工作原理
一、消息的生产
1 消息的生产过程
Producer可以将消息写入到某Broker中的某Queue中，其经历了如下过程:
- Producer发送消息之前，会先向NameServer发出获取 消息Topic的路由信息的请求
- NameServer返回该Topic的 路由表 及 Broker列表
- Producer根据代码中指定的Queue选择策略，从Queue列表中选出一个队列，用于后续存储消息
- Produer对消息做一些特殊处理，例如，消息本身超过4M，则会对其进行压缩
- Producer向选择出的Queue所在的Broker发出RPC请求，将消息发送到选择出的Queue
路由表：实际是一个Map，key为Topic名称，value是一个QueueData实际列表。
QueueData并不是由一个Queue对应一个QueueData，而是一个Broker中该Topic的所有Queue对应一个QueueData。即，只要涉及到该Topic的Broker，一个Broker对一个QueueData。QueueData中包含BrokerName。简单来说，路由表的key为Topic名称，value则为所有涉及该Topic的BrokerName列表。
broker列表：其实际也是一个Map。key为BrokerName，value为brokerData。一个Broker对应一个brokerData实例，对吗？不对。一套brokerName名称相同的Master-Slave小集群对应一个brokerData。brokerData中包含brokerName及一个map。该map的key为brokerId，value为该broker对应的地址。brokerId为0表示broker为Master，非0表示Slave。
2 Queue选择算法
对于无序消息，其Queue选择算法，也称为消息投递算法，常见的有两种:
轮询算法
默认选择算法。该算法保证了每个Queue中可以均匀的获取到消息。
该算法存在一个问题：由于某些原因，在某些broker上的Queue可能投递延迟较严重。从而导致Producer的缓存队列中出现较大的消息积压，影响消息的投递性能。
最小投递延迟算法
该算法会统计每次消息投递的时间延迟，然后根据统计出的结果将消息投递到时间延迟最小的Queue。 如果延迟相同，则采用轮询算法投递。该算法可以有效提升消息的投递性能。
该算法也存在一个问题：消息在Queue的消费者压力会增大，降低消息的消费能力，可能会导致MQ中消息的堆积。
二、消息的存储
RocketMQ中的消息存储在本地文件系统中，这些相关文件默认在当前用户主目录下的store目录中。
- abort:该文件在Broker启动后会自动创建，正常关闭Broker，该文件会自动消失。若在没有启动 Broker的情况下，发现这个文件是存在的，则说明之前Broker的关闭是非正常关闭。
- checkpoint:其中存储着commitlog、consumequeue、index文件的最后刷盘时间戳
- commitlog:其中存放着commitlog文件，而消息是写在commitlog文件中的
- config:存放着Broker运行期间的一些配置数据
- consumequeue:其中存放着consumequeue文件，队列就存放在这个目录中
- index:其中存放着消息索引文件indexFile
- lock:运行期间使用到的全局资源锁
1 commitlog文件
说明：在很多资料中commitlog目录的文件简单就称为commitlog文件。但在源码中，该文件被命名为mappedFile。
目录与文件
commitlog目录中存放着很多的mappedFile文件，当前Broker中的所有消息都是落盘到这些 mappedFile文件中的。mappedFile文件大小为1G(小于等于1G)，文件名由20位十进制数构成，表示 当前文件的第一条消息的起始位移偏移量。
第一个文件名一定是20位0构成的。因为第一个文件的第一条消息的偏移量commitlog offset为0
当第一个文件放满时，则会自动生成第二个文件继续存放消息。假设第一个文件大小是1073741820字节（1G = 1073741824字节），则第二个文件名就是00000000001073741824。
以此类推，第n个文件名应该是前n-1个文件大小之和。
一个broker中所有mappedFile文件的commitlog offset是连续的。
需要注意的是，一个Broker中仅包含一个commitlog目录，所有的mappedFile文件都是存放在该目录中 的。即无论当前Broker中存放着多少Topic的消息，这些消息都是被顺序写入到了mappedFile文件中 的。也就是说，这些消息在Broker中存放时并没有被按照Topic进行分类存放。
mappedFile文件是顺序读写的文件，所有其访问效率很高。
无论是SSD磁盘还是SATA磁盘，通常情况下，顺序存取效率都会高于随机存取。
消息单元
mappedFile文件内容由一个个的消息单元构成。每个消息单元中包含消息总长度MsgLen、消息的物理位置physicalOffset、消息体内容Body、消息体长度BodyLength、消息主题Topic、Topic长度 TopicLength、消息生产者BornHost、消息发送时间戳BornTimestamp、消息所在的队列QueueId、消 息在Queue中存储的偏移量QueueOffset等近20余项消息相关属性。
需要注意到，消息单元中是包含Queue相关属性的。所以，我们在后续的学习中，就需要十分留意commitlog与queue间的关系是什么？
