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填坑笔记:RocketMQ消息订阅失败问题?

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lyb-geek
发布2019-07-22 17:13:05
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发布2019-07-22 17:13:05
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文章被收录于专栏:Linyb极客之路Linyb极客之路

背景介绍

项目组使用阿里RocketMQ,对同一个消费组设置不同的tag订阅关系,出现消息丢失的问题,本文从rocketmq源码研究消息发布与订阅原理,并分析导致该问题的原因。

官方说明

  • 告诉使用者:同一个消费组,必须保持订阅关系一致
  • 为什么?它没有说!只能从源码找答案

问题复现

  • 启动消费者1,消费组为group1,订阅topicA的消息,tag设置为tag1 || tag2
  • 启动消费者2,消费组也为group1,也订阅topicA的消息,但是tag设置为tag3
  • 启动生产者,生产者发送含有tag1,tag2,tag3的消息各10条
  • 消费者1没有收到任何消息,消费者2收到部分消息

结论

  • 同一个消费组中,设置不同tag时,后启动的消费者会覆盖先启动的消费者设置的tag
  • tag决定了消息过滤的条件,经过服务端和客户端两层过滤,最后只有后启动的消费者才能收到部分消息

原理说明

1、消息如何保存

CommitLog

  • 保存所有topic的原始消息
  • CommitLog分为多个文件,每个文件默认最大为1G
  • 每条记录包括:消息长度和消息文本(消息体,属性,uid等等)
  • 因每条消息长度不一致,每个commitLog的记录长度也不一致

ConsumerQueue

  • 保存某个Topic下某个Queue的索引信息
  • 每条记录包括:消息在commitLog中的offset,消息大小,消息tag的哈希值
  • 每条记录长度固定为20byte
  • producer发送消息后,先保存到commitLog,再异步建立该条消息对应的topic + queue对应的ConsumerQueue索引
  • 第三部分的Hash(tag)是服务端过滤消息的重要依据

2、consumer如何订阅消息?

注册订阅信息

  • consumer订阅时,会将订阅信息注册到到服务端
  • 保存订阅信息的是Map类,key为topic,value主要是tag
  • subVersion取当前时间。

这里的key是topic,subVersion版本号,这两点很关键!后面有用到!

拉取消息并过滤

  • 拉取消息时,首先从服务端获取订阅关系,得到tag的hash集合codeSet
  • 然后从ConsumerQueue获取一条记录,判断记录的hashCode是否在codeSet中,以达到消息过滤的目的,决定是否将该消息发送给consumer
  • 总之一句话:tag决定了消息是否发到客户端

3、消息过滤

服务端过滤
  • 过滤:tag的hash值过滤
  • 优点:
    • 减少不必要消息占用流量
  • 缺点:
    • Hash存在冲突,过滤不完全准确
客户端过滤
  • 服务端过滤存在不准确性,客户端再次精确过滤
  • 客户度过滤:tag的字符串值做对比。不相等的不返回给消费者

原因总结

  • 同一个consumer group的订阅关系,保存在RebalanceImpl类的Map中。key为topic
  • 不同的消费者启动后,依次注册订阅关系,因为tag不一样,导致Map中同一topic的tag被覆盖。比如:消费者1订阅tag1,消费者2订阅tag2。最后map中只保存tag2.
  • 过滤的核心是是tag,tag被更新,过滤条件被改变。服务端过滤后只返回tag2的消息
  • 客户端接收消息后,再次过滤。先启动的消费者1订阅tagA,但是服务端返回tag2,所以消费者1收不到任何消息。消费者2能收到一半的消息(集群模式,假设消息平均分配,另外一半分给tag2)

# 源码分析

1、订阅关系数据结构

2、消费者1启动时注册的订阅关系

3、消费者2后启动覆盖订阅关系

4、服务端过滤时取出ConsumerQueue的Hash(tag)

5、对比消息的Hash(tag)和之前保存的订阅关系

7、客户端过滤

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原始发表:2019-07-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 官方说明
  • 问题复现
  • 结论
  • 原理说明
    • 1、消息如何保存
      • CommitLog
      • ConsumerQueue
    • 2、consumer如何订阅消息?
      • 注册订阅信息
      • 拉取消息并过滤
      • 3、消息过滤
    • 原因总结
    • # 源码分析
      • 1、订阅关系数据结构
        • 2、消费者1启动时注册的订阅关系
          • 3、消费者2后启动覆盖订阅关系
            • 4、服务端过滤时取出ConsumerQueue的Hash(tag)
              • 5、对比消息的Hash(tag)和之前保存的订阅关系
                • 7、客户端过滤
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