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【深入浅出RocketMQ原理及实战】「底层原理挖掘系列」透彻剖析贯穿RocketMQ的消息顺序消费和并发消费机制体系的原理分析
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透彻剖析贯穿RocketMQ的消息顺序消费和并发消费机制体系的原理分析
DefaultMQPushConsumerImpl拉取消息consumeMessageService的并发消费和顺序消费并发消费顺序消费concurrently 创建 ConsumeRequestconcurrently ConsumeRequest#run 消费主体逻辑消费结束之后清除数据
orderly 创建 ConsumeRequestorderly ConsumeRequest#run 消费主体逻辑顺序处理机制关于 offset 提交
消息消费的失败
DefaultMQPushConsumerImpl拉取消息
首先，DefaultMQPushConsumerImpl 是一个实现了 RocketMQ 的消费者客户端接口的类。该类的主要作用是从 RocketMQ 的 Broker 获取消息并进行消费。 主要可以通过pullMessage方法进行获取对应的操作，如下图所示。 在消费消息时，DefaultMQPushConsumerImpl 会将获取到的消息放入一个processQueue中，processQueue包含了一个TreeMap数据结构，它按照消息的 commitLogOffset 顺序来排列。 DefaultMQPushConsumerImpl 通过定时的方式，从 Broker 上拉取消息。具体来说，它会调用DefaultMQPushConsumerImpl 自身定义的PullMessageService类，该类会定时的从消息服务器中拉取消息。 源码如下所示。 processQueue 中的每个消息都会根据消息的commitLogOffset排列位置。这个位置决定了消息被消费的顺序。也就是说，processQueue 存放的顺序决定了消息消费的顺序。 org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.DefaultMQPushConsumerImpl#pullMessage boolean dispatchToConsume = processQueue.putMessage(pullResult.getMsgFoundList()); DefaultMQPushConsumerImpl.this.consumeMessageService.submitConsumeRequest( pullResult.getMsgFoundList(), processQueue, pullRequest.getMessageQueue(), dispatchToConsume); consumeMessageService的并发消费和顺序消费consumeMessageService 是一个用于消费消息的服务方法，它可以实现消息的并发消费和顺序消费。当使用 consumeMessageService 时，需要考虑业务的实际需求以及消息处理的性质，权衡使用并发消费和顺序消费。 并发消费并发消费是指多个消费者同时消费同一批消息以提高处理速度，需要注意消息幂等性以避免重复消费。 DefaultMQPushConsumer的consumeMessageBatchMaxSize参数默认值为1，表示默认批量消费的消息数量是1个。在并发消费方式下，若一个队列中拉取到32条消息，则会创建32个ConsumeRequest对象，每个ConsumeRequest对象对应1条消息，提交到线程池中运行。 顺序消费顺序消费则是按照消息产生的顺序逐个消费，适合处理需要顺序进行的业务逻辑，如订单处理，但实现可能带来性能瓶颈，需谨慎设计。指同一时刻，一个 queue 只有一个线程在消费。只让一个线程消费，由加锁来实现，而顺序则由 TreeMap 来实现。 一个队列中拉取到32条消息，则只会创建一个ConsumeRequest对象，该对象会被提交到线程池中，在ConsumeRequest.run方法中会按照消息的offset顺序一条一条地消费，直到TreeMap为空。 concurrently 创建 ConsumeRequest public void submitConsumeRequest( final List msgs, final ProcessQueue processQueue, final MessageQueue messageQueue, final boolean dispatchToConsume) { final int consumeBatchSize = this.defaultMQPushConsumer.getConsumeMessageBatchMaxSize(); if (msgs.size() this.consumeExecutor.submit(consumeRequest); } catch (RejectedExecutionException e) { this.submitConsumeRequestLater(consumeRequest); } } else { for (int total = 0; total if (total break; } } ConsumeRequest consumeRequest = new ConsumeRequest(msgThis, processQueue, messageQueue); try { this.consumeExecutor.submit(consumeRequest); } catch (RejectedExecutionException e) { for (; total long result = -1; final long now = System.currentTimeMillis(); try { this.lockTreeMap.writeLock().lockInterruptibly(); this.lastConsumeTimestamp = now; try { if (!msgTreeMap.isEmpty()) { result = this.queueOffsetMax + 1; int removedCnt = 0; for (MessageExt msg : msgs) { MessageExt prev = msgTreeMap.remove(msg.getQueueOffset()); if (prev != null) { removedCnt--; msgSize.addAndGet(0 - msg.getBody().length); } } msgCount.addAndGet(removedCnt); if (!msgTreeMap.isEmpty()) { result = msgTreeMap.firstKey(); } } } finally { this.lockTreeMap.writeLock().unlock(); } } catch (Throwable t) { log.error("removeMessage exception", t); } return result; }具体来说，它接收一个 MessageExt 类型的消息列表msgs，通过遍历msgs，查找msgTreeMap中相应的消息，将找到的消息删除并计数，更新msgCount和msgSize这两个计数器。