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关于 RocketMQ ClientID 相同引发的消息堆积的问题

开发技术 开发技术 4小时前 2次浏览

首先,造成这个问题的 BUG RocketMQ 官方已经在 3月16号 的这个提交中修复了,这里只是探讨一下在修复之前造成问题的具体细节,更多的上下文可以参考我之前写的 《RocketMQ Consumer 启动时都干了些啥?》 ,这篇文章讲解了 RocketMQ 的 Consumer 启动之后都做了哪些操作,对理解本次要讲解的 BUG 有一定的帮助。

其中讲到了:

关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题
消息堆积

重复消费自不必说,你 ClientID 都相同了。本篇着重聊聊为什么会消息堆积

文章中讲到,初始化 Consumer 时,会初始化 Rebalance 的策略。你可以大致将 Rebalance 策略理解为如何将一个 Topic 下的 m 个 MessageQueue 分配给一个 ConsumerGroup 下的 n 个 Consumer 实例的策略,看着有些绕,其实就长这样:

关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题
rebalance策略

而从 Consumer 初始化的源码中可以看出,默认情况下 Consumer 采取的 Rebalance 策略是 AllocateMessageQueueAverage()

关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题
默认的 Rebalance 策略

默认的策略很好理解,将 MessageQueue 平均的分配给 Consumer。举个例子,假设有 8 个 MessageQueue,2 个 Consumer,那么每个 Consumer 就会被分配到 4 个 MessageQueue。

那如果分配不均匀怎么办?例如只有 7 个 MessageQueue,但是 Consumer 仍然是 2 个。此时 RocketMQ 会将多出来的部分,对已经排好序的 Consumer 再做平均分配,一个一个分发给 Consumer,直到分发完。例如刚刚说的 7 个 MessageQueue 和 2 个 ConsumerGroup 这种 case,排在第一个的 Consumer 就会被分配到 4 个 MessageQueue,而第二个会被分配到 3 个 MessageQueue。

大家可以先理解一下 AllocateMessageQueueAveragely 的实现,作为默认的 Rebalance 的策略,其实现位于这里:

关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题
默认策略的实现位置

接下来我们看看,AllocateMessageQueueAveragely 内部具体都做了哪些事情。

其核心其实就是实现的 AllocateMessageQueueStrategy 接口中的 allocate 方法。实际上,RocketMQ 对该接口总共有 5 种实现:

  • AllocateMachineRoomNearby
  • AllocateMessageQueueAveragely
  • AllocateMessageQueueAveragelyByCircle
  • AllocateMessageQueueByConfig
  • AllocateMessageQueueByMachineRoom
  • AllocateMessageQueueConsistentHash

其默认的 AllocateMessageQueueAveragely 只是其中的一种实现而已,那执行 allocate 它需要什么参数呢?

关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题
入参

需要以下四个:

  • ConsumerGroup 消费者组的名字
  • currentCID 当前消费者的 clientID
  • mqAll 当前 ConsumerGroup 所消费的 Topic 下的所有的 MessageQueue
  • cidAll 当前 ConsumerGroup 下所有消费者的 ClientID

实际上是将某个 Topic 下的所有 MessageQueue 分配给属于同一个消费者的所有消费者实例,粒度是 By Topic 的。

所以到这里剩下的事情就很简单了,无非就是怎么样把这一堆 MessageQueue 分配给这一堆 Consumer。这个怎么样,就对应了 AllocateMessageQueueStrategy 的不同实现。

接下来我们就来看看 AllocateMessageQueueAveragely 是如何对 MessageQueue 进行分配的,之前讲源码我一般都会一步一步的来,结合源码跟图,但是这个源码太短了,我就直接先给出来吧。

public List<MessageQueue> allocate(String consumerGroup, String currentCID, List<MessageQueue> mqAll, List<String> cidAll) {
  if (currentCID == null || currentCID.length() < 1) {
    throw new IllegalArgumentException("currentCID is empty");
  }
  if (mqAll == null || mqAll.isEmpty()) {
    throw new IllegalArgumentException("mqAll is null or mqAll empty");
  }
  if (cidAll == null || cidAll.isEmpty()) {
    throw new IllegalArgumentException("cidAll is null or cidAll empty");
  }

