自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

兩個(gè)實(shí)驗(yàn)讓我徹底弄懂了「訂閱關(guān)系一致」

開發(fā) 前端
RocketMQ 4.X 源碼實(shí)現(xiàn)就是為了和消費(fèi)組的定義保持一致 ,假如訂閱關(guān)系不一致,那么代碼執(zhí)行邏輯就會(huì)出現(xiàn)混亂。

這篇文章,筆者想聊聊 RocketMQ 最佳實(shí)踐之一:保證訂閱關(guān)系一致。

訂閱關(guān)系一致指的是同一個(gè)消費(fèi)者 Group ID 下所有 Consumer 實(shí)例所訂閱的 Topic 、Tag 必須完全一致。

如果訂閱關(guān)系不一致,消息消費(fèi)的邏輯就會(huì)混亂,甚至導(dǎo)致消息丟失。

1 訂閱關(guān)系演示

首先我們展示正確的訂閱關(guān)系:多個(gè) Group ID 訂閱了多個(gè) Topic,并且每個(gè) Group ID 里的多個(gè)消費(fèi)者的訂閱關(guān)系保持了一致。

正確的訂閱關(guān)系正確的訂閱關(guān)系

接下來,我們展示錯(cuò)誤的訂閱關(guān)系。

錯(cuò)誤的訂閱關(guān)系錯(cuò)誤的訂閱關(guān)系

從上圖中,單個(gè) Group ID 訂閱了多個(gè) Topic,但是該 Group ID 里的多個(gè)消費(fèi)者的訂閱關(guān)系并沒有保持一致。

代碼邏輯角度來看,每個(gè)消費(fèi)者實(shí)例內(nèi)訂閱方法的主題、 TAG、監(jiān)聽邏輯都需要保持一致。

圖片圖片

接下來,我們實(shí)驗(yàn)相同消費(fèi)組,兩種不正確的場(chǎng)景,看看消費(fèi)者和 Broker 服務(wù)有什么異常。

訂閱主題不同,標(biāo)簽相同

訂閱主題相同,標(biāo)簽不同

2 訂閱主題不同,標(biāo)簽相同

圖片圖片

當(dāng)我們啟動(dòng)兩個(gè)消費(fèi)者后,消費(fèi)者組名:myconsumerGroup。

C1消費(fèi)者訂閱主題 TopicTest , C2消費(fèi)者訂閱主題  mytest。

在 Broker 端的日志里,會(huì)不停的打印拉取消息失敗的日志 :

2023-10-09 14:52:53 WARN PullMessageThread_2 - 
the consumer's subscription not exist, group: myconsumerGroup, topic:TopicTest

那么在這種情況下,C1 消費(fèi)者是不可能拉取到消息,也就不可能消費(fèi)到最新的消息。

為什么呢 ?我們知道客戶端會(huì)定時(shí)的發(fā)送心跳包到 Broker 服務(wù),心跳包中會(huì)包含消費(fèi)者訂閱信息,數(shù)據(jù)格式樣例如下:

"subscriptionDataSet": [
  {
    "classFilterMode": false,
    "codeSet": [],
    "expressionType": "TAG",
    "subString": "*",
    "subVersion": 1696832107020,
    "tagsSet": [],
    "topic": "TopicTest"
  },
  {
    "classFilterMode": false,
    "codeSet": [],
    "expressionType": "TAG",
    "subString": "*",
    "subVersion": 1696832098221,
    "tagsSet": [],
    "topic": "%RETRY%myconsumerGroup"
  }
]

Broker 服務(wù)會(huì)調(diào)用 ClientManageProcessor 的 heartBeat方法處理心跳請(qǐng)求。

最終跟蹤到代碼:org.apache.rocketmq.broker.client.ConsumerManager#registerConsumer

圖片圖片

Broker 服務(wù)的會(huì)保存消費(fèi)者信息,消費(fèi)者信息存儲(chǔ)在消費(fèi)者表 consumerTable 。消費(fèi)者表以消費(fèi)組名為 key , 值為消費(fèi)者組信息 ConsumerGroupInfo 。

