RocketMQ消费者如何实现重平衡我们在搭建好`RocketMQ`集群后，当一个集群中有多个消费者的情况下，它们是如何

前言

我们在搭建好RocketMQ集群后，当一个集群中有多个消费者的情况下，它们是如何选择消息队列进行消费的呢？如果在项目运行过程中，有新的消费者加入或者某一个消费者宕机了，其他消费者是如何应对的呢？同样的，新的Broker上线或者某一个Broker下线了，消费者应该如何应对才能保证消息被正常地消费掉，下面我们就来看一下RocketMQ源码是如何处理的；

定时任务

我们在MQClientInstance实例对象调用start()方法里面可以找到这样一段代码：

this.rebalanceService.start();

实现说明一下，所有的消费者实例都要通过start()方法启动，所以最终会调用到MQClientInstance.start()；

我们跟着源码进入ServiceThread.start()方法：

    public void start() {
        log.info("Try to start service thread:{} started:{} lastThread:{}", getServiceName(), started.get(), thread);
        if (!started.compareAndSet(false, true)) {
            return;
        }
        stopped = false;
        // 创建线程
        this.thread = new Thread(this, getServiceName());
        this.thread.setDaemon(isDaemon);
        // 启动线程
        this.thread.start();
    }

这个任务很隐蔽，它并没有使用scheduledExecutorService来跑这个定时任务，我们在这一段源码中只看到创建了一个线程，那么它的真正的业务逻辑在哪里执行呢？

我们发现ServiceThread实现了Runnable，并且它是一个抽象类，所以它没有实现run()方法，那意味着真正的业务逻辑在它的子类里面；

我们可以在MQClientInstance的构造函数中找到rebalanceService的实例：

this.rebalanceService = new RebalanceService(this);

最终，我们在RebalanceService中找到了run()方法：

    // 默认20秒，可以通过rocketmq.client.rebalance.waitInterval配置调整
    private static long waitInterval =
        Long.parseLong(System.getProperty(
            "rocketmq.client.rebalance.waitInterval", "20000"));  

    @Override
    public void run() {
        log.info(this.getServiceName() + " service started");

        while (!this.isStopped()) {
            // 等待20秒
            this.waitForRunning(waitInterval);
            // 执行重平衡
            this.mqClientFactory.doRebalance();
        }

        log.info(this.getServiceName() + " service end");
    }

这段代码就是一个死循环，只要这个任务没有停止，那么它就不断地每隔20秒执行一次重平衡；

重平衡

根据源码，我们发现所有的消费者重平衡的逻辑都是继承自RebalanceImpl类：

    public boolean doRebalance(final boolean isOrder) {
        boolean balanced = true;
        Map<String, SubscriptionData> subTable = this.getSubscriptionInner();
        if (subTable != null) {
            for (final Map.Entry<String, SubscriptionData> entry : subTable.entrySet()) {
                final String topic = entry.getKey();
                try {
                    // 1.先判断是否是客户端重平衡
                    // 2.如果不是客户端重平衡，就要判断这个topic是否存在broker里面，因为要使用boker重平衡，不在这篇文章讨论范围内
                    if (!clientRebalance(topic) && tryQueryAssignment(topic)) {
                        balanced = this.getRebalanceResultFromBroker(topic, isOrder);
                    } else {
                        // 客户端重平衡实现
                        balanced = this.rebalanceByTopic(topic, isOrder);
                    }
                } catch (Throwable e) {
                    if (!topic.startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
                        log.warn("rebalance Exception", e);
                        balanced = false;
                    }
                }
            }
        }
        // 更新重平衡后的processQueueTable、popProcessQueueTable、topicClientRebalance、topicBrokerRebalance
        this.truncateMessageQueueNotMyTopic();

        return balanced;
    }

所以我们重点关注一下rebalanceByTopic()方法，因为它才是客户端重平衡的核心实现方法；

在客户端中，重平衡的实现需要根据消费者的messageMode来做不同的实现：

广播模式重平衡

我们可以在创建消费者实例的时候特别指定messageMode，通过setMessageModel()方法设置；

case BROADCASTING: {
    // 根据topic获取所有的MessageQueue实例
    Set<MessageQueue> mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
    if (mqSet != null) {
        // 如果MessageQueue列表有变化，那么就更新processQueueTable
        // 剔除下线的消费者与超时的broker
        // 给新上线的broker创建pullRequest准备拉消息
        boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, mqSet, isOrder);
        if (changed) {
            // 调用监听器的messageQueueChanged()方法
            this.messageQueueChanged(topic, mqSet, mqSet);
            log.info("messageQueueChanged {} {} {} {}", consumerGroup, topic, mqSet, mqSet);
        }
        // 对比当前正在运行的MessageQueue，如果和mqSet一致，说明已经达到平衡了
        balanced = mqSet.equals(getWorkingMessageQueue(topic));
    } else {
        this.messageQueueChanged(topic, Collections.<MessageQueue>emptySet(), Collections.<MessageQueue>emptySet());
        log.warn("doRebalance, {}, but the topic[{}] not exist.", consumerGroup, topic);
    }
    break;
}

