RocketMQ-源码架构

源码环境搭建

1、主要功能模块

RocketMQ官方Git仓库地址：GitHub - apache/rocketmq: Apache RocketMQ is a cloud native messaging and streaming platform, making it simple to build event-driven applications.

RocketMQ的官方网站下载：下载 | RocketMQ

重要模块：

• broker: Broker 模块（broke 启动进程）

• client ：消息客户端，包含消息生产者、消息消费者相关类

• example: RocketMQ 示例代码

• namesrv：NameServer模块

• store：消息存储模块

• remoting：远程访问模块

2、源码启动服务

将源码导入IDEA后，需要先对源码进行编译。编译指令clean install -Dmaven.test.skip=true

编译完成后就可以开始调试代码：

调试时，先在项目目录下创建一个conf目录，并从distribution拷贝broker.conf和logback_broker.xml和logback_namesrv.xml

window10执行上面的编译指令一直报错A required class was missing while executing org.apache.maven.plugins:maven-remote-resources-plugin:1.5:process: org/apache/commons/collections/ExtendedProperties，最后在Linux执行才成功

unzip rocketmq-rocketmq-all-4.9.5.zip
cd rocketmq-rocketmq-all-4.9.5/
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true

启动nameServer

虽然编译指令在windows执行报错，但是nameSrv还是可以正常启动的

如果启动时报错，并提示需要配置ROCKETMQ_HOME环境变量，可以在工程里面添加：

启动Broker

启动Broker之前，需要先修改之前复制的broker.conf文件

brokerClusterName = DefaultCluster
brokerName = broker-a
brokerId = 0
deleteWhen = 04
fileReservedTime = 48
brokerRole = ASYNC_MASTER
flushDiskType = ASYNC_FLUSH

# 自动创建Topic
autoCreateTopicEnable=true
# nameServ地址
namesrvAddr=127.0.0.1:9876
# 存储路径
storePathRootDir=E:\\RocketMQ\\data\\rocketmq\\dataDir
# commitLog路径
storePathCommitLog=E:\\RocketMQ\\data\\rocketmq\\dataDir\\commitlog
# 消息队列存储路径
storePathConsumeQueue=E:\\RocketMQ\\data\\rocketmq\\dataDir\\consumequeue
# 消息索引存储路径
storePathIndex=E:\\RocketMQ\\data\\rocketmq\\dataDir\\index
# checkpoint文件路径
storeCheckpoint=E:\\RocketMQ\\data\\rocketmq\\dataDir\\checkpoint
# abort文件存储路径
abortFile=E:\\RocketMQ\\data\\rocketmq\\dataDir\\abort

启动Broker时，还需要配置一个-c 参数，指向broker.conf配置文件

发送消息

在源码的example模块下，提供了非常详细的测试代码。

启动example模块下的org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer类即可发送消息

在测试源码中，需要指定NameServer地址。这个NameServer地址有两种指定方式，一种是配置一个NAMESRV_ADDR的环境变量。另一种是在源码中指定。

// 源码中指定
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");

消费消息

启动example模块下的org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer类来消费消息

consumer.setNamesrvAddr("192.168.232.128:9876");

3、读源码的方法

1、带着问题读源码。一定要自己思考！

2、小步快走。不要觉得一两遍就能读懂源码

3、分步总结。带上自己的理解，及时总结。对各种扩展功能，尝试验证

对于RocketMQ，试着去理解源码中的各种单元测试。

源码热身阶段

NameServer的启动过程

关注重点

RocketMQ集群中，实际上消息存储、推送等核心功能点是Broker。NameServer的作用，和微服务中的注册中心非常类似，只是提供了Broker端的服务注册与发现功能。

源码重点

NameServer的启动入口类是org.apache.rocketmq.namesrv.NamesrvStartup。其中的核心是构建并启动一个NamesrvController。这个Controller对象就跟MVC中的Controller是很类似的，都是响应客户端的请求。只不过，他响应的是基于Netty的客户端请求。

