博客

RocketMQ — offset管理

  • Post author:
  • Post category:其他


正文

首先来明确一下 Offset 的含义， RocketMQ 中， 一 种类型的消息会放到 一 个 Topic 里，为了能够并行， 一般一个 Topic 会有多个 Message Queue (也可以 设置成一个)， Offset是指某个 Topic下的一条消息在某个 Message Queue里的 位置，通过 Offset的值可以定位到这条消息，或者指示 Consumer从这条消息 开始向后继续处理 。



Offset主要分为本地文件类型和 Broker代存 的类型两种 。

Rocketmq集群有两种消费模式

  • 默认是 CLUSTERING（集群） 模 式，也就是同一个 Consumer group 里的多个消费者每人消费一部分，各自收到 的消息内容不一样 。 这种情况下，

    由 Broker 端存储和控制 Offset 的值

    ，使用 RemoteBrokerOffsetStore 结构 。
  • BROADCASTING（广播）模式下，每个 Consumer 都收到这个 Topic 的全部消息，各个 Consumer 间相互没有干扰， RocketMQ 使 用 LocalfileOffsetStore，

    把 Offset存到本地

    。

概念

  • message queue 是无限长的数组，一条消息进来下标就会涨1，下标就是 offset，消息在某个 MessageQueue 里的位置，通过 offset 的值可以定位到这条消息，或者指示 Consumer 从这条消息开始向后处理。
  • message queue 中的 maxOffset 表示消息的最大 offset，maxOffset 并不是最新的那条消息的 offset，而是最新消息的 offset+1，minOffset 则是现存在的最小 offset。
  • fileReserveTime=48 默认消息存储48小时后，消费会被物理地从磁盘删除，message queue 的 minOffset 也就对应增长。所以比 minOffset 还要小的那些消息已经不在 broker上了，就无法被消费

类型(父类是OffsetStore)：

  • 本地文件类型

    • DefaultMQPushConsumer 的 BROADCASTING 广播模式，各个 Consumer 没有互相干扰，使用 LocalFileOffsetStore，把 Offset 存储在本地
  • Broker 代存储类型

    • DefaultMQPushConsumer 的 CLUSTERING 集群模式，由 Broker 端存储和控制 Offset 的值，使用 RemoteBrokerOffsetStore

作用

  • 主要是记录消息的偏移量，有多个消费者进行消费
  • 集群模式下采用 RemoteBrokerOffsetStore，broker 控制 offset 的值
  • 广播模式下采用 LocalFileOffsetStore，消费端存储

建议采用 pushConsumer，RocketMQ 自动维护 OffsetStore，如果用另外一种 pullConsumer 需要自己进行维护 OffsetStore

消息存储 CommitLog

消息存储是由 ConsumeQueue 和 CommitLog 配合完成

  • ConsumeQueue 是逻辑队列，CommitLog 是真正存储消息文件的，ConsumeQueue 存储的是指向物理存储的地址。Topic 下的每个 message queue 都有对应的 ConsumeQueue 文件，内容也会被持久化到磁盘。默认地址：store/consumequeue/{topicName}/{queueid}/fileName
  • CommitLog：存储消息真正内容的文件。
    • 生成规则：

      • 每个文件的默认1G =1024 * 1024 * 1024，commitlog 的文件名 fileName，名字长度为20位，左边补零，剩余为起始偏移量；比如 00000000000000000000 代表了第一个文件，起始偏移量为0，文件大小为1G=1 073 741 824 Byte；当这个文件满了，第二个文件名字为00000000001073741824，起始偏移量为1073741824，消息存储的时候会顺序写入文件，当文件满了则写入下一个文件。
    • 判断消息存储在哪个 CommitLog 上

      • 例如 1073742827 为物理偏移量，则其对应的相对偏移量为 1003 = 1073742827 – 1073741824，并且该偏移量位于第二个 CommitLog。

