这些年遇到的RocketMQ消息消费超时/消费异常重试机制导致的重复消费问题（并发消费和顺序消费）源码分析

今天药忘吃喽~ 2023-10-01 16:15 13阅读 0赞

## 一、前言 ##

前一段时间在业务上遇到了一个MQ重复消费的问题，排查发现一个老哥在代码里写了个线程睡眠n分钟（n为客户控制）的逻辑（设计方案真是一言难尽…），导致必现消息重复消费的问题；于是接盘在业务上修改了设计方案、做了消息幂等处理。本着`知其然知其所以然`的原则，今天深入分析一下消息消费超时/失败是怎么重试的？

**PS：RocketMQ版本4.8.0**，本文中相关源码注释见GitHub中：[RocketMQ：release-4.8.0][RocketMQ_release-4.8.0]。

## 二、源码分析 ##

在[RocketMQ源码分析pullMessage：Consumer是如何从broker拉取消息的？][RocketMQ_pullMessage_Consumer_broker]这篇文章我们介绍了Consumer如何从Broker拉取消息的、Consumer如何处理拉取到的消息；

其中在从Broker拉取消息成功之后，会进入到PullCallback\#onSuccess()方法，当拉取到消息时，首先将消息全部放入到处理队列`ProcessQueue`中，然后通知`消费消息服务consumeMessageService`开始干活。

### 1、入口 ###

接着上面的来看，`ConsumeMessageService#submitConsumeRequest()`为Consumer开始真正开始消费消息的入口；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

而`ConsumeMessageService`是一个接口，它有两个实现：`ConsumeMessageConcurrentlyService`、`ConsumeMessageOrderlyService`，分别表示并发消费模式、顺序消费模式；因此**下面我们从并发消费和顺序消费两部分分别研究消息消费超时/失败的重试机制**；  
![在这里插入图片描述][b43dba4c67154d0f8aee38c29a5ffd92.png]

### 2、并发消费模式核心逻辑 ###

我们接着`ConsumeMessageConcurrentlyService#submitConsumeRequest()`来看，并发消费模式下是如何处理消息消费请求的？

`ConsumeMessageConcurrentlyService`采用线程池的机制对消息进行分批并发消费，默认一个消息是一批；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]

#### 1> Consumer端线程执行异常导致的消费异常重试 ####

从上图我们可以看出，在线程池中执行线程任务时，如果失败，Consumer端会自己延时5s之后重试当前消息消费任务，见`ConsumeMessageConcurrentlyService#submitConsumeRequestLater()`方法；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

#### ConsumeRequest ####

`ConsumeRequest`是ConsumeMessageConcurrentlyService的内部类，它作为一个线程任务，内部封装了消息消息请求的具体执行逻辑；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
`ConsumeRequest#run()`方法主要做四个操作：

1.  注册业务系统自定义的消费监听器，负责具体的消息消费；并设置消息的重试Topic；
2.  执行消费监听器的`consumeMessage()`方法，进行真正的消费消息操作；
3.  统计消息消费数据；
4.  判断消息消息是否超时、出现异常，处理消息消费结果；

@Override
    public void run() {
        
        if (this.processQueue.isDropped()) {
        
            log.info("the message queue not be able to consume, because it's dropped. group={} {}", ConsumeMessageConcurrentlyService.this.consumerGroup, this.messageQueue);
            return;
        }
    
        // todo 1、这里是执行消费前的钩子函数，也就是我们业务系统定义的消费监听器，负责具体消息的消费
        MessageListenerConcurrently listener = ConsumeMessageConcurrentlyService.this.messageListener;
        ConsumeConcurrentlyContext context = new ConsumeConcurrentlyContext(messageQueue);
        ConsumeConcurrentlyStatus status = null;
        // 设置消息的重试topic
        defaultMQPushConsumerImpl.resetRetryAndNamespace(msgs, defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
    