另外，他的实际启动过程，其实可以配合NameServer的启动脚本进行更深入的理解。

从NameServer启动和关闭这两个关键步骤，我们可以总结出NameServer的组件其实并不是很多，整个NameServer的结构是这样的：

这两个配置类就可以用来指导如何优化Nameserver的配置。比如，如何调整nameserver的端口？

可以看出，RocketMQ的整体源码风格就是典型的MVC思想。Controller响应请求，Service处理业务，各种Table保存消息

部分源码示例：

// NamesrvStartup#main
public static void main(String[] args) {
	main0(args);
}

public static NamesrvController main0(String[] args) {

	try {
		NamesrvController controller = createNamesrvController(args);
		start(controller);
		String tip = "The Name Server boot success. serializeType=" + RemotingCommand.getSerializeTypeConfigInThisServer();
		log.info(tip);
		System.out.printf("%s%n", tip);
		return controller;
	} catch (Throwable e) {
		e.printStackTrace();
		System.exit(-1);
	}

	return null;
}

public static NamesrvController createNamesrvController(String[] args) throws IOException, JoranException {
	System.setProperty(RemotingCommand.REMOTING_VERSION_KEY, Integer.toString(MQVersion.CURRENT_VERSION));
	//PackageConflictDetect.detectFastjson();

	Options options = ServerUtil.buildCommandlineOptions(new Options());
	commandLine = ServerUtil.parseCmdLine("mqnamesrv", args, buildCommandlineOptions(options), new PosixParser());
	if (null == commandLine) {
		System.exit(-1);
		return null;
	}

	// 两个配置类在这里
	final NamesrvConfig namesrvConfig = new NamesrvConfig();
	final NettyServerConfig nettyServerConfig = new NettyServerConfig();
	// 端口号简单粗暴
	nettyServerConfig.setListenPort(9876);
	// -c指令指定配置文件，可以替换端口号。配置文件内容：listenPort=9876
	if (commandLine.hasOption('c')) {
		String file = commandLine.getOptionValue('c');
		if (file != null) {
			InputStream in = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));
			properties = new Properties();
			properties.load(in);
			MixAll.properties2Object(properties, namesrvConfig);
			MixAll.properties2Object(properties, nettyServerConfig);

			namesrvConfig.setConfigStorePath(file);

			System.out.printf("load config properties file OK, %s%n", file);
			in.close();
		}
	}

	if (commandLine.hasOption('p')) {
		InternalLogger console = InternalLoggerFactory.getLogger(LoggerName.NAMESRV_CONSOLE_NAME);
		MixAll.printObjectProperties(console, namesrvConfig);
		MixAll.printObjectProperties(console, nettyServerConfig);
		System.exit(0);
	}
    
	... ...
        
	final NamesrvController controller = new NamesrvController(namesrvConfig, nettyServerConfig);

	// remember all configs to prevent discard
	controller.getConfiguration().registerConfig(properties);

	return controller;
}

// NamesrvController#NamesrvController
public NamesrvController(NamesrvConfig namesrvConfig, NettyServerConfig nettyServerConfig) {
	this.namesrvConfig = namesrvConfig;
	this.nettyServerConfig = nettyServerConfig;
	this.kvConfigManager = new KVConfigManager(this);
	this.routeInfoManager = new RouteInfoManager();
	this.brokerHousekeepingService = new BrokerHousekeepingService(this);
	this.configuration = new Configuration(
		log,
		this.namesrvConfig, this.nettyServerConfig
	);
	this.configuration.setStorePathFromConfig(this.namesrvConfig, "configStorePath");
}

// NamesrvController#initialize
public boolean initialize() {

	this.kvConfigManager.load();

	this.remotingServer = new NettyRemotingServer(this.nettyServerConfig, this.brokerHousekeepingService);

	... ...
}

Broker服务启动过程

关注重点

Broker是整个RocketMQ的业务核心。所有消息存储、转发这些重要的业务都是Broker进行处理。

重点梳理Broker有哪些内部服务。这些内部服务将是整理Broker核心业务流程的起点

源码重点

Broker启动的入口在BrokerStartup这个类，可以从他的main方法开始调试

启动过程关键点：重点也是围绕一个BrokerController对象，先创建，然后再启动

// BrokerStartup#main
public static void main(String[] args) {
	start(createBrokerController(args));
}

public static BrokerController createBrokerController(String[] args) {
	System.setProperty(RemotingCommand.REMOTING_VERSION_KEY, Integer.toString(MQVersion.CURRENT_VERSION));

	try {
		//PackageConflictDetect.detectFastjson();
		Options options = ServerUtil.buildCommandlineOptions(new Options());
		commandLine = ServerUtil.parseCmdLine("mqbroker", args, buildCommandlineOptions(options),
			new PosixParser());
		if (null == commandLine) {
			System.exit(-1);
		}
		
