RocketMQ之消費(fèi)者啟動(dòng)與消費(fèi)流程
一、簡(jiǎn)介
1.1 RocketMQ 簡(jiǎn)介
RocketMQ是由阿里巴巴開(kāi)源的分布式消息中間件，支持順序消息、定時(shí)消息、自定義過(guò)濾器、負(fù)載均衡、pull/push消息等功能。RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 、NameServer四部分組成，其中Producer 負(fù)責(zé)生產(chǎn)消息，Consumer 負(fù)責(zé)消費(fèi)消息，Broker 負(fù)責(zé)存儲(chǔ)消息。NameServer充當(dāng)名字路由服務(wù)，整體架構(gòu)圖如下所示：
roducer：負(fù)責(zé)生產(chǎn)消息，一般由業(yè)務(wù)系統(tǒng)生產(chǎn)消息，可通過(guò)集群方式部署。RocketMQ提供多種發(fā)送方式，同步發(fā)送、異步發(fā)送、順序發(fā)送、單向發(fā)送。同步和異步方式均需要Broker返回確認(rèn)信息，單向發(fā)送不需要。
Consumer：負(fù)責(zé)消費(fèi)消息，一般是后臺(tái)系統(tǒng)負(fù)責(zé)異步消費(fèi)，可通過(guò)集群方式部署。一個(gè)消息消費(fèi)者會(huì)從Broker服務(wù)器拉取消息、并將其提供給應(yīng)用程序。提供pull/push兩者消費(fèi)模式。
Broker Server：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)消息、轉(zhuǎn)發(fā)消息。RocketMQ系統(tǒng)中負(fù)責(zé)接收從生產(chǎn)者發(fā)送來(lái)的消息并存儲(chǔ)、同時(shí)為消費(fèi)者的拉取請(qǐng)求作準(zhǔn)備，存儲(chǔ)消息相關(guān)的元數(shù)據(jù)，包括消費(fèi)者組、消費(fèi)進(jìn)度偏移和主題和隊(duì)列消息等。
Name Server：名字服務(wù)，充當(dāng)路由消息的提供者。生產(chǎn)者或消費(fèi)者能夠通過(guò)名字服務(wù)查找各主題相應(yīng)的Broker IP列表。多個(gè)NameServer實(shí)例組成集群，相互獨(dú)立，沒(méi)有信息交換。
本文基于Apache RocketMQ 最新版本主要講述RocketMQ的消費(fèi)者機(jī)制，分析其啟動(dòng)流程、pull/push機(jī)制，消息ack機(jī)制以及定時(shí)消息和順序消息的不同。
1.2 工作流程
（1）啟動(dòng)NameServer。
NameServer起來(lái)后監(jiān)聽(tīng)端口，等待Broker、Producer、Consumer連上來(lái)，相當(dāng)于一個(gè)路由控制中心。
（2）啟動(dòng)Broker。
跟所有的NameServer保持長(zhǎng)連接，定時(shí)發(fā)送心跳包。心跳包中包含當(dāng)前Broker信息(IP+端口等)以及存儲(chǔ)所有Topic信息。注冊(cè)成功后，NameServer集群中就有Topic跟Broker的映射關(guān)系。
（3）創(chuàng)建Topic。
創(chuàng)建Topic時(shí)需要指定該Topic要存儲(chǔ)在哪些Broker上，也可以在發(fā)送消息時(shí)自動(dòng)創(chuàng)建Topic。
（4）Producer發(fā)送消息。
啟動(dòng)時(shí)先跟NameServer集群中的其中一臺(tái)建立長(zhǎng)連接，并從NameServer中獲取當(dāng)前發(fā)送的Topic存在哪些Broker上，輪詢從隊(duì)列列表中選擇一個(gè)隊(duì)列，然后與隊(duì)列所在的Broker建立長(zhǎng)連接從而向Broker發(fā)消息。
（5）Consumer消費(fèi)消息。
跟其中一臺(tái)NameServer建立長(zhǎng)連接，獲取當(dāng)前訂閱Topic存在哪些Broker上，然后直接跟Broker建立連接通道，開(kāi)始消費(fèi)消息。
二、消費(fèi)者啟動(dòng)流程
官方給出的消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)代碼如下所示：
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
// 實(shí)例化消費(fèi)者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("TestConsumer");
// 設(shè)置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 訂閱一個(gè)Topic，以及Tag來(lái)過(guò)濾需要消費(fèi)的消息
consumer.subscribe("Test", "*");
// 注冊(cè)回調(diào)實(shí)現(xiàn)類(lèi)來(lái)處理從broker拉取回來(lái)的消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
// 標(biāo)記該消息已經(jīng)被成功消費(fèi)
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 啟動(dòng)消費(fèi)者實(shí)例
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}
}下面讓我們來(lái)分析消費(fèi)者在啟動(dòng)中每一階段中做了什么吧，let’s go.
