【深度挖掘 RocketMQ底层源码】「底层源码挖掘系列」透彻剖析贯穿RocketMQ的消费者端的运行核心的流程(Pull模式-上)

简介: 【深度挖掘 RocketMQ底层源码】「底层源码挖掘系列」透彻剖析贯穿RocketMQ的消费者端的运行核心的流程(Pull模式-上)

消息消费者(Consumer)

负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用的角度而言提供了两种消费形式:拉取式消费、推动式消费。我们接下来主要介绍Pull模式

Pull模式的处理机制

Consumer消费的一种类型,应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker服务器拉消息、主动权由应用控制。一旦获取了批量消息,应用就会启动消费过程

在RocketMQ中有两种Pull方式,一种是比较原始Pull Consumer,它不提供相关的订阅方法,需要调用pull方法时指定队列进行拉取,并需要自己更新位点。另一种是Lite Pull Consumer,它提供了Subscribe和Assign两种方式,使用起来更加方便。

Pull模式的使用特点

  • 开发者自己维护OffsetStore。
  • 自己保存消费组的offset,比如存入Redis,或调用MQ接口将其保存在Broker端。自主选择Message Queue和offset进行消息拉取。
  • 用户拉去消息时,需要用户自己来决定拉去哪个队列从哪个offset开始,拉去多少消息。

相比Push的运行特点

与PUSH模式相比,PULL模式需要应用层不间断地进行拉取消息然后再执行消费处理,提高了应用层的编码复杂度,为了Pull方式的编程复杂度,RocketMQ提供了调度消费服务(MQPullConsumerScheduleService),在topic的订阅发送变化(初次订阅或距上次拉取消息超时)就触发PULL方式拉取消息。

DefaultMQPullConsumer

针对于DefaultMQPullConsumer源码流程进行相关的分析,对于Push模式而言,Pull 模式比较适应于客户端拉去的速度由自己进行控制处理。而且实现的原理和复杂程度也简单了很多,我们从实现出发,进行分析对应的实现流程。

DefaultMQPullConsumer的Pull拉取模式的开发案例

指定队列模式消费对应队列的消息

java

复制代码

DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("please_rename_unique_group_name_5");
    consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    consumer.start();
    try {
      MessageQueue mq = new MessageQueue();
      mq.setQueueId(0);
      mq.setTopic("lob");
      mq.setBrokerName("brokerName");
      long offset = 26;
      PullResult pullResult = consumer.pull(mq, "*", offset, 32);
      if (pullResult.getPullStatus().equals(PullStatus.FOUND)) {
        System.out.printf("%s%n", pullResult.getMsgFoundList());
        consumer.updateConsumeOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
      }
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    consumer.shutdown();
  }

消费所有队列数据

从所有队列进行选择队列模式,并且存储offset在被本地。

java

复制代码

DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("groupName");
consumer.setNamesrvAddr("name-serverl-ip:9876;name-server2-ip:9876");
consumer.start();
Set<MessageQueue> mqs = consumer.fetchSubscribeMessageQueues("order-topic");
for(MessageQueue mq:mqs){
    try {
   // 获取消息的offset,指定从store中获取
   long offset = consumer.fetchConsumeOffset(mq,true);
    while(true){
       PullResult pullResult = consumer.pullBlockIfNotFound(mq, null, getMessageQueueOffset(mq), 32);
       putMessageQueueOffset(mq,pullResult.getNextBeginOffset());
      switch(pullResult.getPullStatus()){
         case FOUND:
                  List<MessageExt> messageExtList = pullResult.getMsgFoundList();
                  for (MessageExt m : messageExtList) {
                      System.out.println(new String(m.getBody()));
                   }
                break;
        case NO_MATCHED_MSG:
                break;
        case NO_NEW_MSG:
                break;
        case OFFSET_ILLEGAL:
                break;
      }
  }
} catch (Exception e) {
     e.printStackTrace();
 }
}
consumer.shutdown();
// 保存上次消费的消息下标
private static void putMessageQueueOffset(MessageQueue mq,
      long nextBeginOffset) {
      OFFSE_TABLE.put(mq, nextBeginOffset);
}
// 获取上次消费的消息的下标
private static Long getMessageQueueOffset(MessageQueue mq) {
      Long offset = OFFSE_TABLE.get(mq);
      if(offset != null){
         return offset;
       }
   return 0l;
}
fetchSubscribeMessageQueues(从指定topic中拉取所有消息队列)

