面试题：RocketMQ 的日志存储结构是什么？如何优化日志的写入性能？

在面试中，关于 RocketMQ 的日志存储结构及写入性能优化问题，可以从以下几个方面进行回答：

1. RocketMQ 的日志存储结构

RocketMQ 的日志存储结构是其高性能和高可靠性的核心设计之一。日志存储主要包括以下几个部分：

1.1 CommitLog

作用：CommitLog 是 RocketMQ 的核心存储文件，所有消息都按顺序写入 CommitLog 文件。
特点：
- 顺序写入：消息按照到达顺序追加写入，充分利用磁盘顺序写入的性能优势。
- 文件大小固定：每个 CommitLog 文件默认大小为 1GB，写满后创建新文件。
- 存储格式：每条消息包含消息长度、存储时间、消息体等信息。

1.2 ConsumeQueue

作用：ConsumeQueue 是消息的逻辑队列，用于加速消息的消费检索。
特点：
- 按 Topic 和 Queue 存储：每个 Topic 的每个队列对应一个 ConsumeQueue 文件。
- 存储格式：每条记录包含消息在 CommitLog 中的偏移量、消息大小和 Tag 哈希值。
- 索引作用：ConsumeQueue 是 CommitLog 的索引，消费者通过 ConsumeQueue 快速定位消息。

1.3 IndexFile

作用：IndexFile 是消息的索引文件，用于支持按消息 Key 或时间范围查询消息。
特点：
- 按消息 Key 索引：支持根据消息的唯一 Key 快速查找消息。
- 存储格式：包含消息 Key 的哈希值、消息在 CommitLog 中的偏移量等信息。

1.4 Checkpoint

作用：Checkpoint 文件记录 CommitLog、ConsumeQueue 和 IndexFile 的最后更新时间。
特点：
- 用于 Broker 启动时快速恢复状态。
- 记录文件刷盘和清理的进度。

2. 日志写入性能优化

为了提升 RocketMQ 的日志写入性能，可以从以下几个方面进行优化：

2.1 磁盘 I/O 优化

使用 SSD：SSD 的随机读写性能远高于机械硬盘，适合高并发的消息写入场景。
RAID 配置：使用 RAID 0 或 RAID 10 提升磁盘的读写性能。
文件系统优化：选择高性能的文件系统（如 ext4、XFS），并调整文件系统参数（如 noatime）。

2.2 刷盘策略优化

异步刷盘：默认情况下，RocketMQ 使用异步刷盘策略，将消息先写入 PageCache，再由操作系统异步刷盘。
```
  flushDiskType=ASYNC_FLUSH
```

同步刷盘：如果需要更高的可靠性，可以启用同步刷盘，但会降低写入性能。
```
  flushDiskType=SYNC_FLUSH
```

2.3 CommitLog 写入优化

批量写入：生产者可以批量发送消息，减少网络和磁盘 I/O 的开销。

消息压缩：对消息进行压缩，减少磁盘写入的数据量。

  producer.setCompressMsgBodyOverHowmuch(1024 * 4); // 设置压缩阈值

2.4 ConsumeQueue 和 IndexFile 优化

调整文件大小：根据业务需求调整 ConsumeQueue 和 IndexFile 的文件大小，避免文件过大影响性能。
预分配文件：预先分配 ConsumeQueue 和 IndexFile 的文件空间，减少动态分配的开销。

2.5 线程池优化

增加写入线程：调整 Broker 的写入线程数，提升并发写入能力。
```
  sendMessageThreadPoolNums=16
```

异步处理：将消息的存储和索引构建异步化，避免阻塞主线程。

2.6 网络优化

减少网络延迟：将生产者和 Broker 部署在同一个数据中心，减少网络传输延迟。
调整超时时间：根据网络情况调整发送和拉取的超时时间。
```
  producer.setSendMsgTimeout(5000); // 设置发送超时时间为 5 秒
```

2.7 内存优化

增加 PageCache：确保 Broker 有足够的内存用于 PageCache，提升消息写入和读取的性能。
调整 JVM 参数：优化 Broker 的 JVM 参数，避免频繁的 Full GC 影响性能。

3. 具体优化示例

3.1 异步刷盘配置

在 Broker 的配置文件中启用异步刷盘：

flushDiskType=ASYNC_FLUSH

3.2 批量发送消息

生产者批量发送消息：

List<Message> messages = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", ("Hello_" + i).getBytes());
    messages.add(msg);
}
SendResult sendResult = producer.send(messages);