rocketmq消费负载均衡之push消费的示例分析

这篇文章主要为大家展示了“rocketmq消费负载均衡之push消费的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“rocketmq消费负载均衡之push消费的示例分析”这篇文章吧。

介绍之前首先抛出几个问题：

1. 要做负载均衡，首先要解决的一个问题是什么？

2. 负载均衡是Client端处理还是Broker端处理？

个人理解：

1. 要做负载均衡，首先要做的就是信号收集。

所谓信号收集，就是得知道每一个consumerGroup有哪些consumer，对应的topic是谁。信号收集分为Client端信号收集与Broker端信号收集两个部分。

2. 负载均衡放在Client端处理。

具体做法是：消费者客户端在启动时完善rebalanceImpl实例，同时拷贝订阅信息存放rebalanceImpl实例对象中，另外也是很重要的一个步骤 -- 通过心跳消息，不停的上报自己到所有Broker，注册RegisterConsumer，等待上述过程准备好之后在Client端不断执行的负载均衡服务线程从Broker端获取一份全局信息（该consumerGroup下所有的消费Client），然后分配这些全局信息，获取当前客户端分配到的消费队列。

本文具体的内容：

I. copySubscription

Client端信号收集，拷贝订阅信息。

在DefaultMQPushConsumerImpl.start()时，会将消费者的topic订阅关系设置到rebalanceImpl的SubscriptionInner的map中用于负载：

private void copySubscription() throws MQClientException {
try {
//注：一个consumer对象可以订阅多个topic
Map<String, String> sub = this.defaultMQPushConsumer.getSubscription();
if (sub != null) {
for (final Map.Entry<String, String> entry : sub.entrySet()) {
final String topic = entry.getKey();
final String subString = entry.getValue();
SubscriptionData subscriptionData =
FilterAPI.buildSubscriptionData(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup(),//
topic, subString);
this.rebalanceImpl.getSubscriptionInner().put(topic, subscriptionData);
}
}
if (null == this.messageListenerInner) {
this.messageListenerInner = this.defaultMQPushConsumer.getMessageListener();
}
switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
break;
case CLUSTERING:
final String retryTopic = MixAll.getRetryTopic(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
SubscriptionData subscriptionData =
FilterAPI.buildSubscriptionData(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup(),//
retryTopic, SubscriptionData.SUB_ALL);
this.rebalanceImpl.getSubscriptionInner().put(retryTopic, subscriptionData);
break;
default:
break;
}
}
catch (Exception e) {
throw new MQClientException("subscription exception", e);
}
}

FilterAPI.buildSubscriptionData接口将订阅关系转换为SubscriptionData 数据，其中subString包含订阅tag等信息。另外，如果该消费者的消费模式为集群消费，则会将retry的topic一并放到。

II. 完善rebalanceImpl实例

Client继续收集信息：

this.rebalanceImpl.setConsumerGroup(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
this.rebalanceImpl.setMessageModel(this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel());
this.rebalanceImpl.setAllocateMessageQueueStrategy(this.defaultMQPushConsumer
.getAllocateMessageQueueStrategy());
this.rebalanceImpl.setmQClientFactory(this.mQClientFactory);

本文以DefaultMQPushConsumerImpl为例，因此this对象类型为DefaultMQPushConsumerImp。

III. this.rebalanceService.start()

开启负载均衡服务。this.rebalanceService是一个RebalanceService实例对象，它继承与ServiceThread，是一个线程类。 this.rebalanceService.start()执行时，也即执行RebalanceService线程体：

@Override
public void run() {
log.info(this.getServiceName() + " service started");
while (!this.isStoped()) {
this.waitForRunning(WaitInterval);
this.mqClientFactory.doRebalance();
}
log.info(this.getServiceName() + " service end");
}

IV. this.mqClientFactory.doRebalance

客户端遍历消费组table，对该客户端上所有消费者独立进行负载均衡，分发消费队列：

public void doRebalance() {
for (String group : this.consumerTable.keySet()) {
MQConsumerInner impl = this.consumerTable.get(group);
if (impl != null) {
try {
impl.doRebalance();
} catch (Exception e) {
log.error("doRebalance exception", e);
}
}
}
}