根据Topic获取该Topic的所有消息队列,用于遍历消息队列,从每个消息队列中获取消息,

调用DefaultMQPullConsumer.fetchSubscribeMessageQueues(String topic)方法,根据topic获取对应的MessageQueue(即可被订阅的队列),在该方法中最终通过调用MQAdminImpl.fetchSubscribeMessageQueues(String topic)方法从NameServer获取该topic的MessageQueue。

java

复制代码

/**
 * @param topic Topic名称
 * @return 该Topic所有的消息队列
 */
@Override
public Set<MessageQueue> fetchSubscribeMessageQueues(String topic) throws MQClientException {
    return this.defaultMQPullConsumerImpl.fetchSubscribeMessageQueues(withNamespace(topic));
}
fetchSubscribeMessageQueues底层调用

调用MQClientAPIImpl.getTopicRouteInfoFromNameServer(String topic, long timeoutMillis)方法,其中timeoutMillis=3000,该方法向NameServer发送GET_ROUTEINTO_BY_TOPIC请求码获取topic参数对应的Broker信息和topic配置信息,即TopicRouteData对象;.

JAVA

复制代码

public Set<MessageQueue> fetchSubscribeMessageQueues(String topic) throws MQClientException {
        try {
            TopicRouteData topicRouteData = this.mQClientFactory.getMQClientAPIImpl().getTopicRouteInfoFromNameServer(topic, timeoutMillis);
            if (topicRouteData != null) {
                // 2、遍历topicRouteData
                Set<MessageQueue> mqList = MQClientInstance.topicRouteData2TopicSubscribeInfo(topic, topicRouteData);
                if (!mqList.isEmpty()) {
                    return mqList;
                } else {
                    throw new MQClientException("Can not find Message Queue for this topic, " + topic + " Namesrv return empty", null);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new MQClientException(
                "Can not find Message Queue for this topic, " + topic + FAQUrl.suggestTodo(FAQUrl.MQLIST_NOT_EXIST),
                e);
        }
 
        throw new MQClientException("Unknow why, Can not find Message Queue for this topic, " + topic, null);
    }
fetchSubscribeMessageQueues底层调用

遍历TopicRouteData对象的QueueData列表中每个QueueData对象,首先判断该QueueData对象是否具有读权限,若有则根据该QueueData对象的readQueueNums值,创建readQueueNums个MessageQueue对象,并构成MessageQueue集合;最后返回给MessageQueue集合

JAVA

复制代码

public static Set<MessageQueue> topicRouteData2TopicSubscribeInfo(final String topic, final TopicRouteData route) {
        Set<MessageQueue> mqList = new HashSet<MessageQueue>();
        List<QueueData> qds = route.getQueueDatas();
        for (QueueData qd : qds) {
            if (PermName.isReadable(qd.getPerm())) {
                for (int i = 0; i < qd.getReadQueueNums(); i++) {
                    MessageQueue mq = new MessageQueue(topic, qd.getBrokerName(), i);
                    mqList.add(mq);
                }
            }
        }
        return mqList;
    }
消息的三种拉取模式
同步拉取消息

java

复制代码

/**
 * @param mq            消息队列
 * @param subExpression 消息tag过滤表达式
 * @param offset        消费组offset(从哪里开始拉去)
 * @param maxNums       一次最大拉去消息数量
 * @param timeout       超时时间
 * @return 存储了拉取状态以及消息
 */
@Override
public PullResult pull(MessageQueue mq, String subExpression, long offset, int maxNums, long timeout)
        throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
    return this.defaultMQPullConsumerImpl.pull(queueWithNamespace(mq), subExpression, offset, maxNums, timeout);
}
异步拉取消息

