().equals(request.getRemoteId()), DLedgerResponseCode.UNKNOWN_MEMBER, "%s != %s", request.getRemoteId(), memberState.getSelfId()); 2reConditions.check(memberState.getGroup().equals(request.getGroup()), DLedgerResponseCode.UNKNOWN_GROUP, "%s != %s", request.getGroup(), memberState.getGroup()); 3PreConditions.check(memberState.isLeader(), DLedgerResponseCode.NOT_LEADER);
Step1：首先验证请求的合理性：
- 如果请求的节点ID不是当前处理节点，则抛出异常。
- 如果请求的集群不是当前节点所在的集群，则抛出异常。
- 如果当前节点不是主节点，则抛出异常。
DLedgerServer#handleAppend
1long currTerm = memberState.currTerm(); 2if (dLedgerEntryPusher.isPendingFull(currTerm)) { // @1 3 AppendEntryResponse appendEntryResponse = new AppendEntryResponse(); 4 appendEntryResponse.setGroup(memberState.getGroup()); 5 appendEntryResponse.setCode(DLedgerResponseCode.LEADER_PENDING_FULL.getCode()); 6 appendEntryResponse.setTerm(currTerm); 7 appendEntryResponse.setLeaderId(memberState.getSelfId()); 8 return AppendFuture.newCompletedFuture(-1, appendEntryResponse); 9} else { // @2 10 DLedgerEntry dLedgerEntry = new DLedgerEntry(); 11 dLedgerEntry.setBody(request.getBody()); 12 DLedgerEntry resEntry = dLedgerStore.appendAsLeader(dLedgerEntry); 13 return dLedgerEntryPusher.waitAck(resEntry); 14}
Step2：如果预处理队列已经满了，则拒绝客户端请求，返回 LEADER_PENDING_FULL 错误码；如果未满，将请求封装成 DledgerEntry，则调用 dLedgerStore 方法追加日志，并且通过使用 dLedgerEntryPusher 的 waitAck 方法同步等待副本节点的复制响应，并最终将结果返回给调用方法。
- 代码@1：如果 dLedgerEntryPusher 的 push 队列已满，则返回追加一次，其错误码为 LEADER_PENDING_FULL。
- 代码@2：追加消息到 Leader 服务器，并向从节点广播，在指定时间内如果未收到从节点的确认，则认为追加失败。
接下来就按照上述三个要点进行展开：
- 判断 Push 队列是否已满
- Leader 节点存储消息
- 主节点等待从节点复制 ACK
1.1 如何判断 Push 队列是否已满
DLedgerEntryPusher#isPendingFull
1public boolean isPendingFull(long currTerm) { 2 checkTermForPendingMap(currTerm, "isPendingFull"); // @1 3 return pendingAppendResponsesByTerm.get(currTerm).size() > dLedgerConfig.getMaxPendingRequestsNum(); // @2 4}
主要分两个步骤：
代码@1：检查当前投票轮次是否在 PendingMap 中，如果不在，则初始化，其结构为：Map< Long/* 投票轮次*/, ConcurrentMap>>。
代码@2：检测当前等待从节点返回结果的个数是否超过其最大请求数量，可通过maxPendingRequests
Num 配置，该值默认为：10000。
上述逻辑比较简单，但疑问随着而来，ConcurrentMap> 中的数据是从何而来的呢？我们不妨接着往下看。
1.2 Leader 节点存储数据
Leader 节点的数据存储主要由 DLedgerStore 的 appendAsLeader 方法实现。DLedger 分别实现了基于内存、基于文件的存储实现，本文重点关注基于文件的存储实现，其实现类为：DLedgerMmapFileStore。
下面重点来分析一下数据存储流程，其入口为DLedgerMmapFileStore 的 appendAsLeader 方法。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1PreConditions.check(memberState.isLeader(), DLedgerResponseCode.NOT_LEADER); 2PreConditions.check(!isDiskFull, DLedgerResponseCode.DISK_FULL);
Step1：首先判断是否可以追加数据，其判断依据主要是如下两点：
- 当前节点的状态是否是 Leader，如果不是，则抛出异常。
- 当前磁盘是否已满，其判断依据是 DLedger 的根目录或数据文件目录的使用率超过了允许使用的最大值，默认值为85%。
1ByteBuffer dataBuffer = localEntryBuffer.get(); 2ByteBuffer indexBuffer = localIndexBuffer.get();
Step2：从本地线程变量获取一个数据与索引 buffer。其中用于存储数据的 ByteBuffer，其容量固定为 4M ，索引的 ByteBuffer 为两个索引条目的长度，固定为64个字节。
