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rocketMq和kafka的架构区别
rocketMq - master/slave同步
rocketMq消费过程包括两种，分别是并发消费和有序消费，每个消费方式都可以单独拿出来进行分享，这篇文章单独用来分析并发消费问题。
并发消费需要理解的几个核心点：并发消费的消息拉取，并发消费的消息重试，并发消息的ack机制，消费进度的持久化，这篇分享会就这几个问题分解展开。
其他逻辑
1、consumer会定期向broker同步ack消息偏移量，也就是已经消费的位置。
2、极端情况下consumer会因为一个消息一直失败导致ack消息偏移量无法前进，但是因为会有定时任务去清楚过期消息，所以ack进度正常便宜。
并发消费整体流程
说明：
1、Rebalance负责生成pullRequest放置到pullRequestQueue当中。
2、PullMessageService负责消费pullRequest来完成数据的拉取。
3、数据拉取后生成ConsumeRequest对象投递到consumeExecutor的线程池当中
4、ConsumeRequest是一个线程实例，负责消费拉取的消息。
5、消费消息成功就从ConsumeRequest的ProcessQueue中删除，消费失败就投递到broker的重试队列中，重试次数和延迟粒度在broker端处理。
6、consumeRequest内部维持的processQueue作为一个TreeMap对象可以维持消息的有序性，用于判断消费进度。
7、pullRequest在消费完以后还是再次投递到pullRequestQueue当中。
pullRequest执行过程
说明：参见PullMessageService类
1、单线程循环消费pullRequest。
说明：参见PullMessageService类
1、消费过程中进行一些状态判断以及流速控制
说明：参见DefaultMQPushConsumerImpl类
1、区分有序消费和无须消费
2、无序消费会判断消费偏移量是否差别过大
说明：参见DefaultMQPushConsumerImpl类
1、处理拉取消息的后续操作
2、处理完以后再次投递pullRequest请求
说明：参见PullAPIWrapper类
说明：参见PullAPIWrapper类
说明：参见ConsumeMessageConcurrentlyService类。
1、拉取消息成功后设置下一次拉取的偏移量。
2、更新拉取的消息到processQueue当中。
3、再次投递pullRequest发起下一次拉取。
说明：参见ConsumeMessageConcurrentlyService类
1、分一次能够处理完成和分多次能够处理完成。
说明：
1、processQueue是待处理消息保存位置，里面核心数据结构之一为TreeMap
2、messageQueue就是这个ConsumeRequest负责处理的messageQueue
说明：参见ConsumeMessageConcurrentlyService类
1、consumer消费拉取消息的逻辑及后续处理
说明：参见ConsumeMessageConcurrentlyService类
1、消费成功就删除所有拉取的消息
说明：参见SendMessageProcessor类
1、处理逻辑在consumerSendMsgBack方法中
2、里面涉及到延迟粒度和重试次数的设置
3、消息是被投递到延迟队列当中的
说明：参见MQClientInstance类
1、在persistAllConsumerOffset定期持久化消费偏移量
2、消费偏移量由ConsumerRequest请求在处理的过程中变更的
说明：参见DefaultMQPushConsumerImpl类
1、处理没有从broker拉取消息的过程
2、再次投递pullRequest请求