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RocketMQ?offset確認機制示例詳解

 更新時間:2023年09月11日 14:17:33   作者:土豆肉絲蓋澆飯  
這篇文章主要為大家介紹了RocketMQ?offset確認機制示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪

消息存儲

offset?

本文要探討的offset指的是上圖中的Queue Offset。

為了保存消費的消費進度,避免重復(fù)消費,我們需要將offset保存下來。

針對集群消費,offset保存在broker,在客戶端使用RemoteBrokerOffsetStore。

針對廣播消費,offset保存在本地,在客戶端使用LocalFileOffsetStore。

最后,比較重要的一點是,保存的offset指的是下一條消息的offset,而不是消費完最后一條消息的offset。

比如,你消費了上圖中第一個Queue的offset為0的消息,其實保存的offset為1,表示下次我從offset=1的位置進行消費。

broker端

在broker端,通過ConsumerOffsetManager中的offsetTable來保存Topic下各個ConsumerGroup的消費進度。

private ConcurrentMap<String/* topic@group */, ConcurrentMap<Integer, Long>> offsetTable =
    new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<Integer, Long>>(512);

從offsetTable的雙層Map結(jié)構(gòu)也是能夠看出,我上面說的消費進度,細指為ConsumerGroup在Topic下每個queue的消費進度。

offsetTable畢竟只是內(nèi)存結(jié)構(gòu),因此ConsumerOffsetManager繼承了ConfigManager實現(xiàn)了持久化功能。

實現(xiàn)了encode,decode,configFilePath三個模板方法。用于指定序列化,反序列化的邏輯以及保存位置

public String encode() {
    return this.encode(false);
}
@Override
public String configFilePath() {
    return BrokerPathConfigHelper.getConsumerOffsetPath(this.brokerController.getMessageStoreConfig().getStorePathRootDir());
}
@Override
public void decode(String jsonString) {
    if (jsonString != null) {
        ConsumerOffsetManager obj = RemotingSerializable.fromJson(jsonString, ConsumerOffsetManager.class);
        if (obj != null) {
            this.offsetTable = obj.offsetTable;
        }
    }
}
public String encode(final boolean prettyFormat) {
    return RemotingSerializable.toJson(this, prettyFormat);
}

其中序列化,反序列化的邏輯很簡單,就是使用到了我們的FastJson。

保存文件名為consumerOffset.json。

offset加載

broker啟動時從本地文件加載

org.apache.rocketmq.broker.BrokerController#initialize

result = result && this.consumerOffsetManager.load();

offset持久化

定時觸發(fā),持久化到磁盤

org.apache.rocketmq.broker.BrokerController#initialize

//定期將consumeroffset持久化到磁盤
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        try {
            BrokerController.this.consumerOffsetManager.persist();
        } catch (Throwable e) {
            log.error("schedule persist consumerOffset error.", e);
        }
    }
}, 1000 * 10, this.brokerConfig.getFlushConsumerOffsetInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);
  • shutdown觸發(fā)

BrokerController#shutdown

offset更新

  • ConsumerManageProcessor#updateConsumerOffset

用于consumer定時同步offset

  • PullMessageProcessor

拉取消息時會順帶確認offset

  • TransactionalMessageBridge

事務(wù)回查觸發(fā),暫不深入研究

consumer端

本文只討論PUSH模式的集群消費,本地的offset緩存到RemoteBrokerOffsetStore的offsetTable中,定期同步到broker。

private ConcurrentMap<MessageQueue, AtomicLong> offsetTable =
    new ConcurrentHashMap<MessageQueue, AtomicLong>();

因為consumer每次重啟都會重新拉取offset,只是一個臨時存儲,因此RemoteBrokerOffsetStore的offsetTable的設(shè)計沒有像ConsumerOffsetManager那么復(fù)雜。