#org.apache.rocketmq.broker.client.ConsumerManager
private final ConcurrentMap<String/* Group */, ConsumerGroupInfo> consumerTable =
    new ConcurrentHashMap<String, ConsumerGroupInfo>(1024);

如果消費(fèi)組的消費(fèi)者信息 ConsumerGroupInfo 為空,則新建新的對(duì)象。

更新訂閱信息時(shí),訂閱信息是按照消費(fèi)組存放的,這步驟就會(huì)導(dǎo)致同一個(gè)消費(fèi)組內(nèi)的各個(gè)消費(fèi)者客戶端的訂閱信息相互被覆蓋。

回到消費(fèi)者客戶端,當(dāng)消費(fèi)者拉取消息時(shí),Broker 服務(wù)會(huì)調(diào)用 PullMessageProcessor 的 processRequest 方法 。

首先會(huì)進(jìn)行前置判斷,查詢當(dāng)前的主題的訂閱信息若該主題的訂閱信息為空,則打印告警日志,并返回異常的響應(yīng)結(jié)果。

subscriptionData = consumerGroupInfo.findSubscriptionData(requestHeader.getTopic());    
if (null == subscriptionData) {
     log.warn("the consumer's subscription not exist, group: {}, topic:{}", requestHeader.getConsumerGroup(), 
     response.setCode(ResponseCode.SUBSCRIPTION_NOT_EXIST);
     response.setRemark("the consumer's subscription not exist" + FAQUrl.suggestTodo(FAQUrl.SAME_GROUP_DIFFERENT_TOPIC));
     return response;
}

通過調(diào)研 Broker 端的代碼,我們發(fā)現(xiàn):相同消費(fèi)組的訂閱信息必須保持一致 , 否則同一個(gè)消費(fèi)組內(nèi)的各個(gè)消費(fèi)者客戶端的訂閱信息相互被覆蓋,從而導(dǎo)致某個(gè)消費(fèi)者客戶端無(wú)法拉取到新的消息。

C1消費(fèi)者無(wú)法消費(fèi)主題 TopicTest 的消息數(shù)據(jù),那么 C2 消費(fèi)者訂閱主題 mytest,消費(fèi)會(huì)正常嗎 ?

圖片圖片

從上圖來看,依然有問題。主題 mytest 有四個(gè)隊(duì)列,但只有兩個(gè)隊(duì)列被分配了, 另外兩個(gè)隊(duì)列的消息就沒有辦法消費(fèi)了。

要解釋這個(gè)問題,我們需要重新溫習(xí)負(fù)載均衡的原理。

負(fù)載均衡服務(wù)會(huì)根據(jù)消費(fèi)模式為”廣播模式”還是“集群模式”做不同的邏輯處理,這里主要來看下集群模式下的主要處理流程:

(1) 獲取該主題下的消息消費(fèi)隊(duì)列集合;

(2) 查詢 Broker 端獲取該消費(fèi)組下消費(fèi)者 Id 列表;

(3) 先對(duì) Topic 下的消息消費(fèi)隊(duì)列、消費(fèi)者 Id 排序,然后用消息隊(duì)列分配策略算法(默認(rèn)為: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;

圖片圖片

這里的平均分配算法,類似于分頁(yè)的算法,將所有 MessageQueue 排好序類似于記錄,將所有消費(fèi)端排好序類似頁(yè)數(shù),并求出每一頁(yè)需要包含的平均 size 和每個(gè)頁(yè)面記錄的范圍 range ,最后遍歷整個(gè) range 而計(jì)算出當(dāng)前消費(fèi)端應(yīng)該分配到的記錄。

(4) 分配到的消息隊(duì)列集合與 processQueueTable 做一個(gè)過濾比對(duì)操作。

圖片圖片

消費(fèi)者實(shí)例內(nèi) ,processQueueTable 對(duì)象存儲(chǔ)著當(dāng)前負(fù)載均衡的隊(duì)列 ,以及該隊(duì)列的處理隊(duì)列 processQueue (消費(fèi)快照)。