java

复制代码

/**
 * @param mq            消息队列
 * @param subExpression 消息tag过滤表达式
 * @param offset        消费组offset(从哪里开始拉去)
 * @param maxNums       一次最大拉去消息数量
 * @param timeout       超时时间
 * @param pullCallback  异步回调函数
 * @param timeout       
 * @throws MQClientException
 * @throws RemotingException
 * @throws InterruptedException
 */
@Override
public void pull(MessageQueue mq, String subExpression, long offset, int maxNums, PullCallback pullCallback,
                 long timeout)
        throws MQClientException, RemotingException, InterruptedException {
    this.defaultMQPullConsumerImpl.pull(queueWithNamespace(mq), subExpression, offset, maxNums, pullCallback, timeout);
}
同步阻塞拉取消息

拉取消息,若没有找到消息,则阻塞一段时间。通过该方法获取该MessageQueue队列下面从offset位置开始的消息内容。

  • maxNums=32即表示获取的最大消息个数。
  • offset为该MessageQueue对象的开始消费位置,可以调用DefaultMQPullConsumer.fetchConsumeOffset(MessageQueue mq, boolean fromStore)方法获取该MessageQueue队列的消费进度来设定参数offset值该方法最终调用DefaultMQPullConsumerImpl.pullSyncImpl(MessageQueue mq, String subExpression, long offset, int maxNums, boolean block)方法

java

复制代码

/**
 * @param mq            消息队列
 * @param subExpression tag过滤
 * @param offset        消费组offset
 * @param maxNums       一次最大拉取数量
 * @return
 */
@Override
public PullResult pullBlockIfNotFound(MessageQueue mq, String subExpression, long offset, int maxNums)
        throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
    return this.defaultMQPullConsumerImpl.pullBlockIfNotFound(queueWithNamespace(mq), subExpression, offset, maxNums);
}

pullBlockIfNotFound 和 pull区别是: 前者在没有找到消息的时候会阻塞一段时间以便等待后续消息进入,后者则会直接返回 NOT_FOUND 。

维护消息队列的Offset
获取队列的消费Offset

java

复制代码

/**
 * @param mq 队列
 * @param fromStore 是否从存储获取,true: 从当前服务器存储中获取,false:从远程broker获取
 * @return 消费offset
 */
@Override
public long fetchConsumeOffset(MessageQueue mq, boolean fromStore) throws MQClientException {
    return this.defaultMQPullConsumerImpl.fetchConsumeOffset(queueWithNamespace(mq), fromStore);
}

调用DefaultMQPullConsumer.fetchConsumeOffset(MessageQueue mq, boolean fromStore)方法获取MessageQueue队列的消费进度,其中fromStore为false表示从存储端(即Broker端)获取消费进度;若fromStore为true表示从本地内存获取消费进度;

  1. 对于从存储端获取消费进度(即fromStore=true)的情况:
  • 对于LocalFileOffsetStore对象,从本地加载offsets.json文件,然后获取该MessageQueue对象的offset值;

(即fromStore=false)对于RemoteBrokerOffsetStore对象,获取逻辑如下:

  1. 以MessageQueue对象的brokername从MQClientInstance. brokerAddrTable中获取Broker的地址;若没有获取到则立即调用updateTopicRouteInfoFromNameServer方法然后再次获取;
  2. 构造QueryConsumerOffsetRequestHeader对象,其中包括topic、consumerGroup、queueId;然后调用MQClientAPIImpl.queryConsumerOffset (String addr, QueryConsumerOffsetRequestHeader requestHeader, long timeoutMillis)方法向Broker发送QUERY_CONSUMER_OFFSET请求码,获取消费进度Offset;
  3. 用上一步从Broker获取的offset更新本地内存的消费进度列表数据RemoteBrokerOffsetStore.offsetTable:ConcurrentHashMap<MessageQueue, AtomicLong>变量值;
更新消费组Offset

