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- 1、抛出问题
- 1.1 环境准备
- 1.2 消息发送者代码
- 1.3 消费端验证代码
- 2、探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理
- 2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑
- 2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
- 2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP
- 3、猜想与验证
- 4、解决方案
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@(本文目录)
1、抛出问题
一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时，消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢？
首先翻阅DefaultMQPushConsumer的API时，setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere consumeFromWhere)API映入眼帘，从字面意思来看是设置消费者从哪里开始消费，正是解开该问题的”钥匙“。ConsumeFromWhere枚举类图如下：
- CONSUME_FROM_MAX_OFFSET
从消费队列最大的偏移量开始消费。 - CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
从消费队列最小偏移量开始消费。 - CONSUME_FROM_TIMESTAMP
从指定的时间戳开始消费，默认为消费者启动之前的30分钟处开始消费。可以通过DefaultMQPushConsumer#setConsumeTimestamp。
是不是点小激动，还不快试试。
需求：新的消费组启动时，从队列最后开始消费，即只消费启动后发送到消息服务器后的最新消息。
1.1 环境准备
本示例所用到的Topic路由信息如下：
Broker的配置如下(broker.conf)
brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-a
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH
storePathRootDir=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5_simple/store
storePathCommitLog=E:/SH2019/tmp/rocketmq_home/rocketmq4.5_simple/store/commitlog
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
autoCreateTopicEnable=false
mapedFileSizeCommitLog=10240
mapedFileSizeConsumeQueue=2000其中重点修改了如下两个参数：
- mapedFileSizeCommitLog
单个commitlog文件的大小，这里使用10M，方便测试用。 - mapedFileSizeConsumeQueue
单个consumequeue队列长度，这里使用1000，表示一个consumequeue文件中包含1000个条目。
1.2 消息发送者代码
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
for (int i = 0; i < 300; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTest" ,"TagA" , ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
SendResult sendResult = producer.send(msg);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
Thread.sleep(1000);
}
}
producer.shutdown();
}通过上述，往TopicTest发送300条消息，发送完毕后，RocketMQ Broker存储结构如下：
1.3 消费端验证代码
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my_consumer_01");
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
} 执行上述代码后，按照期望，应该是不会消费任何消息，只有等生产者再发送消息后，才会对消息进行消费，事实是这样吗？执行效果如图所示：
令人意外的是，竟然从队列的最小偏移量开始消费了，这就“尴尬”了。难不成是RocketMQ的Bug。带着这个疑问，从源码的角度尝试来解读该问题，并指导我们实践。
2、探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理
对于一个新的消费组，无论是集群模式还是广播模式都不会存储该消费组的消费进度，可以理解为-1,此时就需要根据DefaultMQPushConsumer#consumeFromWhere属性来决定其从何处开始消费，首先我们需要找到其对应的处理入口。我们知道，消息消费者从Broker服务器拉取消息时，需要进行消费队列的负载，即RebalanceImpl。
温馨提示：本文不会详细介绍RocketMQ消息队列负载、消息拉取、消息消费逻辑，只会展示出通往该问题的简短流程，如想详细了解消息消费具体细节，建议购买笔者出版的《RocketMQ技术内幕》书籍。
RebalancePushImpl#computePullFromWhere
public long computePullFromWhere(MessageQueue mq) {
long result = -1; // @1
final ConsumeFromWhere consumeFromWhere = this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeFromWhere();
final OffsetStore offsetStore = this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore();
switch (consumeFromWhere) {
case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET_AND_FROM_MIN_WHEN_BOOT_FIRST:
case CONSUME_FROM_MIN_OFFSET:
case CONSUME_FROM_MAX_OFFSET:
case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: { // @2