  1. 標(biāo)紅的 Entry 部分表示與分配到的消息隊(duì)列集合互不包含,則需要將這些紅色隊(duì)列 Dropped 屬性為 true , 然后從 processQueueTable 對(duì)象中移除。
  2. 綠色的 Entry 部分表示與分配到的消息隊(duì)列集合的交集,processQueueTable 對(duì)象中已經(jīng)存在該隊(duì)列。
  3. 黃色的 Entry 部分表示這些隊(duì)列需要添加到 processQueueTable 對(duì)象中,為每個(gè)分配的新隊(duì)列創(chuàng)建一個(gè)消息拉取請(qǐng)求 pullRequest , 在消息拉取請(qǐng)求中保存一個(gè)處理隊(duì)列 processQueue (隊(duì)列消費(fèi)快照),內(nèi)部是紅黑樹(TreeMap),用來保存拉取到的消息。

最后創(chuàng)建拉取消息請(qǐng)求列表,并將請(qǐng)求分發(fā)到消息拉取服務(wù),進(jìn)入拉取消息環(huán)節(jié)。

通過上面的介紹 ,通過負(fù)載均衡的原理推導(dǎo),原因就顯而易見了。

圖片圖片

C1消費(fèi)者被分配了隊(duì)列 0、隊(duì)列 1 ,但是 C1消費(fèi)者本身并沒有訂閱主題 mytest , 所以無(wú)法消費(fèi)該主題的數(shù)據(jù)。

從本次實(shí)驗(yàn)來看,C1消費(fèi)者無(wú)法消費(fèi)主題 TopicTest 的消息數(shù)據(jù) , C2 消費(fèi)者只能部分消費(fèi)主題 mytest的消息數(shù)據(jù)。

但是因?yàn)樵?Broker 端,同一個(gè)消費(fèi)組內(nèi)的各個(gè)消費(fèi)者客戶端的訂閱信息相互被覆蓋,所以這種消費(fèi)狀態(tài)非常混亂,偶爾也會(huì)切換成:C1消費(fèi)者可以部分消費(fèi)主題 TopicTest 的消息數(shù)據(jù) , C2消費(fèi)者無(wú)法消費(fèi)主題  mytest的消息數(shù)據(jù)。

3 訂閱主題相同,標(biāo)簽不同

圖片圖片

如圖,C1 消費(fèi)者和 C2 消費(fèi)者訂閱主題 TopicTest ,但兩者的標(biāo)簽 TAG 并不相同。

啟動(dòng)消費(fèi)者服務(wù)之后,從控制臺(tái)觀察,負(fù)載均衡的效果也如預(yù)期一般正常。

圖片圖片

筆者在 Broker 端打印埋點(diǎn)日志,發(fā)現(xiàn)主題 TopicTest 的訂閱信息為 :

{
  "classFilterMode": false,
  "codeSet": [66],
  "expressionType": "TAG",
  "subString": "B",
  "subVersion": 1696901014319,
  "tagsSet": ["B"],
  "topic": "TopicTest"
}

那么這種狀態(tài),消費(fèi)正常嗎 ?筆者做了一組實(shí)驗(yàn),消費(fèi)依然混亂:

C1 消費(fèi)者無(wú)法消費(fèi) TAG 值為 A 的消息 ,C2 消費(fèi)者只能消費(fèi)部分 TAG 值為 B 的消息。

想要理解原因,我們需要梳理消息過濾機(jī)制。

首先 ConsumeQueue 文件的格式如下 :

圖片圖片

  1. Broker 端在接收到拉取請(qǐng)求后,根據(jù)請(qǐng)求參數(shù)定位 ConsumeQueue 文件,然后遍歷 ConsumeQueue 待檢索的條目, 判斷條目中存儲(chǔ) Tag 的 hashcode 是否和訂閱信息中 TAG 的 hashcode 是否相同,若不符合,則跳過,繼續(xù)對(duì)比下一個(gè), 符合條件的聚合后返回給消費(fèi)者客戶端。
  2. 消費(fèi)者在收到過濾后的消息后,也要執(zhí)行過濾機(jī)制,只不過過濾的是 TAG 字符串的值,而不是 hashcode 。

我們模擬下消息過濾的過程:

圖片圖片

首先,生產(chǎn)者將不同的消息發(fā)送到 Broker 端,不同的 TAG 的消息會(huì)發(fā)送到保存的不同的隊(duì)列中。

C1 消費(fèi)者從隊(duì)列 0 ,隊(duì)列 1 中拉取消息時(shí),因?yàn)?Broker 端該主題的訂閱信息中 TAG 值為 B ,經(jīng)過服務(wù)端過濾后, C1 消費(fèi)者拉取到的消息的 TAG 值都是 B  , 但消費(fèi)者在收到過濾的消息后,也需要進(jìn)行客戶端過濾,A 并不等于 B ,所以 C1 消費(fèi)者無(wú)法消費(fèi) TAG 值為 A 的消息。

C2 消費(fèi)者從隊(duì)列 2, 隊(duì)列 3 中拉取消息,整個(gè)邏輯鏈路是正常的 ,但是因?yàn)樨?fù)載均衡的緣故,它無(wú)法消費(fèi)隊(duì)列 0 ,隊(duì)列 1的消息。

4 總結(jié)

什么是消費(fèi)組 ?消費(fèi)同一類消息且消費(fèi)邏輯一致 。

RocketMQ 4.X 源碼實(shí)現(xiàn)就是為了和消費(fèi)組的定義保持一致 ,假如訂閱關(guān)系不一致,那么代碼執(zhí)行邏輯就會(huì)出現(xiàn)混亂。

規(guī)避訂閱關(guān)系不一致這個(gè)問題有兩種方式 :

  • 嚴(yán)格規(guī)范上線流程在上線之前,梳理好相關(guān)依賴服務(wù),梳理好上線流程,做好上線評(píng)審,并嚴(yán)格按照流程執(zhí)行。
  • 合理定義好主題和標(biāo)簽當(dāng)我們定義好主題和標(biāo)簽后,需要添加新的標(biāo)簽時(shí),是否可以換一個(gè)思路:換一個(gè)新的消費(fèi)組或者新建一個(gè)主題。

最后的思考:

假如從基礎(chǔ)架構(gòu)層面來思考,將訂閱關(guān)系信息中心化來設(shè)計(jì),應(yīng)該也可以實(shí)現(xiàn) ,但成本較高,對(duì)于中小企業(yè)來講,并不合算。

參考資料:

RocketMQ為什么要保證訂閱關(guān)系的一致性

https://cloud.tencent.com/developer/article/1474885

RocketMQ最佳實(shí)踐之坑?

https://mp.weixin.qq.com/s/Ypk-U8uVu4aZKMinbfU3xQ

源碼分析RocketMQ消息過濾機(jī)制

https://blog.csdn.net/prestigeding/article/details/79255328


責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 勇哥java實(shí)戰(zhàn)分享
相關(guān)推薦

2021-02-02 05:41:16

底層設(shè)計(jì)頂層

2021-02-07 21:59:39

Java回調(diào)機(jī)制

2018-07-05 09:41:08

一致性哈希算法

2021-10-26 00:17:21

Linux網(wǎng)絡(luò)命名

2022-12-05 16:49:05

volatileJava

2020-07-02 09:15:59

Netty內(nèi)存RPC

2021-01-18 07:52:08

Dom節(jié)點(diǎn)Element

2023-12-12 07:31:51

Executors工具開發(fā)者

2023-02-28 23:04:15

2023-11-06 09:06:54

分布式一致性數(shù)據(jù)

2024-04-11 08:01:24

RedisMysql分布式鎖

2019-10-28 09:26:35

PylintPython編程語(yǔ)言

2018-01-29 15:25:05

前端JSDate對(duì)象

2022-01-27 08:31:20

一致性哈希

2019-11-08 16:05:54

Promise前端鏈?zhǔn)秸{(diào)用

2019-09-12 09:40:34

秒殺系統(tǒng)高并發(fā)

2023-12-05 14:44:01

2017-10-23 10:34:36

服務(wù)器數(shù)據(jù)同步

2023-11-08 07:56:38

單鏈表雙鏈表

2013-12-13 14:46:55

OSPFMTU鄰接關(guān)系
點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號(hào)