offset拉取

consumer啟動后會進行第一次rebalance,并且之后都會定期rebalance。

在rebalance分配好messagequeue之后,會根據(jù)messagequeue生成processqueue進行消息拉取。

而在進行消息拉取前,有一個關(guān)鍵的操作,拉取對應(yīng)messagequeue的offset。

RebalanceImpl#updateProcessQueueTableInRebalance

for (MessageQueue mq : mqSet) {
    if (!this.processQueueTable.containsKey(mq)) {
        //如果是順序消費 但是lock失敗 那么跳過
        if (isOrder && !this.lock(mq)) {
            log.warn("doRebalance, {}, add a new mq failed, {}, because lock failed", consumerGroup, mq);
            continue;
        }
        //從offsetstore刪除之前的數(shù)據(jù),可能之前有一段時間屬于該消費者
        this.removeDirtyOffset(mq);
        ProcessQueue pq = new ProcessQueue();
        // 獲取該mq應(yīng)該從哪里開始消費
        // pull模式 默認是0
        // push模式 動態(tài)計算
        long nextOffset = this.computePullFromWhere(mq);
        if (nextOffset >= 0) {
            ProcessQueue pre = this.processQueueTable.putIfAbsent(mq, pq);
            if (pre != null) {
                log.info("doRebalance, {}, mq already exists, {}", consumerGroup, mq);
            } else {
                log.info("doRebalance, {}, add a new mq, {}", consumerGroup, mq);
                //創(chuàng)建新的pullRequest
                PullRequest pullRequest = new PullRequest();
                pullRequest.setConsumerGroup(consumerGroup);
                pullRequest.setNextOffset(nextOffset);
                pullRequest.setMessageQueue(mq);
                pullRequest.setProcessQueue(pq);
                pullRequestList.add(pullRequest);
                changed = true;
            }
        } else {
            log.warn("doRebalance, {}, add new mq failed, {}", consumerGroup, mq);
        }
    }
}
public long computePullFromWhere(MessageQueue mq) {
    long result = -1;
    final ConsumeFromWhere consumeFromWhere = this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeFromWhere();
    final OffsetStore offsetStore = this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore();
    switch (consumeFromWhere) {
        case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET_AND_FROM_MIN_WHEN_BOOT_FIRST:
        case CONSUME_FROM_MIN_OFFSET:
        case CONSUME_FROM_MAX_OFFSET:
        case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {
            long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
            if (lastOffset >= 0) {
                result = lastOffset;
            }
            // First start,no offset
            else if (-1 == lastOffset) {
                if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
                    result = 0L;
                } else {
                    try {
                        result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
                    } catch (MQClientException e) {
                        result = -1;
                    }
                }
            } else {
                result = -1;
            }
            break;
        }
        case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {
            long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
            if (lastOffset >= 0) {
                result = lastOffset;
            } else if (-1 == lastOffset) {
                result = 0L;
            } else {
                result = -1;
            }
            break;
        }
        case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {
            long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
            if (lastOffset >= 0) {
                result = lastOffset;
            } else if (-1 == lastOffset) {
                if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
                    try {
                        result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
                    } catch (MQClientException e) {
                        result = -1;
                    }
                } else {
                    try {
                        long timestamp = UtilAll.parseDate(this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeTimestamp(),
                                                           UtilAll.YYYYMMDDHHMMSS).getTime();
                        result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().searchOffset(mq, timestamp);
                    } catch (MQClientException e) {
                        result = -1;
                    }
                }
            } else {
                result = -1;
            }
            break;
        }
        default:
            break;
    }
    return result;
}

其中獲取消息拉取初始位置有三種策略

CONSUME_FROM_LAST_OFFSET 最新的offset
CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET 第一個offset
CONSUME_FROM_TIMESTAMP 根據(jù)時間戳獲取offset

但是從源碼中可以看出來,實際上的邏輯和我們想象的有點不同,上面三個的邏輯的觸發(fā)前提是,從broker拉取不到offset進度。

這應(yīng)該是為了防止重復(fù)消費以及少消費,畢竟rocketmq是業(yè)務(wù)相關(guān)的mq。

long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
if (lastOffset >= 0) {
    result = lastOffset;
}

offset更新

在consumer端,針對offsetTable的更新,當(dāng)然通過消費消息觸發(fā)。

并發(fā)消費

ConsumeMessageConcurrentlyService#processConsumeResult

//removeMessage會返回offset
//不管消費成功還是失敗 都會確認offset
//失敗的消息會在重試topic
long offset = consumeRequest.getProcessQueue().removeMessage(consumeRequest.getMsgs());
//更新offsetstore
if (offset >= 0 && !consumeRequest.getProcessQueue().isDropped()) {
    //increaseOnly 表示offset只能增加
    this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore().updateOffset(consumeRequest.getMessageQueue(), offset, true);
}

針對并發(fā)消費的offset,更新值來源于ProcessQueue#removeMessage方法

/**
* 移除pq中的msg,并且返回剩下第一條消息的offset
* 如果消息全部消費完,返回this.queueOffsetMax + 1
* 如果msgs為空 返回-1
* @param msgs
* @return
*/
public long removeMessage(final List<MessageExt> msgs) {
    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) {
                    //通過map的key移除,也就是queueoffset
                    MessageExt prev = msgTreeMap.remove(msg.getQueueOffset());
                    if (prev != null) {
                        removedCnt--;
                        msgSize.addAndGet(0 - msg.getBody().length);
                    }
                }
                msgCount.addAndGet(removedCnt);
                //如果消息沒有全部消費完畢,剩下消息中最小的那個
                if (!msgTreeMap.isEmpty()) {
                    result = msgTreeMap.firstKey();
                }
            }
        } finally {
            this.lockTreeMap.writeLock().unlock();
        }
    } catch (Throwable t) {
        log.error("removeMessage exception", t);
    }
    return result;
}