2.1 實(shí)例化消費(fèi)者
第一步主要是實(shí)例化消費(fèi)者，這里采取默認(rèn)的Push消費(fèi)者模式，構(gòu)造器中參數(shù)為對(duì)應(yīng)的消費(fèi)者分組，指定同一分組可以消費(fèi)同一類(lèi)型的消息，如果沒(méi)有指定，將會(huì)采取默認(rèn)的分組模式，這里實(shí)例化了一個(gè)DefaultMQPushConsumerImpl對(duì)象，它是后面消費(fèi)功能的主要實(shí)現(xiàn)類(lèi)。
// 實(shí)例化消費(fèi)者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("TestConsumer");
主要通過(guò)DefaultMQPushConsumer實(shí)例化DefaultMQPushConsumerImpl，它是主要的消費(fèi)功能實(shí)現(xiàn)類(lèi)。
public DefaultMQPushConsumer(final String consumerGroup, RPCHook rpcHook,
AllocateMessageQueueStrategy allocateMessageQueueStrategy) {
this.consumerGroup = consumerGroup;
this.allocateMessageQueueStrategy = allocateMessageQueueStrategy;
defaultMQPushConsumerImpl = new DefaultMQPushConsumerImpl(this, rpcHook);
}
2.2 設(shè)置NameServer和訂閱topic過(guò)程
// 設(shè)置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 訂閱一個(gè)或者多個(gè)Topic，以及Tag來(lái)過(guò)濾需要消費(fèi)的消息
consumer.subscribe("Test", "*");
2.2.1 添加tag
設(shè)置NameServer地址后，這個(gè)地址為你名字服務(wù)集群的地址，類(lèi)似于zookeeper集群地址，樣例給出的是單機(jī)本地地址，搭建集群后，可以設(shè)置為集群地址，接下來(lái)我們需要訂閱一個(gè)主題topic下的消息，設(shè)置對(duì)應(yīng)的topic，可以進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)設(shè)置不同的tag來(lái)實(shí)現(xiàn)，但目前只支持"||"進(jìn)行連接，如："tag1 || tag2 || tag3"。歸根在于構(gòu)造訂閱數(shù)據(jù)時(shí)，源碼通過(guò)"||"進(jìn)行了字符串的分割，如下所示：
public static SubscriptionData buildSubscriptionData(final String consumerGroup, String topic,
String subString) throws Exception {
SubscriptionData subscriptionData = new SubscriptionData();
subscriptionData.setTopic(topic);
subscriptionData.setSubString(subString);
if (null == subString || subString.equals(SubscriptionData.SUB_ALL) || subString.length() == 0) {
subscriptionData.setSubString(SubscriptionData.SUB_ALL);
} else {
String[] tags = subString.split("\\|\\|");
if (tags.length > 0) {
for (String tag : tags) {
if (tag.length() > 0) {
String trimString = tag.trim();
if (trimString.length() > 0) {
subscriptionData.getTagsSet().add(trimString);
subscriptionData.getCodeSet().add(trimString.hashCode());
}
}
}
} else {
throw new Exception("subString split error");
}
}
return subscriptionData;
}
2.2.2 發(fā)送心跳至Broker
前面構(gòu)造好訂閱主題和分類(lèi)后，將其放入了一個(gè)ConcurrentMap中，并調(diào)用
sendHeartbeatToAllBrokerWithLock()方法，進(jìn)行心跳檢測(cè)和上傳過(guò)濾器類(lèi)至broker集群（生產(chǎn)者啟動(dòng)過(guò)程也會(huì)進(jìn)行此步驟）。如下所示：
public void sendHeartbeatToAllBrokerWithLock() {
if (this.lockHeartbeat.tryLock()) {
try {
this.sendHeartbeatToAllBroker();
this.uploadFilterClassSource();
} catch (final Exception e) {
log.error("sendHeartbeatToAllBroker exception", e);
} finally {
this.lockHeartbeat.unlock();
}
} else {
log.warn("lock heartBeat, but failed.");
}
}首先會(huì)對(duì)broker集群進(jìn)行心跳檢測(cè)，在此過(guò)程中會(huì)施加鎖，它會(huì)執(zhí)行sendHeartbeatToAllBroker方法，構(gòu)建心跳數(shù)據(jù)heartbeatData，然后遍歷消費(fèi)和生產(chǎn)者table，將消費(fèi)者和生產(chǎn)者信息加入到heartbeatData中，當(dāng)都存在消費(fèi)者和生產(chǎn)者的情況下，會(huì)遍歷brokerAddrTable，往每個(gè)broker 地址發(fā)送心跳，相當(dāng)于往對(duì)應(yīng)地址發(fā)送一次http請(qǐng)求，用于探測(cè)當(dāng)前broker是否存活。
this.mQClientAPIImpl.sendHearbeat(addr, heartbeatData, 3000);
2.2.3上傳過(guò)濾器類(lèi)至FilterServer
之后會(huì)執(zhí)行uploadFilterClassSource()方法，只有push模式才會(huì)有此過(guò)程，在此模式下，它會(huì)循環(huán)遍歷訂閱數(shù)據(jù)SubscriptionData，如果此訂閱數(shù)據(jù)使用了類(lèi)模式過(guò)濾，會(huì)調(diào)用uploadFilterClassToAllFilterServer()方法：上傳用戶自定義的過(guò)濾消息實(shí)現(xiàn)類(lèi)至過(guò)濾器服務(wù)器。
