当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 阿里二面:RocketMQ 消费者拉取一批消息,其中部分消费失败了,偏移量怎样更新?

阿里二面:RocketMQ 消费者拉取一批消息,其中部分消费失败了,偏移量怎样更新?

来源:51CTO.COM 2023-04-24 21:20:20 0浏览 收藏

最近发现不少小伙伴都对科技周边很感兴趣,所以今天继续给大家介绍科技周边相关的知识,本文《阿里二面:RocketMQ 消费者拉取一批消息,其中部分消费失败了,偏移量怎样更新?》主要内容涉及到等等知识点,希望能帮到你!当然如果阅读本文时存在不同想法,可以在评论中表达,但是请勿使用过激的措辞~

大家好,我是君哥。

最近有读者参加面试时被问了一个问题,如果消费者拉取了一批消息,比如 100 条,第 100 条消息消费成功了,但是第 50 条消费失败,偏移量会怎样更新?就着这个问题,今天来聊一下,如果一批消息有消费失败的情况时,偏移量怎么保存。

1 拉取消息

1.1 封装拉取请求

以 RocketMQ 推模式为例,RocketMQ 消费者启动代码如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_JODIE_1");

 consumer.subscribe("TopicTest", "*");
 consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

 consumer.setConsumeTimestamp("20181109221800");
 consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {

@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs, ConsumeConcurrentlyContext context){
 try{
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
 }catch (Exception e){
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
 }
 return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
 });
 consumer.start();
}

上面的 DefaultMQPushConsumer 是一个推模式的消费者,启动方法是 start。消费者启动后会触发重平衡线程(RebalanceService),这个线程的任务是在死循环中不停地进行重平衡,最终封装拉取消息的请求到 pullRequestQueue。这个过程涉及到的 UML 类图如下:

图片

1.2 处理拉取请求

封装好拉取消息的请求 PullRequest 后,RocketMQ 就会不停地从 pullRequestQueue 获取消息拉取请求进行处理。UML 类图如下:

图片

拉取消息的入口方法是一个死循环,代码如下:

//PullMessageService
public void run(){
 log.info(this.getServiceName() + " service started");

 while (!this.isStopped()) {
try {
 PullRequest pullRequest = this.pullRequestQueue.take();
 this.pullMessage(pullRequest);
} catch (InterruptedException ignored) {
} catch (Exception e) {
 log.error("Pull Message Service Run Method exception", e);
}
 }

 log.info(this.getServiceName() + " service end");
}

这里拉取到消息后,提交给 PullCallback 这个回调函数进行处理。

拉取到的消息首先被 put 到 ProcessQueue 中的 msgTreeMap 上,然后被封装到 ConsumeRequest 这个线程类来处理。把代码精简后,ConsumeRequest 处理逻辑如下:

//ConsumeMessageConcurrentlyService.java
public void run(){
 MessageListenerConcurrently listener = ConsumeMessageConcurrentlyService.this.messageListener;
 ConsumeConcurrentlyContext context = new ConsumeConcurrentlyContext(messageQueue);
 ConsumeConcurrentlyStatus status = null;
 try {
//1.执行消费逻辑,这里的逻辑是在文章开头的代码中定义的
status = listener.consumeMessage(Collections.unmodifiableList(msgs), context);
 } catch (Throwable e) {
 }
 if (!processQueue.isDropped()) {
//2.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);
 }
}

2 处理消费结果

2.1 并发消息

并发消息处理消费结果的代码做精简后如下:

//ConsumeMessageConcurrentlyService.java
public void processConsumeResult(
 final ConsumeConcurrentlyStatus status,
 final ConsumeConcurrentlyContext context,
 final ConsumeRequest consumeRequest
){
 int ackIndex = context.getAckIndex();
 switch (status) {
case CONSUME_SUCCESS:
 if (ackIndex >= consumeRequest.getMsgs().size()) {
ackIndex = consumeRequest.getMsgs().size() - 1;
 }
 int ok = ackIndex + 1;
 int failed = consumeRequest.getMsgs().size() - ok;
 break;
case RECONSUME_LATER:
 break;
default:
 break;
 }

 switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
 for (int i = ackIndex + 1; i  msgBackFailed = new ArrayList(consumeRequest.getMsgs().size());
 for (int i = ackIndex + 1; i = 0 && !consumeRequest.getProcessQueue().isDropped()) {
this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore().updateOffset(consumeRequest.getMessageQueue(), offset, true);
 }
}

