我擦，RocketMQ的tag还有这个“坑”

Posted 2023-03-06 中间件兴趣圈

RocketMQ提供了基于Tag的消息过滤机制，但在使用过程中有很多朋友或多或少会有一些疑问，我不经意在RocketMQ官方钉钉群，我记得有好多朋友都有问到如下问题：

今天我就与RocketMQ Tag几个值得关注的问题，和大家来做一个分享，看过后的朋友，如果觉得有帮助，期待你的点赞支持。

• 消费组订阅关系不一致为什么会到来消息丢失？

• 如果一个tag的消息数量很少，是否会显示很高的延迟？

1、消费组订阅关系不一致导致消息丢失

从消息消费的视角来看消费组是一个基本的物理隔离单位，每一个消费组拥有自己的消费位点、消费线程池等。

RocketMQ的初学者容易犯这样一个错误：消费组中的不同消费者，订阅同一个topic的不同的tag，这样会导致消息丢失(部分消息没有消费)，在思考这个问题时，我们不妨先来看一张图：

简单阐述一下其核心关键点：

1. 例如一个Topic共有4个队列。
2. 消息发送者连续发送4条tagA的消息后，再连续发送4条tagb的消息，消息发送者端默认采取轮循的负载均衡机制，这样topic的每一个队列中都存在tagA、tabB两个tag的消息。
3. 消费组dw_tag_test的IP为192.168.3.10的消费者订阅tagA，另外一个IP为192.168.3.11的消费者订阅tagB。
4. 消费组内的消费者在进行消息消费之前，首先会进行队列负载，默认为平均分配，分配结果：
   • 192.168.3.10 分配到q0、q1。
   • 192.168.3.11 分配到q2、q3。
     • 消费者然后向Broker发起消息拉取请求，192.168.3.10消费者会由于只订阅了tagA，这样存在q0、q1中的tagB的消息会被过滤，但被过滤的tagB并不会投递到另外一个订阅了tagB的消费者，造成这部分消息没有被投递，从而导致消息丢失。
     • 同样192.168.3.11消费者会由于只订阅了tagB，这样存在q2、q3中的tagA的消息会被过滤，但被过滤的tagA并不会投递到另外一个订阅了tagA的消费者，造成这部分消息没有被投递，从而导致消息丢失。

2、如果一个tag的消息数量很少，是否会显示很高的延迟？

开篇有群友会存在这样一个担忧，其场景大概如下图所示：

消费者在消费offset=100的这条tag1消息后，后面连续出现1000W条非tag1的消息，这个消费组的积压会持续增加，直接到1000W吗？

要想明白这个问题，我们至少应该要重点去查看如下几个功能的源码：

• 消息拉取流程
• 位点提交机制

本文不准备全流程去分析这块的源码，如果大家对这块代码有兴趣，可以查阅笔者出版的《RocketMQ技术内幕》书籍。

本文将从以问题为导向，经过自己的思考，并找到关键源码加以求证，最后进行简单的示例代码进行验证。

遇到问题之前，我们可以先尝试思考一下，如果这个功能要我们实现，我们大概会怎么去思考？

要判断消费组在消费为offset=100的消息后，在接下来1000W条消息都会被过滤的情况下，如果我们希望位点能够提交，我们应该怎么设计？我觉得应该至少有如下几个关键点：

• 消息消息拉取时连续1000W条消息找不到合适的消息，服务端会如何处理
• 客户端拉取到消息与未拉取到消息两种情况如何提交位点

2.1 消息拉取流程中的关键设计

客户端向服务端拉取消息，连续1000W条消息都不符合条件，一次过滤查找这么多消息，肯定非常耗时，客户端也不能等待这么久，那服务端必须采取措施，必须触发一个停止查找的条件并向客户端返回NO_MESSAGE，客户端在消息查找时会等待多久呢？

核心关键点一：客户端在向服务端发起消息拉取请求时会设置超时时间，代码如下所示：

DefaultMQPushConsumerImpl#pullMessage 
try 
            this.pullAPIWrapper.pullKernelImpl(
                pullRequest.getMessageQueue(),
                subExpression,
                subscriptionData.getExpressionType(),
                subscriptionData.getSubVersion(),
                pullRequest.getNextOffset(),
                this.defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize(),
                sysFlag,
                commitOffsetValue,
                BROKER_SUSPEND_MAX_TIME_MILLIS,
                CONSUMER_TIMEOUT_MILLIS_WHEN_SUSPEND,
                CommunicationMode.ASYNC,
                pullCallback
            );
         catch (Exception e) 
            log.error("pullKernelImpl exception", e);
            this.executePullRequestLater(pullRequest, pullTimeDelayMillsWhenException);
        