		// Broker服务配置
		final BrokerConfig brokerConfig = new BrokerConfig();
		// Netty服务端占用了10911端口。同样也可以在配置文件中覆盖
		final NettyServerConfig nettyServerConfig = new NettyServerConfig();
		// Broker既要作为Netty服务端，向客户端提供核心业务能力，又要作为Netty客户端，向NameServer注册心跳
		final NettyClientConfig nettyClientConfig = new NettyClientConfig();

		nettyClientConfig.setUseTLS(Boolean.parseBoolean(System.getProperty(TLS_ENABLE,
			String.valueOf(TlsSystemConfig.tlsMode == TlsMode.ENFORCING))));
		nettyServerConfig.setListenPort(10911);
		// 消息存储配置。 这两个配置参数都可以在broker.conf文件中进行配置
		final MessageStoreConfig messageStoreConfig = new MessageStoreConfig();
		
		... ...
	} catch (Throwable e) {
		e.printStackTrace();
		System.exit(-1);
	}

	return null;
}

BrokerConfig、NettyServerConfig、NettyClientConfig、MessageStoreConfig 这几个配置是了解如何优化 RocketMQ 使用的关键

在BrokerController.start方法启动了一大堆Broker的核心服务，部分源码：

// BrokerController#start
public void start() throws Exception {
	if (this.messageStore != null) {
		//启动核心的消息存储组件
		this.messageStore.start();
	}

	if (this.remotingServer != null) {
		this.remotingServer.start();
	}

	if (this.fastRemotingServer != null) {
		//启动两个Netty服务
		this.fastRemotingServer.start();
	}

	if (this.brokerOuterAPI != null) {
		//启动客户端，往外发请求
		this.brokerOuterAPI.start();
	}

	... ...

	this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {

		@Override
		public void run() {
			try {
				//向NameServer注册心跳
				BrokerController.this.registerBrokerAll(true, false, brokerConfig.isForceRegister());
			} catch (Throwable e) {
				log.error("registerBrokerAll Exception", e);
			}
		}
	}, 1000 * 10, Math.max(10000, Math.min(brokerConfig.getRegisterNameServerPeriod(), 60000)), TimeUnit.MILLISECONDS);

	if (this.brokerStatsManager != null) {
		this.brokerStatsManager.start();
	}

	if (this.brokerFastFailure != null) {
		//负责具体业务的功能组件
		this.brokerFastFailure.start();
	}
}

抽象出Broker的一个整体结构：

实际上，在应用中，可以通过producer.setSendMessageWithVIPChannel(true)，让少量比较重要的producer走VIP的通道。而在消费者端，也可以通过consumer.setVipChannelEnabled(true)，让消费者支持VIP通道的数据。

小试牛刀阶段

开始理解一些比较简单的业务逻辑

Netty服务注册框架

关注重点

网络通信服务是构建分布式应用的基础，也是理解RocketMQ底层业务的基础。

重点梳理RocketMQ的这个服务注册框架，理解各个业务进程之间是如何进行RPC远程通信的

Netty的所有远程通信功能都由remoting模块实现。RemotingServer模块里包含了RPC的服务端RemotingServer以及客户端RemotingClient。在RocketMQ中，NameServer主要是RPC的服务端RemotingServer，Broker对于客户端来说，是RPC的服务端RemotingServer，而对于NameServer来说，又是RPC的客户端。各种Client是RPC的客户端RemotingClient。

RocketMQ基于Netty保持客户端与服务端的长连接Channel。RemotingServer和RemotingClient都需要注册自己的服务。

源码重点

1、NameServer需要NettyServer。客户端，Producer和Consumer，需要NettyClient。

2、所有的RPC请求数据都封装成RemotingCommand对象。每个处理消息的服务逻辑，都会封装成一个NettyRequestProcessor对象。

3、服务端和客户端都维护一个processorTable，这是个HashMap。key是服务码requestCode，value是对应的运行单元 Pair类型，包含了处理Processor和执行线程的线程池。具体的Processor，由业务系统自行注册。Broker服务注册：BrokerController.registerProcessor()，客户端的服务注册：MQClientAPIImpl。NameServer则会注册一个大的DefaultRequestProcessor，统一处理所有服务。

4、请求类型分为REQUEST和RESPONSE。这是为了支持异步的RPC调用。NettyServer处理完请求后，可以先缓存到responseTable中，等NettyClient下次来获取，这样就不用阻塞Channel了，可以提升请求吞吐量。

5、重点理解remoting包中是如何实现全流程异步化。

整体RPC框架流程：

RocketMQ使用Netty框架提供了一套基于服务码的服务注册机制，让各种不同的组件都可以按照自己的需求，注册自己的服务方法。RocketMQ的这一套服务注册机制，是非常简洁实用的。要开发一个大型的IM项目，要加减好友、发送文本，图片，甚至红包、维护群聊信息等等各种各样的请求，这些请求如何封装，就可以很好的参考这个框架。

