RocketMQ的tag还有这个“坑”!

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RocketMQ的tag还有这个“坑”!

作者简介:大家好,我是《RocketMQ 技术内幕》一书作者、RocketMQ 开源社区首席布道师,公众号「中间件兴趣圈」维护者,主打成体系剖析 Java 主流中间件,已发布 Kafka、RocketMQ、Dubbo、Sentinel、Canal、ElasticJob 等中间件 15 个专栏。

RocketMQ提供了基于Tag的消息过滤机制,但在使用过程中有很多朋友或多或少会有一些疑问,我不经意在RocketMQ官方钉钉群,我记得有好多朋友都有问到如下问题:

今天我就与RocketMQ Tag几个值得关注的问题,和大家来做一个分享,看过后的朋友,如果觉得有帮助,期待你的点赞支持

  • 消费组订阅关系不一致为什么会到来消息丢失?
  • 如果一个tag的消息数量很少,是否会显示很高的延迟?

1、消费组订阅关系不一致导致消息丢失

从消息消费的视角来看消费组是一个基本的物理隔离单位,每一个消费组拥有自己的消费位点、消费线程池等。

RocketMQ的初学者容易犯这样一个错误:消费组中的不同消费者,订阅同一个topic的不同的tag,这样会导致消息丢失(部分消息没有消费),在思考这个问题时,我们不妨先来看一张图:

简单阐述一下其核心关键点:

  1. 例如一个Topic共有4个队列。

  2. 消息发送者连续发送4条tagA的消息后,再连续发送4条tagb的消息,消息发送者端默认采取轮循的负载均衡机制,这样topic的每一个队列中都存在tagA、tabB两个tag的消息。

  3. 消费组dw_tag_test的IP为192.168.3.10的消费者订阅tagA,另外一个IP为192.168.3.11的消费者订阅tagB。

  4. 消费组内的消费者在进行消息消费之前,首先会进行队列负载,默认为平均分配,分配结果:

    • 192.168.3.10 分配到q0、q1。

    • 192.168.3.11 分配到q2、q3。

      • 消费者然后向Broker发起消息拉取请求,192.168.3.10消费者会由于只订阅了tagA,这样存在q0、q1中的tagB的消息会被过滤,但被过滤的tagB并不会投递到另外一个订阅了tagB的消费者,造成这部分消息没有被投递,从而导致消息丢失。
      • 同样192.168.3.11消费者会由于只订阅了tagB,这样存在q2、q3中的tagA的消息会被过滤,但被过滤的tagA并不会投递到另外一个订阅了tagA的消费者,造成这部分消息没有被投递,从而导致消息丢失。

2、如果一个tag的消息数量很少,是否会显示很高的延迟?

开篇有群友会存在这样一个担忧,其场景大概如下图所示:

消费者在消费offset=100的这条tag1消息后,后面连续出现1000W条非tag1的消息,这个消费组的积压会持续增加,直接到1000W吗?

要想明白这个问题,我们至少应该要重点去查看如下几个功能的源码:

  • 消息拉取流程
  • 位点提交机制

本文不准备全流程去分析这块的源码,如果大家对这块代码有兴趣,可以查阅笔者出版的《RocketMQ技术内幕》书籍

本文将从以问题为导向,经过自己的思考,并找到关键源码加以求证,最后进行简单的示例代码进行验证。

遇到问题之前,我们可以先尝试思考一下,如果这个功能要我们实现,我们大概会怎么去思考?

要判断消费组在消费为offset=100的消息后,在接下来1000W条消息都会被过滤的情况下,如果我们希望位点能够提交,我们应该怎么设计?我觉得应该至少有如下几个关键点:

  • 消息消息拉取时连续1000W条消息找不到合适的消息,服务端会如何处理
  • 客户端拉取到消息与未拉取到消息两种情况如何提交位点

2.1 消息拉取流程中的关键设计

客户端向服务端拉取消息,连续1000W条消息都不符合条件,一次过滤查找这么多消息,肯定非常耗时,客户端也不能等待这么久,那服务端必须采取措施,必须触发一个停止查找的条件并向客户端返回NO_MESSAGE,客户端在消息查找时会等待多久呢?

