RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢?

简介: 本文详细介绍一个新的消费组在启动时从何处开始消费,并信息介绍了CONSUME_FROM_MAX_OFFSET、CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET、CONSUME_FROM_TIMESTAMP其计算逻辑,解答CONSUME_FROM_MAX_OFFSET在什么情况下不生效并如何解决。

1、抛出问题

一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢?

首先翻阅DefaultMQPushConsumer的API时,setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere consumeFromWhere)API映入眼帘,从字面意思来看是设置消费者从哪里开始消费,正是解开该问题的”钥匙“。ConsumeFromWhere枚举类图如下:
在这里插入图片描述

  • CONSUME_FROM_MAX_OFFSET
    从消费队列最大的偏移量开始消费。
  • CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
    从消费队列最小偏移量开始消费。
  • CONSUME_FROM_TIMESTAMP
    从指定的时间戳开始消费,默认为消费者启动之前的30分钟处开始消费。可以通过DefaultMQPushConsumer#setConsumeTimestamp。

是不是点小激动,还不快试试。

需求:新的消费组启动时,从队列最后开始消费,即只消费启动后发送到消息服务器后的最新消息。

1.1 环境准备

本示例所用到的Topic路由信息如下:
在这里插入图片描述

Broker的配置如下(broker.conf)

brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-a
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH

storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5_simple/store
storePathCommitLog=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5_simple/store/commitlog
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
autoCreateTopicEnable=false
mapedFileSizeCommitLog=10240
mapedFileSizeConsumeQueue=2000

其中重点修改了如下两个参数:

  • mapedFileSizeCommitLog
    单个commitlog文件的大小,这里使用10M,方便测试用。
  • mapedFileSizeConsumeQueue
    单个consumequeue队列长度,这里使用1000,表示一个consumequeue文件中包含1000个条目。

1.2 消息发送者代码

public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
    DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    producer.start();
    for (int i = 0; i < 300; i++) {
        try {
            Message msg = new Message("TopicTest" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
            SendResult sendResult = producer.send(msg);
            System.out.printf("%s%n", sendResult);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    producer.shutdown();
}

通过上述,往TopicTest发送300条消息,发送完毕后,RocketMQ Broker存储结构如下:
在这里插入图片描述

1.3 消费端验证代码

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my_consumer_01");
    consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
    consumer.subscribe("TopicTest", "*");
    consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
        @Override
        public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
            ConsumeConcurrentlyContext context) {
            System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });
    consumer.start();
    System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

执行上述代码后,按照期望,应该是不会消费任何消息,只有等生产者再发送消息后,才会对消息进行消费,事实是这样吗?执行效果如图所示:
在这里插入图片描述
令人意外的是,竟然从队列的最小偏移量开始消费了,这就“尴尬”了。难不成是RocketMQ的Bug。带着这个疑问,从源码的角度尝试来解读该问题,并指导我们实践。

2、探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理

对于一个新的消费组,无论是集群模式还是广播模式都不会存储该消费组的消费进度,可以理解为-1,此时就需要根据DefaultMQPushConsumer#consumeFromWhere属性来决定其从何处开始消费,首先我们需要找到其对应的处理入口。我们知道,消息消费者从Broker服务器拉取消息时,需要进行消费队列的负载,即RebalanceImpl。

温馨提示:本文不会详细介绍RocketMQ消息队列负载、消息拉取、消息消费逻辑,只会展示出通往该问题的简短流程,如想详细了解消息消费具体细节,建议购买笔者出版的《RocketMQ技术内幕》书籍。

RebalancePushImpl#computePullFromWhere

public long computePullFromWhere(MessageQueue mq) {
        long result = -1;                                                                                                                                                                                                                  // @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: {                                                                                                                                                                // @2
               // 省略部分代码
                break;
            }
            case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {                                                                                                                                                              // @3
                // 省略部分代码
                break;
            }
            case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {                                                                                                                                                                  //@4
                // 省略部分代码
                break;
            }
            default:
                break;
        }
        return result;                                                                                                                                                                                                                  // @5
    }

代码@1:先解释几个局部变量。

  • result
    最终的返回结果,默认为-1。
  • consumeFromWhere
    消息消费者开始消费的策略,即CONSUME_FROM_LAST_OFFSET等。
  • offsetStore
    offset存储器,消费组消息偏移量存储实现器。

代码@2:CONSUME_FROM_LAST_OFFSET(从队列的最大偏移量开始消费)的处理逻辑,下文会详细介绍。

代码@3:CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET(从队列最小偏移量开始消费)的处理逻辑,下文会详细介绍。

