源码分析RocketMQ消息消费机制----消费者拉取消息机制

1、消息消费需要解决的问题
首先再次重复啰嗦一下RocketMQ消息消费的一些基本元素的关系
主题 ---》 消息队列(MessageQueue) 1 对多
主题 ----》 消息生产者，，，一般主题会由多个生产者组成，生产者组
主题 ---- 》 消息消费者，，一般一个主题也会被多个消费者消费

那消息消费至少需要解决如下问题：
1、一个消费组中多个消费者是如何对消息队列（1个主题多个消息队列）进
行负载消费的。
2、一个消费者中多个线程又是如何协作（并发）的消费分配给该消费者的
消息队列中的消息呢？
3、消息消费进度如何保存，包括MQ是如何知道消息是否正常被消费了。
4、RocketMQ 推拉模式实现机制

再提一个业界关于消费者与消息队列的消费规则
1个消费者可以消费多个消息队列，但一个消息队列同一时间只能被一个消费者消费，这又是如何实现的呢？

后续几篇文章都会围绕上述问题进行展开，读者朋友们，带上上述的问题，我们一起遨游在RocketMQ消息消费的世界中吧。

2、消费端拉取消息机制
2.1 消息消费端核心类介绍



DefaultMQPushConsumerImpl ：消息消息者默认实现类，应用程序中直接用该类的实例完成消息的消费，并回调业务方法。
RebalanceImpl 字面上的意思（重新平衡）也就是消费端消费者与消息队列的重新分布，与消息应该分配给哪个消费者消费息息相关。
MQClientInstance 消息客户端实例，负载与MQ服务器（Broker,Nameserver)交互的网络实现
PullAPIWrapper pull与Push在RocketMQ中，其实就只有Pull模式，所以Push其实就是用pull封装一下
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span style="font-size:18px;">MessageListenerInner 消费消费回调类，当消息分配给消费者消费时，执行的业务代码入口
OffsetStore 消息消费进度保存
ConsumeMessageService 消息消费逻辑





消费端使用实例：



2.2 消息消费者启动关键流程
1） 构建 RebalanceImpl



2）PullAPIWrapper 对象构建



3）消费进度加载



4）消费管理ConsumeMessageService



5）MQClientInstance 启动，进入消息消费



2.2.1 MQClientInstance



2.2.1.1 定时任务一览表



每隔2分钟尝试获取一次NameServer地址



每隔30S尝试更新主题路由信息



每隔30S 进行Broker心跳检测



默认每隔5秒持久化ConsumeOffset



默认每隔1S检查线程池适配

上述定时任务，下文或后续文章会重点剖析一下【持久化ConsumeOffset】

2.2.1.2 PullMesssageService









从上面感悟：一个应用程序，一个消费组，只需要一个DefaultMQPushConsumerImpl,，在一个应用中，使用多线程创建多个
消费者，尝试去消费同一个组，没有效果，只会有一个消费者在消费。

PullMessageService的工作职责是 从LinkedBlockQueue中循环取PullRequest对象，然后执行pullMessage方法
看到这，我不禁又冒出2个疑问：
1）DefaultMQPushConsumerImpl 与PullMessageService关系
2）LinkedBlockQueue 中的PullRequest对象在什么时候放入的。
在这里先解决都一个疑问：
我们知道，一个应用程序（消费端），一个消费组 一个 DefaultMQPushConsumerImpl ，同一个IP:端口，会有一个MQClientInstance ，而每一个MQClientInstance中持有一个PullMessageServive实例，故可以得出如下结论：同一个应用程序中，如果存在多个消费组，那么多个DefaultMQPushConsumerImpl
的消息拉取，都需要依靠一个PullMessageServive。那他们之间又是如何协作的呢？
继续带着疑问，看下文：

DefaultMQPushConsumerImpl pullMessage 关键代码：
1、首先获取PullRequest的 处理队列ProcessQueue,然后更新该消息队列最后一次拉取的时间。





2、如果消费者 服务状态不为ServiceState.RUNNING，或当前处于暂停状态，默认延迟3秒再执行(PullMessageService.executePullRequestLater)



3、流量控制，两个维度，消息数量达到阔值（默认1000个），或者消息体总大小(默认100m)





再看一下延迟执行：其实最终就是将PullRequest,在50毫秒后，放入LinkedBlockQueue中，然后继续尝试拉取。
接下来，先重点分析非顺序消息（顺序消息在后续专题中继续跟进）

