Day366&367.RocketMQ工作原理 -RocketMQ

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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Day366&367.RocketMQ工作原理 -RocketMQ相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

RocketMQ工作原理

一、消息的生产

1、消息的生产过程

Producer可以将消息写入到某Broker中的某Queue中，其经历了如下过程：

  • Producer发送消息之前，会先向NameServer发出获取消息Topic的路由信息的请求
  • NameServer返回该Topic的路由表及Broker列表
  • Producer根据代码中指定的Queue选择策略，从Queue列表中选出一个队列，用于后续存储消息
  • Produer对消息做一些特殊处理，例如，消息本身超过4M，则会对其进行压缩
  • Producer向选择出的Queue所在的Broker发出RPC请求，将消息发送到选择出的Queue

路由表：

实际是一个Map，key为Topic名称，value是一个QueueData实例列表。QueueData并不是一个Queue对应一个QueueData，而是一个Broker中该Topic的所有Queue对应一个QueueData。即，只要涉及到该Topic的Broker，一个Broker对应一个QueueData。QueueData中包含brokerName。简单来说，路由表的key为Topic名称，value则为所有涉及该Topic的BrokerName列表。

Broker列表：

其实际也是一个Map。key为brokerName，value为BrokerData。一个Broker对应一个BrokerData实例，对吗？不对。一套brokerName名称相同的Master-Slave小集群对应一个BrokerData。BrokerData中包含brokerName及一个map。该map的key为brokerId，value为该broker对应的地址。brokerId为0表示该broker为Master，非0表示Slave。

2、Queue选择算法

对于无序消息，其Queue选择算法，也称为消息投递算法，常见的有两种：

  • 轮询算法

默认选择算法。该算法保证了每个Queue中可以均匀的获取到消息

该算法存在一个问题：由于某些原因，在某些Broker上的Queue可能投递延迟较严重。从而导致Producer的缓存队列中出现较大的消息积压，影响消息的投递性能。

  • 最小投递延迟算法

该算法会统计每次消息投递的时间延迟，然后根据统计出的结果将消息投递到时间延迟最小的Queue。如果延迟相同，则采用轮询算法投递。该算法可以有效提升消息的投递性能。

该算法也存在一个问题：消息在Queue上的分配不均匀。投递延迟小的Queue其可能会存在大量的消息。而对该Queue的消费者压力会增大，降低消息的消费能力，可能会导致MQ中消息的堆积。

二、消息的存储

RocketMQ中的消息存储在本地文件系统中，这些相关文件默认在当前用户主目录下的store目录中。

  • abort：该文件在Broker启动后会自动创建，正常关闭Broker，该文件会自动消失。若在没有启动Broker的情况下，发现这个文件是存在的，则说明之前Broker的关闭是非正常关闭。
  • checkpoint：其中存储着commitlog、consumequeue、index文件的最后刷盘时间戳
  • commitlog：其中存放着commitlog文件，而消息是写在commitlog文件中的
  • config：存放着Broker运行期间的一些配置数据
  • consumequeue：其中存放着consumequeue文件，队列就存放在这个目录中
  • index：其中存放着消息索引文件indexFile
  • lock：运行期间使用到的全局资源锁

1、commitlog文件

说明：在很多资料中commitlog目录中的文件简单就称为commitlog文件。但在源码中，该文件被命名为mappedFile。

  • 目录与文件

真正的消息是写在mappedFile中

commitlog目录中存放着很多的mappedFile文件，当前Broker中的所有消息都是落盘到这些mappedFile文件中的。mappedFile文件大小为1G（小于等于1G），文件名由20位十进制数构成，表示当前文件的第一条消息的起始位移偏移量。

第一个文件名一定是20位0构成的。因为第一个文件的第一条消息的偏移量commitlog offset为0当第一个文件放满时，则会自动生成第二个文件继续存放消息。假设第一个文件大小是1073741820字节（1G = 1073741824字节），则第二个文件名就是00000000001073741824。以此类推，第n个文件名应该是前n-1个文件大小之和。一个Broker中所有mappedFile文件的commitlog offset是连续的