Broker 里面一个 Topic 里面有多个 MesssageQueue，每个 MessageQueue 对应一个 ConsumeQueue，ConsumeQueue 里面记录的是消息在 CommitLog 里面的物理存储地址。

IndexFile 消息索引文件

ConsumerQueue是通过偏移量offset去CommitLog文件中查找消息，但实际工作应用中，我们想查找某条具体的消息，并不知道offset值，那该怎么办呢？那IndexFile作用就来了。

IndexFile是消息索引文件，如果一个生产者发送的消息包含key值的话，会使用IndexFile存储消息索引，主要用于使用key来查询消息。文件的内容结构如图

在Broker端，通过Key来计算Hash槽的位置，从而找到Index索引数据。从Index索引中拿到消息的物理偏移量，最后根据这个物理偏移量，直接到CommitLog文件中去找就可以了。另外说明下，通过IndexFile来查找消息的方法不影响RocketMQ的正常生产-消费流程，它只是查询定位消息的方法而已。

offset

在rocketMQ中，offset用来管理每个消费队列的不同消费组的消费进度。对offset的管理分为本地模式和远程模式，本地模式是以文本文件的形式存储在客户端，而远程模式是将数据保存到broker端，对应的数据结构分别为LocalFileOffsetStore和RemoteBrokerOffsetStore。

默认情况下，当消费模式为广播模式时，offset使用本地模式存储，因为每条消息会被所有的消费者消费，每个消费者管理自己的消费进度，各个消费者之间不存在消费进度的交集；当消费模式为集群消费时，则使用远程模式管理offset，消息会被多个消费者消费，不同的是每个消费者只负责消费其中部分消费队列，添加或删除消费者，都会使负载发生变动，容易造成消费进度冲突，因此需要集中管理。同时，RocketMQ也提供接口供用户自己实现offset管理（实现OffsetStore接口）。

生产环境上一般使用集群模式，本文主要记录集群模式下offset的管理，即RemoteBrokerOffsetStore。

broke端

offset的存储与加载

rocketMQ的broker端中，offset的是以json的形式持久化到磁盘文件中，文件路径为${user.home}/store/config/consumerOffset.json。其内容示例如下： 

{
    "offsetTable": {
        "test-topic@test-group": {
            "0": 88526, 
            "1": 88528
        }
    }
}

broker端启动后，会调用BrokerController.initialize()方法，方法中会对offset进行加载，consumerOffsetManager.load()。获取文件内容后，序列化为ConsumerOffsetManager对象，实质是其属性ConcurrentMap<String，ConcurrentMap<Integer, Long>>

offsetTable，

offsetTable的数据结构为ConcurrentMap，是一个线程安全的容器，key的形式为topic@group（每个topic下不同消费组的消费进度），value也是一个ConcurrentMap，key为queueId，value为消费位移（这里不是offset而是位移）。通过对全局ConsumerOffsetManager对象就可以对各个topic下不同消费组的消费位移进行获取与管理。 

/**ConsumerOffsetManager.offsetTable*/
private ConcurrentMap<String/* topic@group */, ConcurrentMap<Integer, Long>> offsetTable =
        new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<Integer, Long>>(512);

/**ConsumerOffsetManager.decode*/
public void decode(String jsonString) {
        if (jsonString != null) {
            // 序列化成功后复制给全局ConsumerOffsetManager对象
            ConsumerOffsetManager obj = RemotingSerializable.fromJson(jsonString, ConsumerOffsetManager.class);
            if (obj != null) {
                this.offsetTable = obj.offsetTable;
            }
        }
    }

commitLog与offset

如下图所示，producer发送消息到broker之后，会将消息具体内容持久化到commitLog文件中，再分发到topic下的消费队列consume Queue，消费者提交消费请求时，broker从该consumer负责的消费队列中根据请求参数起始offset获取待消费的消息索引信息，再从commitLog中获取具体的消息内容返回给consumer。在这个过程中，consumer提交的offset为本次请求的起始消费位置，即beginOffset；consume Queue中的offset定位了commitLog中具体消息的位置。

