当消息队列遭遇英特尔傲腾持久内存会碰撞出怎样的火花？傲腾持久内存会对消息队列应用带来哪些革命性的变化。在2022存储峰会分布式存储论坛上，英特尔公司傲腾产品事业部云软件架构师胡风华进行了详细解读。
消息队列管中窥豹
消息队列队列是什么呢？
根据维基百科的定义，消息队列是一个软件组件，通常应用进程兼通信，或者在同一个进程中线程间通信，它是一个用于通信的中间件，一个典型的消息队列包括发送者、消息代理、接受者。
消息的发送者通过网络或者本地通信设施向消息代理发送消息，消息代理带有数据缓冲，在收到消息后将数据放入数据缓冲区，消息的接受者在消息代理读取消息后进行处理。消息队列早在上个世纪八十年代就已经出现了，但是应用范围相对较窄，随着互联网时代的到来，特别是大数据和云计算的普及后，消息队列也得到了迅猛的发展，优秀的产品如雨后春笋般不断的涌现，如开源的Kafka、阿里巴巴主导的开源项目RocketMQ，以及MabbitMQ，以及近年来发展非常迅猛的后起之秀Pulsar。
消息队列用在哪些领域呢？这里我们列出了消息队列一些典型的应用。
首先消息队列可以应用在事务处理，也就是交易方面，如银行存取款、转帐等等；在证券行业，如股票、期货交易；在线支付方面，如我们经常使用的支付宝、微信支付等。
其次，消息队列可以应用在大数据分析领域，最常见的就是像日志分析、商业智能、知识图谱等，消息队列都扮演了一个非常重要的角色。
第三是人工智能，消息队列应用包括深度学习训练与推理、个性化商品和内容推荐，银行反欺诈、反洗钱系统等。
第四是物联网，也就是IoT领域，无人驾驶、自动驾驶、工业互联网、智慧城市等应用大量应用消息队列。
消息队列有几个特点：首先消息队列是异步通信模式，天然适合处理生产和消费速度不一样的场景，而这种场景目前越来越普遍。其次消息队列能够实现系统解耦，可将生产者、消费者隔离开来，互不影响。此外，消息队列带有存储数据缓冲区，能起到消峰填谷的作用，这在互联网应用中非常常见。最后，消息队列可以实现数据的流水线功能，通过将多个消息队列联结在一起，可以实现数据的流水化处理功能。
这些特点也带来了很多好处，如系统可扩展性，因系统是解耦的，生产者、消息代理和消费者都可以根据实际的负载情况进行独立的扩缩容，非常灵活。如今，消息队列都使用分布式的架构，可用性非常高，提高了系统的可用性，可以确保用户SLA需求。消息队列的量非常有弹性，可从TB级一直扩展到PB级，甚至更多，能够轻松应对大数据量场景。
走近英特尔傲腾持久内存
英特尔傲腾持久内存的出现，在DRAM和SSD两层之间引入了新的层次，能消灭二者之间性能鸿沟，英特尔傲腾持久内存技术是一项革命性的技术，它使用与NAND SSD完全不同的存储介质，有接近DRAM的性能，并能够提供更大容量密度，因此单位价格更加低廉。利用傲腾技术，英特尔开发了两个产品系列：英特尔傲腾持久内存和英特尔的傲腾SSD。
傲腾持久内存采用DDR物理接口，提供大容量可持久化的内存；傲腾SSD采用NVMe标准接口，提供块数据访问接口，是一个高速存储产品。这两个产品系列在内存存储金字塔中间组成两个新的层次。
在此主要讨论傲腾持久内存，Persistent Memory，简称PMem，它有如下特点。首先DRAM能够实现数据持久化，在应用或系统崩溃后，Pmem中的数据并不会丢失，这与DRAM不一样。其次，因为它是内存，数据不需要再重新加载就可以运行，可以实现就地更新，写入到PMem数据直接持久化，不需从DRAM写回到存储介质的开销。再次，SSD、HDD只能按照扇区、或者块来寻址，而PMem能够实现按照字节进行寻址，大大提高了读写的效率。最后，PMem有非常高性能，无论延迟、带宽都比SSD快很多，其延迟在200ns～300ns之间，带宽高达78GB/S。
自从2019年英特尔正式推出第一代傲腾持久内存产品之后，它就迅速成为了各个应用关注的焦点，经过三年的打磨，目前傲腾持久内存已经在很多领域获得成功，帮助全球数千家客户提升现有系统的性能，降低系统的TCO。