一个mappedFile文件中第m+1个消息单元的commitlog offset偏移量
L(m+1)=L(m)+MsgLen(m)(m>0)
2 consumequeue
目录与文件
为了提高效率，会为每个Topic在~/store/consumequeue中创建一个目录，目录名为Topic名称。在该 Topic目录下，会再为每个该Topic的Queue建立一个目录，目录名为queueId。每个目录中存放着若干 consumequeue文件，consumequeue文件是commitlog的索引文件，可以根consumequeue定位到具 体的消息。
consumequeue文件名也由20位数字构成，表示当前文件的第一个索引条目的起始位移偏移量。与 mappedFile文件名不同的是，其后续文件名是固定的。因为consumequeue文件大小是固定不变的。
索引条目
每个consumequeue文件可以包含30w个索引条目，每个索引条目包含了三个消息重要属性:消息在 mappedFile文件中的偏移量CommitLog Offset、消息长度、消息Tag的hashcode值。这三个属性占20 个字节，所以每个文件的大小是固定的30w * 20字节。
一个consumequeue文件中所有消息的Topic一定是相同的。但每条消息的Tag可能是不同的。
3 对文件的读写
消息写入
一条消息进入到Broker后经历了以下几个过程才最终被持久化。
- Broker根据queueId，获取到该消息对应索引条目要在consumequeue目录中的写入偏移量，即 QueueOffset
- 将queueId、queueOffset等数据，与消息一起封装为消息单元
- 将消息单元写入到commitlog
- 同时，形成消息索引条目
- 将消息索引条目分发到相应的consumequeue
消息拉取
当Consumer来拉取消息时会经历以下几个步骤:
-
Consumer获取到其要消费消息所在Queue的 消费偏移量offset ，计算出其要消费消息的消息offset
消费offset即消费进度，consume对某个Queue的消费offset，即消费到了该Queue的第几条消息
消费offse=消费offse + 1 -
Consumer向Broker发送拉取请求，其中会包含其要拉取消息的Queue、消息offset及消息 Tag。
-
Broker计算在该consumequeue中的queueOffset。
queueOffset=消息offset * 20字节。
-
从该queueOffset处开始向后查找第一个指定Tag的索引条目。
-
解析该索引条目的前8个字节，即可定位到该消息在commitlog中的commitlog offset
-
从对应commitlog offset中读取消息单元，并发送给Consumer
性能提升
RocketMQ中，无论是消息本身还是消息索引，都是存储在磁盘上的。其不会影响消息的消费吗?当然 不会。其实RocketMQ的性能在目前的MQ产品中性能是非常高的。因为系统通过一系列相关机制大大 提升了性能。
首先，RocketMQ对文件的读写操作是通过mmap零拷贝进行的，将对文件的操作转化为直接对内存地址进行操作，从而极大地提高了文件的读写效率。
其次，consumequeue中的数据是顺序存放的，还引入了PageCache的预读取机制，使得对 consumequeue文件的读取几乎接近于内存读取，即使在有消息堆积情况下也不会影响性能。
PageCache机制，页缓存机制，是OS对文件的缓存机制，用于加速对文件的读写操作。一般来说，程序对文件进行顺序读写的速度几乎接近于内存读写速度，主要原因是由于OS使用PageCache机制对读写访问操作进行性能优化，将一部分的内存用作PageCache。
- 写操作：OS会先将数据写入到PageCache中，随后会以异步方式由pdflush（page dirty flush）内核线程将Cache中的数据刷盘到物理磁盘
- 读操作：若用户要读取数据，其首先会从PageCache中读取，若没有命中，则OS在从物理磁盘上加载该数据到PageCache的同时，也会顺序对其相邻数据块中的数据进行预读取。
RocketMQ中可能会影响性能的是对commitlog文件的读取。因为对commitlog文件来说，读取消息时 会产生大量的随机访问，而随机访问会严重影响性能。不过，如果选择合适的系统IO调度算法，比如 设置调度算法为Deadline(采用SSD固态硬盘的话)，随机读的性能也会有所提升。
4 与Kafka的对比
RocketMQ的很多思想来源于Kafka，其中commitlog与consumequeue就是。
RocketMQ中的commitlog目录与consumequeue的结合就类似于Kafka中的partition分区目录。 mappedFile文件就类似于Kafka中的segment段。
Kafka中的Topic的消息被分隔为一个或多个partition。partition是一个物理概念，对应到系统上就是Topic目录下的一个或多个目录。每个partition中包含的文件称为segment，是具体存放消息的文件。
Kafka中消息存放的目录结构是：topic目录下游partition目录，partition目录下游segment文件
Kafka中没有二级分类标签Tag这个概念。
Kafka中无需索引文件。因为生产者是将消息直接卸载了partition中的，消费者也是直接从partition中读取数据的。
三、indexFile