// 省略部分代码
break;
}
case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: { // @3
// 省略部分代码
break;
}
case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: { //@4
// 省略部分代码
break;
}
default:
break;
}
return result; // @5
}代码@1：先解释几个局部变量。
- result
最终的返回结果，默认为-1。 - consumeFromWhere
消息消费者开始消费的策略，即CONSUME_FROM_LAST_OFFSET等。 - offsetStore
offset存储器，消费组消息偏移量存储实现器。
代码@2：CONSUME_FROM_LAST_OFFSET(从队列的最大偏移量开始消费)的处理逻辑，下文会详细介绍。
代码@3：CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET(从队列最小偏移量开始消费)的处理逻辑，下文会详细介绍。
代码@4：CONSUME_FROM_TIMESTAMP(从指定时间戳开始消费)的处理逻辑，下文会详细介绍。
代码@5：返回最后计算的偏移量，从该偏移量出开始消费。
2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑
case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {
long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE); // @1
if (lastOffset >= 0) { // @2
result = lastOffset;
}
// First start,no offset
else if (-1 == lastOffset) { // @3
if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
result = 0L;
} else {
try {
result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
} catch (MQClientException e) { // @4
result = -1;
}
}
} else {
result = -1;
}
break;
}代码@1：使用offsetStore从消息消费进度文件中读取消费消费进度，本文将以集群模式为例展开。稍后详细分析。
代码@2：如果返回的偏移量大于等于0，则直接使用该offset，这个也能理解，大于等于0，表示查询到有效的消息消费进度，从该有效进度开始消费，但我们要特别留意lastOffset为0是什么场景，因为返回0，并不会执行CONSUME_FROM_LAST_OFFSET(语义)。
代码@3：如果lastOffset为-1,表示当前并未存储其有效偏移量，可以理解为第一次消费，如果是消费组重试主题，从重试队列偏移量为0开始消费；如果是普通主题，则从队列当前的最大的有效偏移量开始消费，即CONSUME_FROM_LAST_OFFSET语义的实现。
代码@4：如果从远程服务拉取最大偏移量拉取异常或其他情况，则使用-1作为第一次拉取偏移量。
分析，上述执行的现象，虽然设置的是CONSUME_FROM_LAST_OFFSET，但现象是从队列的第一条消息开始消费，根据上述源码的分析，只有从消费组消费进度存储文件中取到的消息偏移量为0时，才会从第一条消息开始消费，故接下来重点分析消息消费进度存储器(OffsetStore)在什么情况下会返回0。
接下来我们将以集群模式来查看一下消息消费进度的查询逻辑，集群模式的消息进度存储管理器实现为：
RemoteBrokerOffsetStore,最终Broker端的命令处理类为：ConsumerManageProcessor。
ConsumerManageProcessor#queryConsumerOffset
private RemotingCommand queryConsumerOffset(ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request) throws RemotingCommandException {
final RemotingCommand response =
RemotingCommand.createResponseCommand(QueryConsumerOffsetResponseHeader.class);
final QueryConsumerOffsetResponseHeader responseHeader =
(QueryConsumerOffsetResponseHeader) response.readCustomHeader();
final QueryConsumerOffsetRequestHeader requestHeader =
(QueryConsumerOffsetRequestHeader) request
.decodeCommandCustomHeader(QueryConsumerOffsetRequestHeader.class);
long offset =
this.brokerController.getConsumerOffsetManager().queryOffset(
requestHeader.getConsumerGroup(), requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId()); // @1
if (offset >= 0) { // @2
responseHeader.setOffset(offset);
response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
response.setRemark(null);
} else { // @3
long minOffset =
this.brokerController.getMessageStore().getMinOffsetInQueue(requestHeader.getTopic(),
requestHeader.getQueueId()); // @4
if (minOffset <= 0
&& !this.brokerController.getMessageStore().checkInDiskByConsumeOffset( // @5
requestHeader.getTopic(), requestHeader.getQueueId(), 0)) {
responseHeader.setOffset(0L);
response.setCode(ResponseCode.SUCCESS);
response.setRemark(null);
} else { // @6
response.setCode(ResponseCode.QUERY_NOT_FOUND);
response.setRemark("Not found, V3_0_6_SNAPSHOT maybe this group consumer boot first");