核心关键点一:客户端在向服务端发起消息拉取请求时会设置超时时间,代码如下所示:

其中与超时时间相关的两个变量,其含义分别:

  • long brokerSuspendMaxTimeMillis 在当前没有符合的消息时在Broker端允许挂起的时间,默认为15s,暂时不支持自定义。
  • long timeoutMillis 消息拉取的超时时间,默认为30s,暂时不支持自定义。

即一次消息拉取最大的超时时间为30s。

核心关键点二:Broker端在处理消息拉取时设置了完备的退出条件,具体由DefaultMessageStore的getMessage方法事项,具体代码如下所述:

核心要点

  • 首先客户端在发起时会传入一个本次期望拉取的消息数量,对应上述代码中的maxMsgNums,如果拉取到指定条数到消息(读者朋友们如体代码读者可以查阅isTheBatchFull方法),则正常退出。
  • 另外一个非常关键的过滤条件,即一次消息拉取过程中,服务端最大扫描的索引字节数,即一次拉取扫描ConsumeQueue的字节数量,取16000与期望拉取条数乘以20,因为一个consumequeue条目占20个字节。
  • 服务端还蕴含了一个长轮循机制,即如果扫描了指定的字节数,但一条消息都没查询到,会在broker端挂起一段时间,如果有新消息到来并符合过滤条件,则会唤醒,向客户端返回消息。

回到这个问题,如果服务端连续1000W条非tag1的消息,拉取请求不会一次性筛选,而是会返回,不至于让客户端超时

从这里可以打消第一个顾虑:服务端在没有找到消息时不会傻傻等待不返回,接下来看是否会有积压的关键是看如何提交位点。

2.2 位点提交机制

2.2.1 客户端拉取到合适的消息位点提交机制

Pull线程从服务端拉取到结构后会将消息提交到消费组线程池,主要定义在DefaultMQPushConsumerImpl的PullTask类中,具体代码如下所示:

众所周知,RocketMQ是在消费成功后进行位点提交,代码在ConsumeMessageConcurrentlyService中,如下所示:

这里的核心要点:

  • 消费端成功消息完消费后,会采用最小位点提交机制,确保消费不丢失。

  • 最小位点提交机制,其实就是将拉取到的消息放入一个TreeMap中,然后消费线程成功消费一条消息后,将该消息从TreeMap中移除,再计算位点:

    • 如果当前TreeMap中还有消息在处理,则返回TreeMap中的第一条消息(最小位点)
    • 如果当前TreeMap中已没有消息处理,返回的位点为this.queueOffsetMax,queueOffsetMax的表示的是当前消费队列中拉取到的最大消费位点,因为此时拉取到的消息全部消费了。
  • 最后调用updateoffset方法,更新本地的位点缓存(有定时持久机制)

2.2.2 客户端没有拉取到合适的消息位点提交机制

客户端如果没有拉取到合适的消息,例如全部被tag过滤了,在DefaultMqPushConsumerImpl的PullTask中定义了处理方式,具体如下所示:

其关键代码在correctTasOffset中,具体代码请看:

核心要点:如果此时处理队列中的消息为0时,则会将下一次拉取偏移量当成位点,而这个值在服务端进行消息查找时会向前驱动,代码在DefaultMessageStore的getMessage中:

故从这里可以看到,就算消息全部过滤掉了,位点还是会向前驱动的,不会造成大量积压。

2.2.3 消息拉取时会附带一次位点提交

其实RocketMQ的位点提交,客户端提交位点时会先存储在本地缓存中,然后定时将位点信息一次性提交到Broker端,其实还存在另外一种较为隐式位点提交机制:

即在消息拉取时,如果本地缓存中存在位点信息,会设置一个系统标记:FLAG_COMMIT_OFFSET,该标记在服务端会触发一次位点提交,具体代码如下:

2.2.4 总结与验证

综上述所述,使用TAG并不会因为对应tag数量比较少,从而造成大量积压的情况。

为了验证这个观点,我也做了一个简单的验证,具体方法是启动一个消息发送者,向指定topic发送tag B的消息,而消费者只订阅tag A,但消费者并不会出现消费积压,测试代码如下图所示:

查看消费组积压情况如下图所示:

文章首发:www.codingw.net/Article?id=…

最后说一句(求关注,别白嫖我)

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