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6 张图告诉你 RocketMQ 是怎么保存偏移量的

时间:2022-09-24 16:20:37人气:作者:快盘下载我要评论

大家好,我是君哥。

对消息队列来说,偏移量是一个非常重要的概念,如果偏移量保存失败,可能会造成消息丢失、消息重复消费等问题。今天来聊一聊 RocketMQ 是怎么保存消息偏移量的。

1 消息拉取

RocketMQ 客户端启动的时候,会启动重平衡线程 RebalanceService,在这里创建拉取消息的请求。下面 UML 类图展示了客户端启动重平衡线程的调用关系:

6 张图告诉你 RocketMQ 是怎么保存偏移量的

业务入口是 MQClientInstance 中的 start 方法,start 方法中启动了 RebalanceService 线程,线程中的 run 方法又返回来调用了 MQClientInstance 中的 doRebalance 方法,最终调用到了 RebalanceImpl 中的 doRebalance 方法。

RebalanceService 的 run 方法是一个死循环,不停地进行重平衡操作,代码如下:

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

 while (!this.isStopped()) {
  this.waitForRunning(waitInterval);
  this.mqClientFactory.doRebalance();
 }

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

那重平衡操作具体是做什么呢?再看下面的代码:

private void rebalanceByTopic(final String topic, final boolean isOrder) {
 switch (messageModel) {
  case BROADCASTING: {
   Set<MessageQueue> mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
   if (mqSet != null) {
    boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, mqSet, isOrder);
   } else {}
   break;
  }
  case CLUSTERING: {
   Set<MessageQueue> mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
   List<String> cidAll = this.mQClientFactory.findConsumerIdList(topic, consumerGroup);

   if (mqSet != null && cidAll != null) {
    List<MessageQueue> mqAll = new ArrayList<MessageQueue>();
    mqAll.addAll(mqSet);

    List<MessageQueue> allocateResult = null;
    //这里根据负载均衡策略进行获取分配给自己的 MessageQueue,逻辑省略

    Set<MessageQueue> allocateResultSet = new HashSet<MessageQueue>();
    if (allocateResult != null) {
     allocateResultSet.addAll(allocateResult);
    }

    boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, allocateResultSet, isOrder);
   }
   break;
  }
  default:
   break;
 }
}

可以看到,无论是集群模式还是广播模式,updateProcessQueueTableInRebalance 方法最终都被调用了。这个方法封装了拉取消息的请求 PullRequest。这些请求被 put 到 PullMessageService 的 pullRequestQueue,然后 PullMessageService 使用死循环不停地从 pullRequestQueue 中 take 请求 发送到 Broker。这个处理的 UML 类图如下:

偏移量这个参数封装在消息拉取请求 PullRequest 中,看一下封装拉取请求的代码:

private boolean updateProcessQueueTableInRebalance(final String topic, final Set<MessageQueue> mqSet,
 final boolean isOrder) {
 boolean changed = false;
    //省略掉判断
 List<PullRequest> pullRequestList = new ArrayList<PullRequest>();
 for (MessageQueue mq : mqSet) {
  if (!this.processQueueTable.containsKey(mq)) {
            //省略部分逻辑
   long nextOffset = -1L;
   try {
    nextOffset = this.computePullFromWhereWithException(mq);
   } //省略catch
   if (nextOffset >= 0) {
    ProcessQueue pre = this.processQueueTable.putIfAbsent(mq, pq);
    if (pre != null) {} else {
     PullRequest pullRequest = new PullRequest();
     pullRequest.setConsumerGroup(consumerGroup);
     pullRequest.setNextOffset(nextOffset);
     pullRequest.setMessageQueue(mq);
     pullRequest.setProcessQueue(pq);
     pullRequestList.add(pullRequest);
     changed = true;
    }
   } //省略 else
  }
 }
 this.dispatchPullRequest(pullRequestList);
 return changed;
}

从上面代码可以看出,程序是通过 computePullFromWhereWithException 这个方法获取消息偏移量。下面着重看一下这个方法。

2 偏移量处理

首先,看一下获取偏移量的方法:

public long computePullFromWhereWithException(MessageQueue mq) throws MQClientException {
 long result = -1;
 final ConsumeFromWhere consumeFromWhere = this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeFromWhere();
 final OffsetStore offsetStore = this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore();
 switch (consumeFromWhere) {
  case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {
   long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
   if (lastOffset >= 0) {
    result = lastOffset;
   }
   // First start,no offset
   else if (-1 == lastOffset) {
    if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
     result = 0L;
    } else {
     try {
      result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
     } catch (MQClientException e) {
     }
    }
   } else {
    result = -1;
   }
   break;
  }

  default:
   break;
 }

 return result;
}

CONSUME_FROM_LAST_OFFSET 这个分支是默认的分支,其他情况一般不会用,为了不放大量代码,这里做了省略。

上面的代码看出,偏移量是从 OffsetStore 中获取的。OffsetStore 是一个接口,实现类有两个,如下图:

Node.js

那获取偏移量的时候,这两个实现类选择哪一个呢?从 DefaultMQPushConsumerImpl 的 start 方法中可以看出:

public synchronized void start() throws MQClientException {
 switch (this.serviceState) {
  case CREATE_JUST:
   if (this.defaultMQPushConsumer.getOffsetStore() != null) {
    this.offsetStore = this.defaultMQPushConsumer.getOffsetStore();
   } else {
    switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
     case BROADCASTING:
      this.offsetStore = new LocalFileOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
      break;
     case CLUSTERING:
      this.offsetStore = new RemoteBrokerOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
      break;
     default:
      break;
    }
    this.defaultMQPushConsumer.setOffsetStore(this.offsetStore);
   }
   this.offsetStore.load();
   break;
  default:
   break;
 }
}

从上面的代码可以看到,OffsetStore 的两个实现类对应了广播模式和集群模式。从文件名也可以看到,LocalFileOffsetStore 是从本地读取偏移量,而 RemoteBrokerOffsetStore 则从 Broker 端请求偏移量。

OffsetStore 的两个实现类保存偏移量的数据结构是一样的,如下图:

JavaScript

3 广播模式

从前面的分析可以看到,广播模式的偏移量是保存在本地,分析源码可以看到,文件默认保存在:

/home/${user}/.rocketmq_offsets/${clientId}/${groupName}/offsets.json

可以通过参数【rocketmq.client.localOffsetStoreDir】进行配置,这样文件保存的路径就是:

/${rocketmq.client.localOffsetStoreDir}/.rocketmq_offsets/${clientId}/${groupName}/offsets.json

OffsetStore 的 load 方法读取上面文件,如果读取失败或者文件内容是空,就会读取备份文件,路径是上面的文件名后面加 .bak。

3.1 加载偏移量

load 方法读取这个 json 文件,然后把内容读取到 LocalFileOffsetStore 类的 offsetTable 这个数据结构中:

//LocalFileOffsetStore类
public void load() throws MQClientException {
 OffsetSerializeWrapper offsetSerializeWrapper = this.readLocalOffset();
 if (offsetSerializeWrapper != null && offsetSerializeWrapper.getOffsetTable() != null) {
  offsetTable.putAll(offsetSerializeWrapper.getOffsetTable());
 }
}

上面调用的 readLocalOffset 方法代码如下:

private OffsetSerializeWrapper readLocalOffset() throws MQClientException {
 String content = null;
 try {
  content = MixAll.file2String(this.storePath);
 } catch (IOException e) {
  log.warn("Load local offset store file exception", e);
 }
 if (null == content || content.length() == 0) {
     //读取失败或者文件内容是空,则从 .bak 文件获取
  return this.readLocalOffsetBak();
 } else {
  OffsetSerializeWrapper offsetSerializeWrapper = null;
  try {
   offsetSerializeWrapper =
    OffsetSerializeWrapper.fromJson(content, OffsetSerializeWrapper.class);
  } catch (Exception e) {
   log.warn("readLocalOffset Exception, and try to correct", e);
   return this.readLocalOffsetBak();
  }

  return offsetSerializeWrapper;
 }
}

3.2 读取偏移量

在拉取消息时,首先会封装 PullRequest 请求,PullRequest 中的 nextOffset 参数需要从 offsetTable 获取,代码如下:

public long readOffset(final MessageQueue mq, final ReadOffsetType type) {
 if (mq != null) {
  switch (type) {
   //省略其他 case
   case READ_FROM_STORE: {
    OffsetSerializeWrapper offsetSerializeWrapper;
    try {
     offsetSerializeWrapper = this.readLocalOffset();
    } catch (MQClientException e) {
     return -1;
    }
    if (offsetSerializeWrapper != null && offsetSerializeWrapper.getOffsetTable() != null) {
     AtomicLong offset = offsetSerializeWrapper.getOffsetTable().get(mq);
     if (offset != null) {
         //新读取到的偏移量添加到 offsetTable 中
      this.updateOffset(mq, offset.get(), false);
      return offset.get();
     }
    }
   }
   default:
    break;
  }
 }

 return -1;
}

上面的代码省略了 READ_FROM_MEMORY 这个 case,因为我跟踪了源代码,广播模式并不会走到这个 case。

3.3 更新偏移量

MQClientInstance 初始化时,会启动定时任务,每隔 5s 执行一次,把偏移量持久化到本地文件,代码如下:

