1.搭建源码调试环境—RocketMQ源码分析(一)
2.RocketMQ源码分析:Broker概述+同步消息发送原理与高可用设计及思考
3.RocketMQ 5.0: POP 消费模式 原理详解 & 源码解析
4.RocketMQ 消费者(2)客户端设计和启动流程详解 & 源码解析
5.一文详解RocketMQ-Spring的消费消费源码解析与实战
6.从源码看RocketMQ的消费端负载均衡和Rebalance机制
搭建源码调试环境—RocketMQ源码分析(一)
搭建源码调试环境,深入分析 RocketMQ 的源码内部运行机制。理解 RocketMQ 的代码目录结构是搭建调试环境的第一步,有助于我们快速定位代码功能和问题。消费消费 目录结构主要包括: acl:权限控制模块,源码用于指定话题权限,代码真码源码确保只有拥有权限的消费消费消费者可以进行消费。 broker:RocketMQ 的源码核心组件,负责接收客户端发送的代码消息、存储消息并传递给消费端。消费消费 client:包含 Producer、源码Consumer 的代码代码,用于消息的消费消费生产和消费。 common:公共模块,源码提供基础功能和服务。代码 distribution:部署 RocketMQ 的工具,包含 bin、conf 等目录。 example:提供 RocketMQ 的示例代码。 filter:消息过滤器。 namesvr:NameServer,所有 Broker 的注册中心。 remoting:远程网络通信模块。 srvutil:工具类。 store:消息的存储机制。 style:代码检查工具。 tools:命令行监控工具。 获取 RocketMQ 源码:从 Github 下载最新版本或选择其他版本。遇到下载困难时,可留言或私信寻求帮助。 导入源码到 IDE 中,确保 Maven 目录正确,模拟炒股 源码刷新并等待依赖下载完成。 启动 RocketMQ 的 NameServer 和 Broker,配置相关参数,如环境变量、配置文件等。确保正确启动后,通过查看启动日志检查运行状态。 进行消息生产与消费测试,使用源码自带的示例代码进行操作。设置 NameServer 地址后,启动 Producer 和 Consumer,验证消息成功发送与消费。 使用 RocketMQ Dashboard 监控 RocketMQ 运行情况,持续优化和调试。RocketMQ源码分析:Broker概述+同步消息发送原理与高可用设计及思考
Broker在RocketMQ架构中扮演关键角色,主要负责存储消息,其核心任务在于持久化消息。消息通过生产者发送给Broker,而消费者则从Broker获取消息。Broker的物理部署架构图清晰展示了这一过程。
从配置文件角度,我们深入探讨Broker的存储设计,重点关注以下几个方面:消息发送、消息协议、消息存储与检索、消费队列维护、消息消费与重试机制。深入分析Broker内部实现,包括消息发送过程、获取topic路由信息、选择消息队列以及发送消息至特定Broker。源码输出 显卡
消息发送过程包括参数解析、发送方式选择、回调函数配置以及超时时间设定。同步消息发送流程主要分为获取路由信息、选择消息队列、发送消息、更新失败策略与处理同步调用方式。获取路由信息过程包括从本地缓存尝试获取、从NameServer获取配置信息更新缓存,以及针对特定或默认topic的路由信息查询。
选择消息队列时考虑Broker负载均衡,通过轮询机制获取下一个可用消息队列。选择队列逻辑涉及发送失败延迟规避机制,确保选择的Broker正常,并根据Broker状态进行排序后选择一个队列。消息发送至指定Broker,使用长连接发送并存储消息,同步消息发送包含重试机制,异步消息发送则在回调中处理重试。
思考题:分析消息发送异常处理,包括NameServer宕机与Broker挂机情况。NameServer宕机时,生产者可利用本地缓存继续发送消息,而Broker挂机会导致消息发送失败,但通过故障延迟机制可确保高可用性设计。理解这些机制与流程,有助于深入掌握RocketMQ的同步消息发送原理与高可用设计。
RocketMQ 5.0: POP 消费模式 原理详解 & 源码解析
RocketMQ 5.0 引入 Pop 消费模式,用于解决 Push 消费模式存在的痛点。Pop 消费模式将客户端的重平衡逻辑迁移至 Broker 端,使得消息消费过程更加高效,yy验证源码避免消息堆积和横向扩展能力受限的问题。引入轻量化客户端后,通过 gRPC 封装 Pop 消费接口,实现了多语言支持,无需在客户端实现重平衡逻辑。
Pop 消费模式的原理在于客户端仅需发送 Pop 请求,由 Broker 端根据请求分配消息队列并返回消息。这样可以实现多客户端同时消费同一队列,避免单一客户端挂起导致消息堆积,同时也消除了频繁重平衡导致的消息积压问题。
Pop 消费流程涉及消息拉取、不可见时间管理、消费失败处理和消息重试等关键环节。消息拉取时,系统会为一批消息生成 CheckPoint,并在 Broker 内存中保存,以便与 ACK 消息匹配。消息不可见时间机制确保在规定时间内未被 ACK 的消息将被重试。消费失败时,客户端通过修改消息不可见时间来调整重试策略。当消费用时超过预设时间,Broker 也会将消息放入重试队列。通过定时消息,Broker 可以提前消费重试队列中的消息,与 ACK 消息匹配,实现高效消息处理。