需要注意的是，一个Broker中仅包含一个commitlog目录，所有的mappedFile文件都是存放在该目录中的。即无论当前Broker中存放着多少Topic的消息，这些消息都是被顺序写入到了mappedFile文件中的。也就是说，这些消息在Broker中存放时并没有被按照Topic进行分类存放。

mappedFile文件是顺序读写的文件，所有其访问效率很高，无论是SSD磁盘还是SATA磁盘，通常情况下，顺序存取效率都会高于随机存取。

  • 消息单元

mappedFile文件内容由一个个的消息单元构成(每一行)。每个消息单元中包含消息总长度MsgLen、消息的物理位置physicalOffset、消息体内容Body、消息体长度BodyLength、消息主题Topic、Topic长度TopicLength、消息生产者BornHost、消息发送时间戳BornTimestamp、消息所在的队列QueueId、消息在Queue中存储的偏移量QueueOffset等近20余项消息相关属性。

需要注意到，消息单元中是包含Queue相关属性的。所以，我们在后续的学习中，就需要十分留意commitlog与queue间的关系是什么？

一个mappedFile文件中第m+1个消息单元的commitlog offset偏移量L(m+1) = L(m) + MsgLen(m) (m >= 0)

2、consumequeue

  • 目录与文件

为了提高效率，会为每个Topic在~/store/consumequeue中创建一个目录，目录名为Topic名称。在该Topic目录下，会再为每个该Topic的Queue建立一个目录，目录名为queueId。每个目录中存放着若干consumequeue文件，consumequeue文件是commitlog的索引文件，可以根据consumequeue定位到具体的消息。

consumequeue文件名也由20位数字构成，表示当前文件的第一个索引条目的起始位移偏移量。与mappedFile文件名不同的是，其后续文件名是固定的。因为consumequeue文件大小是固定不变的。

  • 索引条目

每个consumequeue文件可以包含30w个索引条目，每个索引条目包含了三个消息重要属性：消息在mappedFile文件中的偏移量CommitLog Offset、消息长度、消息Tag的hashcode值。这三个属性占20个字节，所以每个文件的大小是固定的30w * 20字节。

一个consumequeue文件中所有消息的Topic一定是相同的。但每条消息的Tag可能是不同的。

3、对文件的读写

  • 消息写入

    一条消息进入到Broker后经历了以下几个过程才最终被持久化。

    先将消息写入commitLog，然后再写入consumeQueue

    • Broker根据queueId，获取到该消息对应索引条目要在consumequeue目录中的写入偏移量，即QueueOffset
    • 将queueId、queueOffset等数据，与消息一起封装为消息单元
    • 将消息单元写入到commitlog
    • 同时，形成消息索引条目
    • 将消息索引条目分发到相应的consumequeue

  • 消息拉取

    当Consumer来拉取消息时会经历以下几个步骤：

    • Consumer获取到其要消费消息所在Queue的消费偏移量offset，计算出其要消费消息的消息offset

    消费offset即消费进度，consumer对某个Queue的消费offset，即消费到了该Queue的第几条消息

    消息offset = 消费offset + 1

    • Consumer向Broker发送拉取请求，其中会包含其要拉取消息的Queue、消息offset及消息Tag。
    • Broker计算在该consumequeue中的queueOffset。

    queueOffset = 消息offset * 20字节

    • 从该queueOffset处开始向后查找第一个指定Tag的索引条目。

    • 解析该索引条目的前8个字节，即可定位到该消息在commitlog中的commitlog offset

    • 从对应commitlog offset中读取消息单元，并发送给Consumer

  • 性能提升

RocketMQ中，无论是消息本身还是消息索引，都是存储在磁盘上的。其不会影响消息的消费吗？当然不会。其实·RocketMQ的性能在目前的MQ产品中性能是非常高的。因为系统通过一系列相关机制大大提升了性能。

首先，RocketMQ对文件的读写操作是通过mmap零拷贝进行的，将对文件的操作转化为直接对内存地址进行操作，从而极大地提高了文件的读写效率。

其次，consumequeue中的数据是顺序存放的，还引入了PageCache的预读取机制，使得对consumequeue文件的读取几乎接近于内存读取，即使在有消息堆积情况下也不会影响性能。

PageCache机制，页缓存机制，是OS对文件的缓存机制，用于加速对文件的读写操作。一般来说，程序对文件进行顺序读写的速度几乎接近于内存读写速度，主要原因是由于OS使用PageCache机制对读写访问操作进行性能优化，将一部分的内存用作PageCache。