        ConsumeMessageContext consumeMessageContext = null;
        // 如果消费者注册了消息消费者hook
        if (ConsumeMessageConcurrentlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.hasHook()) {
        
            consumeMessageContext = new ConsumeMessageContext();
            consumeMessageContext.setNamespace(defaultMQPushConsumer.getNamespace());
            consumeMessageContext.setConsumerGroup(defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
            consumeMessageContext.setProps(new HashMap<String, String>());
            consumeMessageContext.setMq(messageQueue);
            consumeMessageContext.setMsgList(msgs);
            consumeMessageContext.setSuccess(false);
            // consumer消费前的钩子函数，类似于Spring中的BeanPostProcessor#postProcessBeforeInitialization()方法
            ConsumeMessageConcurrentlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.executeHookBefore(consumeMessageContext);
        }
    
        long beginTimestamp = System.currentTimeMillis();
        boolean hasException = false;
        ConsumeReturnType returnType = ConsumeReturnType.SUCCESS;
        try {
        
            if (msgs != null && !msgs.isEmpty()) {
        
                for (MessageExt msg : msgs) {
        
                    // 设置每条消息被消费的时间
                    MessageAccessor.setConsumeStartTimeStamp(msg, String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
                }
            }
            // 2、 开始消费消息
            status = listener.consumeMessage(Collections.unmodifiableList(msgs), context);
        } catch (Throwable e) {
        
            log.warn("consumeMessage exception: {} Group: {} Msgs: {} MQ: {}",
                RemotingHelper.exceptionSimpleDesc(e),
                ConsumeMessageConcurrentlyService.this.consumerGroup,
                msgs,
                messageQueue);
            hasException = true;
        }
        // 消息消费总耗时
        long consumeRT = System.currentTimeMillis() - beginTimestamp;
        // 根据是否出现异常等，判断处理结果
        if (null == status) {
        
            if (hasException) {
        
                returnType = ConsumeReturnType.EXCEPTION;
            } else {
        
                returnType = ConsumeReturnType.RETURNNULL;
            }
            // 消费超时，默认15分钟
        } else if (consumeRT >= defaultMQPushConsumer.getConsumeTimeout() * 60 * 1000) {
        
            returnType = ConsumeReturnType.TIME_OUT;
        } else if (ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER == status) {
        
            returnType = ConsumeReturnType.FAILED;
        } else if (ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS == status) {
        
            returnType = ConsumeReturnType.SUCCESS;
        }
    
        // 在钩子函数中放入消费结果
        if (ConsumeMessageConcurrentlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.hasHook()) {
        
            consumeMessageContext.getProps().put(MixAll.CONSUME_CONTEXT_TYPE, returnType.name());
        }
    
        if (null == status) {
        
            log.warn("consumeMessage return null, Group: {} Msgs: {} MQ: {}",
                ConsumeMessageConcurrentlyService.this.consumerGroup,
                msgs,
                messageQueue);
            status = ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
        }
    
        // 执行后置的钩子函数
        if (ConsumeMessageConcurrentlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.hasHook()) {
        
            consumeMessageContext.setStatus(status.toString());
            consumeMessageContext.setSuccess(ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS == status);
            // 类似于Spring中的BeanPostProcessor#postProcessAfterInitialization()方法
            ConsumeMessageConcurrentlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.executeHookAfter(consumeMessageContext);
        }
    
        // 3、统计消息消费数据
        ConsumeMessageConcurrentlyService.this.getConsumerStatsManager()
            .incConsumeRT(ConsumeMessageConcurrentlyService.this.consumerGroup, messageQueue.getTopic(), consumeRT);
    
        if (!processQueue.isDropped()) {
        
            // 4、处理消费结果
            ConsumeMessageConcurrentlyService.this.processConsumeResult(status, context, this);
        } else {
        
            log.warn("processQueue is dropped without process consume result. messageQueue={}, msgs={}", messageQueue, msgs);
        }
    }