目前英特尔傲腾持久内存应用的主要领域包括内存数据库，这包括非常流行的Redis内存数据库以及相关变种，英特尔也基于Redis开发了自己的专门针对傲腾持久内存的一个版本，它的名字叫In-Memory DB，它是一个开源的项目。
另外一个领域是NoSQL的数据库，傲腾持久内存已经应用在RocksDB等数据库上面，经含大量针对PMem的改进，同时英特尔也在开发自己的KV数据库引擎——KVDK，完全针对PMem重新设计，也在去年秋天开源。傲腾持久内存也已经应用在一些存储的领域，包括Ceph以及OpenCAS缓存，用来加速存储的性能。
在人工智能领域，傲腾持久内存也没有缺席，它在防金融欺诈，在内容推荐等很多应用中间，已经获得了令人瞩目的成绩。另外在大数据和数据分析领域，傲腾持久内存在Spark、ClickHouse等等也都有很多的应用，在云计算方面，云计算的巨头已经推出了配备PMem的虚拟机产品，并且将PMem应用在容器环境，比如说Kubernetes等等。
英特尔傲腾持久内存版图高速增长
傲腾持久内存的版图仍然在持续高速的增长，前面我们已经介绍了消息队列和傲腾持久内存，那么如何将二者结合呢？
第一个例子是Pafka，Pafka是Kafka的变种，针对PMem进行了改造，目的是提高性能，降低成本。Kafka是一个支持数据持久化的高效率的分布式消息队列，最初Kafka是LinkedIn开发的，后来Linkedin将它捐献给了Apache基金会，它有如下的特点，因此得到了广泛的应用。Kafka是高度可扩展的，它可以通过增加Broker提高吞吐率，它也提供永久的数据存储，不需要担心消息会丢失，同时Kafka这种分布式的设计保证了系统高可用能力。
我们来进一步了解Kafka的架构，Kafka主要由生产者、消息代理、Broker和消费者组成。生产者是消息的源头，它将消息发送给消息代理，消费者是消息的接收和处理者，他从消息代理处获取消息，消息代理处于核心地位，通常多个消息代理服务器会组成一个集群，实现系统的可扩展能力以及系统的高可用性，消息按照Topic进行组织，一个Topic可以创建多个分区，通过多个分区，生产者可以实现并行的写入，然后对消费者来说，可以实现并行的消费，因此通过多分区的方式可以提高系统的吞吐率。
另一方面，一个Topic可以有多个副本，从而实现数据的容错，可以提高系统的可用性，副本有Leader和Replica两种角色，生产者和消费者总是使用Leader来发送和获取消息，消息代理通过Zookeeper来实现对Broker和Topic的管理，消息通过本地磁盘进行保存持久化。Kafka基于发布和订阅这种模式，消费者可以通过Producer来发布他的消息，然后消费者通过在Broker上进行订阅，消息通知，从而去读取相应的消息。
从架构上来看，通过增加消息代理的数目，Kafka就能够支持更大规模的消息存储以及消息的访问。消息需要进行持久化，数据存储的介质性能对系统性能有很大的影响，早期的Kafka一般使用普通的SSD来存储消息，因此系统的吞吐率较低，延迟比较高，后来随着NVMe SSD的普及，很多用户开始使用NVMe SSD来提升系统吞吐率和性能，但是仍然无法满足快速增长的业务对于高吞吐率和低延迟的需求。
为了进一步提升系统的性能，Pafka应运而生，Pafka是一个Kafka的分支，它是PMem和Kafka的结合，它将傲腾持久内存与Kafka结合，从而实现更高的吞吐率和更低的延迟。Pafka中也引入了MixChannel的组件，它将PMem和SSD、HDD结合起来，一部分的数据保存在高速的PMem中，另外一部分数据保存在低速的SSD、HDD中，既能发挥PMem高性能的优势，又能够利用SSD和HDD大容量低成本的特点。