  List<MessageQueue> result = new ArrayList<MessageQueue>();

  // 判断一下当前的客户端是否在 cidAll 的集合当中
  if (!cidAll.contains(currentCID)) {
    log.info("[BUG] ConsumerGroup: {} The consumerId: {} not in cidAll: {}",
             consumerGroup,
             currentCID,
             cidAll);
    return result;
  }

  // 拿到当前消费者在所有的消费者实例数组中的位置
  int index = cidAll.indexOf(currentCID);
  // 用 messageQueue 的数量 对 消费者实例的数量取余数, 这个实际上就把不够均匀分的 MessageQueue 的数量算出来了
  // 举个例子, 12 个 MessageQueue, 有 5 个 Consumer, 12 % 5 = 2 
  int mod = mqAll.size() % cidAll.size();
  int averageSize =
    mqAll.size() <= cidAll.size() ? 1 : (mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size());
  int startIndex = (mod > 0 && index < mod) ? index * averageSize : index * averageSize + mod;
  int range = Math.min(averageSize, mqAll.size() - startIndex);
  for (int i = 0; i < range; i++) {
    result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size()));
  }
  return result;
}

其实前半部分都是些常规的 check,可以忽略不看,从这里:

int index = cidAll.indexOf(currentCID);

开始,才是核心逻辑。为了避免逻辑混乱,还是假设有 12 个 MessageQueue,5 个 Consumer,同时假设 index=0

那么 mod 的值就为 12 % 5 = 2 了。

averageSize 的值,稍微有点绕。如果 MessageQueue 的数量比消费者的数量还少,那么就为 1 ;否则,就走这一堆逻辑(mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size())。我们 index 是 0,而 mod 是 2,index < mod 则是成立的,那么最终 averageSize 的值就为 12 / 5 + 1 = 3

接下来是 startIndex,由于这个三元运算符的条件是成立的,所以其值为 0 * 3 ,就为 0

看了一大堆逻辑,是不是已经晕了?直接举实例:

12 个 Message Queue

5 个 Consumer 实例

按照上面的分法:

排在第 1 的消费者 分到 3 个

排在第 2 的消费者 分到 3 个

排在第 3 的消费者 分到 2 个

排在第 4 的消费者 分到 2 个

排在第 5 的消费者 分到 2 个

关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题
具体分配流程

所以,你可以大致认为:

先“均分”,12 / 5 取整为 2。然后“均分”完之后还剩下 2 个,那么就从上往下,挨个再分配,这样第 1、第 2 个消费者就会被多分到 1 个。

所以如果有 13 个 MessageQueue,5 个 Consumer,那么第 1、第 2、第 3 就会被分配 3 个。

但并不准确,因为分配的 MessageQueue 是一次性的,例如那 3 个 MessageQueue 是一次性获取的,不会先给 2 个,再给 1 个。

而我们开篇提到的 Consumer 的 ClientID 相同,会造成什么?

当然是 index 的值相同,进而造成 modaverageSizestartIndexrange 全部相同。那么最后 result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size())); 时,本来不同的 Consumer,会取到相同的 MessageQueue(举个例子,Consumer 1 和 Consumer 2 都取到了前 3 个 MessageQueue),从而造成有些 MessageQueue(如果有的话) 没有 Consumer 对其消费,而没有被消费,消息也在不停的投递进来,就会造成消息的大量堆积

当然,现在的新版本从代码上看已经修复这个问题了,这个只是对之前的版本的原因做一个探索。

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关于 RocketMQ  ClientID 相同引发的消息堆积的问题

程序员灯塔
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