下面我开始本文的正题，在调用消息消费监听器后是如何处理消息消费超时 / 异常的？

#### 2> 执行业务上自定义消费监听器导致的消费异常重试 ####

如果在自定义消费监听器中执行业务逻辑出现异常，会将hasException属性设置为true，供后置的钩子函数`ConsumeMessageHook`使用；并且此时status字段为null，在后面的逻辑中如果发现status字段为null，则会将其设置为RECONSUME\_LATER（稍后重新消费）；最终在processConsumeResult()中再根据这个status处理消费结果；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 2]  
在`processConsumeResult()`方法中，会维护一个变量ackIndex表示当前消费请求中 第一个未ACK的消息 在msgs集合中的下标；如果消息全部消费成功，则ackIndex为msgsSize + 1；如果消息消费失败，则ackIndex为-1，表示该批消息需要全部重新消费，即**将消息发送回Broker**；如果发送消息回Broker失败，Consumer则延时5s后，重新执行当前消费请求。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 3]  
发送回Broker的消息延时级别默认0；

##### 消息延时级别从哪里获取的？ #####

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]

我们往上追，最终确定ConsumeConcurrentlyContext的来源为ConsumeRequest\#run()方法的开头处，并且后续未对其`delayLevelWhenNextConsume`属性做任何修改；

这个我们从ConsumeConcurrentlyContext类中也可以看到，其`setDelayLevelWhenNextConsume()`方法未被使用；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]

Broker端SendMessageProcessor\#asyncConsumerSendMsgBack()方法中会处理backMsg。**虽然Consumer没有传延时级别，但Broker会默认将其延时级别设置为3，然后将消息先以延时消息的机制发送到延时队列（SCHEDULE\_TOPIC\_XXXX）中，最多只会重试16次（可配置）；重试超过16次会将消息添加到死信队列（%DLQ%+消费组）中。待消息到达投递时间（到期）后，消息转存到重试队列（%RETRY%consumerGroup）中。**

**Consumer端此时再接收到的该消息本质上是源自"%RETRY%+消费组名称"主题，而不是原始的topic**。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]

Broker端如何处理的？见文章：[深度剖析RocketMQ延时消息机制原理/源码][RocketMQ]；

#### 3> 消费超时重试 ####

从ConsumeRequest\#run()方法中，我们看不到任何关于消费超时重试的处理，这里只会统计一个消费超时的状态；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]  
可以发现消费超时阈值的获取方式：defaultMQPushConsumer.getConsumeTimeout()，我们看看这个方法还在哪里被用到了；点进去发现在ProcessQueue的cleanExpiredMsg()方法中有调用它，作为判断消息是否过期的阈值（**也是并发消费模式下消息过期的阈值**）。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6]  
`ProcessQueue#cleanExpiredMsg()`方法中如果判断消息已经过期，会将消息在本地缓存msgTreeMap中清除、并**以延时消息（延时级别为3）的方式发送回Broker。  
Consumer端此时再接收到的该消息本质上是源自"%RETRY%+消费组名称"主题，而不是开始的那个topic**。

Broker端如何处理的？见文章：[深度剖析RocketMQ延时消息机制原理/源码][RocketMQ]；

**对于消费超时的消息，首先会以延时消息的机制将其发送到延时队列（SCHEDULE\_TOPIC\_XXXX）中，待消息到达投递时间（到期）后，消息转存到重试队列（%RETRY%consumerGroup）中。这里我们可以注意到延时消息的方式会将消息又被存到CommitLog中 2 \* n(重试次数)遍**。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 8]

从这里我们可以看到，延时级别是3的情况下，理应10s后消息才会从延时队列投递到重试队列中，然而现象确实经过了10ms就投递了；由于消息到期的时间是从ConsumeQueue中每条记录的后64位取的，下一篇我们就研究一下CommitLog中的数据如何同步到ConsumeQueue中的？