consume Queue中每个消息索引信息长度为20bytes，包括8位长度的offset，记录commitLog中消息内容的位移；4位长度的size，记录具体消息内容的长度；8位长度的tagHashCode，记录消息的tag的哈希值（订阅时如果指定tag，会根据HashCode快速查找订阅的消息）

nextBeginOffset

对于consumer的消费请求处理（PullMessageProcessor.processRequest()），除了待消费的消息内容，broker在responseHeader（PullMessageResponseHeader）附带上当前消费队列的最小offset（minOffset）、最大offset（maxOffset）、及下次拉取的起始offset（nextBeginOffset）。

  • minOffset、maxOffset是当前消费队列consumeQueue记录的最小及最大的offset信息。
  • nextBeginOffset是consumer下次拉取消息的offset信息，即consumer对该consumeQueue的消费进度。

其中nextBeginOffset是consumer在下一轮消息拉取时offset的重要依据，无论当次拉取的消息消费是否正常，nextBeginOffset都不会回滚，这是因为rocketMQ对消费异常的消息的处理是将消息重新发回broker端的重试队列（会为每个topic创建一个重试队列，以%RERTY%开头），达到重试时间后将消息投递到重试队列中进行消费重试。对消费异常的处理不是通过offset回滚，这使得客户端简化了offset的管理。

client端

offset初始化

consumer启动过程中（Consumer主函数默认调用DefaultMQPushConsumer.start()方法）根据MessageModel选择对应的offsetStore，然后调用offsetStore.load()对offset进行加载，LocalFileOffsetStore是对本地文件的加载，而RemotebrokerOffsetStore是没有本地文件的，因此load()方法没有实现。在rebalance完成对messageQueue的分配之后会对messageQueue对应的消费位置offset进行更新。 

/** RebalanceImpl */
/**
doRebalance() -> rebalanceByTopic() -> updateProcessQueueTableInRebalance() 
-> computePullFromWhere()
*/
private boolean updateProcessQueueTableInRebalance(final String topic, final Set<MessageQueue> mqSet,
        final boolean isOrder) {
    // (省略部分代码)负载均衡获取当前consumer负责的消息队列后对processQueue进行筛选，删除processQueue不必要的messageQueue
    
    // 获取topic下consumer消息拉取列表，List<PullRequest>
    List<PullRequest> pullRequestList = new ArrayList<PullRequest>();
    for (MessageQueue mq : mqSet) {
        if (!this.processQueueTable.containsKey(mq)) {
                if (isOrder && !this.lock(mq)) {
                    log.warn("doRebalance, {}, add a new mq failed, {}, because lock failed", consumerGroup, mq);
                    continue;
                }

                // 删除messageQueue旧的offset信息
                this.removeDirtyOffset(mq);
                ProcessQueue pq = new ProcessQueue();
                // 获取nextOffset，即更新当前messageQueue对应请求的offset
                long nextOffset = this.computePullFromWhere(mq);
                if (nextOffset >= 0) {
                    ProcessQueue pre = this.processQueueTable.putIfAbsent(mq, pq);
                    if (pre != null) {
                        log.info("doRebalance, {}, mq already exists, {}", consumerGroup, mq);
                    } else {
                        log.info("doRebalance, {}, add a new mq, {}", consumerGroup, mq);
                        PullRequest pullRequest = new PullRequest();
                        pullRequest.setConsumerGroup(consumerGroup);
                        pullRequest.setNextOffset(nextOffset);
                        pullRequest.setMessageQueue(mq);
                        pullRequest.setProcessQueue(pq);
                        pullRequestList.add(pullRequest);
                        changed = true;
                    }
                } else {
                    log.warn("doRebalance, {}, add new mq failed, {}", consumerGroup, mq);
                }
            }
    }
    