代码@4:CONSUME_FROM_TIMESTAMP(从指定时间戳开始消费)的处理逻辑,下文会详细介绍。

代码@5:返回最后计算的偏移量,从该偏移量出开始消费。

2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑

case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {
    long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);   // @1
    if (lastOffset >= 0) {                                                                                                             // @2
        result = lastOffset;
    }
    // First start,no offset
    else if (-1 == lastOffset) {                                                                                                  // @3
        if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {               
            result = 0L;
        } else {
            try {
                result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);                     
            } catch (MQClientException e) {                                                                              // @4
                result = -1;
            }
        }
    } else {
        result = -1;    
    }
    break;
}

代码@1:使用offsetStore从消息消费进度文件中读取消费消费进度,本文将以集群模式为例展开。稍后详细分析。

代码@2:如果返回的偏移量大于等于0,则直接使用该offset,这个也能理解,大于等于0,表示查询到有效的消息消费进度,从该有效进度开始消费,但我们要特别留意lastOffset为0是什么场景,因为返回0,并不会执行CONSUME_FROM_LAST_OFFSET(语义)。

代码@3:如果lastOffset为-1,表示当前并未存储其有效偏移量,可以理解为第一次消费,如果是消费组重试主题,从重试队列偏移量为0开始消费;如果是普通主题,则从队列当前的最大的有效偏移量开始消费,即CONSUME_FROM_LAST_OFFSET语义的实现。

代码@4:如果从远程服务拉取最大偏移量拉取异常或其他情况,则使用-1作为第一次拉取偏移量。

分析,上述执行的现象,虽然设置的是CONSUME_FROM_LAST_OFFSET,但现象是从队列的第一条消息开始消费,根据上述源码的分析,只有从消费组消费进度存储文件中取到的消息偏移量为0时,才会从第一条消息开始消费,故接下来重点分析消息消费进度存储器(OffsetStore)在什么情况下会返回0。

接下来我们将以集群模式来查看一下消息消费进度的查询逻辑,集群模式的消息进度存储管理器实现为:
RemoteBrokerOffsetStore,最终Broker端的命令处理类为:ConsumerManageProcessor。

ConsumerManageProcessor#queryConsumerOffset
private RemotingCommand queryConsumerOffset(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request) throws RemotingCommandException {
    final RemotingCommand response =
        RemotingCommand.createResponseCommand(QueryConsumerOffsetResponseHeader.class);
    final QueryConsumerOffsetResponseHeader responseHeader =
        (QueryConsumerOffsetResponseHeader) response.readCustomHeader();
    final QueryConsumerOffsetRequestHeader requestHeader =
        (QueryConsumerOffsetRequestHeader) request
            .decodeCommandCustomHeader(QueryConsumerOffsetRequestHeader.class);

    long offset =
        this.brokerController.getConsumerOffsetManager().queryOffset(
            requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId());    // @1

    if (offset >= 0) {                                                                                                                                          // @2
        responseHeader.setOffset(offset);
        response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
        response.setRemark(null);
    } else {                                                                                                                                                       // @3
        long minOffset =
            this.brokerController.getMessageStore().getMinOffsetInQueue(requestHeader.getTopic(),
                requestHeader.getQueueId());                                                                                                     // @4
        if (minOffset <= 0
            && !this.brokerController.getMessageStore().checkInDiskByConsumeOffset(                                // @5
            requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), 0)) {
            responseHeader.setOffset(0L);
            response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
            response.setRemark(null);
        } else {                                                                                                                                                 // @6
            response.setCode(ResponseCode.QUERY_NOT_FOUND);
            response.setRemark("Not found, V3_0_6_SNAPSHOT maybe this group consumer boot first");
        }
    }
    return response;
}

代码@1:从消费消息进度文件中查询消息消费进度。

代码@2:如果消息消费进度文件中存储该队列的消息进度,其返回的offset必然会大于等于0,则直接返回该偏移量该客户端,客户端从该偏移量开始消费。

代码@3:如果未从消息消费进度文件中查询到其进度,offset为-1。则首先获取该主题、消息队列当前在Broker服务器中的最小偏移量(@4)。如果小于等于0(返回0则表示该队列的文件还未曾删除过)并且其最小偏移量对应的消息存储在内存中而不是存在磁盘中,则返回偏移量0,这就意味着ConsumeFromWhere中定义的三种枚举类型都不会生效,直接从0开始消费,到这里就能解开其谜团了(@5)。

代码@6:如果偏移量小于等于0,但其消息已经存储在磁盘中,此时返回未找到,最终RebalancePushImpl#computePullFromWhere中得到的偏移量为-1。

看到这里,大家应该能回答文章开头处提到的问题了吧?