关于RocketMQ的同步结果推送与异步结果推送

RocketMQ的RemotingServer服务端，会维护一个responseTable，这是一个线程同步的Map结构。 key为请求的ID，value是异步的消息结果。ConcurrentMap

处理同步请求(NettyRemotingAbstract#invokeSyncImpl)时，处理的结果会存入responseTable，通过ResponseFuture提供一定的服务端异步处理支持，提升服务端的吞吐量。 请求返回后，立即从responseTable中移除请求记录。

//NettyRemotingAbstract#invokeSyncImpl
public RemotingCommand invokeSyncImpl(final Channel channel, final RemotingCommand request,
	final long timeoutMillis)
	throws InterruptedException, RemotingSendRequestException, RemotingTimeoutException {
	final int opaque = request.getOpaque();

	try {
		final ResponseFuture responseFuture = new ResponseFuture(channel, opaque, timeoutMillis, null, null);
		this.responseTable.put(opaque, responseFuture);
		final SocketAddress addr = channel.remoteAddress();
		channel.writeAndFlush(request).addListener(new ChannelFutureListener() {
			@Override
			public void operationComplete(ChannelFuture f) throws Exception {
				if (f.isSuccess()) {
					responseFuture.setSendRequestOK(true);
					return;
				} else {
					responseFuture.setSendRequestOK(false);
				}

				responseTable.remove(opaque);
				responseFuture.setCause(f.cause());
				responseFuture.putResponse(null);
				log.warn("send a request command to channel <" + addr + "> failed.");
			}
		});

		RemotingCommand responseCommand = responseFuture.waitResponse(timeoutMillis);
		if (null == responseCommand) {
			if (responseFuture.isSendRequestOK()) {
				throw new RemotingTimeoutException(RemotingHelper.parseSocketAddressAddr(addr), timeoutMillis,
					responseFuture.getCause());
			} else {
				throw new RemotingSendRequestException(RemotingHelper.parseSocketAddressAddr(addr), responseFuture.getCause());
			}
		}

		return responseCommand;
	} finally {
		this.responseTable.remove(opaque);
	}
}

//ResponseFuture#waitResponse
//实际上，同步也是通过异步实现的
//发送消息后，通过countDownLatch阻塞当前线程，造成同步等待的效果
public RemotingCommand waitResponse(final long timeoutMillis) throws InterruptedException {
	this.countDownLatch.await(timeoutMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
	return this.responseCommand;
}

//ResponseFuture#putResponse
//等待异步获取到消息后，再通过countDownLatch释放当前线程
public void putResponse(final RemotingCommand responseCommand) {
	this.responseCommand = responseCommand;
	this.countDownLatch.countDown();
}

处理异步请求(NettyRemotingAbstract#invokeAsyncImpl)时，处理的结果依然会存入responsTable，等待客户端后续再来请求结果。但是他保存的依然是一个ResponseFuture，也就是在客户端请求结果时再去获取真正的结果。 另外，在RemotingServer启动时，会启动一个定时的线程任务，不断扫描responseTable，将其中过期的response清除掉。

//NettyRemotingAbstract#invokeAsyncImpl
public void invokeAsyncImpl(final Channel channel, final RemotingCommand request, final long timeoutMillis,
	final InvokeCallback invokeCallback)
	throws InterruptedException, RemotingTooMuchRequestException, RemotingTimeoutException, RemotingSendRequestException {
	long beginStartTime = System.currentTimeMillis();
	final int opaque = request.getOpaque();
	boolean acquired = this.semaphoreAsync.tryAcquire(timeoutMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
	if (acquired) {
		final SemaphoreReleaseOnlyOnce once = new SemaphoreReleaseOnlyOnce(this.semaphoreAsync);
		long costTime = System.currentTimeMillis() - beginStartTime;
		if (timeoutMillis < costTime) {
			once.release();
			throw new RemotingTimeoutException("invokeAsyncImpl call timeout");
		}