在 Broker 端,重平衡逻辑也进行了优化。Pop 模式的重平衡允许多个消费者同时消费同一队列,通过 popShareQueueNum 参数配置额外的负载获取队列次数。Pop 消息处理涉及从队列中 POP 消息、大漠后台源码生成 CheckPoint 用于匹配 ACK 消息、以及存储 CheckPoint 与 Ack 消息匹配。Broker 端还通过 PopBufferMergeService 线程实现内存与磁盘中的 CheckPoint 和 Ack 消息匹配,以及消息重试处理。
源码解析部分涉及 Broker 端的重平衡逻辑、Pop 消息处理、Ack 消息处理、CheckPoint 与 Ack 消息匹配逻辑等关键组件的实现细节,这些细节展示了 RocketMQ 5.0 如何通过优化消费模式和流程设计,提升消息消费的效率和稳定性。
RocketMQ 消费者(2)客户端设计和启动流程详解 & 源码解析
RocketMQ 消费者系列的第二篇文章深入剖析了客户端设计和启动流程。本文将带你了解消费者类的结构、启动过程,以及源码细节。
首先,消费者客户端设计的核心是DefaultMQPullConsumer和DefaultMQPushConsumer,它们都实现了消费者接口,并扩展了客户端配置类。DefaultXXXXConsumer实际上是一个代理,内部通过DefaultMQXXXXConsumerImpl执行大部分方法,后者包含了MQClientInstance,它是客户端实例的管理核心,负责与Broker通信和存储元数据。
消费者启动涉及这三个关键类:DefaultMQPullConsumer/ConsumerImpl和MQClientInstance。启动流程分为新建消费者、消费者启动以及客户端实例的初始化。拉消费者和推消费者虽然操作不同,但内部都依赖拉取消息服务,如PullMessageService,推消费者还利用ConsumeMessageService接口进行并发或顺序消费。
拉模式和推模式的消费者启动流程相似,但推消费者更注重消息推送的自动处理。在DefaultMQPushConsumer的启动中,实际是调用其代理类的启动方法,而MQClientInstance则负责初始化客户端通信和设置。
源码解析部分,我们会在后续文章中详细剖析DefaultMQProducerImpl和MQClientInstance的启动过程。想要获取更多消息中间件的源码解析和最新动态,别忘了关注我们的公众号消息中间件(middleware-mq),同时,本文由OpenWrite平台发布。
一文详解RocketMQ-Spring的源码解析与实战
RocketMQ-Spring源码解析与实战概览
这篇文章详细阐述了在Spring Boot项目中如何运用rocketmq-spring SDK进行消息收发,以及开发者视角下SDK的设计逻辑。通过一步步操作流程,理解其在生产者和消费者端的实际应用。SDK简介
rocketmq-spring本质上是一个Spring Boot启动器,通过“约定优于配置”的理念简化集成过程。只需在pom.xml中引入依赖,并在配置文件中进行简单的配置,如添加名字服务地址和生产者组。配置与操作流程
1. 在pom.xml引入依赖并配置,如生产者和消费者配置。生产者配置:包含名字服务地址和生产者组
消费者配置:实现消息监听器
核心源码分析
rocketmq-spring的核心模块包括启动器、SDK模块和示例代码模块,源码中着重解析了RocketMQTemplate类和消费者启动机制,如生产者模板封装和消费者消息处理逻辑。生产者模板与消费者启动
生产者:通过RocketMQProperties对象绑定配置,创建生产者Bean并整合到RocketMQTemplate中
消费者:通过ListenerContainerConfiguration自动启动,封装RocketMQListener的消费逻辑
进阶学习
要深入学习rocketmq-spring,可以从实际操作、模块设计、starter设计思路和源码理解四个方面逐步提升。从源码看RocketMQ的消费端负载均衡和Rebalance机制
RocketMQ消费端的负载均衡设计旨在均匀分布partition,确保各个consumer承担合理负载。如图所示,各个partition分布于多个consumer之间,确保均衡消费。此实现依赖于RebalanceImpl类,具体通过doRebalance方法执行负载均衡策略,此方法调用rebalanceByTopic方法实现负载均衡逻辑。核心算法在AllocateMessageQueueStrategy类中,使用默认构造器可见,其默认策略是AllocateMessageQueueAveragely实现,遵循连续分配原则,确保负载均衡。
在不同场景下,RocketMQ提供了多种负载均衡策略供选择,以适应特定需求。例如,对于消费多个topic的场景,尤其是topic数量多且partition与机器数量非整数倍情况,自定义负载均衡策略更为合适,以避免部分consumer承担过重负担,导致集群内机器水位差异过大。