MixChannel本身是实现一个数据分层的方案，数据通过MixChannel写入的时候，它首先判断是否PMem已经写满了，如果PMem没有写满，上面还有剩余的空间可以写，那么数据的Segment会被写入到PMem上，但是如果PMem已经没有可用空间了，那么数据将会被写入到SDD或者HDD，通常数据被消费后会被删除，那么这里关键就是如何有效的去利用PMem的空间，如果在PMem写满前，其中的消息都已经被消费了，那么PMem就能腾出空间容纳新的消息，但是如果在接近写满时，PMem真正的消息还没有被消费，那么后台的Migration的进程会将这些消息迁移到低速的HDD或者SSD上，给PMem来腾出空间，保证系统的整体性能。目前，Pafka已经开源，欢迎大家下载使用。
另外一个针对英特尔傲腾持久内存进行优化的消息队列是Pulsar。
Pulsar是一个新型的云原生消息平台，由于其出现的比较晚，因此具有后发的优势，早在2012年雅虎为了解决HDFS原数据可扩展性问题专门开发了一个服务，它被称为云消息服务，经过多年的发展，在雅虎内部已经应用日趋成熟，在2016年雅虎正式开源了Pulsar，在2017年雅虎将Pulsar捐献给Apache基金会，成为了Apache旗下的一个项目，在2018年，Pulsar成为Apache旗下顶级的一个项目，在2019年围绕Pulsar项目诞生了StreamNative公司，该公司也获得了种子轮的投资，同年它帮助腾讯在它的支付平台上大规模的应用Pulsar。
那么为什么Pulsar能够迅速的崛起呢？和Kafka和其他消息队列一样，Pulsar也有生产者、消息代理Broker和消费者这样一些角色，但是与Kafka不同的是，它的数据的存储与计算是完全分离的，计算的部分主要是Broker消息代理来完成，而存储的部分是由一个单独的组件叫做Bookkeeper来完成，这样也是Pulsar被称为云原生消息平台的一个原因，因为Broker是完全无状态的，可以非常好的适用云无状态的环境，通过这种存算分离的架构将二者解耦，Broker本身构成一个相对比较松散的集群，而Bookkeeper组成了另外一个集群负责数据的存储。Broker和Bookkeeper都可以独立的扩容和缩容，因此具有极好的扩展的能力。
Pulsar具有非常好的性能，特别是在应对Topic数量非常庞大的场景，更加凸显它的优势，这与它内部的存储架构是分不开的。在Bookie内部，消息的读和写进行了解耦，首先消息会被追加到A层日志中，这些日志以Groupcommit形式被写入到日志盘再写入到内存，就返回给生产者了。而数据最终持久化是在后台进行的，他们这些数据会被写入到Ledger的SDD、HDD上面，从消息的写入可以看出，系统的写性能上下取决于日志盘写入的性能，如果日志盘的写入性能高，那么系统的性能就能做得很过，如果支持盘的性能比较低，那它的系统的性能就会比较低。
如何在Pulsar中应用傲腾持久内存呢？
Pulsar社区与英特尔一起合作，开发了专门针对PMem的存储插件PMemPlugin，这个插件应用了傲腾持久内存，通过内存映射，也就是Mmap的方式直接将数据写入到底层的介质，消除了内核和用户空间的数据的拷贝，同时也消除了在内核和用户空间进行上下文切换所带来的开销。它能充分发挥傲腾持久内存的这种性能的潜力。
PMemPlugin在底部使用了PMemDK，也就是持续内存开发套件，提供的PMem库存来访问傲腾持久内存的介质，在此之上有一层Java的接口RLPL，在RLPL之上构建了一个Pmem Channel的类，这个类实现了一个Channel的接口，再往上是一个ChannelProvider的接口层，通过这种非侵入的方式实现了对PMem的支持，用户只需要通过进行简单的配置，就可以利用PMem来提高系统的性能，目前PMemPlugin我们还要进行性能测试，初步的这些性能数据表明，PMem对性能的提升有非常大的帮助，特别是在高吞吐率的情况下面能提供极好的低延迟的保证，这个项目的代码目前已经基本完成，正在做最后的测试以及Bugfix的工作，预计在很快就能正式发布，希望大家持续关注。
小结
如今消息队列应用越来越广泛，已经成为重要的IT基础设施，它的性能也获得了越来越多的关注，傲腾持久内存为消息队列带来了全新的机会，通过两个案例：Kafka、Pulsar，可以看到傲腾持久内存大大提升了消息队列的系统性能，并能够降低系统的整体拥有成本（TCO）。