removeMessage的邏輯,用到了滑動窗口的算法。

比如10條消息,offset為 0 - 9。

在多線程并發(fā)消費的場景下

比如我第一個線程消費了offset為0的消息,那么offsetTable中的offset更新為1

然后我第二個線程消費了offset為5的消息,removeMessage返回的offset還是為1

只有前面的消息全被消費了,窗口才會滑動

順序消費

ConsumeMessageOrderlyService#processConsumeResult

if (commitOffset >= 0 && !consumeRequest.getProcessQueue().isDropped()) {
    this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore().updateOffset(consumeRequest.getMessageQueue(), commitOffset, false);
}

順序消費,暫不研究。

offset持久化

最終的offset以broker為準(zhǔn),因此本地的offset要定期持久化到offset。

主要持久化邏輯在persistAll和persist方法。

org.apache.rocketmq.client.consumer.store.RemoteBrokerOffsetStore#persist

public void persist(MessageQueue mq) {
    AtomicLong offset = this.offsetTable.get(mq);
    if (offset != null) {
        try {
            this.updateConsumeOffsetToBroker(mq, offset.get());
            log.info("[persist] Group: {} ClientId: {} updateConsumeOffsetToBroker {} {}",
                     this.groupName,
                     this.mQClientFactory.getClientId(),
                     mq,
                     offset.get());
        } catch (Exception e) {
            log.error("updateConsumeOffsetToBroker exception, " + mq.toString(), e);
        }
    }
}

persistAll和persist邏輯大致相同,核心邏輯都是通過updateConsumeOffsetToBroker持久化到broker。

觸發(fā)持久化邏輯的時機有以下4個

定時同步

MQClientInstance#startScheduledTask

//定時同步offset到broker
//除了拉消息的時候會同步下 也有定時
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {

    @Override
    public void run() {
        try {
            //持久化消費進度
            MQClientInstance.this.persistAllConsumerOffset();
        } catch (Exception e) {
            log.error("ScheduledTask persistAllConsumerOffset exception", e);
        }
    }
}, 1000 * 10, this.clientConfig.getPersistConsumerOffsetInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);

shutdown

DefaultMQPullConsumerImpl#shutdown

public synchronized void shutdown() {
    switch (this.serviceState) {
        case CREATE_JUST:
            break;
        case RUNNING:
            this.persistConsumerOffset();//here
            this.mQClientFactory.unregisterConsumer(this.defaultMQPullConsumer.getConsumerGroup());
            this.mQClientFactory.shutdown();
            log.info("the consumer [{}] shutdown OK", this.defaultMQPullConsumer.getConsumerGroup());
            this.serviceState = ServiceState.SHUTDOWN_ALREADY;
            break;
        case SHUTDOWN_ALREADY:
            break;
        default:
            break;
    }
}

DefaultMQPushConsumerImpl#shutdown

public synchronized void shutdown() {
    switch (this.serviceState) {
        case CREATE_JUST:
            break;
        case RUNNING:
            this.consumeMessageService.shutdown();
            this.persistConsumerOffset();//here
            this.mQClientFactory.unregisterConsumer(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
            this.mQClientFactory.shutdown();
            log.info("the consumer [{}] shutdown OK", this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
            this.rebalanceImpl.destroy();
            this.serviceState = ServiceState.SHUTDOWN_ALREADY;
            break;
        case SHUTDOWN_ALREADY:
            break;
        default:
            break;
    }
}

Rebalance

當(dāng)一個queue不再屬于當(dāng)前consumer的時候,需要同步進步給broker,以便于新拿到queue的consumer從最新未消費的消息開始拉取

RebalancePullImpl#removeUnnecessaryMessageQueue

public boolean removeUnnecessaryMessageQueue(MessageQueue mq, ProcessQueue pq) {
    this.defaultMQPullConsumerImpl.getOffsetStore().persist(mq);
    this.defaultMQPullConsumerImpl.getOffsetStore().removeOffset(mq);
    return true;
}