  • 写操作：OS会先将数据写入到PageCache中，随后会以异步方式由pdflush（page dirty flush)内核线程将Cache中的数据刷盘到物理磁盘

  • 读操作：若用户要读取数据，其首先会从PageCache中读取，若没有命中，则OS在从物理磁盘上加载该数据到PageCache的同时，也会顺序对其相邻数据块中的数据进行预读取。

RocketMQ中可能会影响性能的是对commitlog文件的读取。因为对commitlog文件来说，读取消息时会产生大量的随机访问，而随机访问会严重影响性能。不过，如果选择合适的系统IO调度算法，比如设置调度算法为Deadline（采用SSD固态硬盘的话），随机读的性能也会有所提升。

4、与Kafka的对比

RocketMQ的很多思想来源于Kafka，其中commitlog与consumequeue就是。

RocketMQ中的commitlog目录与consumequeue的结合就类似于Kafka中的partition分区目录。mappedFile文件就类似于Kafka中的segment段。

  • Kafka中的Topic的消息被分割为一个或多个partition。partition是一个物理概念，对应到系统上就是topic目录下的一个或多个目录。每个partition中包含的文件称为segment，是具体存放消息的文件。

  • Kafka中消息存放的目录结构是：topic目录下有partition目录，partition目录下有segment文件

  • Kafka中没有二级分类标签Tag这个概念

  • Kafka中无需索引文件。因为生产者是将消息直接写在了partition中的，消费者也是直接从partition中读取数据的

三、indexFile

除了通过通常的指定Topic进行消息消费外，RocketMQ还提供了根据key进行消息查询的功能。该查询是通过store目录中的index子目录中的indexFile进行索引实现的快速查询。当然，这个indexFile中的索引数据是在包含了key的消息(在消息生成的时候指定的)被发送到Broker时写入的。如果消息中没有包含key，则不会写入。

1、索引条目结构

每个Broker中会包含一组indexFile，每个indexFile都是以一个时间戳命名的（这个indexFile被创建时的时间戳）。每个indexFile文件由三部分构成：indexHeader，slots槽位，indexes索引数据。每个indexFile文件中包含500w个slot槽。而每个slot槽又可能会挂载很多的index索引单元。

indexHeader固定40个字节，其中存放着如下数据：

  • beginTimestamp：该indexFile中第一条消息的存储时间
  • endTimestamp：该indexFile中目前最后一条消息存储时间
  • beginPhyoffset：该indexFile中第一条消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
  • endPhyoffset：该indexFile中目前最后一条消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
  • hashSlotCount：已经填充有index的slot数量（并不是每个slot槽下都挂载有index索引单元，这里统计的是所有挂载了index索引单元的slot槽的数量）
  • indexCount：该indexFile中包含的索引单元个数（统计出当前indexFile中所有slot槽下挂载的所
    有index索引单元的数量之和）

indexFile中最复杂的是Slots与Indexes间的关系。在实际存储时，Indexes是在Slots后面的，但为了便于理解，将它们的关系展示为如下形式：

key的hash值 % 500w的结果即为slot槽位，然后将该slot值修改为该index索引单元的indexNo，根据这个indexNo可以计算出该index单元在indexFile中的位置。不过，该取模结果的重复率是很高的，为了解决该问题，在每个index索引单元中增加了preIndexNo，用于指定该slot中当前index索引单元的前一个index索引单元。而slot中始终存放的是其下最新的index索引单元的indexNo，这样的话，只要找到了slot就可以找到其最新的index索引单元，而通过这个index索引单元就可以找到其之前的所有index索引单元。

indexNo是一个在indexFile中的流水号，从0开始依次递增。即在一个indexFile中所有indexNo是以此递增的。indexNo在index索引单元中是没有体现的，其是通过indexes中依次数出来的。

index索引单元默写20个字节，其中存放着以下四个属性：

  • keyHash：消息中指定的业务key的hash值
  • phyOffset：当前key对应的消息在commitlog中的偏移量commitlog offset
  • timeDiff：当前key对应消息的存储时间与当前indexFile创建时间的时间差
  • preIndexNo：当前slot下当前index索引单元的前一个index索引单元的indexNo