关于何时重新执行负载均衡(Rebalance),涉及MQClientInstance类的监控机制。在DefaultMQPushConsumerImpl的start方法中,通过创建RebalanceService对象实现定时负载均衡。RebalanceService类的run方法中,默认设置每秒执行一次doRebalance操作,通过ServiceThread的实现确保在consumer出现宕机或新consumer连接时,能在秒内完成负载均衡,确保集群内负载分布的动态平衡。
RocketMQ之消费者,重平衡机制与流程详解附带源码解析
本文深入探讨了RocketMQ消费者中的重平衡机制与流程。重平衡是消费者开始消费过程的起点,其目的是将多个消费者分配到多个Queue上以提高消费速率。由于每个Queue只能由一个消费者同时消费,消费者数量的变化需要通过调整Queue的分配来实现,这就是重平衡。
RocketMQ使用一种固定的分配策略,确保所有消费者的分配结果一致,以实现幂等性。重平衡的触发有两种方式:主动触发由消费者的启动和停止引起,被动触发则是每秒进行一次检查或收到Broker发送的重平衡请求。重平衡主要涉及RebalanceImpl类和RebalanceService类,客户端完成重平衡流程。
RabbitImpl类中实现了整个重平衡流程,并保存了必要的基本信息和重分配策略类allocateMessageQueueStrategy。RebalanceImpl中包含了一系列逻辑和抽象方法,根据消费者类型不同有不同实现。主动触发和被动触发在流程中分别对应**和蓝色标识。
当重平衡线程调用客户端实例的doRebalance方法进行重平衡时,客户端实例仅遍历所有注册的消费者,获取它们的重平衡实现并调用RebalanceImpl#doRebalance方法。该方法逻辑涉及处理队列和拉取请求,其中处理队列与消息队列一一对应,拉取请求使用一次后重新放入等待队列以进行下一次拉取,重平衡是消息拉取的唯一起点。
RocketMQ提供了六种队列分配策略以适应不同场景,实现灵活的重平衡机制。源码解析部分详细分析了RebalanceService和RebalanceImpl类,特别强调了doRebalance方法作为重平衡入口,以及对Topic进行重平衡、更新订阅队列和处理队列列表、处理消息队列变化的流程。
RocketMQ原理(4)——消息ACK机制及消费进度管理
在 RocketMQ 中,消息的 ACK 机制和消费进度管理是保证消息成功消费的关键。在 PushConsumer 中,消息消费的管理主要通过消费回调来实现。当业务实现消费回调时,只有在回调函数返回 ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS 的情况下,RocketMQ 才会认为该批消息(默认每批为 1 条)已被成功消费。如果消息消费失败,例如遇到数据库异常或余额不足等情况,业务应返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER,表示消息需要重新尝试。
为了确保消息至少被成功消费一次,RocketMQ 会将消费失败的消息重新投递给 Broker(消息主题将变更为重试主题),并在指定时间(默认为 秒,可配置)后再次将消息投递到该 ConsumerGroup。如果消息在多次尝试后仍无法成功消费,则会投递到死信队列,应用程序可以监控死信队列并采取人工干预措施。
当启动一个新的实例时,PushConsumer 会根据先前存储的消费进度(consumer offset)来发起第一次 Pull 请求。如果当前消费进度在 Broker 中不存在,这表明是一个全新的消费组,此时客户端可以选择不同策略。社区中常见的一种疑问是:“为什么我设置了 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET,但历史消息还是被消费了?” 这是因为只有全新的消费组才会使用特定策略,而老的消费组则会继续按已存储的进度消费。
为了优化性能并减少重复消费的风险,RocketMQ 采用一种与单条消息单独 ACK 不同的机制来管理消费进度。消费进度记录的是批次中最小的 offset 值,这意味着如果一批消息中有多个 offset,只有最小的 offset 会被更新。这种设计可以提高性能,但也带来潜在的重复消费问题,即消费进度可能仅更新至已消费消息的最小 offset,导致后续消息被重复消费。为解决这一问题,RocketMQ 在较新版本中引入了流控机制,通过配置 consumeConcurrentlyMaxSpan,当缓存中消息的最大值与最小值差距超过此阈值(默认为 )时,会暂停消息的拉取,以缓解重复消费风险。
尽管如此,解决消费进度卡住的问题,最直接的方法是设置消费超时时间。在 RocketMQ 3.5.8 及之后的版本中,引入了超时处理机制,以应对消费进度卡住的情况。通过源码分析,可以看到该方案在一定程度上解决了消费进度卡住的问题,但仍存在一些不足之处。