除了通过通常的指定Topic进行消息消费外，RocketMQ还提供了根据key进行消息查询的功能。该查询 是通过store目录中的index子目录中的indexFile进行索引实现的快速查询。当然，这个indexFile中的索 引数据是在 包含了key的消息 被发送到Broker时写入的。如果消息中没有包含key，则不会写入。
1 索引条目结构
每个Broker中会包含一组indexFile，每个indexFile都是以一个 时间戳 命名的(这个indexFile被创建时的时间戳)。每个indexFile文件由三部分构成:indexHeader，slots槽位，indexes索引数据。每个 indexFile文件中包含500w个slot槽。而每个slot槽又可能会挂载很多的index索引单元。
indexHeader固定40个字节，其中存放着如下数据:
- beginTimestamp:该indexFile中第一条消息的存储时间
- endTimestamp:该indexFile中最后一条消息存储时间
- beginPhyoffset:该indexFile中第一条消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
- endPhyoffset:该indexFile中最后一条消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
- hashSlotCount:已经填充有index的slot数量(并不是每个slot槽下都挂载有index索引单元，这 里统计的是所有挂载了index索引单元的slot槽的数量)
- indexCount:该indexFile中包含的索引单元个数(统计出当前indexFile中所有slot槽下挂载的所 有index索引单元的数量之和)
indexFile中最复杂的是Slots与Indexes间的关系。在实际存储时，Indexes是在Slots后面的，但为了便 于理解，将它们的关系展示为如下形式:
key的hash值 % 500w的结果即为slot槽位，然后将该slot值修改为该index索引单元的indexNo，根
据这个indexNo可以计算出该index单元在indexFile中的位置。不过，该取模结果的重复率是很高的， 为了解决该问题，在每个index索引单元中增加了preIndexNo，用于指定该slot中当前index索引单元的 前一个index索引单元。而slot中始终存放的是其下最新的index索引单元的indexNo，这样的话，只要 找到了slot就可以找到其最新的index索引单元，而通过这个index索引单元就可以找到其之前的所有 index索引单元。
indexNo是一个在indexFile中的流水号，从0开始一次递增。即在一个indexFile中所有indexNo是以此递增的。indexNo在index索引单元中是没有体现的，其是通过indexes中依次数出来的。
index索引单元默写20个字节，其中存放着以下四个属性:
- keyHash:消息中指定的业务key的hash值
- phyOffset:当前key对应的消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
- timeDiff:当前key对应消息的存储时间与当前indexFile创建时间的时间差
- preIndexNo:当前slot下当前index索引单元的前一个index索引单元的indexNo
2 indexFile的创建
indexFile的文件名为当前文件被创建时的时间戳。这个时间戳有什么用处呢?
根据业务key进行查询时，查询条件除了key之外，还需要指定一个要查询的时间戳，表示要查询不大于 该时间戳的最新的消息，即查询指定时间戳之前存储的最新消息。这个时间戳文件名可以简化查询，提 高查询效率。具体后面会详细讲解。
indexFile文件是何时创建的?其创建的条件(时机)有两个:
- 当第一条带key的消息发送来后，系统发现没有indexFile，此时会创建第一个indexFile文件
- 当一个indexFile中挂载的index索引单元数量超出2000w个时，会创建新的indexFile。当带key的 消息发送到来后，系统会找到最新的indexFile，并从其indexHeader的最后4字节中读取到 indexCount。若indexCount >= 2000w时，会创建新的indexFile。
由于可以推算出，一个indexFile的最大大小是：(40 + 500w * 4 + 2000w * 20)字节
3 查询流程
当消费者通过业务key来查询相应的消息时，其需要经过一个相对较复杂的查询流程。不过，在分析查询流程之前，首先要清楚几个定位计算式子:
# 计算指定消息key的slot槽位序号:
slot槽位序号 = key的hash % 500w
# 计算槽位序号为n的slot在indexFile中的起始位置:
slot(n)位置=40+(n-1)*4
# 计算indexNo为m的index在indexFile中的位置:
index(m)位置=40+500w*4+(m-1)*20
40为indexFile中indexHeader的字节数
500w * 4是所有slots所占的字节数
具体查询流程如下:
四、消息的消费
消费者从Broker中获取消息的方式有两种:pull拉取方式和push推动方式。消费者组对于消息消费的模式又分为两种:集群消费Clustering和广播消费Broadcasting。
1 获取消费类型：拉取式、推送式
-
拉取式消费
Consumer主动从Broker中拉取消息，主动权由Consumer控制。一旦获取了批量消息，就会启动消费过程。不过，该方式的实时性较弱，即Broker中有了新的消息时消费者并不能及时发现并消费。由于拉取时间间隔是由用户指定的，所以在设置该间隔时需要注意平衡：间隔太短，空请求比例会增加；间隔太长，消息的实时性太差。
