分布式消息队列RocketMQ源码分析之3 -- Consumer负载均衡机制 -- Rebalance

同Kafka一样，RocketMQ也需要探讨一个问题：如何把一个topic的多个queue分摊给不同的consumer，也就是负载均衡问题。

在讨论这个问题之前，我们先看一下Client的整体架构。

Producer与Consumer类体系

从下图可以看出以下几点： 

（1）Producer与Consumer的共同逻辑，封装在MQClientInstance，MQClientAPIImpl, MQAdminImpl这3个蓝色的类里面。所谓共同的逻辑，比如定期更新NameServer地址列表，定期更新TopicRoute，发送网络请求等。

（2）Consumer有2种，Pull和Push。下面会详细讲述这2者的区别。

Consumer Group的Clustering模式与Pub/Sub模式

同Kafka一样，RocketMQ也有Consumer Group的概念。参见Kafka http://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/52663090#t1

缺省的，RocketMQ和Kafka采用的是同样的策略：同1个Consumer Group的多个Consumer，是分摊，也就是负载均衡；多个Consumer Group之间，是Pub/Sub模式。

但RocketMQ对此还做了扩展，允许同1个Consumer Group内部，也可以是广播模式。具体到代码里面，就是：

*/
public enum MessageModel {
/**
* broadcast
*/
BROADCASTING("BROADCASTING"),
/**
* clustering
*/
CLUSTERING("CLUSTERING");  //缺省取值

...
}

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缺省的，Consumer的MessageModel就是CLUSTERING模式，也就是同1个Consumer Group内部，多个Consumer分摊同1个topic的多个queue，也就是负载均衡。

如果你把MessageModel改成BROADCAST模式，那同1个Consumer Group内部也变成了广播，此时ConsumerGroup其实就没有区分的意义了。此时，不管是1个Consumer Group，还是多个Consumer Group，对同1个topic的消息，都变成了广播。

Pull Consumer 与 Push Consumer

Push的负载均衡

下面我们先看一下pull和push的最基本用法:

public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("please_rename_unique_group_name_5"); //指定Consumer Group

consumer.start();

Set<MessageQueue> mqs = consumer.fetchSubscribeMessageQueues("TopicTest1"); //获取一个topic的所有MessageQueue

for (MessageQueue mq : mqs) {
System.out.printf("Consume from the queue: " + mq + "%n");
SINGLE_MQ:
while (true) {
try {
PullResult pullResult =
consumer.pullBlockIfNotFound(mq, null, getMessageQueueOffset(mq), 32);  //遍历所有queue，挨个调用pull

System.out.printf("%s%n", pullResult);
putMessageQueueOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
break;
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
break SINGLE_MQ;
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

consumer.shutdown();
}

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public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_JODIE_1");  //指定Consumer Group
consumer.subscribe("Jodie_topic_1023", "*"); //指定要消费的topic
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {  //该topic的任何一个queue有新消息，该回调回被调用
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf(Thread.currentThread().getName() + " Receive New Messages: " + msgs + "%n");
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

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从上面的代码我们可以看出，pull和push用法上的基本差别就是：pull是客户端主动去拉取消息，push是注册了一个回调，当有新消息，该回调被调用。

但这还不是2者的最大区别，最大区别是：在pull里面，所有MessageQueue是向我们暴露的，我们需要自己去手动遍历所有的queue；而在push里面，我们只指定了订阅的topic，而MessageQueue是向我们隐藏的，在其内部做了“负载均衡”。

而上面的pull的代码，我们手动遍历了所有的queue，没有负载均衡！！！

那对于Pull模式，如何做负载均衡呢？？

Pull的负载均衡

在MQPullConsumer这个类里面，有一个MessageQueueListener，它的目的就是当queue发生变化的时候，通知Consumer。也正是这个借口，帮助我们在Pull模式里面，实现负载均衡。

注意，这个接口在MQPushConsumer里面是没有的，那里面有的是上面代码里的MessageListener。

void registerMessageQueueListener(final String topic, final MessageQueueListener listener);

public interface MessageQueueListener {
void messageQueueChanged(final String topic, final Set<MessageQueue> mqAll,
final Set<MessageQueue> mqDivided);
}

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有了这个Listener，我们就可以动态的知道当前的Consumer分摊到了几个MessageQueue。然后对这些MessageQueue，我们可以开个线程池来消费。

MQPullConsumerScheduleService

幸运的是，RocketMQ给我们提供了一个工具类，MQPullConsumerScheduleService，帮助我们在pull模式下，实现负载均衡。

类似Push模式，在这个代码里面，我们也只指定了topic，而不像上面简陋的pull版本，要自己遍历所有的messageQueue。其内部帮我们做了负载均衡。

其使用代码如下：

public static void main(String[] args) throws MQClientException {
final MQPullConsumerScheduleService scheduleService = new MQPullConsumerScheduleService("GroupName1");

scheduleService.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
scheduleService.registerPullTaskCallback("TopicTest1", new PullTaskCallback() {

@Override
public void doPullTask(MessageQueue mq, PullTaskContext context) {
MQPullConsumer consumer = context.getPullConsumer();
try {

long offset = consumer.fetchConsumeOffset(mq, false);
if (offset < 0)
offset = 0;

PullResult pullResult = consumer.pull(mq, "*", offset, 32);
System.out.printf("%s%n", offset + "\t" + mq + "\t" + pullResult);
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
break;
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
consumer.updateConsumeOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());

context.setPullNextDelayTimeMillis(100);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});

scheduleService.start();
}