广播模式的话，就直接拿到所有的Broker下的MessageQueue，然后更新processQueueTable即可；

topicSubscribeInfoTable这个Map中的数据是通过定时任务更新的，可以查看MQClientInstance.startScheduledTask()方法：

this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
            try {
                MQClientInstance.this.updateTopicRouteInfoFromNameServer();
            } catch (Exception e) {
                log.error("ScheduledTask updateTopicRouteInfoFromNameServer exception", e);
            }
        }, 10, this.clientConfig.getPollNameServerInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);

集群模式重平衡

我们可以发现，其实广播模式下的重平衡主要是检测上线和下线的Broker，因为广播模式要求所有订阅该topic的消费者都要消费消息；但是集群模式下不一样，同一个消费组的消费者只要消费一次即可；我们来看一下集群模式下是如何重平衡的;

获取MessageQueue集合与ConsumerId列表

// topic对应的所有MessageQueue
Set<MessageQueue> mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
// 同一个消费组下订阅了topic的消费者ConsumerId列表
List<String> cidAll = this.mQClientFactory.findConsumerIdList(topic, consumerGroup);

重平衡就是要让同一个消费组下所有订阅了这个topic的消费者来分配所有的MessageQueue；

分配MessageQueue

上面最关键的数据都准备好后，我们来看一下是如何实现分配策略的：

List<MessageQueue> mqAll = new ArrayList<MessageQueue>();
mqAll.addAll(mqSet);
// 排序MessageQueue
Collections.sort(mqAll);
// 排序ConsumerId
Collections.sort(cidAll);

AllocateMessageQueueStrategy strategy = this.allocateMessageQueueStrategy;

List<MessageQueue> allocateResult = null;
try {
    // 按照指定策略分配
    allocateResult = strategy.allocate(this.consumerGroup, this.mQClientFactory.getClientId(), mqAll, cidAll);
} catch (Throwable e) {
    log.error("allocate message queue exception. strategy name: {}, ex: {}", strategy.getName(), e);
    return false;
}

在消费者中，默认的分配策略是AllocateMessageQueueAveragely:

    @Override
    public List<MessageQueue> allocate(String consumerGroup, String currentCID, List<MessageQueue> mqAll,
        List<String> cidAll) {

        List<MessageQueue> result = new ArrayList<MessageQueue>();
        if (!check(consumerGroup, currentCID, mqAll, cidAll)) {
            return result;
        }
        // 获取当前消费者consumerId所在的索引位
        int index = cidAll.indexOf(currentCID);
        int mod = mqAll.size() % cidAll.size();
        // 计算每个消费者平均能分配到多少个MessageQueue
        int averageSize =
            mqAll.size() <= cidAll.size() ? 1 : (mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size()
                + 1 : mqAll.size() / cidAll.size());
        
        int startIndex = (mod > 0 && index < mod) ? index * averageSize : index * averageSize + mod;
        int range = Math.min(averageSize, mqAll.size() - startIndex);
        for (int i = 0; i < range; i++) {
            result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size()));
        }
        return result;
    }

假设有8个MessageQueue，有3个消费者，那么在AllocateMessageQueueAveragely分配策略下，最终分配的结果为：

1.第一个消费者分配到的MessageQueue索引值为[0,1,2]；

2.第二个消费者分配到的MessageQueue索引值为[3,4,5]；

2.第三个消费者分配到的MessageQueue索引值为[6,7]；

更新processQueueTable

剩下的时候和广播模式下是一样的，需要拿分配到的MessageQueue去更新processQueueTable:

boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, allocateResultSet, isOrder);
if (changed) {
    log.info(
                            "client rebalanced result changed. allocateMessageQueueStrategyName={}, group={}, topic={}, clientId={}, mqAllSize={}, cidAllSize={}, rebalanceResultSize={}, rebalanceResultSet={}",
                            strategy.getName(), consumerGroup, topic, this.mQClientFactory.getClientId(), mqSet.size(), cidAll.size(),
                            allocateResultSet.size(), allocateResultSet);
    this.messageQueueChanged(topic, mqSet, allocateResultSet);
}
balanced = allocateResultSet.equals(getWorkingMessageQueue(topic));

小结

我们从消费者的源码中，非常清楚地知道了它是如何应对Broker和其他消费者上下线的情况，保证能够及时地感知到Broker及其他消费者的状况，实现消息消费的高可用；

1.消费者重平衡是通过定时任务的方式实现的，默认是每20秒调用执行一次重平衡；该时间间隔可以通过rocketmq.client.rebalance.waitInterval配置调整；

2.重平衡分为两种，一种是Broker上面实现，一种是消费者客户端实现；

3.广播模式下的重平衡主要是检测Broker的上下线；

4.集群模式下有多种重平衡策略，默认是平均分配的策略；