		final ResponseFuture responseFuture = new ResponseFuture(channel, opaque, timeoutMillis - costTime, invokeCallback, once);
		this.responseTable.put(opaque, responseFuture);
		try {
			channel.writeAndFlush(request).addListener(new ChannelFutureListener() {
				@Override
				public void operationComplete(ChannelFuture f) throws Exception {
					if (f.isSuccess()) {
						responseFuture.setSendRequestOK(true);
						return;
					}
					requestFail(opaque);
					log.warn("send a request command to channel <{}> failed.", RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel));
				}
			});
		} catch (Exception e) {
			responseFuture.release();
			log.warn("send a request command to channel <" + RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel) + "> Exception", e);
			throw new RemotingSendRequestException(RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(channel), e);
		}
	} else {
		if (timeoutMillis <= 0) {
			throw new RemotingTooMuchRequestException("invokeAsyncImpl invoke too fast");
		} else {
			String info =
				String.format("invokeAsyncImpl tryAcquire semaphore timeout, %dms, waiting thread nums: %d semaphoreAsyncValue: %d",
					timeoutMillis,
					this.semaphoreAsync.getQueueLength(),
					this.semaphoreAsync.availablePermits()
				);
			log.warn(info);
			throw new RemotingTimeoutException(info);
		}
	}
}

//org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingServer
this.timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {

	@Override
	public void run() {
		try {
			NettyRemotingServer.this.scanResponseTable();
		} catch (Throwable e) {
			log.error("scanResponseTable exception", e);
		}
	}
}, 1000 * 3, 1000);

Broker心跳注册管理

关注重点

Broker会在启动时向所有NameServer注册自己的服务信息，并且会定时往NameServer发送心跳信息。而NameServer会维护Broker的路由列表，并对路由表进行实时更新。

源码重点

Broker启动后会立即发起向NameServer注册心跳。方法入口：BrokerController.this.registerBrokerAll。 然后启动一个定时任务，以10秒延迟，默认30秒的间隔持续向NameServer发送心跳。

NameServer内部会通过RouteInfoManager组件及时维护Broker信息。同时在NameServer启动时，会启动定时任务，扫描不活动的Broker。方法入口：NamesrvController.initialize方法。

极简化的服务注册发现流程

为什么RocketMQ要自己实现一个NameServer，而不用Zookeeper、Nacos这样现成的注册中心？

首先，依赖外部组件会对产品的独立性形成侵入，不利于自己的版本演进。Kafka要抛弃Zookeeper就是一个先例。

另外，其实更重要的还是对业务的合理设计。NameServer之间不进行信息同步，而是依赖Broker端向所有NameServer同时发起注册。这让NameServer的服务可以非常轻量。

但是，要知道，这种极简的设计，其实是以牺牲数据一致性为代价的。Broker往多个NameServer同时发起注册，有可能部分NameServer注册成功，而部分NameServer注册失败了。这样，多个NameServer之间的数据是不一致的。作为注册中心，这是不可接受的。但是对于RocketMQ，这又变得可以接受了。因为客户端从NameServer上获得的，只要有一个正常运行的Broker就可以了，并不需要完整的Broker列表。

Producer发送消息过程

关注重点

回顾Producer使用案例

Producer有两种：

• 一种是普通发送者：DefaultMQProducer。只负责发送消息，发送完消息，就可以停止了。

• 另一种是事务消息发送者： TransactionMQProducer。支持事务消息机制。需要在事务消息过程中提供事务状态确认的服务，这就要求事务消息发送者虽然是一个客户端，但是也要完成整个事务消息的确认机制后才能退出。

事务消息机制后面将结合Broker进行整理分析。这一步暂不关注。这里只关注DefaultMQProducer的消息发送过程。

整个Producer的使用流程，大致分为两个步骤：一是调用start方法，进行一大堆的准备工作。 二是各种send方法，进行消息发送。

重点关注以下几个问题：

1、Producer启动过程中启动了哪些服务

2、Producer如何管理broker路由信息。 可以设想一下，如果Producer启动了之后，NameServer挂了，那么Producer还能不能发送消息？

3、关于Producer的负载均衡。也就是Producer到底将消息发到哪个MessageQueue中。这里可以结合顺序消息机制来理解一下。消息中那个莫名奇妙的MessageSelector到底是如何工作的。

源码重点

• Producer的核心启动流程

所有Producer的启动过程，最终都会调用到DefaultMQProducerImpl#start方法。在start方法中的通过一个mQClientFactory对象，启动生产者的一大堆重要服务。

这里其实就是一种设计模式，虽然有很多种不同的客户端，但是这些客户端的启动流程最终都是统一的，全是交由MQClientFactory对象来启动。而不同之处在于这些客户端在启动过程中，按照服务端的要求注册不同的信息。例如生产者注册到producerTable，消费者注册到consumerTable，管理控制端注册到adminExtTable

• 发送消息的核心流程

1、发送消息时，会维护一个本地的topicPublishInfoTable缓存，DefaultMQProducer会尽量保证这个缓存数据是最新的。但是，如果NameServer挂了，那么DefaultMQProducer还是会基于这个本地缓存去找Broker。只要能找到Broker，还是可以正常发送消息到Broker的。