private void uploadFilterClassSource() {
Iterator<Entry<String, MQConsumerInner>> it = this.consumerTable.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Entry<String, MQConsumerInner> next = it.next();
MQConsumerInner consumer = next.getValue();
if (ConsumeType.CONSUME_PASSIVELY == consumer.consumeType()) {
Set<SubscriptionData> subscriptions = consumer.subscriptions();
for (SubscriptionData sub : subscriptions) {
if (sub.isClassFilterMode() && sub.getFilterClassSource() != null) {
final String consumerGroup = consumer.groupName();
final String className = sub.getSubString();
final String topic = sub.getTopic();
final String filterClassSource = sub.getFilterClassSource();
try {
this.uploadFilterClassToAllFilterServer(consumerGroup, className, topic, filterClassSource);
} catch (Exception e) {
log.error("uploadFilterClassToAllFilterServer Exception", e);
}
}
}
}
}
}過(guò)濾器類(lèi)的作用：消費(fèi)端可以上傳一個(gè)Class類(lèi)文件到 FilterServer，Consumer從FilterServer拉取消息時(shí)，F(xiàn)ilterServer會(huì)把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給Broker，F(xiàn)ilterServer收取到Broker消息后，根據(jù)上傳的過(guò)濾類(lèi)中的邏輯做過(guò)濾操作，過(guò)濾完成后再把消息給到Consumer，用戶可以自定義過(guò)濾消息的實(shí)現(xiàn)類(lèi)。
2.3 注冊(cè)回調(diào)實(shí)現(xiàn)類(lèi)
接下來(lái)就是代碼中的注冊(cè)回調(diào)實(shí)現(xiàn)類(lèi)了，當(dāng)然，如果你是pull模式的話就不需要實(shí)現(xiàn)它了，push模式需要定義，兩者區(qū)別后面會(huì)講到，它主要用于從broker實(shí)時(shí)獲取消息，這里有兩種消費(fèi)上下文類(lèi)型，用于不同的消費(fèi)類(lèi)型。
ConsumeConcurrentlyContext：延時(shí)類(lèi)消息上下文，用于延時(shí)消息，即定時(shí)消息，默認(rèn)不延遲，可以設(shè)置延遲等級(jí)，每個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)固定時(shí)間刻度，RocketMQ中不能自定義延遲時(shí)間，延遲等級(jí)從1開(kāi)始，對(duì)應(yīng)的時(shí)間間隔如下所示：
"1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
ConsumeOrderlyContext ：順序類(lèi)消息上下文，控制發(fā)送消息的順序，生產(chǎn)者設(shè)置分片路由規(guī)則后，相同key只落到指定queue上，消費(fèi)過(guò)程中會(huì)對(duì)順序消息所在的queue加鎖，保證消息的有序性。
2.4 消費(fèi)者啟動(dòng)
我們先來(lái)看下消費(fèi)者啟動(dòng)的過(guò)程，如下所示：
（1）this.checkConfig()：首先是檢測(cè)消費(fèi)配置項(xiàng)，包括消費(fèi)分組group、消息模型(集群、廣播)、訂閱數(shù)據(jù)、消息監(jiān)聽(tīng)器等是否存在，如果不存在的話，會(huì)拋出異常。
（2）copySubscription()：構(gòu)建主題訂閱信息SubscriptionData并加入到RebalanceImpl負(fù)載均衡方法的訂閱信息中。
（3）getAndCreateMQClientInstance()：初始化MQ客戶端實(shí)例。
（4）offsetStore.load()：根據(jù)不同消息模式創(chuàng)建消費(fèi)進(jìn)度offsetStore并加載：BROADCASTING-廣播模式，同一個(gè)消費(fèi)group中的consumer都消費(fèi)一次，CLUSTERING-集群模式，默認(rèn)方式，只被消費(fèi)一次。
switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
this.offsetStore = new LocalFileOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
break;
case CLUSTERING:
this.offsetStore = new RemoteBrokerOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
break;
default:
break;
}可以通過(guò)setMessageModel方式設(shè)置不同模式；廣播模式下同消費(fèi)組的消費(fèi)者相互獨(dú)立，消費(fèi)進(jìn)度在本地單獨(dú)進(jìn)行存儲(chǔ)；集群模式下，同一條消息只會(huì)被同一個(gè)消費(fèi)組消費(fèi)一次，消費(fèi)進(jìn)度會(huì)參與到負(fù)載均衡中，消費(fèi)進(jìn)度是共享在整個(gè)消費(fèi)組中的。
（5）consumeMessageService.start()：根據(jù)不同消息監(jiān)聽(tīng)類(lèi)型實(shí)例化并啟動(dòng)。這里有延時(shí)消息和順序消息。
這里主要講下順序消息，RocketMQ也幫我們實(shí)現(xiàn)了，在啟動(dòng)時(shí)，如果是集群模式并是順序類(lèi)型，它會(huì)啟動(dòng)定時(shí)任務(wù)，定時(shí)向broker發(fā)送批量鎖，鎖住當(dāng)前順序消費(fèi)發(fā)往的消息隊(duì)列，順序消息因?yàn)樯a(chǎn)者生產(chǎn)消息時(shí)指定了分片策略和消息上下文，只會(huì)發(fā)往一個(gè)消費(fèi)隊(duì)列。
定時(shí)任務(wù)發(fā)送批量鎖，鎖住當(dāng)前順序消息隊(duì)列。
public void start() {
