RocketMQ源码—Broker接收消息入口源码
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了RocketMQ源码—Broker接收消息入口源码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
基于RocketMQ release-4.9.3,深入的介绍了Broker接收消息源码入口。
此前我们学习了RocketMQ的Producer发送消息的源码,首先会查找查找topic的发布信息,然后找到一个消息队列MessageQueue,默认是轮询的选择,MessageQueue中存储着对应的brokerName,通过brokerName就能找到具体的brokerIP,随后获取producer客户端与这台broker的channel,随后就可以向这台broker发送消息了,注意消息只会被发送到主Broker中,即Master节点。
以上就是RocketMQ的Producer发送消息的大概路程,下面我们来学习RocketMQ的Broker接收消息、处理请求的源码。
文章目录
1 Broker处理请求入口
1.1 registerProcessor注册消息处理器
RocketMQ的各种组件的网络通信都是基于Netty实现的。我们在此前学习RocketMQ的Broker的启动源码的时候,会发现Broker在启动的时候在BrokerController#registerProcessor方法中会注册很多的netty消息处理器,不同的消息处理器可以处理不同的消息类型。
/**
* BrokerController的方法
* 注册netty消息处理器
*/
public void registerProcessor()
/**
* 发送消息处理器
*/
SendMessageProcessor sendProcessor = new SendMessageProcessor(this);
sendProcessor.registerSendMessageHook(sendMessageHookList);
sendProcessor.registerConsumeMessageHook(consumeMessageHookList);
//对于发送类型的请求,使用发送消息处理器sendProcessor来处理
this.remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_MESSAGE, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_MESSAGE_V2, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.remotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_BATCH_MESSAGE, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.remotingServer.registerProcessor(RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.fastRemotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_MESSAGE, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.fastRemotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_MESSAGE_V2, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.fastRemotingServer.registerProcessor(RequestCode.SEND_BATCH_MESSAGE, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
this.fastRemotingServer.registerProcessor(RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK, sendProcessor, this.sendMessageExecutor);
//……………………省略其他处理器的注册
其中,SendMessageProcessor这个处理器被用来专门处理发送消息请求,也就是说Producer的发送消息类请求都是通过这个处理器来处理的。这些处理器会连同对应的执行器线程池一起构建一个Pair对象,然后以requestCode为key,Pair对象为value注册到processorTable集合缓存中。
/**
* NettyRemotingServer的方法,注册netty请求处理器
* @param requestCode 请求编码
* @param processor 请求处理器
* @param executor 请求执行器
*/
@Override
public void registerProcessor(int requestCode, NettyRequestProcessor processor, ExecutorService executor)
ExecutorService executorThis = executor;
if (null == executor)
//默认执行器是publicExecutor,线程数默认4个线程,线程名以NettyServerPublicExecutor_为前缀。
executorThis = this.publicExecutor;
//构建Pair对象
Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService> pair = new Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService>(processor, executorThis);
//存入nettyremotingServer的processorTable属性中
this.processorTable.put(requestCode, pair);
1.2 NettyServerHandler处理请求
当Netty服务端接收到消息的时候,首先会在NettyServerHandler中进行处理。
@ChannelHandler.Sharable
class NettyServerHandler extends SimpleChannelInboundHandler<RemotingCommand>
@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand msg) throws Exception
//Netty服务端业务请求处理器的入口
processMessageReceived(ctx, msg);
具体的处理器方法就是processMessageReceived方法了,在这个方法中,会根据请求code将请求分发给不同的处理器进行处理。
/**
* NettyRemotingAbstract的方法