2、indexFile的创建

indexFile的文件名为当前文件被创建时的时间戳。这个时间戳有什么用处呢？

根据业务key进行查询时，查询条件除了key之外，还需要指定一个要查询的时间戳，表示要查询不大于该时间戳的最新的消息，即查询指定时间戳之前存储的最新消息。这个时间戳文件名可以简化查询，提高查询效率。具体后面会详细讲解。

indexFile文件是何时创建的？其创建的条件（时机）有两个：

  • 当第一条带key的消息发送来后，系统发现没有indexFile，此时会创建第一个indexFile文件
  • 当一个indexFile中挂载的index索引单元数量超出2000w个时，会创建新的indexFile。当带key的消息发送到来后，系统会找到最新的indexFile，并从其indexHeader的最后4字节中读取到indexCount。若indexCount >= 2000w时，会创建新的indexFile。

由于可以推算出，一个indexFile的最大大小是：(40 + 500w * 4 + 2000w * 20)字节

3、查询流程

当消费者通过业务key来查询相应的消息时，其需要经过一个相对较复杂的查询流程。不过，在分析查询流程之前，首先要清楚几个定位计算式子：

计算指定消息key的slot槽位序号：
slot槽位序号 = key的hash % 500w         (式子1)

计算槽位序号为n的slot在indexFile中的起始位置：
slot(n)位置 = 40 + (n - 1) * 4         (式子2)

计算indexNo为m的indexs在indexFile中的位置：
index(m)位置 = 40 + 500w * 4 + (m - 1) * 20   (式子3)

40为indexFile中indexHeader的字节数

500w * 4 是所有slots所占的字节数

具体查询流程如下：

四、消息的消费

消费者从Broker中获取消息的方式有两种：pull拉取方式和push推动方式。消费者组对于消息消费的模式又分为两种：集群消费Clustering和广播消费Broadcasting。

1、获取消费类型

  • 拉取式消费

    Consumer主动从Broker中拉取消息，主动权由Consumer控制。一旦获取了批量消息，就会启动消费过程。不过，该方式的实时性较弱，即Broker中有了新的消息时消费者并不能及时发现并消费。

    由于拉取时间间隔是由用户指定的，所以在设置该间隔时需要注意平稳：

    间隔太短，空请求比例会增加(无用功)；间隔太长，消息的实时性太差

  • 推送式消费

    该模式下Broker收到数据后会主动推送给Consumer。该获取方式一般实时性较高。

    该获取方式是典型的发布-订阅模式，即Consumer向其关联的Queue注册了监听器，一旦发现有新的消息到来就会触发回调的执行，回调方法是Consumer去Queue中拉取消息。而这些都是基于Consumer与Broker间的长连接的。长连接的维护是需要消耗系统资源的。

  • 对比

    • pull：需要应用去实现对关联Queue的遍历，实时性差；但便于应用控制消息的拉取
    • push：封装了对关联Queue的遍历，实时性强，但会占用较多的系统资源

2、消费模式

  • 广播消费

广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收同一个Topic的全量消息。即每条消息都会被发送到Consumer Group中的每个Consumer。

  • 集群消费

集群消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊同一个Topic的消息。即每条消息只会被发送到Consumer Group中的某个Consumer。

  • 消息进度保存

    • 广播模式：消费进度保存在consumer端。因为广播模式下consumer group中每个consumer都会消费所有消息，但它们的消费进度是不同。所以consumer各自保存各自的消费进度。

    • 集群模式：消费进度保存在broker中。consumer group中的所有consumer共同消费同一个Topic中的消息，同一条消息只会被消费一次。消费进度会参与到了消费的负载均衡中，故消费进度是需要共享的。

      下图是broker中存放的各个Topic的各个Queue的消费进度。

3、Rebalance机制(再均衡)

Rebalance机制讨论的前提是：集群消费。

  • 什么是Rebalance

Rebalance即再均衡，指的是，将⼀个Topic下的多个Queue在同⼀个Consumer Group中的多个Consumer间进行重新分配的过程。

Rebalance机制的本意是为了提升消息的并行消费能力。例如，⼀个Topic下5个队列，在只有1个消费者的情况下，这个消费者将负责消费这5个队列的消息。如果此时我们增加⼀个消费者，那么就可以给其中⼀个消费者分配2个队列，给另⼀个分配3个队列，从而提升消息的并行消费能力。