2、生产者如何找MessageQueue： 默认情况下，生产者是按照轮训的方式，依次轮训各个MessageQueue。但是如果某一次往一个Broker发送请求失败后，下一次就会跳过这个Broker。

//org.apache.rocketmq.client.impl.producer.TopicPublishInfo
//如果进到这里lastBrokerName不为空，那么表示上一次向这个Broker发送消息是失败的，这时就尽量不要再往这个Broker发送消息了。
public MessageQueue selectOneMessageQueue(final String lastBrokerName) {
	if (lastBrokerName == null) {
		return selectOneMessageQueue();
	} else {
		for (int i = 0; i < this.messageQueueList.size(); i++) {
			int index = this.sendWhichQueue.incrementAndGet();
			int pos = Math.abs(index) % this.messageQueueList.size();
			if (pos < 0)
				pos = 0;
			MessageQueue mq = this.messageQueueList.get(pos);
			if (!mq.getBrokerName().equals(lastBrokerName)) {
				return mq;
			}
		}
		return selectOneMessageQueue();
	}
}

3、如果在发送消息时传了Selector，那么Producer就不会走这个负载均衡的逻辑，而是会使用Selector去寻找一个队列。 具体参见org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl#sendSelectImpl 方法

//DefaultMQProducerImpl#sendSelectImpl
private SendResult sendSelectImpl(
	Message msg,
	MessageQueueSelector selector,
	Object arg,
	final CommunicationMode communicationMode,
	final SendCallback sendCallback, final long timeout
) throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException {
	long beginStartTime = System.currentTimeMillis();
	this.makeSureStateOK();
	Validators.checkMessage(msg, this.defaultMQProducer);

	TopicPublishInfo topicPublishInfo = this.tryToFindTopicPublishInfo(msg.getTopic());
	if (topicPublishInfo != null && topicPublishInfo.ok()) {
		MessageQueue mq = null;
		try {
			List messageQueueList =
				mQClientFactory.getMQAdminImpl().parsePublishMessageQueues(topicPublishInfo.getMessageQueueList());
			Message userMessage = MessageAccessor.cloneMessage(msg);
			String userTopic = NamespaceUtil.withoutNamespace(userMessage.getTopic(), mQClientFactory.getClientConfig().getNamespace());
			userMessage.setTopic(userTopic);

			mq = mQClientFactory.getClientConfig().queueWithNamespace(selector.select(messageQueueList, userMessage, arg));
		} catch (Throwable e) {
			throw new MQClientException("select message queue threw exception.", e);
		}

		long costTime = System.currentTimeMillis() - beginStartTime;
		if (timeout < costTime) {
			throw new RemotingTooMuchRequestException("sendSelectImpl call timeout");
		}
		if (mq != null) {
			return this.sendKernelImpl(msg, mq, communicationMode, sendCallback, null, timeout - costTime);
		} else {
			throw new MQClientException("select message queue return null.", null);
		}
	}

	validateNameServerSetting();
	throw new MQClientException("No route info for this topic, " + msg.getTopic(), null);
}

Consumer拉取消息过程

关注重点

回顾消费者的几个重点问题：

• 消费者也是有两种，推模式消费者和拉模式消费者。优秀的MQ产品都会有一个高级的目标，就是要提升整个消息处理的性能。而要提升性能，服务端的优化手段往往不够直接，最为直接的优化手段就是对消费者进行优化。所以在RocketMQ中，整个消费者的业务逻辑是非常复杂的，甚至某种程度上来说，比服务端更复杂，所以，在这里重点关注用得最多的推模式的消费者。

• 消费者组之间有集群模式和广播模式两种消费模式。就要了解下这两种集群模式是如何做的逻辑封装。

• 然后关注消费者端的负载均衡的原理。即消费者是如何绑定消费队列的，那些消费策略到底是如何落地的。

• 最后关注在推模式的消费者中，MessageListenerConcurrently 和MessageListenerOrderly这两种消息监听器的处理逻辑到底有什么不同，为什么后者能保持消息顺序。