拉取消息

拉取消息的時候會順帶commit offset

DefaultMQPushConsumerImpl#pullMessage

// 拉取消息的時候順帶ack消息進度
boolean commitOffsetEnable = false;
long commitOffsetValue = 0L;
if (MessageModel.CLUSTERING == this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
    //READ_FROM_MEMORY 獲取本地緩存的消費進度
    commitOffsetValue = this.offsetStore.readOffset(pullRequest.getMessageQueue(), ReadOffsetType.READ_FROM_MEMORY);
    if (commitOffsetValue &gt; 0) {
        commitOffsetEnable = true;
    }
}
this.pullAPIWrapper.pullKernelImpl(
    pullRequest.getMessageQueue(),
    subExpression,
    subscriptionData.getExpressionType(),
    subscriptionData.getSubVersion(),
    pullRequest.getNextOffset(),//需要拉取的下個offset ,拉取到了 ,不代表被消費到
    this.defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize(),
    sysFlag,
    commitOffsetValue,//確認的offset
    BROKER_SUSPEND_MAX_TIME_MILLIS,
    CONSUMER_TIMEOUT_MILLIS_WHEN_SUSPEND,
    CommunicationMode.ASYNC, //異步拉取消息
    pullCallback //注意這個回調(diào)也傳過去了
);

PullMessageProcessor#processRequest

boolean storeOffsetEnable = brokerAllowSuspend;
//需要hasCommitOffsetFlag=true
storeOffsetEnable = storeOffsetEnable &amp;&amp; hasCommitOffsetFlag;
//需要當(dāng)前broker是master
storeOffsetEnable = storeOffsetEnable
            &amp;&amp; this.brokerController.getMessageStoreConfig().getBrokerRole() != BrokerRole.SLAVE;
if (storeOffsetEnable) {
    //這邊應(yīng)該是保存改group在該topic下面的消費進度
    this.brokerController.getConsumerOffsetManager().commitOffset(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel),
                                                                  requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), requestHeader.getCommitOffset());
}

總結(jié)

  • 針對集群消費offset保存在broker,針對廣播消費offset保存在本地
  • offset保存的值為消息下次開始消費的位置,而不是上次消費結(jié)束的位置
  • 針對offset的提交采取基于TreeMap的滑動窗口機制
  • 消費者啟動會先從broker拉取對應(yīng)Topic的offset進度,然后在進行消息拉取
  • offset持久化觸發(fā)的幾種方式

問題

消息消費失敗是否影響窗口滑動

正常情況下,消息消費失敗不會影響窗口滑動,因為針對消費失敗的消息,client會進行sendback。

sendback之后,消息經(jīng)過延遲之后會發(fā)往Topic=%RETRY%{CONSUMERGROUP}的Retry隊列

每個ConsumerGroup會強制監(jiān)聽Retry隊列的消息

ConsumeMessageConcurrentlyService#processConsumeResult

List<MessageExt> msgBackFailed = new ArrayList<MessageExt>(consumeRequest.getMsgs().size());
//因為msgsize=1,所以只有失敗的時候才會進入下面的循環(huán)
for (int i = ackIndex + 1; i < consumeRequest.getMsgs().size(); i++) {
    MessageExt msg = consumeRequest.getMsgs().get(i);
    //消費失敗的消息  重新插入到commitlog  發(fā)送到group對應(yīng)重試topic
    boolean result = this.sendMessageBack(msg, context);
    //如果發(fā)送請求失敗 那么本地再消費一次試試
    if (!result) {
        //本地的重試也算重試次數(shù)!??!
        msg.setReconsumeTimes(msg.getReconsumeTimes() + 1);
        msgBackFailed.add(msg);
    }
}
//發(fā)送到重試隊列失敗的消息,重新消費
if (!msgBackFailed.isEmpty()) {
    consumeRequest.getMsgs().removeAll(msgBackFailed);
    //如果消費失敗 重新消費
    this.submitConsumeRequestLater(msgBackFailed, consumeRequest.getProcessQueue(), consumeRequest.getMessageQueue());
}

而sendMessageBack失敗的消息,會重新封裝成另一個ConsumeRequest在本地再次消費。

這些失敗的消息會從之前的consumeRequest移除,因此也就影響到了ProcessQueue#removeMessage的返回值。

但是這是一個優(yōu)化,重試之后窗口大概率上還是會正?;瑒印?/p>

消費者并發(fā)消費如何保證提交位置偏移量正確,保證消費消費不丟失? 比如a線程消費msgid=1,b線程消費msgid=2,b線程消費速度比a線程快。如何避免a線程消費失敗,消息不丟失?

如何保證并發(fā)消費提交偏移量正確?

基于TreeMap的滑動窗口

如何保證消息消費不丟失?

滑動窗口+broker遠端保存+sendback+本地重試兜底

應(yīng)用重啟,消息從哪里開始消費

如果broker保存了offset

那么從對應(yīng)offset重新拉取消息

如果broker沒有保存offset,或者其他情況丟失

那么根據(jù)配置的策略,從對應(yīng)的offset開始拉取

以上就是RocketMQ offset確認機制示例詳解的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于RocketMQ offset確認機制的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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