* <p>
* 处理RemotingCommand命令消息,传入的远程处理命令可能是:
* 1、来自远程对等组件的查询请求
* 2、对该参与者之前发出的请求的响应
*/
public void processMessageReceived(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand msg) throws Exception
final RemotingCommand cmd = msg;
if (cmd != null)
switch (cmd.getType())
//处理来源服务端的请求request
case REQUEST_COMMAND:
//客户端发送消息之后请求会在服务端被processRequestCommand方法处理
processRequestCommand(ctx, cmd);
break;
//处理来源服务端的响应response
case RESPONSE_COMMAND:
//客户端发送消息之后服务端的响应会被processResponseCommand方法处理
processResponseCommand(ctx, cmd);
break;
default:
break;
这个方法我们在学习Producer发送消息源码的时候就见过了,它会根据接收到的消息是请求还是响应选择不同的方法处理,如果是请求消息则调用processRequestCommand方法,如果是响应消息则调用processResponseCommand方法。在这里,是Broker端接收Producer的请求,因此会调用processRequestCommand方法处理,而如果是Producer端接收到了Broker的响应,则是调用processResponseCommand方法处理。
1.3 processRequestCommand分发处理请求
该方法是服务端用来处理来自客户端的请求指令的入口方法,大概流程为:
- 首先从请求中获取requestCode,然后根据此code从processorTable这个本地缓存变量中找到对应的 processor以及对应的处理线程池。如果该Code没有注册的RequestProcessor,则采用DefaultRequestProcessor作为请求处理器。
- 然后会创建一个线程任务Runnable,该线程任务中:
- 首先会回去远程地址,然后执行前置钩子方法。
- 然后创建一个响应回调函数RemotingResponseCallback,在获得响应之后会执行该函数。该函数中会先执行后置钩子方法,然后判断如果响应response不为null,则写响应。
- 然后会判断执行器是不是异步执行器,如果是的话那么直接调用执行器的 asyncProcessRequest方法处理请求以及执行回调函数。否则直接调用processRequest方法,然后同步等待获取response,最后调用回调函数的callback方法。
- 判断如果该请求处理器拒绝该请求,那么返回系统繁忙的响应SYSTEM_BUSY:[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while。
- 根据此前创建的Runnable创建请求任务RequesTask对象,随后通过对应的请求执行器线程池执行这个任务,这里就是支持多线程并发的执行请求处理的逻辑,也是RocketMQ RPC通信模型中的M2。
/**
* NettyRemotingAbstract的方法
* <p>
* 处理远程对等方发出的传入请求命令
*/
public void processRequestCommand(final ChannelHandlerContext ctx, final RemotingCommand cmd)
//根据 RemotingCommand 的业务请求码code去processorTable这个本地缓存变量中找到对应的 processor以及对应的处理线程池
final Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService> matched = this.processorTable.get(cmd.getCode());
//如果该Code没有注册的RequestProcessor,则采用DefaultRequestProcessor作为默认请求处理器,使用remotingExecutor作为默认请求执行器
final Pair<NettyRequestProcessor, ExecutorService> pair = null == matched ? this.defaultRequestProcessor : matched;
//获取该请求的唯一id
final int opaque = cmd.getOpaque();
if (pair != null)
/*
* 1 创建一个用于执行请求处理的线程任务
*/
Runnable run = new Runnable()
@Override
public void run()
try
//获取远程地址
String remoteAddr = RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel());
//执行前置钩子方法
doBeforeRpcHooks(remoteAddr, cmd);
/*
* 创建响应回调函数
*/
final RemotingResponseCallback callback = new RemotingResponseCallback()
@Override
public void callback(RemotingCommand response)
//执行后置钩子方法
doAfterRpcHooks(remoteAddr, cmd, response);
//如果不是单向消息
if (!cmd.isOnewayRPC())
//如果响应不为null
if (response != null)
//设置响应id为请求id,标记响应状态
response.setOpaque(opaque);
response.markResponseType();
try
//将响应写回给客户端
ctx.writeAndFlush(response);
catch (Throwable e)
log.error("process request over, but response failed", e);
log.error(cmd.toString());
log.error(response.toString());
else
;
/*
* 调用处理器处理请求
*/
//
if (pair.getObject1() instanceof AsyncNettyRequestProcessor)
//如果处理器是异步请求处理器,那么调用异步处理的方法asyncProcessRequest
//SendMessageProcessor就是一个异步消息处理器
AsyncNettyRequestProcessor processor = (AsyncNettyRequestProcessor) pair.getObject1();
processor.asyncProcessRequest(ctx, cmd, callback);
else