4、获取主题订阅信息





5、如果是集群消费模式，从内存中获取MessageQueue的commitlog偏移量。



6、构建拉取消息系统Flag: 是否支持comitOffset,suspend,subExpression,classFilter



接下来，重点关注一下PullAPIWrapper pullKernelImpl的核心逻辑：



public PullResult pullKernelImpl(
final MessageQueue mq, // 消息消费队列
final String subExpression, // 消息订阅子模式subscribe( topicName, "模式")
final String expressionType, //

final long subVersion, // 版本
final long offset, // pullRequest.getNextOffset()
final int maxNums, // defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize()
final int sysFlag, // 系统标记，FLAG_COMMIT_OFFSET FLAG_SUSPEND FLAG_SUBSCRIPTION FLAG_CLASS_FILTER
final long commitOffset, // 当前消息队列 commitlog日志中当前的最新偏移量（内存中）
final long brokerSuspendMaxTimeMillis, // 允许的broker 暂停的时间，毫秒为单位，默认为15s
final long timeoutMillis, // 超时时间,默认为30s
final CommunicationMode communicationMode, // SYNC ASYNC ONEWAY
final PullCallback pullCallback // pull 回调
) throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException

pullKernelImpl
1) 根据MQ的Broker信息获取查找Broker信息，封装成FindBrokerResult。





然后通过网络去 拉取具体的消息，也就是消息体 中的数据。具体数据拉取逻辑，在重点分析消息存储时重点去研究。



最终返回一个拉取结果：



同时，拉取消息，会根据拉取模式，是同步还是异步模式，调用回调或直接处理：MQClientAPIImpl。



接下来，已异步调用为例，分析拉取到消息后的回调处理逻辑。
代码入口：PullCallback pullCallback = new PullCallback()，见DefaultMQPushConsumerImpl 288行
1、首先对PullResult进行处理，主要完成如下3件事：1）对消息体解码成一条条消息 2）执行消息过滤 3）执行回调





2、根据拉取结果分别采取不同的策略
1）拉取到消息，首先放入到处理队列中；然后是消费消息服务提交



第一步，将消息放入消费队列中：就是将拉取的消息，放入到ProcessQueue的msgTreeMap容器中。





第二步，消费消息服务提交



这里十分有必要对顺序消息与非顺序消息的消费方式分别了解一下
1）非顺序消息 消息消费服务ConumeMessageService的提交消费请求



该方法重点已经标明，如果此次拉取的消息条数大于ConsumeMessageBatchMaxSize,则分批消费。此处更有一个关键点，
this.consumeExecutor.submit(consumeRequest)
consumeExecutor : 消费端消费线程池



线程池的常驻线程数：consumeThreadMin
线程池的最大线程数：consumeThreadMax
线程池中的线程名：ConsumeMessageThread_
这里就明确了一个点，一个消费者非顺序消费者，内部使用一个线程池来并非消费消息，一个线程一批次最大处理consumeMessageBatchMaxSize条消息。
再来关注一下，消费任务逻辑类：ConsumeRequest



下面重点分析run方法
run part1：执行消息消费前钩子函数



首先，获取业务系统定义的消息消费监听器，负责具体消息的消费，例如：



如果消费者注册了消息消费者hook(钩子函数，在消息消费之前，消费之后执行相关方法)



run part2：设置消息的重试主题，并开始消费消息，并返回该批次消息消费结果：



run part3：根据是否出现异常等，判断处理结果



run part4: 执行消息消费钩子方法，并根据消息消费结果（成功或失败）处理消费进度等。这里目前不关注其细节，如果有兴趣，可以重点看一下ConsumeMessageConcurrentlyService.processConsumeResult



再总结一下非顺序消费（并非消费）的主要思路：
1、将待消费的消息存入ProcessQueue中存储，并执行消息消费之前钩子函数
2、修改待消费消息的主题（设置为消费组的重试主题）
3、分页消费（每次传给业务消费监听器的最大数量为配置的

sconsumeMessageBatchMaxSize
4、执行消费后钩子函数，并根据业务方返回的消息消费结果（成功，重试）【ACK】确认信息，然后更新消息进度，从ProceeQueue中删除相应的消息

2）顺序消息 消息消费服务ConumeMessageService的提交消费请求【ConsumeMessageOrderlyService】



这里与非顺序消息的区别是ConsumeRequest只针对ProcessQueue,messageQueue,接下来，我们重点分析ConsumeMessageOrderlyService 中ConsumeRequest(消息消费任务封装)



重点需要关注ConsumeRequest的run方法
消息消费的逻辑与非顺序消费差不多，但其关键点，在于消息消费或获取的顺序性，既然要保证顺序性消费，就不可避免的引入锁机制，关键代码剖析如下：



一个消费者中线程池中线程的锁粒度为，MessageQueue,消费队列，也就是说RocketMQ实现顺序消费是针对MessageQueue,也就是RocketMQ无法做到多MessageQueue的全局顺序消费，如果要使用RocketMQ做的主题的全局顺序消费，那该主题只能允许一个队列。顺序消息消费的更多细节，本文暂不深入分析，在后续专题中会重点分析。
好了，本文到此为止。

读者朋友们，您觉得本文重点解答了开篇哪些问题呢？欢迎大家讨论与总结，请继续关注后续文章，继续探讨RocketMQ消息消费机制。

未分析问题：
1、消息消费者负载加载，消息进入commitlog后，消息分发与消息负载机制【重点待分析】
2、消息消费进度保持机制等