1DLedgerEntryCoder.encode(entry, dataBuffer); 2public static void encode(DLedgerEntry entry, ByteBuffer byteBuffer) { 3 byteBuffer.clear(); 4 int size = entry.computSizeInBytes(); 5 //always put magic on the first position 6 byteBuffer.putInt(entry.getMagic()); 7 byteBuffer.putInt(size); 8 byteBuffer.putLong(entry.getIndex()); 9 byteBuffer.putLong(entry.getTerm()); 10 byteBuffer.putLong(entry.getPos()); 11 byteBuffer.putInt(entry.getChannel()); 12 byteBuffer.putInt(entry.getChainCrc()); 13 byteBuffer.putInt(entry.getBodyCrc()); 14 byteBuffer.putInt(entry.getBody().length); 15 byteBuffer.put(entry.getBody()); 16 byteBuffer.flip(); 17}
Step3：将 DLedgerEntry，即将数据写入到 ByteBuffer中，从这里看出，每一次写入会调用 ByteBuffer 的 clear 方法，将数据清空，从这里可以看出，每一次数据追加，只能存储4M的数据。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1synchronized (memberState) { 2 PreConditions.check(memberState.isLeader(), DLedgerResponseCode.NOT_LEADER, null); 3 // ... 省略代码 4}
Step4：锁定状态机，并再一次检测节点的状态是否是 Leader 节点。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1long nextIndex = ledgerEndIndex + 1; 2entry.setIndex(nextIndex); 3entry.setTerm(memberState.currTerm()); 4entry.setMagic(CURRENT_MAGIC); 5DLedgerEntryCoder.setIndexTerm(dataBuffer, nextIndex, memberState.currTerm(), CURRENT_MAGIC);
Step5：为当前日志条目设置序号，即 entryIndex 与 entryTerm (投票轮次)。并将魔数、entryIndex、entryTerm 等写入到 bytebuffer 中。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1long prePos = dataFileList.preAppend(dataBuffer.remaining()); 2entry.setPos(prePos); 3PreConditions.check(prePos != -1, DLedgerResponseCode.DISK_ERROR, null); 4DLedgerEntryCoder.setPos(dataBuffer, prePos);
Step6：计算新的消息的起始偏移量，关于 dataFileList 的 preAppend 后续详细介绍其实现，然后将该偏移量写入日志的 bytebuffer 中。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1for (AppendHook writeHook : appendHooks) { 2 writeHook.doHook(entry, dataBuffer.slice(), DLedgerEntry.BODY_OFFSET); 3}
Step7：执行钩子函数。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1long dataPos = dataFileList.append(dataBuffer.array(), 0, dataBuffer.remaining()); 2PreConditions.check(dataPos != -1, DLedgerResponseCode.DISK_ERROR, null); 3PreConditions.check(dataPos == prePos, DLedgerResponseCode.DISK_ERROR, null);
Step8：将数据追加到 pagecache 中。该方法稍后详细介绍。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1DLedgerEntryCoder.encodeIndex(dataPos, entrySize, CURRENT_MAGIC, nextIndex, memberState.currTerm(), indexBuffer); 2long indexPos = indexFileList.append(indexBuffer.array(), 0, indexBuffer.remaining(), false); 3PreConditions.check(indexPos == entry.getIndex() * INDEX_UNIT_SIZE, DLedgerResponseCode.DISK_ERROR, null);
Step9：构建条目索引并将索引数据追加到 pagecache。
DLedgerMmapFileStore#appendAsLeader
1ledgerEndIndex++; 2ledgerEndTerm = memberState.currTerm(); 3if (ledgerBeginIndex == -1) { 4 ledgerBeginIndex = ledgerEndIndex; 5} 6updateLedgerEndIndexAndTerm();
Step10：ledgerEndeIndex 加一（下一个条目）的序号。并设置 leader 节点的状态机的 ledgerEndIndex 与 ledgerEndTerm。
Leader 节点数据追加就介绍到这里，稍后会重点介绍与存储相关方法的实现细节。
1.3 主节点等待从节点复制 ACK
其实现入口为 dLedgerEntryPusher 的 waitAck 方法。
DLedgerEntryPusher#waitAck