}

Push模式下，computePullFromWhere()方法的实现类为RebalancePushImpl.class。根据配置信息consumeFromWhere进行不同的操作。ConsumeFromWhere的类型枚举如下，其中有三个已经被标记为Deprecated（基于rocketmq-all 4.6.0版本） 

public enum ConsumeFromWhere {
    CONSUME_FROM_LAST_OFFSET,

    @Deprecated
    CONSUME_FROM_LAST_OFFSET_AND_FROM_MIN_WHEN_BOOT_FIRST,
    @Deprecated
    CONSUME_FROM_MIN_OFFSET,
    @Deprecated
    CONSUME_FROM_MAX_OFFSET,
    CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET,
    CONSUME_FROM_TIMESTAMP,
}

  • CONSUME_FROM_LAST_OFFSET

从最新的offset开始消费。

获取consumer对当前消息队列messageQueue的消费进度lastOffset，如果lastOffset>=0，从lastOffset开始消费；如果lastOffset小于0说明是first start，没有offset信息，topic为重试topic时从0开始消费，否则请求获取该消息队列对应的消费队列consumeQueue的最大offset（maxOffset），从maxOffset开始消费


  • CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET

从第一个offset开始消费。

获取consumer对当前消息队列messageQueue的消费进度lastOffset，如果lastOffset>=0，从lastOffset开始消费；

否则从0开始消费。


  • CONSUME_FROM_TIMESTAMP

获取consumer对当前消息队列messageQueue的消费进度lastOffset，如果lastOffset>=0，从lastOffset开始消费；

当lastOffset<0，如果为重试topic，获取consumeQueue的最大offset；否则获取ConsumeTimestamp（consumer启动时间），根据时间戳请求查找offset。

上述三种消费位置的设置流程有一个共同点，都请求获取consumer对当前消息队列messageQueue的消费进度lastOffset，如果lastOffset不小于0，则从lastOffset开始消费。这也是有时候设置了CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET却不是从0开始重新消费的原因，rocketMQ减少了由于配置原因造成的重复消费。

对于lastOffset、maxOffset、时间戳查找offset都是通过MQClientAPIImpl提供的接口进行查询的，MQClientAPIImplclient对broker请求的封装类，使用Netty进行异步请求，对应的RequestCode分别为RequestCode.

QUERY_CONSUMER_OFFSET、

RequestCode.

GET_MAX_OFFSET、

RequestCode.

SEARCH_OFFSET_BY_TIMESTAMP。
 

/** RebalancePushImpl */
public long computePullFromWhere(MessageQueue mq) {
        long result = -1;
        final ConsumeFromWhere consumeFromWhere = this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeFromWhere();
        final OffsetStore offsetStore = this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore();
        switch (consumeFromWhere) {
            case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET_AND_FROM_MIN_WHEN_BOOT_FIRST:
            case CONSUME_FROM_MIN_OFFSET:
            case CONSUME_FROM_MAX_OFFSET:
            case CONSUME_FROM_LAST_OFFSET: {
                // 从broker获取当前消费队列offset
                long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
                if (lastOffset >= 0) {
                    result = lastOffset;
                }
                // First start,no offset
                else if (-1 == lastOffset) {
                    if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
                        result = 0L;
                    } else {
                        try {
                            // 获取消费队列最大offset
                            result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
                        } catch (MQClientException e) {
                            result = -1;
                        }
                    }
                } else {
                    result = -1;
                }
                break;
            }
            case CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET: {
                // 先查询当前消费队列消费进度
                long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
                if (lastOffset >= 0) {
                    result = lastOffset;
                }
                // 当前消费队列消费进度小于0，则从0开始
                else if (-1 == lastOffset) {
                    result = 0L;
                } else {
                    result = -1;
                }
                break;
            }
            case CONSUME_FROM_TIMESTAMP: {
                // 同样也是先查询当前消费队列消费进度
                long lastOffset = offsetStore.readOffset(mq, ReadOffsetType.READ_FROM_STORE);
                if (lastOffset >= 0) {
                    result = lastOffset;
                } else if (-1 == lastOffset) {
                    if (mq.getTopic().startsWith(MixAll.RETRY_GROUP_TOPIC_PREFIX)) {
                        try {
                            result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().maxOffset(mq);
                        } catch (MQClientException e) {
                            result = -1;
                        }
                    } else {
                        try {
                            // 获取consumer启动时间
                            long timestamp = UtilAll.parseDate(this.defaultMQPushConsumerImpl.getDefaultMQPushConsumer().getConsumeTimestamp(),
                                UtilAll.YYYYMMDDHHMMSS).getTime();
                            // 根据时间戳获取offset信息
                            result = this.mQClientFactory.getMQAdminImpl().searchOffset(mq, timestamp);
                        } catch (MQClientException e) {
                            result = -1;
                        }
                    }
                } else {
                    result = -1;
                }
                break;
            }