源码重点

Consumer的核心启动过程和Producer是一样的， 最终都是通过MQClientFactory对象启动。不过之间添加了一些注册信息。整体启动过程：

广播模式与集群模式的Offset处理

在DefaultMQPushConsumerImpl的start方法中，启动了非常多的核心服务。 比如，对于广播模式与集群模式的Offset处理

if (this.defaultMQPushConsumer.getOffsetStore() != null) {
	this.offsetStore = this.defaultMQPushConsumer.getOffsetStore();
} else {
	switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
		case BROADCASTING:
			this.offsetStore = new LocalFileOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
			break;
		case CLUSTERING:
			this.offsetStore = new RemoteBrokerOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
			break;
		default:
			break;
	}
	this.defaultMQPushConsumer.setOffsetStore(this.offsetStore);
}
this.offsetStore.load();

广播模式是使用LocalFileOffsetStore，在Consumer本地保存Offset，而集群模式是使用RemoteBrokerOffsetStore，在Broker端远程保存offset。而这两种Offset的存储方式，最终都是通过维护本地的offsetTable缓存来管理Offset。

Consumer与MessageQueue建立绑定关系

start方法中还一个比较重要的东西是给rebalanceImpl设定了一个AllocateMessageQueueStrategy，用来给Consumer分配MessageQueue的。

this.rebalanceImpl.setMessageModel(this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel());
//Consumer负载均衡策略
this.rebalanceImpl.setAllocateMessageQueueStrategy(this.defaultMQPushConsumer.getAllocateMessageQueueStrategy());

AllocateMessageQueueStrategy就是用来给Consumer和MessageQueue之间建立一种对应关系的。也就是说，只要Topic当中的MessageQueue以及同一个ConsumerGroup中的Consumer实例都没有变动，那么某一个Consumer实例只是消费固定的一个或多个MessageQueue上的消息，其他Consumer不会来抢这个Consumer对应的MessageQueue。

为什么要让一个MessageQueue只能由同一个ConsumerGroup中的一个Consumer实例来消费？

因为Broker需要按照ConsumerGroup管理每个MessageQueue上的Offset，如果一个MessageQueue上有多个同属一个ConsumerGroup的Consumer实例，他们的处理进度就会不一样。这样的话，Offset就乱套了。

顺序消费与并发消费

在start方法中，启动了consumerMessageService线程，进行消息拉取。

//Consumer中自行指定的回调函数
if (this.getMessageListenerInner() instanceof MessageListenerOrderly) {
	this.consumeOrderly = true;
	this.consumeMessageService =
		new ConsumeMessageOrderlyService(this, (MessageListenerOrderly) this.getMessageListenerInner());
} else if (this.getMessageListenerInner() instanceof MessageListenerConcurrently) {
	this.consumeOrderly = false;
	this.consumeMessageService =
		new ConsumeMessageConcurrentlyService(this, (MessageListenerConcurrently) this.getMessageListenerInner());
}

this.consumeMessageService.start();

Consumer通过registerMessageListener方法指定的回调函数，都被封装成了ConsumerMessageService的子实现类。

而对于这两个服务实现类的调用，会延续到DefaultMQPushConsumerImpl的pullCallback对象中。也就是Consumer每拉过来一批消息后，就向Broker提交下一个拉取消息的的请求。

这里也可以印证一个点，就是顺序消息，只对异步消费也就是推模式有效。同步消费的拉模式是无法进行顺序消费的。因为这个pullCallback对象，在拉模式的同步消费时，根本就没有往下传。

当然，这并不是说拉模式不能锁定队列进行顺序消费，拉模式在Consumer端应用就可以指定从哪个队列上拿消息。

PullCallback pullCallback = new PullCallback() {
	@Override
	public void onSuccess(PullResult pullResult) {
		if (pullResult != null) {
			pullResult = DefaultMQPushConsumerImpl.this.pullAPIWrapper.processPullResult(pullRequest.getMessageQueue(), pullResult,
				subscriptionData);

			switch (pullResult.getPullStatus()) {
				case FOUND:
					... ...
					DefaultMQPushConsumerImpl.this.consumeMessageService.submitConsumeRequest(
						pullResult.getMsgFoundList(),
						processQueue,
						pullRequest.getMessageQueue(),
						dispatchToConsume);

这里提交的，实际上是一个ConsumeRequest线程。而提交的这个ConsumeRequest线程，在两个不同的ConsumerService中有不同的实现。

这其中，两者最为核心的区别在于ConsumerMessageOrderlyService是锁定了一个队列，处理完了之后，再消费下一个队列。

@Override
public void run() {
	... ...

	final Object objLock = messageQueueLock.fetchLockObject(this.messageQueue);
	synchronized (objLock) {
		... ...
	}
}