  • Rebalance限制

由于⼀个队列最多分配给⼀个消费者，因此当某个消费者组下的消费者实例数量大于队列的数量时，多余的消费者实例将分配不到任何队列。

  • Rebalance危害

    Rebalance的在提升消费能力的同时，也带来一些问题：

    • 消费暂停：在只有一个Consumer时，其负责消费所有队列；在新增了一个Consumer后会触发Rebalance的发生。此时原Consumer就需要暂停部分队列的消费，等到这些队列分配给新的Consumer后，这些暂停消费的队列才能继续被消费。
    • 消费重复：Consumer 在消费新分配给自己的队列时，必须接着之前Consumer 提交的消费进度的offset继续消费。然而默认情况下，offset是异步提交的，这个异步性导致提交到Broker的offset与Consumer实际消费的消息并不一致。这个不一致的差值就是可能会重复消费的消息。

    同步提交：

    consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给broker后，需要等待broker的成功ACK。当收到ACK后，consumer才会继续获取并消费下一批消息。在等待ACK期间，consumer是阻塞的。

    异步提交：

    consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给broker后，不需要等待broker的成功ACK。consumer可以直接获取并消费下一批消息。

    对于一次性读取消息的数量，需要根据具体业务场景选择一个相对均衡的是很有必要的。

    数量过大，系统性能提升了，但产生重复消费的消息数量可能会增加；

    数量过小，系统性能会下降，但被重复消费的消息数量可能会减少。

    • 消费突刺：由于Rebalance可能导致重复消费，如果需要重复消费的消息过多，或者因为Rebalance暂停时间过长从而导致积压了部分消息。消息积压，那么有可能会导致在Rebalance结束之后瞬间需要消费很多消息。

  • Rebalance产生的原因

导致Rebalance产生的原因，无非就两个：消费者所订阅Topic的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化。

1）Queue数量发生变化的场景：

Broker扩容或缩容

Broker升级运维

Broker与NameServer间的网络异常

Queue扩容或缩容

2）消费者数量发生变化的场景：

Consumer Group扩容或缩容

Consumer升级运维

Consumer与NameServer间网络异常

  • Rebalance过程

在Broker中维护着多个Map集合，这些集合中动态存放着当前Topic中Queue的信息、Consumer Group中Consumer实例的信息。一旦发现消费者所订阅的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化，立即向Consumer Group中的每个实例发出Rebalance通知。

TopicConfigManager：key是topic名称，value是TopicConfig。TopicConfig中维护着该Topic中所有Queue的数据。

ConsumerManager：key是Consumser Group Id，value是ConsumerGroupInfo。ConsumerGroupInfo中维护着该Group中所有Consumer实例数据。

ConsumerOffsetManager：key为Topic与订阅该Topic的Group的组合,即topic@group，value是一个内层Map。内层Map的key为QueueId，内层Map的value为该Queue的消费进度offset。

Consumer实例在接收到通知后会采用·Queue分配算法自己获取到相应的Queue，即由Consumer实例自主进行Rebalance。

  • 与Kafka对比

在Kafka中，一旦发现出现了Rebalance条件，Broker会调用Group Coordinator来完成Rebalance。

Coordinator是Broker中的一个进程。Coordinator会在Consumer Group中选出一个Group Leader。由这个Leader根据自己本身组情况完成Partition分区的再分配。这个再分配结果会上报给Coordinator，并由Coordinator同步给Group中的所有Consumer实例。

Kafka中的Rebalance是由Consumer Leader完成的。

RocketMQ中的Rebalance是由每个Consumer自身完成的，Group中不存在Leader。

4、Queue分配算法

一个Topic中的Queue只能由Consumer Group中的一个Consumer进行消费，而一个Consumer可以同时消费多个Queue中的消息。那么Queue与Consumer间的配对关系是如何确定的，即Queue要分配给哪个Consumer进行消费，也是有算法策略的。常见的有四种策略。这些策略是通过在创建Consumer时的构造器传进去的。

  • 平均分配策略

该算法是要根据avg = QueueCount / ConsumerCount的计算结果进行分配的。如果能够整除，则按顺序将avg个Queue逐个分配Consumer；如果不能整除，则将多余出的Queue按照Consumer顺序逐个分配。