if (MessageModel.CLUSTERING.equals(ConsumeMessageOrderlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.messageModel())) {
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
ConsumeMessageOrderlyService.this.lockMQPeriodically();
}
}, 1000 * 1, ProcessQueue.REBALANCE_LOCK_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}發(fā)送鎖住隊(duì)列的消息至broker，broker端返回鎖住成功的隊(duì)列集合lockOKMQSet，順序消息具體實(shí)現(xiàn)可查看后面第四節(jié)。
（6）mQClientFactory.registerConsumer()：MQClientInstance注冊(cè)消費(fèi)者，并啟動(dòng)MQClientInstance，沒(méi)有注冊(cè)成功會(huì)結(jié)束消費(fèi)服務(wù)。
（7）mQClientFactory.start()：最后會(huì)啟動(dòng)如下服務(wù)：遠(yuǎn)程客戶端、定時(shí)任務(wù)、pull消息服務(wù)、負(fù)載均衡服務(wù)、push消息服務(wù)，然后將狀態(tài)改為運(yùn)行中。
switch (this.serviceState) {
case CREATE_JUST:
this.serviceState = ServiceState.START_FAILED;
// If not specified,looking address from name server
if (null == this.clientConfig.getNamesrvAddr()) {
this.mQClientAPIImpl.fetchNameServerAddr();
}
// Start request-response channel
this.mQClientAPIImpl.start();
// Start various schedule tasks
this.startScheduledTask();
// Start pull service
this.pullMessageService.start();
// Start rebalance service
this.rebalanceService.start();
// Start push service
this.defaultMQProducer.getDefaultMQProducerImpl().start(false);
log.info("the client factory [{}] start OK", this.clientId);
this.serviceState = ServiceState.RUNNING;
break;
case RUNNING:
break;
case SHUTDOWN_ALREADY:
break;
case START_FAILED:
throw new MQClientException("The Factory object[" + this.getClientId() + "] has been created before, and failed.", null);
default:
break;
}全部啟動(dòng)完畢后，整個(gè)消費(fèi)者也就啟動(dòng)好了，接下來(lái)就可以對(duì)生產(chǎn)者發(fā)送過(guò)來(lái)的消息進(jìn)行消費(fèi)了，那么是如何進(jìn)行消息消費(fèi)的呢？不同的消息模式有何區(qū)別呢？
三、pull/push 模式消費(fèi)?
3.1 pull模式-DefaultMQPullConsumer
pull拉取式消費(fèi)：應(yīng)用通常主動(dòng)調(diào)用Consumer的拉消息方法從Broker服務(wù)器拉消息、主動(dòng)權(quán)由應(yīng)用程序控制，可以指定消費(fèi)的位移，【偽代碼】如下所示：
DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("TestConsumer");
// 設(shè)置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 啟動(dòng)消費(fèi)者實(shí)例
consumer.start();
//獲取主題下所有的消息隊(duì)列，這里根據(jù)主題從nameserver獲取的
Set<MessageQueue> mqs = consumer.fetchSubscribeMessageQueues("Test");
for (MessageQueue queue : mqs) {
//獲取當(dāng)前隊(duì)列的消費(fèi)位移，指定消費(fèi)進(jìn)度offset，fromstore：從broker中獲取還是本地獲取，true-broker
long offset = consumer.fetchConsumeOffset(queue, true);
PullResult pullResult = null;
while (offset < pullResult.getMaxOffset()) {
//第二個(gè)參數(shù)為tag，獲取指定topic下的tag
//第三個(gè)參數(shù)表示從哪個(gè)位移下開(kāi)始消費(fèi)消息
//第四個(gè)參數(shù)表示一次最大拉取多少個(gè)消息
try {
pullResult = consumer.pullBlockIfNotFound(queue, "*", offset, 32);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
System.out.println("pull拉取消息失敗");
}
//代碼省略，記錄消息位移
offset = pullResult.getNextBeginOffset();
//代碼省略，這里為消費(fèi)消息
}
}可以看到我們是主動(dòng)拉取topic對(duì)應(yīng)下的消息隊(duì)列，然后遍歷它們，獲取當(dāng)前消費(fèi)進(jìn)度并進(jìn)行消費(fèi)。
3.2 push模式-DefaultMQPushConsumer
該模式下Broker收到數(shù)據(jù)后會(huì)主動(dòng)推送給消費(fèi)端，該消費(fèi)模式一般實(shí)時(shí)性較高，現(xiàn)在一般推薦使用該方式，具體示例可以觀看第一章開(kāi)頭的官方demo。
它也是通過(guò)實(shí)現(xiàn)pull方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，首先，前面2.4消費(fèi)者啟動(dòng)之后，最后會(huì)啟動(dòng)拉取消息服務(wù)pullMessageService和負(fù)載均衡rebalanceService服務(wù)，它們啟動(dòng)后會(huì)一直有線程進(jìn)行消費(fèi)。
case CREATE_JUST:
//......
