RocketMQ引入了ConsumeQueue，每个消息主题包括多个消息消费队列，每个消息队列有一个消息文件
Broker 接收到生产者发送消息请求后如何存储在 Broker 上
核心实现类DefaultMessageStore
先看核心方法putMessage
1.校验不能是slave，只允许写master
2.校验message store是可写的
3.校验mq的topic长度不能超过最大限制256
4.校验mq属性不能过长
5.检测操作系统页写入是否繁忙
6.将日志写入CommitLog 文件，具体实现类 CommitLog
6.1 需要加锁putMessageLock
6.2 设置消息存储时间
6.3 把消息追加到mappedFile：先获取mappedFile的位移createOffset，然后根据写入数据大小构建出mappedFileLast
然后调用appendMessage 追加到文件；
this.wrotePosition.addAndGet(result.getWroteBytes()); 写完后更新wrotePosition
7.创建消息id
8.记录消费队列consumeQueue 信息
9.把message序列化成为字节数组
10.检查当前消息长度是否超过最大限制
11.写入到msgStoreItemMemory，也就是把消息存入到内存中
12. 重点讲解一下AppendMessageResult方法。
消息刷盘的实现，分成同步刷盘，异步刷盘
1.同步刷盘实现
1.1 构建一个GroupCommitRequest
1.2 等待同步刷盘任务完成，如果超时，则返回刷盘错误；正常就返回给调用方
从上面的代码看，我们可以把 doCommit 方法当成业务方法，在 run 方法的循环被调用，每执行完一次 doCommit 等待10毫秒，这也是 waitForRunning 的核心逻辑，doCommit 中的任务是通过调用如下方法：
10ms执行一次提交doCommit
刷盘具体实现：MappedFileQueue。
1. 根据上次刷新的位置，得到当前的 MappedFile 对象。
2. 执行 MappedFile 的 flush 方法。
3.更新上次刷新的位置。
刷写的实现逻辑就是调用 FileChannel 或 MappedByteBuffer 的force 方法
根据上次刷盘偏移量，找到当前待刷盘mappedFile对象
request.waitForFlush, 类似于 Future 模式，在这方法里进行阻塞等待。
1）消息追加，也就是将消息追加到 CommitLog 文件对应的内存映射区（本过程是加锁的，非并发；2）刷盘阶段（并发）就是将内存区数据刷写到磁盘文件（支持同步、异步刷盘）；3）主从同步处理（并发）。
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RocketMQ的刷盘机制就介绍到这，我们再简单做个总结。
先讲一下 RocketMQ 的存储设计亮点：（以CommitLog为例）。
单个 commitlog 文件，默认大小为 1G,由多个 commitlog 文件来存储所有的消息，commitlog 文件的命名以该文件在整个commitlog中的偏移量来命名，举例如下。
例如一个 commitlog 文件，1024个字节。
第一个文件： 00000000000000000000
第二个文件： 00000000000000001024
MappedFile 封装一个一个的 CommitLog 文件，而 MappedFileQueue 就是封装的就是一个逻辑的 commitlog 文件。mappedFile队列，从小到大排列。
使用内存映射机制，MappedByteBuffer, 具体封装类为MappedFile。
1、同步刷盘每次发送消息，消息都直接存储在 MapFile 的 mappdByteBuffer，然后直接调用 force() 方法刷写到磁盘，等到 force 刷盘成功后，再返回给调用方（GroupCommitRequest#waitForFlush）就是其同步调用的实现。
2、异步刷盘
分为两种情况，是否开启堆外内存缓存池，具体配置参数：MessageStoreConfig#transientStorePoolEnable。
1）transientStorePoolEnable = true
消息在追加时，先放入到 writeBuffer 中，然后定时 commit 到 FileChannel,然后定时flush。
2）transientStorePoolEnable=false（默认）,不开启堆外内存，就存入到MappedByteBuffer
消息追加时，直接存入 MappedByteBuffer(pageCache) 中，然后定时 flush。
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存储文件组织与内存映射
RocketMQ使用MappedFile， MappedFileQueue来封装存储文件
1.根据消息存储时间戳查找MappedFile ：
从MappedFile列表中第一个文件开始查找，找到第一个最后一次更新时间戳大于待查找时间戳的文件。不存在就返回最后一个MappedFile文件
2.根据消息偏移量offset查找MappedFile ：
4.5.2 ConsumeQueue
1.提供根据消息存储时间 查找具体实现的方法 getOffsetInQueueByTime
根据时间戳定位到物理文件，然后根据二分查找来加速检索