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);

上面代码最终调用了 LocalFileOffsetStore 类的 persistAll 方法,这个方法把内存中 offsetTable 变量中保存的值写入本地 offsets.json 文件。

写文件时分四步:

首先把内容写入到 offsets.json.tmp 文件;offsets.json 内容备份到 offsets.json.bak;删除 offsets.json 文件;把 offsets.json.tmp 改名为 offsets.json。

总结,广播模式下,偏移量保存在消费者本地服务器。这是因为所有的消费者都要消费同一个队列,消费者维护偏移量会更加方便。

4 集群模式

前面分析过,集群模式客户端处理偏移量的类是 RemoteBrokerOffsetStore。

4.1 加载偏移量

集群模式下,偏移量是从 Broker 端获取,所以客户端 RemoteBrokerOffsetStore 中的 load 方法没有内容。

在 Broker 初始化时,会加载本地的偏移量文件,调用关系的 UML 类图如下:

Linux

BrokerController 初始化代码如下:

//BrokerController.java
public boolean initialize() throws CloneNotSupportedException {
    //省略其他代码
 result = result && this.consumerOffsetManager.load();
}

这里最终调用了 ConsumerOffsetManager 的 decode 方法,代码如下:

public void decode(String jsonString) {
 if (jsonString != null) {
  ConsumerOffsetManager obj = RemotingSerializable.fromJson(jsonString, ConsumerOffsetManager.class);
  if (obj != null) {
   this.offsetTable = obj.offsetTable;
  }
 }
}

从上面可以看到,Broker 上的偏移量最终保存在 offsetTable 这个变量上,数据结构如下图:

Linux

从源码中可以看到,Broker 端偏移量文件如下:

/home/${user}/store/config/consumerOffset.json

4.2 获取偏移量

获取 Broker 端偏移量的时候,会向 Broker 发送一个请求,请求码是 QUERY_CONSUMER_OFFSET,通过请求码就可以找到 Broker 处理的逻辑。代码如下:

private RemotingCommand queryConsumerOffset(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request)
 throws RemotingCommandException {
 //省略变量定义
 //从 offsetTable 变量中查找
 long offset =
  this.brokerController.getConsumerOffsetManager().queryOffset(
   requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId());
 if (offset >= 0) {
  responseHeader.setOffset(offset);
  response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
  response.setRemark(null);
 } else {
  long minOffset =
   this.brokerController.getMessageStore().getMinOffsetInQueue(requestHeader.getTopic(),
    requestHeader.getQueueId());
  if (minOffset <= 0
   && !this.brokerController.getMessageStore().checkInDiskByConsumeOffset(
   requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), 0)) {
   responseHeader.setOffset(0L);
   response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
   response.setRemark(null);
  } else {
   response.setCode(ResponseCode.QUERY_NOT_FOUND);
   response.setRemark("Not found, V3_0_6_SNAPSHOT maybe this group consumer boot first");
  }
 }
 return response;
}

上面的处理逻辑如下:

首先从 offsetTable 变量中查找,如果找到了就直接返回给消费者;如果没有找到,则从 Broker 上查找这个 MessageQueue 的最小偏移量,如果偏移量小于等于 0 并且没有被交换到磁盘上(保存在内存里),则返回偏移量是 0;否则返回查找失败。

4.3 更新偏移量

在消费端,定时任务每 5s 向 Broker 发送更新消息偏移量的请求,请求码是 UPDATE_CONSUMER_OFFSET。

Broker 收到后,ConsumerOffsetManager 类更新 offsetTable 变量。

Broker 端也会用定时任务每 5s 从 offsetTable 变量刷到本地文件。逻辑跟消费端的保存逻辑一样,就不再介绍了。

5 总结

广播模式下,偏移量保存在消费者本地。这也是最合理的,因为每个消费者都要消费同一个 MessageQueue,自己维护自己的偏移量更简单。不过这可能也是广播模式下不支持消息重试的原因,因为如果一个消费者消费失败了,这批消息其他消费成功的消费者也需要重试,导致重复消费。

集群模式下,偏移量保存在 Broker 服务器,消费者需要通过请求的方式来获取和维护偏移量。

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