1public CompletableFuture<AppendEntryResponse> waitAck(DLedgerEntry entry) { 2 updatePeerWaterMark(entry.getTerm(), memberState.getSelfId(), entry.getIndex()); // @1 3 if (memberState.getPeerMap().size() == 1) { // @2 4 AppendEntryResponse response = new AppendEntryResponse(); 5 response.setGroup(memberState.getGroup()); 6 response.setLeaderId(memberState.getSelfId()); 7 response.setIndex(entry.getIndex()); 8 response.setTerm(entry.getTerm()); 9 response.setPos(entry.getPos()); 10 return AppendFuture.newCompletedFuture(entry.getPos(), response); 11 } else { 12 checkTermForPendingMap(entry.getTerm(), "waitAck"); 13 AppendFuture<AppendEntryResponse> future = new AppendFuture<>(dLedgerConfig.getMaxWaitAckTimeMs()); // @3 14 future.setPos(entry.getPos()); 15 CompletableFuture<AppendEntryResponse> old = pendingAppendResponsesByTerm.get(entry.getTerm()).put(entry.getIndex(), future); // @4 16 if (old != null) { 17 logger.warn("[MONITOR] get old wait at index={}", entry.getIndex()); 18 } 19 wakeUpDispatchers(); // @5 20 return future; 21 } 22}
代码@1：更新当前节点的 push 水位线。
代码@2：如果集群的节点个数为1，无需转发，直接返回成功结果。
代码@3：构建 append 响应 Future 并设置超时时间，默认值为：2500 ms，可以通过 maxWaitAckTimeMs 配置改变其默认值。
代码@4：将构建的 Future 放入等待结果集合中。
代码@5：唤醒 Entry 转发线程，即将主节点中的数据 push 到各个从节点。
接下来分别对上述几个关键点进行解读。
1.3.1 updatePeerWaterMark 方法
DLedgerEntryPusher#updatePeerWaterMark
1private void updatePeerWaterMark(long term, String peerId, long index) { // 代码@1 2 synchronized (peerWaterMarksByTerm) { 3 checkTermForWaterMark(term, "updatePeerWaterMark"); // 代码@2 4 if (peerWaterMarksByTerm.get(term).get(peerId) < index) { // 代码@3 5 peerWaterMarksByTerm.get(term).put(peerId, index); 6 } 7 } 8}
代码@1：先来简单介绍该方法的两个参数：
- long term
当前的投票轮次。 - String peerId
当前节点的ID。 - long index
当前追加数据的序号。
代码@2：初始化 peerWaterMarksByTerm 数据结构，其结果为 < Long \/** term */, Map< String \/** peerId */, Long \/** entry index*/>。
代码@3：如果 peerWaterMarksByTerm 存储的 index 小于当前数据的 index，则更新。
1.3.2 wakeUpDispatchers 详解
DLedgerEntryPusher#updatePeerWaterMark
1public void wakeUpDispatchers() { 2 for (EntryDispatcher dispatcher : dispatcherMap.values()) { 3 dispatcher.wakeup(); 4 } 5}
该方法主要就是遍历转发器并唤醒。本方法的核心关键就是 EntryDispatcher，在详细介绍它之前我们先来看一下该集合的初始化。
DLedgerEntryPusher 构造方法
1for (String peer : memberState.getPeerMap().keySet()) { 2 if (!peer.equals(memberState.getSelfId())) { 3 dispatcherMap.put(peer, new EntryDispatcher(peer, logger)); 4 } 5}
原来在构建 DLedgerEntryPusher 时会为每一个从节点创建一个 EntryDispatcher 对象。
显然，日志的复制由 DLedgerEntryPusher 来实现。由于篇幅的原因，该部分内容将在下篇文章中继续。
上面在讲解 Leader 追加日志时并没有详细分析存储相关的实现，为了知识体系的完备，接下来我们来分析一下其核心实现。
2、日志存储实现详情
主要对 MmapFileList 的 preAppend 与 append 方法进行详细讲解。
存储部分的设计请查阅笔者的博客：源码分析RocketMQ DLedger 多副本存储实现，MmapFileList 对标 RocketMQ 的MappedFileQueue。
2.1 MmapFileList 的 preAppend 详解
该方法最终会调用两个参数的preAppend方法，故我们直接来看两个参数的 preAppend 方法。
MmapFileList#preAppend