其中与超时时间相关的两个变量，其含义分别：

• long brokerSuspendMaxTimeMillis
  在当前没有符合的消息时在Broker端允许挂起的时间，默认为15s，暂时不支持自定义。
• long timeoutMillis
  消息拉取的超时时间，默认为30s，暂时不支持自定义。

即一次消息拉取最大的超时时间为30s。

核心关键点二:Broker端在处理消息拉取时设置了完备的退出条件，具体由DefaultMessageStore的getMessage方法事项，具体代码如下所述：

  //部分代码截图              
	SelectMappedBufferResult bufferConsumeQueue = consumeQueue.getIndexBuffer(offset);
                if (bufferConsumeQueue != null) 
                    try 
                        status = GetMessageStatus.NO_MATCHED_MESSAGE;

                        long nextPhyFileStartOffset = Long.MIN_VALUE;
                        long maxPhyOffsetPulling = 0;

                        int i = 0;
                        final int maxFilterMessageCount = Math.max(16000, maxMsgNums * ConsumeQueue.CQ_STORE_UNIT_SIZE);
                        final boolean diskFallRecorded = this.messageStoreConfig.isDiskFallRecorded();

                        getResult = new GetMessageResult(maxMsgNums);

                        ConsumeQueueExt.CqExtUnit cqExtUnit = new ConsumeQueueExt.CqExtUnit();
                        for (; i < bufferConsumeQueue.getSize() && i < maxFilterMessageCount; i += ConsumeQueue.CQ_STORE_UNIT_SIZE) 
                            long offsetPy = bufferConsumeQueue.getByteBuffer().getLong();
                            int sizePy = bufferConsumeQueue.getByteBuffer().getInt();
                            long tagsCode = bufferConsumeQueue.getByteBuffer().getLong();

                            maxPhyOffsetPulling = offsetPy;

                            if (nextPhyFileStartOffset != Long.MIN_VALUE) 
                                if (offsetPy < nextPhyFileStartOffset)
                                    continue;
                            
                            boolean isInDisk = checkInDiskByCommitOffset(offsetPy, maxOffsetPy);

                            if (this.isTheBatchFull(sizePy, maxMsgNums, getResult.getBufferTotalSize(), getResult.getMessageCount(),
                                isInDisk)) 
                                break;
                            

核心要点：

• 首先客户端在发起时会传入一个本次期望拉取的消息数量，对应上述代码中的maxMsgNums，如果拉取到指定条数到消息(读者朋友们如体代码读者可以查阅isTheBatchFull方法），则正常退出。
• 另外一个非常关键的过滤条件，即一次消息拉取过程中，服务端最大扫描的索引字节数，即一次拉取扫描ConsumeQueue的字节数量，取16000与期望拉取条数乘以20，因为一个consumequeue条目占20个字节。
• 服务端还蕴含了一个长轮循机制，即如果扫描了指定的字节数，但一条消息都没查询到，会在broker端挂起一段时间，如果有新消息到来并符合过滤条件，则会唤醒，向客户端返回消息。

回到这个问题，如果服务端连续1000W条非tag1的消息，拉取请求不会一次性筛选，而是会返回，不至于让客户端超时。

从这里可以打消第一个顾虑：服务端在没有找到消息时不会傻傻等待不返回，接下来看是否会有积压的关键是看如何提交位点。

2.2 位点提交机制

2.2.1 客户端拉取到合适的消息位点提交机制

Pull线程从服务端拉取到结构后会将消息提交到消费组线程池，主要定义在DefaultMQPushConsumerImpl的PullTask类中，具体代码如下所示：

switch (pullResult.getPullStatus()) 
                        case FOUND:
                            long prevRequestOffset = pullRequest.getNextOffset();
                            pullRequest.setNextOffset(pullResult.getNextBeginOffset());
                            long pullRT = System.currentTimeMillis() - beginTimestamp;
                            DefaultMQPushConsumerImpl.this.getConsumerStatsManager().incPullRT(pullRequest.getConsumerGroup(),
                                pullRequest.getMessageQueue().getTopic(), pullRT);