更新消费组的Offset,注意:只会在本地内存中更新,并不会同步到远程Broker.

java

复制代码

/**
 * @param mq 消息队列
 * @param offset 消费进度
 */
@Override
public void updateConsumeOffset(MessageQueue mq, long offset) throws MQClientException {
    this.defaultMQPullConsumerImpl.updateConsumeOffset(queueWithNamespace(mq), offset);
}


相关实践学习
消息队列RocketMQ版:基础消息收发功能体验
本实验场景介绍消息队列RocketMQ版的基础消息收发功能,涵盖实例创建、Topic、Group资源创建以及消息收发体验等基础功能模块。
消息队列 MNS 入门课程
1、消息队列MNS简介 本节课介绍消息队列的MNS的基础概念 2、消息队列MNS特性 本节课介绍消息队列的MNS的主要特性 3、MNS的最佳实践及场景应用 本节课介绍消息队列的MNS的最佳实践及场景应用案例 4、手把手系列:消息队列MNS实操讲 本节课介绍消息队列的MNS的实际操作演示 5、动手实验:基于MNS,0基础轻松构建 Web Client 本节课带您一起基于MNS,0基础轻松构建 Web Client
相关文章
|
2月前
|
消息中间件
RabbitMQ的 RPC 消息模式你会了吗?
【9月更文挑战第11天】RabbitMQ 的 RPC(远程过程调用)消息模式允许客户端向服务器发送请求并接收响应。其基本原理包括:1) 客户端发送请求,创建回调队列并设置关联标识符;2) 服务器接收请求并发送响应至回调队列;3) 客户端根据关联标识符接收并匹配响应。实现步骤涵盖客户端和服务器的连接、信道创建及请求处理。注意事项包括关联标识符唯一性、回调队列管理、错误处理及性能考虑。RPC 模式适用于构建可靠的分布式应用程序,但需根据需求调整优化。
|
1月前
|
传感器 数据可视化 网络协议
DIY可视化整合MQTT生成UniApp源码
DIY可视化整合MQTT生成UniApp源码
44 0
|
3月前
|
消息中间件 存储 负载均衡
我服了,RocketMQ消费者负载均衡内核是这样设计的
文章为理解RocketMQ的负载均衡机制提供了深入的技术洞察,并对如何在实际应用中扩展和定制负载均衡策略提供了有价值的见解。
我服了,RocketMQ消费者负载均衡内核是这样设计的
|
3月前
|
消息中间件 开发者
【RabbitMQ深度解析】Topic交换器与模式匹配:掌握消息路由的艺术!
【8月更文挑战第24天】在消息队列(MQ)体系中,交换器作为核心组件之一负责消息路由。特别是`topic`类型的交换器,它通过模式匹配实现消息的精准分发,适用于发布-订阅模式。不同于直接交换器和扇形交换器,`topic`交换器支持更复杂的路由策略,通过带有通配符(如 * 和 #)的模式字符串来定义队列与交换器间的绑定关系。
70 2
|
3月前
|
消息中间件 应用服务中间件 网络安全
rabbitMQ镜像模式搭建
rabbitMQ镜像模式搭建
|
3月前
|
消息中间件 Java Maven
RabbitMQ通配符模式
RabbitMQ通配符模式
61 0
|
25天前
|
消息中间件 JSON Java
开发者如何使用轻量消息队列MNS
【10月更文挑战第19天】开发者如何使用轻量消息队列MNS
66 6
|
20天前
|
消息中间件 存储 Kafka
MQ 消息队列核心原理,12 条最全面总结!
本文总结了消息队列的12个核心原理,涵盖消息顺序性、ACK机制、持久化及高可用性等内容。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
|
24天前
|
消息中间件
解决方案 | 云消息队列RabbitMQ实践获奖名单公布!
云消息队列RabbitMQ实践获奖名单公布!
|
1月前
|
消息中间件 安全 Java
云消息队列RabbitMQ实践解决方案评测
一文带你详细了解云消息队列RabbitMQ实践的解决方案优与劣
67 6