-
推送式消费
该模式下Broker收到数据后会主动推送给Consumer。该获取方式一般实时性较高。该获取方式是典型的 发布-订阅 模式，即Consumer向其关联的Queue注册了监听器，一旦发现有新的 消息到来就会触发回调的执行，回调方法是Consumer去Queue中拉取消息。而这些都是基于Consumer与Broker间的长连接的。长连接的维护是需要消耗系统资源的。
-
对比
pull:需要应用去实现对关联Queue的遍历，实时性差;但便于应用控制消息的拉取
push:封装了对关联Queue的遍历，实时性强，但会占用较多的系统资源
2 消费模式：广播消费、集群消费
-
广播消费
广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收同一个Topic的全量消息。即每条 消息都会被发送到Consumer Group中的 每个 Consumer。 -
集群消费
集群消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊同一个Topic的消息。即每条消息只会被发送到Consumer Group中的某个Consumer。 -
消息进度保存
广播模式:消费进度保存在consumer端。因为广播模式下consumer group中每个consumer都会 消费所有消息，但它们的消费进度是不同。所以consumer各自保存各自的消费进度。集群模式:消费进度保存在broker中。consumer group中的所有consumer共同消费同一个Topic 中的消息，同一条消息只会被消费一次。消费进度会参与到了消费的负载均衡中，故消费进度是需要共享的。下图是broker中存放的各个Topic的各个Queue的消费进度。
3 Rebalance机制
Rebalance机制讨论的前提是:集群消费。
什么是Rebalance
Rebalance即再均衡，指的是，将一个Topic下的多个Queue在同一个Consumer Group中的多个 Consumer间进行重新分配的过程。
Rebalance机制的本意是为了提升消息的并行消费能力。例如，一个Topic下5个队列，在只有1个消费 者的情况下，这个消费者将负责消费这5个队列的消息。如果此时我们增加一个消费者，那么就可以给其中一个消费者分配2个队列，给另一个分配3个队列，从而提升消息的并行消费能力。
Rebalance限制
由于一个队列最多分配给一个消费者，因此当某个消费者组下的消费者实例数量 大于 队列的数量时， 多余的消费者实例将分配不到任何队列。
Rebalance危害
Rebalance的在提升消费能力的同时，也带来一些问题:
消费暂停:在只有一个Consumer时，其负责消费所有队列;在新增了一个Consumer后会触发 Rebalance的发生。此时原Consumer就需要暂停部分队列的消费，等到这些队列分配给新的Consumer 后，这些暂停消费的队列才能继续被消费。
消费重复:Consumer 在消费新分配给自己的队列时，必须接着之前Consumer 提交的消费进度的offset 继续消费。然而默认情况下，offset是异步提交的，这个异步性导致提交到Broker的offset与Consumer 实际消费的消息并不一致。这个不一致的差值就是可能会重复消费的消息。
同步提交：consumer提交了其他消费完毕的一批消息的offset给broker后，需要等待broker的成功ACK。当收到ACK后，consumer才会继续获取并消费下一批消息。在等待ACK期间，consumer是阻塞的。
异步提交：consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给broker后，不需要等待broker的成功ACK。consumer可以直接获取并消费下一批消息。
对于一次性读取消息的数量，需要根据具体业务场景选择一个相对均衡的是很有必要的。因为数量过大，系统性能提升了，但产生重复消费的消息数量可能会增加；数量过小，系统性能会下降，但被重复消费的消息数量可能会减少。
消费突刺:由于Rebalance可能导致重复消费，如果需要重复消费的消息过多，或者因为Rebalance暂停 时间过长从而导致积压了部分消息。那么有可能会导致在Rebalance结束之后瞬间需要消费很多消息。
Rebalance产生的原因
导致Rebalance产生的原因，无非就两个:消费者所订阅Topic的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化。
1）Queue数量发生变化的场景：
- Broker扩容或缩容
- Broker升级运维
- Broker与NameServer间的网络异常
- Queue扩容或缩容
2）消费者数量发生变化的场景：- Consumer Group扩容或缩容
- Consumer升级运维
- Consumer与NameServer间网络异常
Rebalance过程
在Broker中维护着多个Map集合，这些集合中动态存放着当前Topic中Queue的信息、Consumer Group 中Consumer实例的信息。一旦发现消费者所订阅的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量 发生变化，立即向Consumer Group中的每个实例发出Rebalance通知。
