RocketMQ消费失败消息深入分析（consumer,broker的具体处理逻辑）

前言

消息队列是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。由于每个消息队列都有它的优势和劣势，我们公司对于不同的场景使用了不同类型的消息队列。对于RocketMQ消费端存在消息消费失败的情况，通常有两种方式，一种是consumer端知道怎么处理，另一种是consumer不能处理（broker处理），本文对后一种情况进行介绍，consumer获取到消息但不能正常处理（ack），接下来这个消费失败的消息在Broker里面如何存储和重新让consumer消费，针对这个流程做了深入的分析。本文中的P代表producer，C代表consumer，本文的consumeQueue对应前面的topic下面的队列。

目录

• RocketMQ的消费与存储结构
• RocketMQ的消费失败消息处理逻辑
• Broker端处理失败消息任务的启动
• Consumer发回消费失败消息流程
• Broker写发回失败消息的流程

RocketMQ的消费与存储结构

正常情况下，P发送消息到broker，消息内容写到commitlog，消息内容在commitlog的位置信息（索引）写到consumerQueue，C读取consumerQueue的内容消费消息。

发送消费.png

RocketMq的存储结构:

存储结构.png

本文的内容涉及上面的消费队列服务(consumerQueue，%RETRY%groupName属于consumerQueue)，定时消息服务(SCHEDULE_TOPIC_XXXX)两个模块，C与broker的的消息消费只涉及到consumerQueue，定时消息服务只在broker内部起作用。

RocketMQ的消费失败消息处理逻辑

consumer消费失败消息处理流程图如下：

rocketmq消费失败发回broker.png

在下面的代码和流程分析中请结合这个图进行分析。
其中SCHEDULE_TOPIC_XXXX和%RETRY%groupName的queue都存储在目录 ~/store/consumequeue 里面：
ll ~/store/consumequeue 如下：

schedule and retry store.png

ll ~/store/consumequeue/SCHEDULE_TOPIC_XXXX 如下：

schedule queue.png

从上图可以看出SCHEDULE_TOPIC_XXXX的队列名称是从2开始到17，对应的delayLevel为3到18，3对应10s，18对应2h，在类MessageStoreConfig中这样定义延时时间：String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"。SCHEDULE_TOPIC_XXXX这个topic只对内部使用，对于consumer只能消费到retry队列的数据。
consumer消费失败的消息发回broker后总是先写到SCHEDULE_TOPIC_XXXX里面，然后schedule service读取SCHEDULE_TOPIC_XXXX里面的数据写到retry队列，consumer消费retry队列的数据，这样就完成了一个循环，从这个过程也能看到，一个消费失败的消息体每次发回broker需要在commitLog里面存储两份（topic为SCHEDULE_TOPIC_XXXX的一份这个主要是为schedule service控制延时用的，topic为%RETRY%groupName的一份）。
当我们想查看现在的延时消息数量，我们可以查看SCHEDULE_TOPIC_XXXX的offset来得知，使用CLI Admin Tool工具输入命令“sh mqadmin brokerStatus”查看处理进度。如下图：

shcedule offset.png

其中每行为一个队列，图中第一列为队列的名称，图中第二列参数为当前队列处理的offset，图中第三列为当前队列最大存储的offset。通过第三列和第二列的值相减能得出当前的队列的消息数量。

Broker端处理失败消息任务的启动

scheduleMessage类图.png

ScheduleMessageService根据messageDelayLevel维护了每个延迟level对应的队列编号，以及每个队列编号对应的offset。在start方法里面会启动18个timerTask（DeliverDelayedMessageTimerTask），每个对应一个level，初始offset为0。然后就是定时任务读取SCHEDULE_TOPIC_XXXX队列里面的消息进行判断，如果消息的delayLevel对应的时间满足重新消费，那么就会忘consumeQueue里面写这个消息，等待C重新来消费。

Consumer发回消费失败消息流程

consumer发送消费失败消息.png

在ConsumeRequest的run方法里面也就是业务端处理消息的线程里面，对于status是非success的交给ConsumeMessageConcurrentlyService(本文只讨论并行消费的模式，串行模式类似)的sendMessageBack方法处理，这个方法主要设置delayLevel(context.getDelayLevelWhenNextConsume())，然后传递给DefaultMQPushConsumerImpl.sendMessageBack找到对应的消息来源queue，把这个消息发送到这个queue里面，也就是说消费失败的消息发回broker还是会在之前的那个queue里面。发回broker后本地再过5秒重试消费一次，如果这次成功，下次就不再消费。
上面流程的类图：

consusmer发回broker失败消息类图.png

在ConsumeRequest的run方法里面会调用ConsumeMessageConcurrentlyService.this.processConsumeResult(status, context, this)来处理消费结果状态，在cluster（集群模式）下设置新的消息delayLevle值然后把失败的消息发回Broker，广播模式不发回。注意ConsumeConcurrentlyContext的delayLevelWhenNextConsume属性说明-1直接放到死信队列，0又broker每次对重试消费次数加1来控制重试策略，大于0由consumer控制重试消费策略（在listener的consumeMessage方法里面有个context:context.setDelayLevelWhenNextConsume(4)设置为1分钟延时消费），默认值为0。

Broker写发回失败消息的流程

broker写消费失败的消息.png

broker端收到消费失败消息后通过consumerSendMsgBack（P发送的消息不由这个处理，区分通过消息头的type）方法设置当前消息的delayTimeLevel，这里计算delayTimeLevel，第一次重试默认consumer发回为0，延迟为延迟等级为0+3=3；如果第一次不为0表明是consumer控制的情况，直接取出delayTimeLevel，也就是和ConsumeConcurrentlyContext（consumer端控制）的delayLevelWhenNextConsume配置一致。设置好delayLevelTime后就交给DefaultMessageStore的putMessage方法，DefaultMessageStore的putMessage方法通过Commitlog的putMessage来写入文件，这里需要重点关注的是在这个方法里面通过msg.getDelayTimeLevel() > 0这个条件，修改当前消息topic为SCHEDULE_TOPIC_XXXX，原来的topic保留在property里面，在ScheduleMessageService里面判断消息满足条件后会把消息的topic改为真实的topic，通常是retry，接着写到consumeQueue里面,C对于%RETRY%consumerGroup这个topic在程序里面默认是订阅的不需用户指定，然后队列Id的计算方式为queueId = ScheduleMessageService.delayLevel2QueueId(msg.getDelayTimeLevel())，即msg.getDelayTimeLevel()-1，和前面的截图2到17编号一致，然后消息体写到commitlog文件和索引写到SCHEDULE_TOPIC_XXXX队列。类图如下：

broker处理发回失败消息类图.png

SendMessageProcessor处理远程发来的消息，包括P和C的，方法里面通过RequestCode.CONSUMER_SEND_MSG_BACK来判断是不是重试发回的消息。然后会判断这个消息对应的topic为%RETRY%consumerGroup的是否创建过，没有则创建；接下来的处理就和上面的流程图一样了。

总结

本文围绕consumer端消费失败后RocketMQ各个模块的处理逻辑进行了源码的深入分析。相信有了以上的知识学习和实践之后，当业务应用遇到了类似的问题就可以胸有成竹的应对了。