该算法即，先计算好每个Consumer应该分得几个Queue，然后再依次将这些数量的Queue逐个分配个Consumer。

  • 环形平均策略

环形平均算法是指，根据消费者的顺序，依次在由queue队列组成的环形图中逐个分配。

该算法不用事先计算，每个Consumer需要分配几个Queue，直接一个一个分即可。

  • 一致性hash策略

该算法会将consumer的hash值作为Node节点存放到hash环上，然后将queue的hash值也放到hash环上，通过顺时针方向，距离queue最近的那个consumer就是该queue要分配的consumer。

该算法存在的问题：分配不均。

  • 同机房策略

该算法会根据queue的部署机房位置和consumer的位置，过滤出当前consumer相同机房的queue。然后按照平均分配策略或环形平均策略对同机房queue进行分配。如果没有同机房queue，则按照平均分配策略或环形平均策略对所有queue进行分配。

  • 对比

一致性hash算法存在的问题：

两种平均分配策略的分配效率较高，一致性hash策略的较低。因为一致性hash算法较复杂。

另外，一致性hash策略分配的结果也很大可能上存在不平均的情况。

一致性hash算法存在的意义：

其可以有效减少由于消费者组扩容或缩容所带来的大量的Rebalance。避免减少Rebalance

一致性hash算法的应用场景：

Consumer数量变化较频繁的场景。

5、至少一次原则

RocketMQ有一个原则：每条消息必须要被成功消费一次。

那么什么是成功消费呢？Consumer在消费完消息后会向其消费进度记录器提交其消费消息的offset，offset被成功记录到记录器中，那么这条消费就被成功消费了。

什么是消费进度记录器？

对于广播消费模式来说，Consumer本身就是消费进度记录器。

对于集群消费模式来说，Broker是消费进度记录器。

五、订阅关系的一致性

订阅关系的一致性指的是，同一个消费者组（Group ID相同）下所有Consumer实例所订阅的Topic与Tag及对消息的处理逻辑必须完全一致。否则，消息消费的逻辑就会混乱，甚至导致消息丢失。

1、正确订阅关系

多个消费者组订阅了多个Topic，并且每个消费者组里的多个消费者实例的订阅关系保持了一致。

2、错误订阅关系

一个消费者组订阅了多个Topic，但是该消费者组里的多个Consumer实例的订阅关系并没有保持一致。

  • 订阅了不同Topic

该例中的错误在于，同一个消费者组中的两个Consumer实例订阅了不同的Topic。

Consumer实例1-1：（订阅了topic为jodie_test_A，tag为所有的消息）

Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_1");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe("jodie_test_A", "*", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});

Consumer实例1-2：（订阅了topic为jodie_test_B，tag为所有的消息）

Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_1");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe("jodie_test_B", "*", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});
  • 订阅了不同Tag

该例中的错误在于，同一个消费者组中的两个Consumer订阅了相同Topic的不同Tag。

Consumer实例2-1：（订阅了topic为jodie_test_A，tag为TagA的消息）

Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_2");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe("jodie_test_A", "TagA", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});

Consumer实例2-2：（订阅了topic为jodie_test_A，tag为所有的消息）

Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_2");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe("jodie_test_A", "*", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});
  • 订阅了不同数量的Topic

该例中的错误在于，同一个消费者组中的两个Consumer订阅了不同数量的Topic。

Consumer实例3-1：（该Consumer订阅了两个Topic）

Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_3");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe("jodie_test_A", "TagA", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});
consumer.subscribe("jodie_test_B", "TagB", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});

Consumer实例3-2：（该Consumer订阅了一个Topic）

Properties properties = new Properties();
properties.put(PropertyKeyConst.GROUP_ID, "GID_jodie_test_3");
Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
consumer.subscribe("jodie_test_A", "TagB", new MessageListener() {
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println(message.getMsgID());
        return Action.CommitMessage;
    }
});

六、offset管理

这里的offset指的是Consumer的消费进度offset。

消费进度offset是用来记录每个Queue的不同消费组的消费进度的。根据消费进度记录器的不同，可以分为两种模式：本地模式和远程模式。

1、offset本地管理模式

当消费模式为广播消费时，offset使用本地模式存储。因为每条消息会被所有的消费者消费，每个消费者管理自己的消费进度，各个消费者之间不存在消费进度的交集。所以每个消费者都将消费进度记录在自己本地

Consumer在广播消费模式

以上是关于Day366&367.RocketMQ工作原理 -RocketMQ的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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