TopicConifgManager：key是topic名称，value是TopicConfig。TopicConfig中维护着该Topic中所有Queue的数据。
ConsumerManager：key是Consumer Group Id，value是ConsumerGroupInfo。
ConsumerGroupInfo中维护着该Group中所有Consumer实例数据。
ConsumeroffsetManager：key为Topic与订阅Topic的Group的组合，即topic@group，value是一个内层Map。内层Map的key为QueueId，内层的Map的value为该Queue的消费进度offset。
Consumer实例在接收到通知后会采用Queue分配算法自己获取到响应的Queue，即由Consumer实例自主进行Rebalance。
与Kafka对比
在Kafka中，一旦发现出现了Rebalance条件，Broker会调用Group Coordinator来完成Rebalance。 Coordinator是Broker中的一个进程。Coordinator会在Consumer Group中选出一个Group Leader。由这个Leader根据自己本身组情况完成Partition分区的再分配。这个再分配结果会上报给Coordinator， 并由Coordinator同步给Group中的所有Consumer实例。
Kafka中的Rebalance是由Consumer Leader完成的。而RocketMQ中的Rebalance是由每个Consumer自 身完成的，Group中不存在Leader。
4 Queue分配算法
一个Topic中的Queue只能由Consumer Group中的一个Consumer进行消费，而一个Consumer可以同时 消费多个Queue中的消息。那么Queue与Consumer间的配对关系是如何确定的，即Queue要分配给哪 个Consumer进行消费，也是有算法策略的。常见的有四种策略。这些策略是通过在创建Consumer时的 构造器传进去的。
平衡分配策略
该算法是要根据avg = QueueCount / ConsumerCount的计算结果进行分配的。如果能够整除， 则按顺序将avg个Queue逐个分配Consumer;如果不能整除，则将多余出的Queue按照Consumer顺序逐个分配。
该算法即，先计算好每个Consumer应该分得几个Queue，然后再依次将这些数量的Queue逐个分配个Consumer。
环形平均策略
环形平均算法是指，根据消费者的顺序，依次在由queue队列组成的环形图中逐个分配。
该算法不用事先计算每个Consumer需要分配几个Queue，直接一个个分即可。
一致性hash策略
该算法会将consumer的hash值作为Node节点存放到hash环上，然后将queue的hash值也放到hash环上，通过顺时针方向，距离queue最近的那个consumer就是该queue要分配的consumer。
该算法存在问题：分配不均。
同机房策略
该算法会根据queue的部署机房位置和consumer的位置，过滤出当前consumer相同机房的queue。然后按照平均分配策略或环形平均策略对同机房queue进行分配。如果没有同机房queue，则按照平均分配策略或环形平均策略对所有queue进行分配。
对比
一致性hash算法存在的问题:
两种平均分配策略的分配效率较高，一致性hash策略的较低。因为一致性hash算法较复杂。另外，一 致性hash策略分配的结果也很大可能上存在不平均的情况。
一致性hash算法存在的意义: 其可以有效减少由于消费者组扩容或缩容所带来的大量的Rebalance。
一致性hash算法的应用场景: Consumer数量变化较频繁的场景。
5 至少一次原则
RocketMQ有一个原则:每条消息必须要被成功消费一次。
那么什么是成功消费呢?Consumer在消费完消息后会向其 消费进度记录器 提交其消费消息的offset， offset被成功记录到记录器中，那么这条消费就被成功消费了。
什么是消费进度记录器？
对于广播消费模式来说，Consumer本身就是消费进度记录器。
对于集群消费模式来说，broker是消费进度记录器。
五、订阅关系的一致性
订阅关系的一致性指的是，同一个消费者组(Group ID相同)下所有Consumer实例所订阅的Topic与
Tag及对消息的处理逻辑必须完全一致。否则，消息消费的逻辑就会混乱，甚至导致消息丢失。
1 正确订阅关系
多个消费者组订阅了多个Topic，并且每个消费者组里的多个消费者实例的订阅关系保持了一致。
2 错误订阅关系
一个消费者组订阅了多个Topic，但是该消费者组里的多个Consumer实例的订阅关系并没有保持一致。
订阅了不同Topic
该例中的错误在于，同一个消费者组中的两个Consumer实例订阅了不同的Topic。
Consumer实例1-1:(订阅了topic为jodie_test_A，tag为所有的消息)
Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_1");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties); consumer.subscribe("jodie_test_A", "*", new MessageListener() {
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
System.out.println(message.getMsgID());
return Action.CommitMessage;