// Start pull service
this.pullMessageService.start();
// Start rebalance service
this.rebalanceService.start();
//.......
this.serviceState = ServiceState.RUNNING;
break;
case RUNNING:
這里面調(diào)用doRebalance()方法，進(jìn)行負(fù)載均衡，默認(rèn)每20s做一次，會(huì)輪詢所有訂閱該實(shí)例的topic。
public class RebalanceService extends ServiceThread {
//初始化，省略....
@Override
public void run() {
log.info(this.getServiceName() + " service started");
while (!this.isStopped()) {
this.waitForRunning(waitInterval);
//做負(fù)載均衡
this.mqClientFactory.doRebalance();
}
log.info(this.getServiceName() + " service end");
}
@Override
public String getServiceName() {
return RebalanceService.class.getSimpleName();
}
}然后根據(jù)每個(gè)topic，以及它是否順序消息模式來(lái)做rebalance。
具體做法就是先對(duì)Topic下的消息消費(fèi)隊(duì)列、消費(fèi)者Id進(jìn)行排序，然后用消息隊(duì)列的平均分配算法，計(jì)算出待拉取的消息隊(duì)列，將分配到的消息隊(duì)列集合與processQueueTable做一個(gè)過(guò)濾比對(duì)，新隊(duì)列不包含或已過(guò)期，則進(jìn)行移除 。
public void doRebalance(final boolean isOrder) {
Map<String, SubscriptionData> subTable = this.getSubscriptionInner();
if (subTable != null) {
for (final Map.Entry<String, SubscriptionData> entry : subTable.entrySet()) {
final String topic = entry.getKey();
try {
/根據(jù) /每個(gè)topic，以及它是否順序消息模式來(lái)做rebalance
this.rebalanceByTopic(topic, isOrder);
} catch (Throwable e) {
if (!topic.startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
log.warn("rebalanceByTopic Exception", e);
}
}
}
}
this.truncateMessageQueueNotMyTopic();
}rebalanceByTopic中廣播和集群模式都會(huì)執(zhí)行updateProcessQueueTableInRebalance()方法，最后會(huì)分發(fā)請(qǐng)求dispatchPullRequest，通過(guò)executePullRequestImmediately()方法將pull請(qǐng)求放入pull請(qǐng)求隊(duì)列pullRequestQueue中，注意，pull模式下分發(fā)請(qǐng)求方法dispatchPullRequest()實(shí)際實(shí)現(xiàn)是一個(gè)空方法，這里兩者很大不同，push模式實(shí)現(xiàn)如下：
@Override
public void dispatchPullRequest(List<PullRequest> pullRequestList) {
for (PullRequest pullRequest : pullRequestList) {
this.defaultMQPushConsumerImpl.executePullRequestImmediately(pullRequest);
log.info("doRebalance, {}, add a new pull request {}", consumerGroup, pullRequest);
}
}
然后再PullMessageService中，因?yàn)榍懊鎐onsumer啟動(dòng)成功了，PullMessageService線程會(huì)實(shí)時(shí)去取pullRequestQueue中的pull請(qǐng)求。
@Override
public void run() {
log.info(this.getServiceName() + " service started");
while (!this.isStopped()) {
try {
PullRequest pullRequest = this.pullRequestQueue.take();
if (pullRequest != null) {
this.pullMessage(pullRequest);
}
} catch (InterruptedException e) {
} catch (Exception e) {
log.error("Pull Message Service Run Method exception", e);
}
}
log.info(this.getServiceName() + " service end");
}
取出來(lái)的pull請(qǐng)求又會(huì)經(jīng)由DefaultMQPushConsumerImpl的消息監(jiān)聽(tīng)類(lèi)，調(diào)用pullMessage()方法。
private void pullMessage(final PullRequest pullRequest) {
final MQConsumerInner consumer = this.mQClientFactory.selectConsumer(pullRequest.getConsumerGroup());