//如果处理器不是异步请求处理器,那么调用同步处理的方法processRequest获取响应,然后同步调用callback回调方法
NettyRequestProcessor processor = pair.getObject1();
RemotingCommand response = processor.processRequest(ctx, cmd);
callback.callback(response);
catch (Throwable e)
log.error("process request exception", e);
log.error(cmd.toString());
//如果不是单向的请求,那么返回系统异常的响应SYSTEM_ERROR
if (!cmd.isOnewayRPC())
final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_ERROR,
RemotingHelper.exceptionSimpleDesc(e));
response.setOpaque(opaque);
ctx.writeAndFlush(response);
;
/*
* 2 如果该请求处理器拒绝该请求,那么返回系统繁忙的响应SYSTEM_BUSY
*/
if (pair.getObject1().rejectRequest())
final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY,
"[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while");
response.setOpaque(opaque);
ctx.writeAndFlush(response);
return;
/*
* 3 构建请求线程任务,然后通过执行器线程池执行
*/
try
//构建线程任务
final RequestTask requestTask = new RequestTask(run, ctx.channel(), cmd);
//通过对应的请求执行器执行,这里支持多线程并发的执行请求处理
pair.getObject2().submit(requestTask);
catch (RejectedExecutionException e)
if ((System.currentTimeMillis() % 10000) == 0)
log.warn(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel())
+ ", too many requests and system thread pool busy, RejectedExecutionException "
+ pair.getObject2().toString()
+ " request code: " + cmd.getCode());
//返回系统繁忙响应
if (!cmd.isOnewayRPC())
final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.SYSTEM_BUSY,
"[OVERLOAD]system busy, start flow control for a while");
response.setOpaque(opaque);
ctx.writeAndFlush(response);
else
//没找到任何请求处理器,返回不支持该请求code的响应
String error = " request type " + cmd.getCode() + " not supported";
final RemotingCommand response =
RemotingCommand.createResponseCommand(RemotingSysResponseCode.REQUEST_CODE_NOT_SUPPORTED, error);
response.setOpaque(opaque);
ctx.writeAndFlush(response);
log.error(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel()) + error);
1.3.1 rejectRequest是否拒绝请求
在调用执行器处理请求之前,会调用处理器的rejectRequest方法,判断该处理器能否处理该请求。
不同的处理器对于rejectRequest方法有不同的实现,如果是SendMessageProcessor,那么它的实现为:检查操作系统页缓存PageCache是否繁忙或者检查临时存储池transientStorePool是否不足,如果其中有一个不满足要求,则拒绝处理该请求。
/**
* SendMessageProcessor的方法
* <p>
* 是否需要拒绝处理该请求
*/
@Override
public boolean rejectRequest()
//检查操作系统页缓存PageCache是否繁忙或者检查临时存储池transientStorePool是否不足,如果其中有一个不满足要求,则拒绝处理该请求
return this.brokerController.getMessageStore().isOSPageCacheBusy() ||
this.brokerController.getMessageStore().isTransientStorePoolDeficient();
1.3.1.1 isOSPageCacheBusy操作系统页缓存是否繁忙
一个broker将所有的消息都追加到同一个逻辑CommitLog日志文件中,因此需要通过获取putMessageLock锁来控制并发。
Diff表示锁的持有时间,当前时间减去获取锁开始时间,这个时间可以看作是处理上一个消息目前所花费的时间。
如果broker持有锁的时间超过osPageCacheBusyTimeOutMills,则算作操作系统页缓存繁忙,那么会拒绝处理当前请求,直观现象就是客户端抛出**[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while**异常。osPageCacheBusyTimeOutMills可以配置,默认为1000ms,即1s。
/**
* DefaultMessageStore的方法
* <p>
* 操作系统页缓存是否繁忙
*/
@Override
public boolean isOSPageCacheBusy()
//一个broker将所有的消息都追加到同一个逻辑CommitLog日志文件中,因此需要通过获取putMessageLock锁来控制并发。
//begin表示获取CommitLog锁的开始时间
long begin = this.getCommitLog().getBeginTimeInLock();
//计算锁的持有时间,当前时间减去获取锁开始时间,这个时间可以看作是处理上一个消息目前所花费的时间
long diff = this.systemClock.now() - begin;
//如果broker持有锁的时间超过osPageCacheBusyTimeOutMills,则算作操作系统页缓存繁忙,那么会拒绝处理当前请求