}
}
return response;
}代码@1：从消费消息进度文件中查询消息消费进度。
代码@2：如果消息消费进度文件中存储该队列的消息进度，其返回的offset必然会大于等于0，则直接返回该偏移量该客户端，客户端从该偏移量开始消费。
代码@3：如果未从消息消费进度文件中查询到其进度，offset为-1。则首先获取该主题、消息队列当前在Broker服务器中的最小偏移量(@4)。如果小于等于0(返回0则表示该队列的文件还未曾删除过)并且其最小偏移量对应的消息存储在内存中而不是存在磁盘中，则返回偏移量0，这就意味着ConsumeFromWhere中定义的三种枚举类型都不会生效，直接从0开始消费，到这里就能解开其谜团了(@5)。
代码@6：如果偏移量小于等于0，但其消息已经存储在磁盘中，此时返回未找到，最终RebalancePushImpl#computePullFromWhere中得到的偏移量为-1。
看到这里，大家应该能回答文章开头处提到的问题了吧？
看到这里，大家应该明白了，为什么设置的CONSUME_FROM_LAST_OFFSET，但消费组是从消息队列的开始处消费了吧，原因就是消息消费进度文件中并没有找到其消息消费进度，并且该队列在Broker端的最小偏移量为0，说的更直白点，consumequeue/topicName/queueNum的第一个消息消费队列文件为00000000000000000000,并且消息其对应的消息缓存在Broker端的内存中(pageCache)，其返回给消费端的偏移量为0，故会从0开始消费，而不是从队列的最大偏移量处开始消费。
为了知识体系的完备性，我们顺便来看一下其他两种策略的计算逻辑。
2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET
case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {
long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE); // @1
if (lastOffset >= 0) { // @2
result = lastOffset;
} else if (-1 == lastOffset) { // @3
result = 0L;
} else {
result = -1; // @4
}
break;
}从队列的开始偏移量开始消费，其计算逻辑如下：
代码@1：首先通过偏移量存储器查询消费队列的消费进度。
代码@2：如果大于等于0，则从当前该偏移量开始消费。
代码@3：如果远程返回-1，表示并没有存储该队列的消息消费进度，从0开始。
代码@4：否则从-1开始消费。
2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP
从指定时戳后的消息开始消费。
case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {
ong lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE); // @1
if (lastOffset >= 0) { // @2
result = lastOffset;
} else if (-1 == lastOffset) { // @3
if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
try {
result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
} catch (MQClientException e) {
result = -1;
}
} else {
try {
long timestamp = UtilAll.parseDate(this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeTimestamp(),
UtilAll.YYYYMMDDHHMMSS).getTime();
result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().searchOffset(mq, timestamp);
} catch (MQClientException e) {
result = -1;
}
}
} else {
result = -1;
}
break;
}其基本套路与CONSUME_FROM_LAST_OFFSET一样：
代码@1：首先通过偏移量存储器查询消费队列的消费进度。
代码@2：如果大于等于0，则从当前该偏移量开始消费。
代码@3：如果远程返回-1，表示并没有存储该队列的消息消费进度，如果是重试主题，则从当前队列的最大偏移量开始消费，如果是普通主题，则根据时间戳去Broker端查询，根据查询到的偏移量开始消费。
原理就介绍到这里，下面根据上述理论对其进行验证。
3、猜想与验证
根据上述理论分析我们得知设置CONSUME_FROM_LAST_OFFSET但并不是从消息队列的最大偏移量开始消费的“罪魁祸首”是因为消息消费队列的最小偏移量为0，如果不为0，则就会符合预期，我们来验证一下这个猜想。
首先我们删除commitlog目录下的文件，如图所示：
其消费队列截图如下：
消费端的验证代码如下：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my_consumer_02");
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
} 运行结果如下：
并没有消息存在的消息，符合预期。
4、解决方案
如果在生产环境下，一个新的消费组订阅一个已经存在比较久的topic，设置CONSUME_FROM_MAX_OFFSET是符合预期的，即该主题的consumequeue/{queueNum}/fileName，fileName通常不会是00000000000000000000，如是是上面文件名，想要实现从队列的最后开始消费，该如何做呢？那就走自动创建消费组的路子，执行如下命令：
./mqadmin updateSubGroup -n 127.0.0.1:9876 -c DefaultCluster -g my_consumer_05
//克隆一个订阅了该topic的消费组消费进度
./mqadmin cloneGroupOffset -n 127.0.0.1:9876 -s my_consumer_01 -d my_consumer_05 -t TopicTest
//重置消费进度到当前队列的最大值
./mqadmin resetOffsetByTime -n 127.0.0.1:9876 -g my_consumer_05 -t TopicTest -s -1按照上上述命令后，即可实现其目的。
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作者介绍：
丁威，《RocketMQ技术内幕》作者，RocketMQ 社区布道师，公众号：中间件兴趣圈 维护者，目前已陆续发表源码分析Java集合、Java 并发包(JUC)、Netty、Mycat、Dubbo、RocketMQ、Mybatis等源码专栏。欢迎加入我的知识星球，构建一个高质量的技术交流社群。