if (consumer != null) {
DefaultMQPushConsumerImpl impl = (DefaultMQPushConsumerImpl) consumer;
impl.pullMessage(pullRequest);
} else {
log.warn("No matched consumer for the PullRequest {}, drop it", pullRequest);
}
}pullMessage()中pullKernelImpl()有一個(gè)Pullback方法用于執(zhí)行消息的回調(diào)，它會(huì)通過(guò)submitConsumeRequest()這個(gè)方法來(lái)處理消息，總而言之就是通過(guò)線程回調(diào)的方式讓push模式下的監(jiān)聽(tīng)器能夠感知到。
//Pull回調(diào)
PullCallback pullCallback = new PullCallback() {
@Override
public void onSuccess(PullResult pullResult) {
if (pullResult != null) {
pullResult = DefaultMQPushConsumerImpl.this.pullAPIWrapper.processPullResult(pullRequest.getMessageQueue(), pullResult,
subscriptionData);
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
//省略...消費(fèi)位移更新
DefaultMQPushConsumerImpl.this.consumeMessageService.submitConsumeRequest(
pullResult.getMsgFoundList(),
processQueue,
pullRequest.getMessageQueue(),
dispathToConsume);
這個(gè)方法對(duì)應(yīng)的不同消費(fèi)模式有著不同實(shí)現(xiàn)，但都是會(huì)構(gòu)建一個(gè)消費(fèi)請(qǐng)求ConsumeRequest，里面有一個(gè)run()方法，構(gòu)建完畢后，會(huì)把它放入到listener監(jiān)聽(tīng)器中。
//監(jiān)聽(tīng)消息
status = listener.consumeMessage(Collections.unmodifiableList(msgs), context);
還記得前面我們樣例給出的注冊(cè)監(jiān)聽(tīng)器回調(diào)處理方法嗎？
我們可以點(diǎn)擊上面的consumeMessage方法，查看它在源碼中的實(shí)現(xiàn)位置，發(fā)現(xiàn)它就回到了我們前面的2.3注冊(cè)回調(diào)實(shí)現(xiàn)類(lèi)里面了，整個(gè)流程是不是通順了呢？這個(gè)監(jiān)聽(tīng)器中就會(huì)收到push的消息，拉取出來(lái)進(jìn)行業(yè)務(wù)消費(fèi)邏輯，下面是我們自己定義的消息回調(diào)處理方法。
// 注冊(cè)回調(diào)實(shí)現(xiàn)類(lèi)來(lái)處理從broker拉取回來(lái)的消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
// 標(biāo)記該消息已經(jīng)被成功消費(fèi)
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
3.3 小結(jié)
push模式相比較于pull模式不同的是，做負(fù)載均衡時(shí)，pullRequest請(qǐng)求會(huì)放入pullRequestQueue，然后PullMessageService線程會(huì)實(shí)時(shí)去取出這個(gè)請(qǐng)求，將消息存入ProcessQueue，通過(guò)線程回調(diào)的方式讓push模式下的監(jiān)聽(tīng)器能夠感知到，這樣消息從分發(fā)請(qǐng)求到接收都是實(shí)時(shí)的，而pull模式是消費(fèi)端主動(dòng)去拉取指定消息的，需要指定消費(fèi)進(jìn)度。
對(duì)于我們開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，選取哪種模式實(shí)現(xiàn)我們的業(yè)務(wù)邏輯比較合適呢？別急，先讓我們總結(jié)下他們的特點(diǎn)：
共同點(diǎn)：
- 兩者底層實(shí)際一樣，push模式也是基于pull模式來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
- pull模式需要我們通過(guò)程序主動(dòng)通過(guò)consumer向broker拉消息，而消息的push模式則只需要我們提供一個(gè)listener監(jiān)聽(tīng)，實(shí)時(shí)獲取消息。
優(yōu)點(diǎn)：
- push模式采用長(zhǎng)輪詢阻塞的方式獲取消息，實(shí)時(shí)性非常高；
- push模式rocketMQ處理了獲取消息的細(xì)節(jié)，使用起來(lái)比較簡(jiǎn)單方便；
- pull模式可以指定消費(fèi)進(jìn)度，想消費(fèi)多少就消費(fèi)多少，靈活性大。
缺點(diǎn)：
- push模式當(dāng)消費(fèi)者能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于生產(chǎn)者能力的時(shí)候，會(huì)產(chǎn)生一定的消費(fèi)者消息堆積；
- pull模式實(shí)時(shí)性很低，頻率不好設(shè)置；
- 拉取消息的間隔不好設(shè)置，太短則產(chǎn)生很多無(wú)效Pull請(qǐng)求的RPC開(kāi)銷(xiāo)，影響MQ整體的網(wǎng)絡(luò)性能，太長(zhǎng)則實(shí)時(shí)性差。
適用場(chǎng)景：