1public long preAppend(int len, boolean useBlank) { // @1 2 MmapFile mappedFile = getLastMappedFile(); // @2 start 3 if (null == mappedFile || mappedFile.isFull()) { 4 mappedFile = getLastMappedFile(0); 5 } 6 if (null == mappedFile) { 7 logger.error("Create mapped file for {}", storePath); 8 return -1; 9 } // @2 end 10 int blank = useBlank ? MIN_BLANK_LEN : 0; 11 if (len + blank > mappedFile.getFileSize() - mappedFile.getWrotePosition()) { // @3 12 if (blank < MIN_BLANK_LEN) { 13 logger.error("Blank {} should ge {}", blank, MIN_BLANK_LEN); 14 return -1; 15 } else { 16 ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(mappedFile.getFileSize() - mappedFile.getWrotePosition()); // @4 17 byteBuffer.putInt(BLANK_MAGIC_CODE); // @5 18 byteBuffer.putInt(mappedFile.getFileSize() - mappedFile.getWrotePosition()); // @6 19 if (mappedFile.appendMessage(byteBuffer.array())) { // @7 20 //need to set the wrote position 21 mappedFile.setWrotePosition(mappedFile.getFileSize()); 22 } else { 23 logger.error("Append blank error for {}", storePath); 24 return -1; 25 } 26 mappedFile = getLastMappedFile(0); 27 if (null == mappedFile) { 28 logger.error("Create mapped file for {}", storePath); 29 return -1; 30 } 31 } 32 } 33 return mappedFile.getFileFromOffset() + mappedFile.getWrotePosition();// @8 34}
代码@1：首先介绍其参数的含义：
- int len 需要申请的长度。
- boolean useBlank 是否需要填充，默认为true。
代码@2：获取最后一个文件，即获取当前正在写的文件。
代码@3：如果需要申请的资源超过了当前文件可写字节时，需要处理的逻辑。代码@4-@7都是其处理逻辑。
代码@4：申请一个当前文件剩余字节的大小的bytebuffer。
代码@5：先写入魔数。
代码@6：写入字节长度，等于当前文件剩余的总大小。
代码@7：写入空字节，代码@4-@7的用意就是写一条空Entry，填入魔数与 size，方便解析。
代码@8：如果当前文件足以容纳待写入的日志，则直接返回其物理偏移量。
经过上述代码解读，我们很容易得出该方法的作用，就是返回待写入日志的起始物理偏移量。
2.2 MmapFileList 的 append 详解
最终会调用4个参数的 append 方法，其代码如下：
MmapFileList#append
1public long append(byte[] data, int pos, int len, boolean useBlank) { // @1 2 if (preAppend(len, useBlank) == -1) { 3 return -1; 4 } 5 MmapFile mappedFile = getLastMappedFile(); // @2 6 long currPosition = mappedFile.getFileFromOffset() + mappedFile.getWrotePosition(); // @3 7 if (!mappedFile.appendMessage(data, pos, len)) { // @4 8 logger.error("Append error for {}", storePath); 9 return -1; 10 } 11 return currPosition; 12}
代码@1：首先介绍一下各个参数：
- byte[] data
待写入的数据，即待追加的日志。 - int pos
从 data 字节数组哪个位置开始读取。 - int len
待写入的字节数量。 - boolean useBlank
是否使用填充，默认为 true。
代码@2：获取最后一个文件，即当前可写的文件。
代码@3：获取当前写入指针。
代码@4：追加消息。
最后我们再来看一下 appendMessage，具体的消息追加实现逻辑。
DefaultMmapFile#appendMessage
1public boolean appendMessage(final byte[] data, final int offset, final int length) { 2 int currentPos = this.wrotePosition.get(); 3 4 if ((currentPos + length) <= this.fileSize) { 5 ByteBuffer byteBuffer = this.mappedByteBuffer.slice(); // @1 6 byteBuffer.position(currentPos); 7 byteBuffer.put(data, offset, length); 8 this.wrotePosition.addAndGet(length); 9 return true; 10 } 11 return false; 12}
该方法主要突出一下写入的方式是 mappedByteBuffer，是通过 FileChannel 的 map方法创建，即我们常说的 PageCache，即消息追加首先是写入到 pageCache 中。
本文详细介绍了 Leader 节点处理客户端消息追加请求的前面两个步骤，即 判断 Push 队列是否已满 与 Leader 节点存储消息。考虑到篇幅的问题，各个节点的数据同步将在下一篇文章中详细介绍。
在进入下一篇的文章学习之前，我们不妨思考一下如下问题：
- 如果主节点追加成功（写入到 PageCache)，但同步到从节点过程失败或此时主节点宕机，集群中的数据如何保证一致性？