V. MQConsumerInner.doRebalance

由于本文以DefaultMQPushConsumerImpl消费过程为例，即DefaultMQPushConsumerImpl.doRebalance：

@Override
public void doRebalance() {
if (this.rebalanceImpl != null) {
this.rebalanceImpl.doRebalance();
}
}

步骤II 中完善了rebalanceImpl实例，为调用rebalanceImpl.doRebalance()提供了初始数据。

rebalanceImpl.doRebalance()过程如下：

public void doRebalance() {
　　　　　// 前文copySubscription中初始化了SubscriptionInner
Map<String, SubscriptionData> subTable = this.getSubscriptionInner();
if (subTable != null) {
for (final Map.Entry<String, SubscriptionData> entry : subTable.entrySet()) {
final String topic = entry.getKey();
try {
this.rebalanceByTopic(topic);
} catch (Exception e) {
if (!topic.startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
log.warn("rebalanceByTopic Exception", e);
}
}
}
}
this.truncateMessageQueueNotMyTopic();
}

VI. rebalanceByTopic -- 核心步骤之一

rebalanceByTopic方法中根据消费者的消费类型为BROADCASTING或CLUSTERING做不同的逻辑处理。CLUSTERING逻辑包括BROADCASTING逻辑，本部分只介绍集群消费负载均衡的逻辑。

集群消费负载均衡逻辑主要代码如下（省略了log等代码）：

//1.从topicSubscribeInfoTable列表中获取与该topic相关的所有消息队列
Set<MessageQueue> mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
//2. 从broker端获取消费该消费组的所有客户端clientId
List<String> cidAll = this.mQClientFactory.findConsumerIdList(topic, consumerGroup);
f (null == mqSet) { ... }
if (null == cidAll) { ... }
if (mqSet != null && cidAll != null) {
List<MessageQueue> mqAll = new ArrayList<MessageQueue>();
mqAll.addAll(mqSet);
Collections.sort(mqAll);
Collections.sort(cidAll);

　　　　　// 3.创建DefaultMQPushConsumer对象时默认设置为AllocateMessageQueueAveragely
AllocateMessageQueueStrategy strategy = this.allocateMessageQueueStrategy;

List<MessageQueue> allocateResult = null;
try {
　　　　　　　　　// 4.调用AllocateMessageQueueAveragely.allocate方法，获取当前client分配消费队列
allocateResult = strategy.allocate(
this.consumerGroup, 
this.mQClientFactory.getClientId(), 
mqAll,
cidAll);
} catch (Throwable e) {
return;
}
　　　　// 5. 将分配得到的allocateResult 中的队列放入allocateResultSet 集合
Set<MessageQueue> allocateResultSet = new HashSet<MessageQueue>();
if (allocateResult != null) {
allocateResultSet.addAll(allocateResult);
}
、
　　　　 //6. 更新updateProcessQueue
boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, allocateResultSet);
if (changed) {
this.messageQueueChanged(topic, mqSet, allocateResultSet);
}
}

注：BROADCASTING逻辑只包含上述的1、6。

集群消费负载均衡逻辑中的1、2、4这三个点相关知识为其核心过程，各个点相关知识如下：

第1点：从topicSubscribeInfoTable列表中获取与该topic相关的所有消息队列

第2点： 从broker端获取消费该消费组的所有客户端clientId

首先，消费者对象不断地向所有broker发送心跳包，上报自己，注册并更新订阅关系以及客户端ChannelInfoTable；之后，客户端在做消费负载均衡时获取那些消费客户端，对这些客户端进行负载均衡，分发消费的队列。具体过程如下图所示：

第4点：调用AllocateMessageQueueAveragely.allocate方法，获取当前client分配消费队列

注：上图中cId1、cId2、...、cIdN通过 getConsumerIdListByGroup 获取，它们在这个ConsumerGroup下所有在线客户端列表中。

当前消费对进行负载均衡策略后获取对应的消息消费队列。

以上是“rocketmq消费负载均衡之push消费的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！