### 3、顺序消费模式核心逻辑 ###

顺序消费模式和并发消费模式一样都存在消费异常重试的场景，但是由于顺序消费模式不会清理过期消息，所以不存在消费超时重试的场景。

#### 1> 消费异常重试 ####

与并发消费不同的是顺序消费的ConsumeRequest只针对ProcessQueue和MessageQueue，而不是针对消息。其获取消息的逻辑是直接从ProcessQueue中取，一次取consumeMessageBatchMaxSize个（默认一个）。

另外：run()方法中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的消费/获取的顺序性，所以就不可避免的引入锁机制（加锁范围是针对ProcessQueue，或者说是MessageQueue，所以说RocketMQ无法做到多MessageQueue的全局顺序消费）。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 9]  
出现异常的具体逻辑也基本和并发消费模式一样：

> 如果调用自定义消费监听器消费消息异常，则status状态为null，在后面的逻辑中如果status == null，则将SUSPEND\_CURRENT\_QUEUE\_A\_MOMENT赋值给status，进而在processConsumeResult()中处理消费结果。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 10]  
在processConsumeResult()方法中，我们主要看非自动提交ACK的情况；

> 首先会检查是否达到最大重试消费次数（默认是Integer.MAX\_VALUE）；如果没有达到最大重试次数，默认延时1s后再次开始尝试消费消息。

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 11]

##### 1）checkReconsumeTimes() #####

看一下checkReconsumeTimes()方法是如何判断重试次数的？  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 12]

##### 1）submitConsumeRequestLater() #####

延时1s后，再次开启当前消费消息任务；  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 13]

#### 2> 顺序消费不存在超时消费机制 ####

**但是其不存在超时消费重试的概念，因为没有清理过期消息这个操作：**  
![在这里插入图片描述][e05dd8e83295475baf10316bf1d324c9.png]  
在Consumer启动的时候会启动消息消费服务`consumeMessageService`，对于并发消费模式而言是定期清理过期消息；而对于顺序消费而言则是定时向Broker申请加锁，以确保消息的顺序消费。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 14]

## 三、总结 ##

### 1、并发消费模式 ###

**消费异常重试机制：**

*  出现异常的两种场景：执行消费请求异常出错、执行指定以消费监听器出错；
 *  出现异常之后会发送延时级别为0的消息到Broker，Broker端的SendMessageProcessor\#asyncConsumerSendMsgBack()方法中遇到延时级别为0的消息会将其延时级别设置为（3 + 消费重试次数）；
 *  然后将消息先以延时消息的机制发送到延时队列（SCHEDULE\_TOPIC\_XXXX）中，最多只会重试16次（可配置）；重试超过16次会将消息添加到死信队列（%DLQ%+消费组）中。
 *  待消息到达投递时间（到期）后，消息转存到重试队列（%RETRY%consumerGroup）中。\*\*
 *  **Consumer端此时再次接收到的该消息本质上是源自"%RETRY%+消费组名称"主题，而不是原始的topic**。

**消费超时重试机制：**

*  主要体现在并发消费模式会周期性清理过期的消息，然后将其发送回Broker，后面的步骤和消费异常重试机制一样；
 *  最终当前消费者能再次消费到重试队列（%RETRY%+consumerGroup）中的消息。

### 2、顺序消费模式 ###

顺序消费模式不存在消费超时重试的机制，对于消费异常重试的逻辑基本和并发消费一样，区别在于，顺序消费模式遇到异常，延时1s后重试（再次消费），重试次数默认为Integer.MAX\_VALUE；

这里我们可以发现一个问题，如果一个消息处理的特别慢 或者说消费出现异常在一直重试，那么它后面的消息就会被阻塞；进而导致消息堆积的现象。

[RocketMQ_release-4.8.0]: https://github.com/Saint9768/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.8.0
[RocketMQ_pullMessage_Consumer_broker]: https://blog.csdn.net/Saintmm/article/details/120808174
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/1d4dc2fe53c640d9993b91413f640b83.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA56eD5aS054ix5YGl6Lqr,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16#pic_center
[b43dba4c67154d0f8aee38c29a5ffd92.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/b43dba4c67154d0f8aee38c29a5ffd92.png
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