- 對(duì)于服務(wù)端生產(chǎn)消息數(shù)據(jù)比較大時(shí)，而消費(fèi)端處理比較復(fù)雜，消費(fèi)能力相對(duì)較低時(shí)，這種情況就適用pull模式；
- 對(duì)于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，就比較適用與push模式。
現(xiàn)在的你是否明確業(yè)務(wù)中該使用哪種模式了呢？
四、順序消息
4.1 實(shí)現(xiàn)MQ順序消息發(fā)送存在問(wèn)題
- 一般消息發(fā)送會(huì)采取輪詢方式把消息發(fā)送到不同的queue(分區(qū)隊(duì)列)；而消費(fèi)消息的時(shí)候從多個(gè)queue上拉取消息，broker之間是無(wú)感知的，這種情況發(fā)送和消費(fèi)是不能保證順序。
- 異步方式發(fā)送消息時(shí)，發(fā)送的時(shí)候不是按著一條一條順序發(fā)送的，保證不了消息到達(dá)Broker的時(shí)間也是按照發(fā)送的順序來(lái)的。
消息發(fā)送到存儲(chǔ)，最后到消費(fèi)要經(jīng)歷這么多步驟，我們?cè)撊绾卧跇I(yè)務(wù)中使用順序消息呢？讓咱們來(lái)一步步拆解下吧。
4.2 實(shí)現(xiàn)MQ順序消息關(guān)鍵點(diǎn)
既然分散到多個(gè)broker上無(wú)法追蹤順序，那么可以控制發(fā)送的順序消息只依次發(fā)送到同一個(gè)queue中，消費(fèi)的時(shí)候只從這個(gè)queue上依次拉取，則就保證了順序。在發(fā)送時(shí)設(shè)置分片路由規(guī)則，讓相同key的消息只落到指定queue上，然后消費(fèi)過(guò)程中對(duì)順序消息所在的queue加鎖，保證消息的有序性，讓這個(gè)queue上的消息就按照FIFO順序來(lái)進(jìn)行消費(fèi)。因此我們滿足以下三個(gè)條件是否就可以呢？
1）消息順序發(fā)送：多線程發(fā)送的消息無(wú)法保證有序性，因此，需要業(yè)務(wù)方在發(fā)送時(shí)，針對(duì)同一個(gè)業(yè)務(wù)編號(hào)(如同一筆訂單)的消息需要保證在一個(gè)線程內(nèi)順序發(fā)送，在上一個(gè)消息發(fā)送成功后，在進(jìn)行下一個(gè)消息的發(fā)送。對(duì)應(yīng)到mq中，消息發(fā)送方法就得使用同步發(fā)送，異步發(fā)送無(wú)法保證順序性。
//采用的同步發(fā)送方式，在一個(gè)線程內(nèi)順序發(fā)送,異步發(fā)送方式為：producer.send(msg, new SendCallback() {...})
SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {//…}2）消息順序存儲(chǔ)：MQ 的topic下會(huì)存在多個(gè)queue，要保證消息的順序存儲(chǔ)，同一個(gè)業(yè)務(wù)編號(hào)的消息需要被發(fā)送到一個(gè)queue中。對(duì)應(yīng)到mq中，需要使用MessageQueueSelector來(lái)選擇要發(fā)送的queue。即可以對(duì)業(yè)務(wù)編號(hào)設(shè)置路由規(guī)則，像根據(jù)隊(duì)列數(shù)量對(duì)業(yè)務(wù)字段hash取余，將消息發(fā)送到一個(gè)queue中。
//使用"%"操作，使得訂單id取余后相同的數(shù)據(jù)路由到同一個(gè)queue中，也可以自定義路由規(guī)則
long index = id % mqs.size();
return mqs.get((int) index);
3）消息順序消費(fèi)：要保證消息順序消費(fèi)，同一個(gè)queue就只能被一個(gè)消費(fèi)者所消費(fèi)，因此對(duì)broker中消費(fèi)隊(duì)列加鎖是無(wú)法避免的。同一時(shí)刻，一個(gè)消費(fèi)隊(duì)列只能被一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)，消費(fèi)者內(nèi)部，也只能有一個(gè)消費(fèi)線程來(lái)消費(fèi)該隊(duì)列。這里RocketMQ已經(jīng)為我們實(shí)現(xiàn)好了。
List<PullRequest> pullRequestList = new ArrayList<PullRequest>();
for (MessageQueue mq : mqSet) {
if (!this.processQueueTable.containsKey(mq)) {
if (isOrder && !this.lock(mq)) {
log.warn("doRebalance, {}, add a new mq failed, {}, because lock failed", consumerGroup, mq);
continue;
}
//....省略
}
}
消費(fèi)者重新負(fù)載，并且分配完消費(fèi)隊(duì)列后，需要向mq服務(wù)器發(fā)起消息拉取請(qǐng)求，代碼實(shí)現(xiàn)在RebalanceImpl#updateProcessQueueTableInRebalance()中，針對(duì)順序消息的消息拉取，mq做了以上判斷，即消費(fèi)客戶端先向broker端發(fā)起對(duì)messageQueue的加鎖請(qǐng)求，只有加鎖成功時(shí)才創(chuàng)建pullRequest進(jìn)行消息拉取，這里的pullRequest就是前面pull和push模式消息體，而updateProcessQueueTableInRebalance這個(gè)方法也是在前面消費(fèi)者啟動(dòng)過(guò)程中有講到過(guò)哦。
具體加鎖邏輯如下：
public boolean lock(final MessageQueue mq) {
FindBrokerResult findBrokerResult = this.mQClientFactory.findBrokerAddressInSubscribe(mq.getBrokerName(), MixAll.MASTER_ID, true);