                            long firstMsgOffset = Long.MAX_VALUE;
                            if (pullResult.getMsgFoundList() == null || pullResult.getMsgFoundList().isEmpty()) 
                                DefaultMQPushConsumerImpl.this.executePullRequestImmediately(pullRequest);
                             else 
                                firstMsgOffset = pullResult.getMsgFoundList().get(0).getQueueOffset();

                                DefaultMQPushConsumerImpl.this.getConsumerStatsManager().incPullTPS(pullRequest.getConsumerGroup(),
                                    pullRequest.getMessageQueue().getTopic(), pullResult.getMsgFoundList().size());

                                boolean dispatchToConsume = processQueue.putMessage(pullResult.getMsgFoundList());
                                DefaultMQPushConsumerImpl.this.consumeMessageService.submitConsumeRequest(
                                    pullResult.getMsgFoundList(),
                                    processQueue,
                                    pullRequest.getMessageQueue(),
                                    dispatchToConsume);

                                if (DefaultMQPushConsumerImpl.this.defaultMQPushConsumer.getPullInterval() > 0) 
                                    DefaultMQPushConsumerImpl.this.executePullRequestLater(pullRequest,
                                        DefaultMQPushConsumerImpl.this.defaultMQPushConsumer.getPullInterval());
                                 else 
                                    DefaultMQPushConsumerImpl.this.executePullRequestImmediately(pullRequest);
                                
                            

众所周知，RocketMQ是在消费成功后进行位点提交，代码在ConsumeMessageConcurrentlyService中，如下所示：

这里的核心要点：

• 消费端成功消息完消费后，会采用最小位点提交机制，确保消费不丢失。
• 最小位点提交机制，其实就是将拉取到的消息放入一个TreeMap中，然后消费线程成功消费一条消息后，将该消息从TreeMap中移除，再计算位点：
  • 如果当前TreeMap中还有消息在处理，则返回TreeMap中的第一条消息(最小位点)
  • 如果当前TreeMap中已没有消息处理，返回的位点为this.queueOffsetMax，queueOffsetMax的表示的是当前消费队列中拉取到的最大消费位点，因为此时拉取到的消息全部消费了。
• 最后调用updateoffset方法，更新本地的位点缓存(有定时持久机制)

2.2.2 客户端没有拉取到合适的消息位点提交机制

客户端如果没有拉取到合适的消息，例如全部被tag过滤了，在DefaultMqPushConsumerImpl的PullTask中定义了处理方式，具体如下所示：

case NO_NEW_MSG:
case NO_MATCHED_MSG:
    pullRequest.setNextOffset(pullResult.getNextBeginOffset());

    DefaultMQPushConsumerImpl.this.correctTagsOffset(pullRequest);

    DefaultMQPushConsumerImpl.this.executePullRequestImmediately(pullRequest);
    break;

其关键代码在correctTasOffset中，具体代码请看：

private void correctTagsOffset(final PullRequest pullRequest) 
    if (0L == pullRequest.getProcessQueue().getMsgCount().get()) 
        this.offsetStore.updateOffset(pullRequest.getMessageQueue(), pullRequest.getNextOffset(), true);
    

核心要点：如果此时处理队列中的消息为0时，则会将下一次拉取偏移量当成位点，而这个值在服务端进行消息查找时会向前驱动，代码在DefaultMessageStore的getMessage中：

                    if (diskFallRecorded) 
                        long fallBehind = maxOffsetPy - maxPhyOffsetPulling;
                        brokerStatsManager.recordDiskFallBehindSize(group, topic, queueId, fallBehind);
                    

                    nextBeginOffset = offset + (i / ConsumeQueue.CQ_STORE_UNIT_SIZE);

                    long diff = maxOffsetPy - maxPhyOffsetPulling;
                    long memory = (long) (StoreUtil.TOTAL_PHYSICAL_MEMORY_SIZE
                        * (this.messageStoreConfig.getAccessMessageInMemoryMaxRatio() / 100.0));
                    getResult.setSuggestPullingFromSlave(diff > memory);
                 finally 

                    bufferConsumeQueue.release();
                