            default:
                break;
        }

        return result;
    }

offset提交更新

consumer从broker拉取消息后，会将消息的扩展信息MessageExt存放到ProcessQueue的属性TreeMap<Long, MessageExt>

msgTreeMap

中，key值为消息对应的queueOffset，value为扩展信息（包括queueID等）。并发消费模式下（Concurrently），获取的待消费消息会分批提交给消费线程进行消费，默认批次为1，即每个消费线程消费一条消息。消费完成后调用ConsumerMessageConcurrentlyService.processConsumeResult()方法对结果进行处理：消费成功确认ack，消费失败发回broker进行重试。之后便是对offset的更新操作。

首先是调用ProcessQueue.removeMessage()方法，将已经消费完成的消息从msgTreeMap中根据queueOffset移除，然后判断当前msgTreeMap是否为空，不为空则返回当前msgTreeMap第一个元素，即offset最小的元素，否则返回-1。

如果removeMessage()返回的offset大于0，则更新到offsetTable中。offsetTable的结构为ConcurrentMap<MessageQueue, AtomicLong>

offsetTable

，是一个线程安全的Map，key为MessageQueue，value为AtomicLong对象，值为offset，记录当前messageQueue的消费位移。 

/** ConsumeMessageConcurrentlyService.class */
public void processConsumeResult(
        final ConsumeConcurrentlyStatus status,final ConsumeConcurrentlyContext context,final ConsumeRequest consumeRequest) {
    // .... （省略部分代码）根据消费结果判断是否需要发回broker重试
    
    // 在msgTreeMap中删除msg，标记当前消息已被消费，msgTreeMap不为空返回当前msgTreeMap中最小的offset
    long offset = consumeRequest.getProcessQueue().removeMessage(consumeRequest.getMsgs());
    
    // 更新offsetTable中的消费位移，offsetTable记录每个messageQueue的消费进度
    // updateOffset()的最后一个参数increaseOnly为true，表示单调增加，新值要大于旧值
    if (offset >= 0 && !consumeRequest.getProcessQueue().isDropped()) {
        this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore().updateOffset(consumeRequest.getMessageQueue(), offset, true);
     }
}

/** ProcessQueue.class */
public long removeMessage(final List<MessageExt> msgs) {
        long result = -1;
        final long now = System.currentTimeMillis();
        try {
            this.lockTreeMap.writeLock().lockInterruptibly();
            this.lastConsumeTimestamp = now;
            try {
                if (!msgTreeMap.isEmpty()) {
                    result = this.queueOffsetMax + 1;
                    int removedCnt = 0;
                    // // 从msgTreeMap中删除该批次的msg
                    for (MessageExt msg : msgs) {
                        MessageExt prev = msgTreeMap.remove(msg.getQueueOffset());
                        if (prev != null) {
                            removedCnt--;
                            msgSize.addAndGet(0 - msg.getBody().length);
                        }
                    }
                    msgCount.addAndGet(removedCnt);