} });
Consumer实例1-2:(订阅了topic为jodie_test_B，tag为所有的消息)
Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_1");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties); consumer.subscribe("jodie_test_B", "*", new MessageListener() {
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
System.out.println(message.getMsgID());
return Action.CommitMessage;
} });
订阅了不同Tag
该例中的错误在于，同一个消费者组中的两个Consumer订阅了相同Topic的不同Tag。
Consumer实例2-1:(订阅了topic为jodie_test_A，tag为TagA的消息)
Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_2");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties); consumer.subscribe("jodie_test_A", "TagA", new MessageListener() {
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
System.out.println(message.getMsgID());
return Action.CommitMessage;
} });
订阅了不同数量的Topic
该例中的错误在于，同一个消费者组中的两个Consumer订阅了不同数量的Topic。
Consumer实例3-1:(该Consumer订阅了两个Topic)
Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_3");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties); consumer.subscribe("jodie_test_A", "TagA", new MessageListener() {
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
System.out.println(message.getMsgID());
return Action.CommitMessage;
} });
consumer.subscribe("jodie_test_B", "TagB", new MessageListener() {
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
System.out.println(message.getMsgID());
return Action.CommitMessage; }
});
Consumer实例3-2:(该Consumer订阅了一个Topic)
Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_3");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties); consumer.subscribe("jodie_test_A", "TagB", new MessageListener() {
public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
System.out.println(message.getMsgID());
return Action.CommitMessage;
} });
六、offset管理
这里的offset指的是Consumer的消费进度offset。
消费进度offset是用来记录每个Queue的不同消费组的消费进度的。根据消费进度记录器的不同，可以 分为两种模式:本地模式和远程模式。
1 offset本地管理模式
当消费模式为 广播消费 时，offset使用本地模式存储。因为每条消息会被所有的消费者消费，每个消费者管理自己的消费进度，各个消费者之间不存在消费进度的交集。
Consumer在广播消费模式下offset相关数据以json的形式持久化到Consumer本地磁盘文件中，默认文件路径为当前用户主目录下的 .rocketmq_offsets/ c l i e n t I d / {clientId}/ clientId/{group}/Offsets.json 。 其中 c l i e n t I d 为 当 前 消 费 者 i d ， 默 认 为 i p @ D E F A U L T ; {clientId} 为当前消费者id，默认为ip@DEFAULT; clientId为当前消费者id，默认为ip@DEFAULT;{group}为消费者组名称。
2 offset远程管理模式
当消费模式为集群消费时，offset使用远程模式管理。因为所有Cosnumer实例对消息采用的是均衡消费，所有Consumer共享Queue的消费进度。
Consumer在集群消费模式下offset相关数据以json的形式持久化到Broker磁盘文件中，文件路径为当前用户主目录下的 store/config/consumerOffset.json 。