//直观现象就是客户端抛出[REJECTREQUEST]system busy, start flow control for a while异常
//osPageCacheBusyTimeOutMills可以配置,默认为1000ms,即1s
return diff < 10000000
&& diff > this.messageStoreConfig.getOsPageCacheBusyTimeOutMills();
1.3.1.2 isTransientStorePoolDeficient检查临时存储池是否不足
如果启用commitLog临时存储池,那么检查当前可用的buffers堆外内存的数量是否不足。RocketMQ中引入的 transientStorePoolEnable 能缓解 pagecache 的压力,其原理是基于DirectByteBuffer和MappedByteBuffer的读写分离,消息先写入DirectByteBuffer(堆外内存),随后从MappedByteBuffer(pageCache)读取。
/**
* DefaultMessageStore的方法
* 检查临时存储池是否不足
*/
@Override
public boolean isTransientStorePoolDeficient()
//如果堆外内存池个数为0,则表示临时存储池是否不足
return remainTransientStoreBufferNumbs() == 0;
public int remainTransientStoreBufferNumbs()
//检查可用buffers
return this.transientStorePool.availableBufferNums();
仅当transientStorePoolEnable为true(默认false)且FlushDiskType为ASYNC_FLUSH且当前broker不是SLAVE角色时,才启用commitLog临时存储池。如果没开启commitLog临时存储池,那么返回最大int值。
/**
* TransientStorePool的方法
* @return
*/
public int availableBufferNums()
//如果启动,则返回可用的堆外内存池的数量
if (storeConfig.isTransientStorePoolEnable())
return availableBuffers.size();
//如果没开启则返回最大int值
return Integer.MAX_VALUE;
/**
* MessageStoreConfig的方法
* <p>
* 仅当transientStorePoolEnable为true(默认false)且FlushDiskType为ASYNC_FLUSH且当前broker不是SLAVE角色时,才启用commitLog临时存储池
*/
public boolean isTransientStorePoolEnable()
return transientStorePoolEnable && FlushDiskType.ASYNC_FLUSH == getFlushDiskType()
&& BrokerRole.SLAVE != getBrokerRole();
2 asyncProcessRequest异步处理请求
生产者发送消息的请求,将会被Broker的SendMessageProcessor处理器处理,并且被SendMessageProcessor执行器并发执行。
SendMessageProcessor属于AsyncNettyRequestProcessor,因此会调用asyncProcessRequest方法执行请求和响应回调函数。
/**
* SendMessageProcessor的方法
* <p>
* 异步处理请求,默认走该方法
*/
@Override
public void asyncProcessRequest(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request, RemotingResponseCallback responseCallback) throws Exception
//调用asyncProcessRequest处理请求,然后调用thenAcceptAsync异步的执行回调
asyncProcessRequest(ctx, request).thenAcceptAsync(responseCallback::callback, this.brokerController.getPutMessageFutureExecutor());
该方法调用另一个asyncProcessRequest方法异步处理请求,然后调用thenAcceptAsync方法异步的执行回调。
2.1 asyncProcessRequest异步处理请求
asyncProcessRequest方法根据不同的RequestCode异步处理请求。如果RequestCode是CONSUMER_SEND_MSG_BACK,即消费者发送的消息回退请求,那么调用asyncConsumerSendMsgBack方法处理,其他情况下走默认处理逻辑。
默认处理逻辑中,首先解析请求头,然后构建发送请求消息轨迹上下文,随后执行发送消息前钩子方法,最后判断如果是批量消息请求,那么调用asyncSendBatchMessage方法执行处理批量发送消息逻辑,否则调用asyncSendMessage方法处理其他发送消息逻辑,例如单条消息。
/**
* SendMessageProcessor的方法
* <p>
* 异步的处理请求
*/
public CompletableFuture<RemotingCommand> asyncProcessRequest(ChannelHandlerContext ctx,
RemotingCommand request) throws RemotingCommandException
final SendMessageContext mqtraceContext;
/*
* 根据不同的请求code选择不同的处理方式
*/
switch (request.getCode())
//如果是消费者发送的消息回退请求,该请求用于实现消息重试
//如果消息消费失败,那么消息将被通过回退请求发送回broker,并延迟一段时间再消费
case RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK:
return this.asyncConsumerSendMsgBack(ctx, request);
//其他情况,都是属于生产者发送消息的请求,统一处理
default:
//解析请求头
SendMessageRequestHeader requestHeader = parseRequestHeader(request);
if (requestHeader == null)
//如果请求头为null,那么返回一个null值结果
return CompletableFuture.以上是关于RocketMQ源码—Broker接收消息入口源码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
RocketMQ源码(10)—Broker asyncSendMessage处理消息以及自动创建Topic