RocketMQ消费中Broker端处理逻辑的示例分析

这篇文章主要介绍RocketMQ消费中Broker端处理逻辑的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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一、问题思考

1.Broker是如何处理消费流程的？
2.消费进度是如何流转的？
说明：本文分析均为PUSH消费模式

二、Broker处理消费流程

本部分将消费的切分成三块梳理：Broker消费处理流程概览、查找消息流程、以及消息查询结果处理流程。

1.Broker消费处理流程概览

小结：在拉取消息时会进行Broker和主题读权限的判断，实战中若有必要可以封锁Broker的拉取权限从而禁止从该broker进行消费；或者封锁某主题的读权限禁止消费组从该主题消费消息。

2.查找消息流程

小结：如果需要从磁盘拉取消息则一次默认最多拉取8条，一次消息的消息大小最大为64K。如果从缓存中拉取默认最多32条，一次拉取的消息大小最大256K。使用tagcode会在查找消息前进行过滤，使用SQL92过滤再消息查找出来后进行过滤。

3.消息查询结果处理流程

小结：建议开启slaveReadEnable=true，当拉取的消息超过Broker内存40%时会从Slave节点消费，Master不必从磁盘重新读取数据；transferMsgByHeap默认为true即消息先拉取到堆空间再返回到客户端；如果设置为false则使用Netty#FileRegion，可用零字节拷贝不必再拷贝到堆内存提高性能。

三、消费进度流转1.客户端上报消费进度

//@1 顺序消费/并发消费流程相同
//ConsumeMessageOrderlyService#processConsumeResult
//ConsumeMessageConcurrentlyService#processConsumeResult
if (offset >= 0 && !consumeRequest.getProcessQueue().isDropped()) {
//更新消费进度偏移量
this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore().updateOffset(consumeRequest.getMessageQueue(), offset, true);
}
@2 RemoteBrokerOffsetStore#updateOffset
AtomicLong offsetOld = this.offsetTable.get(mq);
MixAll.compareAndIncreaseOnly(offsetOld, offset);
@3 offsetTable存储结构：key为MessageQueue value为消费的偏移量进度
ConcurrentMap offsetTable =
new ConcurrentHashMap()
@4 定时同步消费进度
//持久化消息消费进度，默认5秒保存一次
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
MQClientInstance.this.persistAllConsumerOffset();
} catch (Exception e) {
log.error("ScheduledTask persistAllConsumerOffset exception", e);
}
}
}, 1000 * 10, this.clientConfig.getPersistConsumerOffsetInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);
@5 RemoteBrokerOffsetStore#persistAll
for (Map.Entry entry : this.offsetTable.entrySet())
this.updateConsumeOffsetToBroker(mq, offset.get());

小结：PUSH消费中消费进度存储在offsetTable中，定时任务每5秒钟上报Broker一次。

2.Broker端处理消费进度处理客户端定时上报消费进度

//@1 ConsumerManageProcessor#processRequest#updateConsumerOffset
this.brokerController.getConsumerOffsetManager().commitOffset
//@2 ConsumerOffsetManager#commitOffset
String key = topic + TOPIC_GROUP_SEPARATOR + group;
this.commitOffset(clientHost, key, queueId, offset);
Long storeOffset = map.put(queueId, offset);
//@3 消费进度缓存结构
//key=topic@group
//value=ConcurrentMap>
offsetTable = new ConcurrentHashMap>(512);
//@4 5秒钟一次存储消费进度
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);
//@5 consumerOffset.json文件格式
"zeus-package-mismatch-topic@autosort-packagelog":{0:9055300,1:9055157,2:9055304,3:9055232}

小结：Broker接到客户端消费进度上报后更新缓存offsetTable，每隔5秒中定时任务将offsetTable消费进度存储在磁盘文件consumerOffset.json中。

消息拉取后实时更新消费进度

//@1 PullMessageProcessor#processRequest
if (storeOffsetEnable) {
//更新消费进度
this.brokerController.getConsumerOffsetManager().commitOffset(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel),
requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), requestHeader.getCommitOffset());
}

小结：PUSH消费客户端拉取消息后会实时更新消费的进度。

3.消费进度流转示意图

以上是“RocketMQ消费中Broker端处理逻辑的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！