为什么给队列加个锁，就能保证顺序消费呢？

从源码中可以看到，Consumer提交请求时，都是往线程池里异步提交的请求。如果不加队列锁，那么就算Consumer提交针对同一个MessageQueue的拉取消息请求，这些请求都是异步执行，他们的返回顺序是乱的，无法进行控制。给队列加个锁之后，就保证了针对同一个队列的第二个请求，必须等第一个请求处理完了之后，释放了锁，才可以提交。这也是在异步情况下保证顺序的基础思路。

实际拉取消息还是通过PullMessageService完成的

start方法中，相当于对很多消费者的服务进行初始化，包括指定一些服务的实现类，以及启动一些定时的任务线程，比如清理过期的请求缓存等。最后，会随着mQClientFactory组件的启动，启动一个PullMessageService。实际的消息拉取都交由PullMesasgeService进行。

所谓消息推模式，其实还是通过Consumer拉消息实现的。

//org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.PullMessageService
private void pullMessage(final PullRequest pullRequest) {
	final MQConsumerInner consumer = this.mQClientFactory.selectConsumer(pullRequest.getConsumerGroup());
	if (consumer != null) {
		DefaultMQPushConsumerImpl impl = (DefaultMQPushConsumerImpl) consumer;
		impl.pullMessage(pullRequest);
	} else {
		log.warn("No matched consumer for the PullRequest {}, drop it", pullRequest);
	}
}

客户端负载均衡管理总结

Producer负载均衡

Producer发送消息时，默认会轮询目标Topic下的所有MessageQueue，并采用递增取模的方式往不同的MessageQueue上发送消息，以达到让消息平均落在不同的queue上的目的。而由于MessageQueue是分布在不同的Broker上的，所以消息也会发送到不同的broker。

Producer轮训时，如果发现往某一个Broker上发送消息失败了，那么下一次会尽量避免再往同一个Broker上发送消息。但是，如果你的应用场景允许发送消息长延迟，也可以给Producer设定setSendLatencyFaultEnable(true)。这样对于某些Broker集群的网络不是很好的环境，可以提高消息发送成功的几率。

同时生产者在发送消息时，可以指定一个MessageQueueSelector。通过这个对象来将消息发送到自己指定的MessageQueue上。这样可以保证消息局部有序。

Consumer负载均衡

Consumer也是以MessageQueue为单位来进行负载均衡。分为集群模式和广播模式。

1、集群模式

在集群消费模式下，每条消息只需要投递到订阅这个topic的Consumer Group下的一个实例即可。RocketMQ采用主动拉取的方式拉取并消费消息，在拉取的时候需要明确指定拉取哪一条message queue。

而每当实例的数量有变更，都会触发一次所有实例的负载均衡，这时候会按照queue的数量和实例的数量平均分配queue给每个实例。

每次分配时，都会将MessageQueue和消费者ID进行排序后，再用不同的分配算法进行分配。内置的分配的算法共有六种，分别对应AllocateMessageQueueStrategy下的六种实现类，可以在consumer中直接set来指定。默认情况下使用的是最简单的平均分配策略。

• AllocateMachineRoomNearby： 将同机房的Consumer和Broker优先分配在一起。

这个策略可以通过一个machineRoomResolver对象来定制Consumer和Broker的机房解析规则。然后还需要引入另外一个分配策略来对同机房的Broker和Consumer进行分配。一般也就用简单的平均分配策略或者轮询分配策略。

源码中有测试代码AllocateMachineRoomNearByTest。

• AllocateMessageQueueAveragely：平均分配。将所有MessageQueue平均分给每一个消费者

• AllocateMessageQueueAveragelyByCircle： 轮询分配。轮流的给一个消费者分配一个MessageQueue。

• AllocateMessageQueueByConfig： 不分配，直接指定一个messageQueue列表。类似于广播模式，直接指定所有队列。

• AllocateMessageQueueByMachineRoom：按逻辑机房的概念进行分配。又是对BrokerName和ConsumerIdc有定制化的配置。

• AllocateMessageQueueConsistentHash。源码中有测试代码AllocateMessageQueueConsitentHashTest。这个一致性哈希策略只需要指定一个虚拟节点数，是用的一个哈希环的算法，虚拟节点是为了让Hash数据在环上分布更为均匀。

最常用的就是平均分配和轮训分配了。

2、广播模式

广播模式下，每一条消息都会投递给订阅了Topic的所有消费者实例，所以也就没有消息分配这一说。而在实现上，就是在Consumer分配Queue时，所有Consumer都分到所有的Queue。

广播模式实现的关键是将消费者的消费偏移量不再保存到broker当中，而是保存到客户端当中，由客户端自行维护自己的消费偏移量。