             else 
                status = GetMessageStatus.OFFSET_FOUND_NULL;
                nextBeginOffset = nextOffsetCorrection(offset, consumeQueue.rollNextFile(offset));
                log.warn("consumer request topic: " + topic + "offset: " + offset + " minOffset: " + minOffset + " maxOffset: "
                    + maxOffset + ", but access logic queue failed.");
            
        
     else 
        status = GetMessageStatus.NO_MATCHED_LOGIC_QUEUE;
        nextBeginOffset = nextOffsetCorrection(offset, 0);
    

    if (GetMessageStatus.FOUND == status) 
        this.storeStatsService.getGetMessageTimesTotalFound().add(1);
     else 
        this.storeStatsService.getGetMessageTimesTotalMiss().add(1);
    
    long elapsedTime = this.getSystemClock().now() - beginTime;
    this.storeStatsService.setGetMessageEntireTimeMax(elapsedTime);

    // lazy init no data found.
    if (getResult == null) 
        getResult = new GetMessageResult(0);
    

    getResult.setStatus(status);
    getResult.setNextBeginOffset(nextBeginOffset);
    getResult.setMaxOffset(maxOffset);
    getResult.setMinOffset(minOffset);
    return getResult;

故从这里可以看到，就算消息全部过滤掉了，位点还是会向前驱动的，不会造成大量积压。

2.2.3 消息拉取时会附带一次位点提交

其实RocketMQ的位点提交，客户端提交位点时会先存储在本地缓存中，然后定时将位点信息一次性提交到Broker端，其实还存在另外一种较为隐式位点提交机制：

boolean commitOffsetEnable = false;
long commitOffsetValue = 0L;
if (MessageModel.CLUSTERING == this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) 
    commitOffsetValue = this.offsetStore.readOffset(pullRequest.getMessageQueue(), ReadOffsetType.READ_FROM_MEMORY);
    if (commitOffsetValue > 0) 
        commitOffsetEnable = true;
    


String subExpression = null;
boolean classFilter = false;
SubscriptionData sd = this.rebalanceImpl.getSubscriptionInner().get(pullRequest.getMessageQueue().getTopic());
if (sd != null) 
    if (this.defaultMQPushConsumer.isPostSubscriptionWhenPull() && !sd.isClassFilterMode()) 
        subExpression = sd.getSubString();
    

    classFilter = sd.isClassFilterMode();


int sysFlag = PullSysFlag.buildSysFlag(
    commitOffsetEnable, // commitOffset
    true, // suspend
    subExpression != null, // subscription
    classFilter // class filter
);
try 
    this.pullAPIWrapper.pullKernelImpl(
        pullRequest.getMessageQueue(),
        subExpression,
        subscriptionData.getExpressionType(),
        subscriptionData.getSubVersion(),
        pullRequest.getNextOffset(),
        this.defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize(),
        sysFlag,
        commitOffsetValue,
        BROKER_SUSPEND_MAX_TIME_MILLIS,
        CONSUMER_TIMEOUT_MILLIS_WHEN_SUSPEND,
        CommunicationMode.ASYNC,
        pullCallback
    );
 catch (Exception e) 

即在消息拉取时，如果本地缓存中存在位点信息，会设置一个系统标记:FLAG_COMMIT_OFFSET,该标记在服务端会触发一次位点提交,具体代码如下：

    boolean storeOffsetEnable = brokerAllowSuspend;
    storeOffsetEnable = storeOffsetEnable && hasCommitOffsetFlag;
    storeOffsetEnable = storeOffsetEnable
        && this.brokerController.getMessageStoreConfig().getBrokerRole() != BrokerRole.SLAVE;
    if (storeOffsetEnable) 
        this.brokerController.getConsumerOffsetManager().commitOffset(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel),
            requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), requestHeader.getCommitOffset());
    
    return response;

2.2.4 总结与验证

综上述所述，使用TAG并不会因为对应tag数量比较少，从而造成大量积压的情况。

为了验证这个观点，我也做了一个简单的验证，具体方法是启动一个消息发送者，向指定topic发送tag B的消息，而消费者只订阅tag A,但消费者并不会出现消费积压，测试代码如下图所示：

查看消费组积压情况如下图所示：

原文首发：RocketMQ Tag实战中常见问题与解决方案

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