RocketMQ一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢？

本文目录

1、抛出问题

1.1 环境准备

1.2 消息发送者代码

1.3 消费端验证代码

2、探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理

2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑

2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET

2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP

3、猜想与验证

4、解决方案

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：

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：

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

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

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(); }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

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：

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 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"); }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

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：

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 }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

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; }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

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; }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

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; }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

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; }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

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：

其消费队列截图如下：

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 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"); }

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

运行结果如下：

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

1

2

3

4

5

6

7

按照上上述命令后，即可实现其目的。

您都看到这里了，麻烦帮忙点个赞，谢谢您的认可与鼓励。

见文如面，我是威哥，热衷于成体系剖析JAVA主流中间件，关注公众号『中间件兴趣圈』，回复专栏可获取成体系专栏导航，回复资料可以获取笔者的学习思维导图。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。