if (findBrokerResult != null) {
LockBatchRequestBody requestBody = new LockBatchRequestBody();
requestBody.setConsumerGroup(this.consumerGroup);
requestBody.setClientId(this.mQClientFactory.getClientId());
requestBody.getMqSet().add(mq);
try {
Set<MessageQueue> lockedMq =
this.mQClientFactory.getMQClientAPIImpl().lockBatchMQ(findBrokerResult.getBrokerAddr(), requestBody, 1000);
for (MessageQueue mmqq : lockedMq) {
ProcessQueue processQueue = this.processQueueTable.get(mmqq);
if (processQueue != null) {
processQueue.setLocked(true);
processQueue.setLastLockTimestamp(System.currentTimeMillis());
}
}
boolean lockOK = lockedMq.contains(mq);
log.info("the message queue lock {}, {} {}",
lockOK ? "OK" : "Failed",
this.consumerGroup,
mq);
return lockOK;
} catch (Exception e) {
log.error("lockBatchMQ exception, " + mq, e);
}
}
return false;
}可以看到，就是調(diào)用lockBatchMQ方法發(fā)送了一個(gè)加鎖請(qǐng)求，成功獲取到消息處理隊(duì)列就設(shè)為獲取到鎖，返回鎖定成功，如果加鎖成功，同一時(shí)刻只有一個(gè)線程進(jìn)行消息消費(fèi)。加鎖失敗，會(huì)延遲1000ms重新嘗試向broker端申請(qǐng)鎖定messageQueue，鎖定成功后重新提交消費(fèi)請(qǐng)求。
怎么樣，這樣的加鎖方式是不是很像我們平時(shí)用到的分布式鎖呢？由你來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)你會(huì)怎么做呢？
五、消息ack機(jī)制
5.1 消息消費(fèi)失敗處理
消息被消費(fèi)者消費(fèi)了，那么如何保證被消費(fèi)成功呢？消息消費(fèi)失敗會(huì)出現(xiàn)什么情況呢？
消息被消費(fèi)，那么如何保證被消費(fèi)成功呢？這里只有使用方控制，只有使用方確認(rèn)成功了，才會(huì)消費(fèi)成功，否則會(huì)重新投遞。
RocketMQ其實(shí)是通過(guò)ACK機(jī)制來(lái)對(duì)失敗消息進(jìn)行重試和通知的，具體流程如下所示：
消息成功與否是由使用方控制，只有使用方確認(rèn)成功了，才會(huì)消費(fèi)成功，否則會(huì)重新投遞，Consumer會(huì)通過(guò)監(jiān)聽(tīng)器監(jiān)聽(tīng)回調(diào)過(guò)來(lái)的消息，返回ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS表示消費(fèi)成功，如果消費(fèi)失敗，返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER狀態(tài)（消費(fèi)重試），RocketMQ就會(huì)默認(rèn)為這條消息失敗了，延遲一定時(shí)間后（默認(rèn)10s，可配置），會(huì)再次投送到ConsumerGroup，重試次數(shù)與間隔時(shí)間關(guān)系上圖所示。如果持續(xù)這樣，失敗到一定次數(shù)（默認(rèn)16次），就會(huì)進(jìn)入到DLQ死信隊(duì)列，不再投遞，此時(shí)可以通過(guò)監(jiān)控人工來(lái)干預(yù)。
5.2 消息重投帶來(lái)問(wèn)題
RocketMQ 消費(fèi)消息因?yàn)橄⒅赝逗艽笠粋€(gè)問(wèn)題就是無(wú)法保證消息只被消費(fèi)一次，因此需要開(kāi)發(fā)人員在業(yè)務(wù)里面自己去處理。
六、總結(jié)
本文主要介紹了RocketMQ的消費(fèi)者啟動(dòng)流程，結(jié)合官方源碼和示例，一步步講述消費(fèi)者在啟動(dòng)和消息消費(fèi)中的的工作原理及內(nèi)容，并結(jié)合平時(shí)業(yè)務(wù)工作中，對(duì)我們所熟悉的順序、push/pull模式等進(jìn)行詳細(xì)分析，以及對(duì)于消息消費(fèi)失敗和重投帶來(lái)問(wèn)題去進(jìn)行分析。
對(duì)于自己而言，希望通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)源碼方式，能夠明白其中啟動(dòng)的原理，學(xué)習(xí)里面優(yōu)秀的方案，像對(duì)于pull/push，順序消息這些，學(xué)習(xí)之后能夠了解到push模式是何如做到實(shí)時(shí)拉取消息的，順序消息是如何保證的，再就是能夠聯(lián)想到平時(shí)遇到這種問(wèn)題該如何處理，像順序消息在消息被消費(fèi)時(shí)保持和存儲(chǔ)的順序一致，這里自己施加分布式鎖寫(xiě)能不能實(shí)現(xiàn)等，文中也有很多引導(dǎo)性問(wèn)題，希望能引起讀者自己的思考，能夠?qū)φ麄€(gè)消費(fèi)者啟動(dòng)和消息消費(fèi)流程有著較為直觀的認(rèn)知，但還有著一些技術(shù)細(xì)節(jié)由于篇幅原因沒(méi)做出詳細(xì)說(shuō)明，也歡迎大家一起探討交流~
參考資料：
- RocketMQ官網(wǎng)示例
- RocketMQ系列之pull(拉)消息模式（七）
- RocketMQ的順序消息（順序消費(fèi)）