看到这里,大家应该明白了,为什么设置的CONSUME_FROM_LAST_OFFSET,但消费组是从消息队列的开始处消费了吧,原因就是消息消费进度文件中并没有找到其消息消费进度,并且该队列在Broker端的最小偏移量为0,说的更直白点,consumequeue/topicName/queueNum的第一个消息消费队列文件为00000000000000000000,并且消息其对应的消息缓存在Broker端的内存中(pageCache),其返回给消费端的偏移量为0,故会从0开始消费,而不是从队列的最大偏移量处开始消费。

为了知识体系的完备性,我们顺便来看一下其他两种策略的计算逻辑。

2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET

case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {
    long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);   // @1
    if (lastOffset >= 0) {    // @2
        result = lastOffset;
    } else if (-1 == lastOffset) {  // @3
        result = 0L;
    } else {                                  
        result = -1;                    // @4
    }
    break;
}

从队列的开始偏移量开始消费,其计算逻辑如下:
代码@1:首先通过偏移量存储器查询消费队列的消费进度。

代码@2:如果大于等于0,则从当前该偏移量开始消费。

代码@3:如果远程返回-1,表示并没有存储该队列的消息消费进度,从0开始。

代码@4:否则从-1开始消费。

2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP

从指定时戳后的消息开始消费。

case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {
    ong lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);   // @1
    if (lastOffset >= 0) {                                                                                                            // @2
        result = lastOffset;
    } else if (-1 == lastOffset) {                                                                                                 // @3
        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;
}

其基本套路与CONSUME_FROM_LAST_OFFSET一样:
代码@1:首先通过偏移量存储器查询消费队列的消费进度。

代码@2:如果大于等于0,则从当前该偏移量开始消费。

代码@3:如果远程返回-1,表示并没有存储该队列的消息消费进度,如果是重试主题,则从当前队列的最大偏移量开始消费,如果是普通主题,则根据时间戳去Broker端查询,根据查询到的偏移量开始消费。

原理就介绍到这里,下面根据上述理论对其进行验证。

3、猜想与验证

根据上述理论分析我们得知设置CONSUME_FROM_LAST_OFFSET但并不是从消息队列的最大偏移量开始消费的“罪魁祸首”是因为消息消费队列的最小偏移量为0,如果不为0,则就会符合预期,我们来验证一下这个猜想。
首先我们删除commitlog目录下的文件,如图所示:
在这里插入图片描述
其消费队列截图如下:
在这里插入图片描述
消费端的验证代码如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my_consumer_02");
    consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
    consumer.subscribe("TopicTest", "*");
    consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
        @Override
        public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
            ConsumeConcurrentlyContext context) {
            System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });
    consumer.start();
    System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

运行结果如下:
在这里插入图片描述
并没有消息存在的消息,符合预期。

4、解决方案

如果在生产环境下,一个新的消费组订阅一个已经存在比较久的topic,设置CONSUME_FROM_MAX_OFFSET是符合预期的,即该主题的consumequeue/{queueNum}/fileName,fileName通常不会是00000000000000000000,如是是上面文件名,想要实现从队列的最后开始消费,该如何做呢?那就走自动创建消费组的路子,执行如下命令:

./mqadmin updateSubGroup -n 127.0.0.1:9876 -c DefaultCluster -g my_consumer_05

//克隆一个订阅了该topic的消费组消费进度
./mqadmin cloneGroupOffset -n 127.0.0.1:9876 -s my_consumer_01 -d my_consumer_05 -t TopicTest

//重置消费进度到当前队列的最大值
./mqadmin resetOffsetByTime -n 127.0.0.1:9876 -g my_consumer_05 -t TopicTest -s -1

按照上上述命令后,即可实现其目的。


原文发布时间为:2019-07-21
本文作者:丁威,《RocketMQ技术内幕》作者。
本文来自中间件兴趣圈,了解相关信息可以关注中间件兴趣圈

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实战:如何防止mq消费方消息重复消费、rocketmq理论概述、rocketmq组成、普通消息的发送
实战:如何防止mq消费方消息重复消费 如果因为网络延迟等原因,mq无法及时接收到消费方的应答,导致mq重试。(计算机网络)。在重试过程中造成重复消费的问题
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云原生中间件RocketMQ-消费者消费模式之广播模式
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解析 RocketMQ 多样消费功能-消息过滤
在消息中间件的使用过程中,一个主题对应的消费者想要通过规则只消费这个主题下具备某些特征的消息,过滤掉自己不关心的消息,这个功能就叫消息过滤。
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同步异步调用,并谈谈消息队列mq;RocketMQ发送消息和消费消息测试类
同步调用优点: 时效性强,打电话、直播,很快可以得到结果 同步调用的问题:
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阿里二面:RocketMQ同一个消费组内的消费者订阅量不同tag,会有问题吗?
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