                    // 删除后当前msgTreeMap不为空，返回第一个元素，即最小的offset
                    if (!msgTreeMap.isEmpty()) {
                        result = msgTreeMap.firstKey();
                    }
                }
            } finally {
                this.lockTreeMap.writeLock().unlock();
            }
        } catch (Throwable t) {
            log.error("removeMessage exception", t);
        }

        return result;
    }

/** RemoteBrokerOffsetStore */
public void updateOffset(MessageQueue mq, long offset, boolean increaseOnly) {
        if (mq != null) {
            AtomicLong offsetOld = this.offsetTable.get(mq);
            if (null == offsetOld) {
                // offsetTable中不存在mq对应的记录
                // putIfAbsent 如果传入key对应的value已存在，则返回存在的value，不替换；如果不存在，则新增，返回null
                offsetOld = this.offsetTable.putIfAbsent(mq, new AtomicLong(offset));
            }

            // offsetTable存在记录，替换，这里increaseOnly为true，offsetOld<offset才替换
            if (null != offsetOld) {
                if (increaseOnly) {
                    MixAll.compareAndIncreaseOnly(offsetOld, offset);
                } else {
                    offsetOld.set(offset);
                }
            }
        }
    }

到这里一条消息的消费流程已经结束，offset更新到了本地缓存offsetTable，而将offset上传到broker是由定时任务执行的。MQClientInstance.start()会启动客户端相关的定时任务，包括NameService通信、offset提交等。 

/** MQClientInstance.startScheduledTask() */
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                try {
                    // 提交offset至broker
                    MQClientInstance.this.persistAllConsumerOffset();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("ScheduledTask persistAllConsumerOffset exception", e);
                }
            }
        }, 1000 * 10, this.clientConfig.getPersistConsumerOffsetInterval(), TimeUnit.MILLISECONDS);

LocalFileOffsetStore模式下，将offset信息转化成json保存到本地文件中；RemoteBrokerOffsetStore则offsetTable将需要提交的MessageQueue的offset信息通过MQClientAPIImpl提供的接口updateConsumerOffsetOneway()提交到broker进行持久化存储。

另一种情况，当应用正常关闭时，consumer的shutdown()方法会主动触发一次持久化offset到broker的操作。

client对offset的更新是在消息消费完成后将offset更新到offsetTable，再由定时任务进行持久化。这个过程有需要注意的地方。

  • 由于是先消费再更新offset，因此存在消费完成后更新offset失败，但这种情况出现的概率比较低，更新offset只是写到缓存中，是一个简单的内存操作，出错的可能性较低。
  • 由于offset先存到内存中，再由定时任务每隔10s提交一次，存在丢失的风险，比如当前client宕机等，从而导致更新后的offset没有提交到broker，再次负载时会重复消费。因此consumer的消费业务逻辑需要保证幂等性。

并发消费时offset的更新

问题：consumer从broker拉取的待消费消息时批量的（默认情况下pullBatchSize=32），并发消费时，offset的更新不是按大小顺序的，比如拉取消息m1到m10，m1可能是最后消费完成的，那提交的offset的正确性如何保证？m10 offset的更新不会导致m1会误认为已消费完成。

上一小节提到消费完成后，会将线程消费的批次消息从msgTreeMap中删除，并返回当前msgTreeMap的第一个元素，也就是拉取批次最小的offset，offsetTable更新的offset一直会是拉取批次中未消费的最小的offset值。也就是m1未消费完成，m10消费完成的情况下，更新到offsetTable的当前messageQueue的消费进度为m1对应的offset值。

因此，offsetTable中存放的可能不是messageQueue真正消费的offset的最大值，但是consumer拉取消息时使用的是上一次拉取请求返回的nextBeginOffset，并不是依据offsetTable，正常情况下不会重复拉取数据。当发生宕机等异常时，与offsetTable未提交宕机异常一样，需要通过业务流程来保证幂等性。业务流程的幂等性是rocketMQ一直强调的。

原文：

RocketMQ — offset管理