Broker启动时会加载这个文件，并写入到一个双层Map(ConsumerOffsetManager)。外层map的key 为topic@group，value为内层map。内层map的key为queueId，value为offset。当发生Rebalance时， 新的Consumer会从该Map中获取到相应的数据来继续消费。
集群模式下offset采用远程管理模式，主要是为了保证Rebalance机制。
3 offset用途
消费者是如何从最开始持续消费消息的?消费者要消费的第一条消息的起始位置是用户自己通过 consumer.setConsumeFromWhere()方法指定的。
在Consumer启动后，其要消费的第一条消息的起始位置常用的有三种，这三种位置可以通过枚举类型 常量设置。这个枚举类型为ConsumeFromWhere。
当消费完一批消息后，Consumer会提交其消费进度offset给Broker，Broker在收到消费进度后会将其更 新到那个双层Map(ConsumerOffsetManager)及consumerOffset.json文件中，然后向该Consumer进 行ACK，而ACK内容中包含三项数据:当前消费队列的最小offset(minOffset)、最大 offset(maxOffset)、及下次消费的起始offset(nextBeginOffset)。
4 重试队列
当rocketMQ对消息的消费出现异常时，会将发生异常的消息的offset提交到Broker中的重试队列。系统 在发生消息消费异常时会为当前的topic@group创建一个重试队列，该队列以%RETRY%开头，到达重 试时间后进行消费重试。
5 offset的同步提交与异步提交
集群消费模式下，Consumer消费完消息后会向Broker提交消费进度offset，其提交方式分为两种:
同步提交: 消费者在消费完一批消息后会向broker提交这些消息的offset，然后等待broker的成功响
应。若在等待超时之前收到了成功响应，则继续读取下一批消息进行消费(从ACK中获取 nextBeginOffset)。若没有收到响应，则会重新提交，直到获取到响应。而在这个等待过程中，消费 者是阻塞的。其严重影响了消费者的吞吐量。
异步提交: 消费者在消费完一批消息后向broker提交offset，但无需等待Broker的成功响应，可以继续读取并消费下一批消息。这种方式增加了消费者的吞吐量。但需要注意，broker在收到提交的offset 后，还是会向消费者进行响应的。可能还没有收到ACK，此时Consumer会从Broker中直接获取 nextBeginOffset。
七、消费幂等
1 什么是消费幂等
当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消 费并未对业务系统产生任何负面影响，那么这个消费过程就是消费幂等的。
幂等：若某操作执行多次与执行一次对系统产生的影响是相同的，则称该操作时幂等的。
在互联网应用中，尤其在网络不稳定的情况下，消息很有可能会出现重复发送或重复消费。如果重复的 消息可能会影响业务处理，那么就应该对消息做幂等处理。
2 消息重复的场景分析
什么情况下可能会出现消息被重复消费呢?最常见的有以下三种情况:
发送时消息重复
当一条消息已被成功发送到Broker并完成持久化，此时出现了网络闪断，从而导致Broker对Producer应 答失败。 如果此时Producer意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，此时Broker中就可能会出现两 条内容相同并且Message ID也相同的消息，那么后续Consumer就一定会消费两次该消息。
消费时消息重复
消息已投递到Consumer并完成业务处理，当Consumer给Broker反馈应答时网络闪断，Broker没有接收到消费成功响应。为了保证消息 至少被消费一次 的原则，Broker将在网络恢复后再次尝试投递之前已 被处理过的消息。此时消费者就会收到与之前处理过的内容相同、Message ID也相同的消息。
Rebalance时消息重复
当Consumer Group中的Consumer数量发生变化时，或其订阅的Topic的Queue数量发生变化时，会触发Rebalance，此时Consumer可能会收到曾经被消费过的消息。
3 通用解决方案
幂等解决方案的设计中涉及到两项要素:幂等令牌，与唯一性处理。只要充分利用好这两要素，就可以 设计出好的幂等解决方案。
- 幂等令牌:是生产者和消费者两者中的既定协议，通常指具备唯一业务标识的字符串。例如，订 单号、流水号。一般由Producer随着消息一同发送来的。
- 唯一性处理:服务端通过采用一定的算法策略，保证同一个业务逻辑不会被重复执行成功多次。 例如，对同一笔订单的多次支付操作，只会成功一次。
解决方案
对于常见的系统，幂等性操作的通用性解决方案是:
- 首先通过缓存去重。在缓存中如果已经存在了某幂等令牌，则说明本次操作是重复性操作;若缓 存没有命中，则进入下一步。
- 在唯一性处理之前，先在数据库中查询幂等令牌作为索引的数据是否存在。若存在，则说明本次 操作为重复性操作;若不存在，则进入下一步。
- 在同一事务中完成三项操作:唯一性处理后，将幂等令牌写入到缓存，并将幂等令牌作为唯一索 引的数据写入到DB中。
解决方案举例
以支付场景为例: - 当支付请求到达后，首先在Redis缓存中却获取key为支付流水号的缓存value。若value不空，则 说明本次支付是重复操作，业务系统直接返回调用侧重复支付标识;若value为空，则进入下一步