代码中也使用了重入锁lockTreeMap来保证线程安全。函数将返回result，表示下一步应该消费的消息的offset，如果没有可消费的消息，则返回-1。 orderly 创建 ConsumeRequest在消息消费过程中，判断是否需要立即将消息分发给消费者进行消费。 public void submitConsumeRequest( final List msgs, final ProcessQueue processQueue, final MessageQueue messageQueue, final boolean dispathToConsume) { if (dispathToConsume) { ConsumeRequest consumeRequest = new ConsumeRequest(processQueue, messageQueue); this.consumeExecutor.submit(consumeRequest); } }首先判断参数dispathToConsume为true，如果为true，表示需要立即分发给消费者消费；否则就不需要进行分发，因为可能等待其他条件触发再进行消费。 如果需要立即分发，那么将该消息的消息队列和消息处理队列封装成ConsumeRequest对象，并将该对象提交到consumeExecutor线程池中进行执行。每个消费者线程从consumeExecutor线程池中取出ConsumeRequest对象并进行消费。 orderly ConsumeRequest#run 消费主体逻辑先简单介绍一下 RocketMQ 消息消费的流程：消费者将消息从 Broker 中拉取到本地的 ProcessQueue 中，然后在 ProcessQueue 中进行消息消费。 // 获取锁 final Object objLock = messageQueueLock.fetchLockObject(this.messageQueue); synchronized (objLock) { for (boolean continueConsume = true; continueConsume; ) { // 从 TreeMap 中获得消息 List msgs = this.processQueue.takeMessags(consumeBatchSize); if (!msgs.isEmpty()) { status = messageListener.consumeMessage(Collections.unmodifiableList(msgs), context); } else { continueConsume = false; } } ... } public class MessageQueueLock { private ConcurrentMap mqLockTable = new ConcurrentHashMap(); public Object fetchLockObject(final MessageQueue mq) { Object objLock = this.mqLockTable.get(mq); if (null == objLock) { objLock = new Object(); Object prevLock = this.mqLockTable.putIfAbsent(mq, objLock); if (prevLock != null) { objLock = prevLock; } } return objLock; } }首先实例化了 MessageQueueLock，用于保证多线程环境下的线程同步和互斥。在代码的第一行中，获取到了当前 MessageQueue 的锁对象 objLock。这个锁对象是在 mqLockTable 中获取的，mqLockTable 存储了每个 MessageQueue 的锁对象，用于对不同的 MessageQueue 进行互斥控制。 在代码的后面，使用 synchronized 对 objLock 进行加锁，并进入到了循环中。在循环中，调用 processQueue.takeMessags() 方法从 ProcessQueue 中获取消息，返回的是一个消息列表。如果消息列表不为空，则调用 messageListener.consumeMessage() 方法来进行消息消费。 如果消息列表为空，说明当前的 ProcessQueue 中没有更多的消息，结束当前的循环，并退出 synchronized 块，释放了 objLock 的锁，等待下一次的消费请求。 整个逻辑是通过锁机制来实现对 ProcessQueue 进行互斥控制的，保证了多个消费者之间的消费的安全性。同时，使用了循环来进行多次消费。 顺序处理机制take消息时，将消息从 msgTreeMap 取出，并放入 consumingMsgOrderlyTreeMap。消费完成后，清空 consumingMsgOrderlyTreeMap。将 offset 设为 this.consumingMsgOrderlyTreeMap.lastKey() + 1，表示已经消费的消息的下一条消息的 offset。 // org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.ProcessQueue#commit public long commit() { try { this.lockTreeMap.writeLock().lockInterruptibly(); try { Long offset = this.consumingMsgOrderlyTreeMap.lastKey(); msgCount.addAndGet(0 - this.consumingMsgOrderlyTreeMap.size()); for (MessageExt msg : this.consumingMsgOrderlyTreeMap.values()) { msgSize.addAndGet(0 - msg.getBody().length); } this.consumingMsgOrderlyTreeMap.clear(); if (offset != null) { return offset + 1; } } finally { this.lockTreeMap.writeLock().unlock(); } } catch (InterruptedException e) { log.error("commit exception", e); } return -1; } 关于 offset 提交offset 是消费者从 broker 拉取的下一条消息的偏移量 消息消费的失败顺序消费：如果处理某条消息失败且重试次数小于阈值，从 consumingMsgOrderlyTreeMap 中取出这条消息并重新放入 msgTreeMap；如果重试次数超过阈值，则将消息发送回 broker 并根据重试次数决定发送消息到 SCHDULE_TOPIC_XXXX 或死信队列 并发消费：如果处理消息时失败，则将消息发送回 broker。如果发送失败，将会继续消费消息，直到成功消费并提交给 broker。 发送 ConsumeRequest 的时机有两个，一是在拉取到消息后，二是在出现异常后延迟提交。 |
一旦消息拉取成功，PushConsumer 会将消息交给 processQueue 中的一个队列进行处理，这个队列对应同一个消息主题的同一个消息队列。【本文地址】