操作 - 到DBMS中根据支付流水号查询是否存在相应实例。若存在，则说明本次支付是重复操作，业务 系统直接返回调用侧重复支付标识;若不存在，则说明本次操作是首次操作，进入下一步完成唯
一性处理 - 在分布式事务中完成三项操作:
- 完成支付任务
- 将当前 支付流水号 作为key，任意字符串作为value，通过set(key, value, expireTime)将数据写入到Redis缓存
- 将当前 支付流水号 作为主键，与其它相关数据共同写入到DBMS
4 消费幂等的实现
消费幂等的解决方案很简单:为消息指定不会重复的唯一标识。因为Message ID有可能出现重复的情 况，所以真正安全的幂等处理，不建议以Message ID作为处理依据。最好的方式是以业务唯一标识作为 幂等处理的关键依据，而业务的唯一标识可以通过消息Key设置。
以支付场景为例，可以将消息的Key设置为订单号，作为幂等处理的依据。具体代码示例如下:
Message message = new Message();
message.setKey("ORDERID_100");
SendResult sendResult = producer.send(message);
消费者收到消息时可以根据消息的Key即订单号来实现消费幂等:
八、消息堆积与消费延迟
1 概念
消息处理流程中，如果Consumer的消费速度跟不上Producer的发送速度，MQ中未处理的消息会越来越多(进的多出的少)，这部分消息就被称为堆积消息 。消息出现堆积进而会造成消息的消费延迟。
以下场景需要重点关注消息堆积和消费延迟问题:
- 业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积，且无法自行恢复。
- 业务系统对消息的消费实时性要求较高，即使是短暂的堆积造成的消费延迟也无法接受。
2 产生原因分析
Consumer使用长轮询Pull模式消费消息时，分为以下两个阶段:
消息拉取
Consumer通过长轮询Pull模式批量拉取的方式从服务端获取消息，将拉取到的消息缓存到本地缓冲队列中。对于拉取式消费，在内网环境下会有很高的吞吐量，所以这一阶段一般不会成为消息堆积的瓶颈。
消息消费
Consumer将本地缓存的消息提交到消费线程中，使用业务消费逻辑对消息进行处理，处理完毕后获取到一个结果。这是真正的消息消费过程。此时Consumer的消费能力就完全依赖于消息的 消费耗时 和 消 费并发度 了。如果由于业务处理逻辑复杂等原因，导致处理单条消息的耗时较长，则整体的消息吞吐 量肯定不会高，此时就会导致Consumer本地缓冲队列达到上限，停止从服务端拉取消息。
结论
消息堆积的主要瓶颈在于客户端的消费能力，而消费能力由 消费耗时 和 消费并发度 决定。注意，消费 耗时的优先级要高于消费并发度。即在保证了消费耗时的合理性前提下，再考虑消费并发度问题。
3 消费耗时
影响消息处理时长的主要因素是代码逻辑。而代码逻辑中可能会影响处理时长代码主要有两种类型:
CPU内部计算型代码 和 外部I/O操作型代码 。
通常情况下代码中如果没有复杂的递归和循环的话，内部计算耗时相对外部I/O操作来说几乎可以忽略。所以外部IO型代码是影响消息处理时长的主要症结所在。
4 消费并发度
一般情况下，消费者端的消费并发度由单节点线程数和节点数量共同决定，其值为 单节点线程数 * 节点 数量 。不过，通常需要优先调整单节点的线程数，若单机硬件资源达到了上限，则需要通过横向扩展 来提高消费并发度。
5 单机线程数计算
对于一台主机中线程池中线程数的设置需要谨慎，不能盲目直接调大线程数，设置过大的线程数反而会带来大量的线程切换的开销。理想环境下单节点的最优线程数计算模型为:C *(T1 + T2)/ T1。
- C:CPU内核数
- T1:CPU内部逻辑计算耗时
- T2:外部IO操作耗时
6 如何避免
为了避免在业务使用时出现非预期的消息堆积和消费延迟问题，需要在前期设计阶段对整个业务逻辑进行完善的排查和梳理。其中最重要的就是 梳理消息的消费耗时 和 设置消息消费的并发度 。
梳理消息的消费耗时
通过压测获取消息的消费耗时，并对耗时较高的操作的代码逻辑进行分析。梳理消息的消费耗时需要关 注以下信息:
- 消息消费逻辑的计算复杂度是否过高，代码是否存在无限循环和递归等缺陷。
- 消息消费逻辑中的I/O操作是否是必须的，能否用本地缓存等方案规避。
- 消费逻辑中的复杂耗时的操作是否可以做异步化处理。如果可以，是否会造成逻辑错乱。
设置消费并发度
对于消息消费并发度的计算，可以通过以下两步实施:
- 逐步调大单个Consumer节点的线程数，并观测节点的系统指标，得到单个节点最优的消费线程数 和消息吞吐量。
- 根据上下游链路的 流量峰值 计算出需要设置的节点数
九、消息的清理
消息被消费过后会被清理掉吗?不会的。
消息是被顺序存储在commitlog文件的，且消息大小不定长，所以消息的清理是不可能以消息为单位进行清理的，而是以commitlog文件为单位进行清理的。否则会急剧下降清理效率，并实现逻辑复杂。
commitlog文件存在一个 过期时间 ，默认为72小时，即三天。除了用户手动清理外，在以下情况下也 会被自动清理，无论文件中的消息是否被消费过:
- 文件过期，且到达 清理时间点 (默认为凌晨4点)后，自动清理过期文件
- 文件过期，且磁盘空间占用率已达 过期清理警戒线 (默认75%)后，无论是否达到清理时间点，都会自动清理过期文件
- 磁盘占用率达到 清理警戒线 (默认85%)后，开始按照设定好的规则清理文件，无论是否过期。
默认会从最老的文件开始清理 - 磁盘占用率达到 系统危险警戒线 (默认90%)后，Broker将拒绝消息写入