从上面的代码可以看出,如果处理消息的逻辑是串行的,比如文章开头的代码使用 for 循环来处理消息,那如果在某一条消息处理失败了,直接退出循环,给 ConsumeConcurrentlyContext 的 ackIndex 变量赋值为消息列表中失败消息的位置,这样这条失败消息后面的消息就不再处理了,发送给 Broker 等待重新拉取。代码如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_JODIE_1");

 consumer.subscribe("TopicTest", "*");
 consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

 consumer.setConsumeTimestamp("20181109221800");
 consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {

@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List msgs, ConsumeConcurrentlyContext context){
 for (int i = 0; i 

消费成功的消息则从 ProcessQueue 中的 msgTreeMap 中移除,并且返回 msgTreeMap 中最小的偏移量(firstKey)去更新。注意:集群模式偏移量保存在 Broker 端,更新偏移量需要发送消息到 Broker,而广播模式偏移量保存在 Consumer 端,只需要更新本地偏移量就可以。

如果处理消息的逻辑是并行的,处理消息失败后给 ackIndex 赋值是没有意义的,因为可能有多条消息失败,给 ackIndex 变量赋值并不准确。最好的方法就是给 ackIndex 赋值 0,整批消息全部重新消费,这样又可能带来冥等问题。

2.2 顺序消息

对于顺序消息,从 msgTreeMap 取出消息后,先要放到 consumingMsgOrderlyTreeMap 上面,更新偏移量时,是从 consumingMsgOrderlyTreeMap 上取最大的消息偏移量(lastKey)。

3 总结

回到开头的问题,如果一批消息按照顺序消费,是不可能出现第 100 条消息消费成功了,但第 50 条消费失败的情况,因为第 50 条消息失败的时候,应该退出循环,不再继续进行消费。

如果是并发消费,如果出现了这种情况,建议是整批消息全部重新消费,也就是给 ackIndex 赋值 0,这样必须考虑冥等问题。

到这里,我们也就讲完了《阿里二面:RocketMQ 消费者拉取一批消息,其中部分消费失败了,偏移量怎样更新?》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于RocketMQ,消费者,Consumer的知识点!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
智能网联汽车线控底盘技术深度解析智能网联汽车线控底盘技术深度解析
上一篇
智能网联汽车线控底盘技术深度解析
模拟大脑功能,这个AI模型真正实现像人一样持续学习
下一篇
模拟大脑功能,这个AI模型真正实现像人一样持续学习
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • ljg-skills -
    ljg-skills
    ljg-skills 是李继刚开源的 AI 技能与提示词集合,面向大模型使用者整理了一批可复用的 prompt、角色设定和任务技能模板,适合用于学习提示词设计、搭建个人 AI 工作流和沉淀团队常用智能体能力。
    2483次使用
  • MELO音乐 - AI 音乐生成平台,支持多模态创作能力
    MELO音乐
    MELO音乐是一站式AI视频与音乐制作助手,对标suno, udio的高品质体验。提供伴奏生成、原创写词、无损导出、哼唱识曲、混音变声等全套音频与短视频编辑工具。无论是流行Kpop、电音说唱、民谣古风、摇滚儿歌还是商用轻音乐,MELO为你免费谱曲,轻松做同款!
    2287次使用
  • UniScribe - AI 免费在线音视频转文字平台
    UniScribe
    UniScribe 是一款 AI 音视频转文字与内容整理工具,支持上传音频、视频文件或粘贴 YouTube 链接,自动生成转写文本、摘要、思维导图和关键问题,并支持多格式导出,适合会议记录、课程学习、访谈整理和内容创作复盘。
    2235次使用
  • 剧云 - 免费 AI 智能中文剧本创作平台
    剧云
    剧云是专业中文剧本创作平台,安全稳定运行十余年,集成AI编剧、剧本医生审核、人物小传、剧情关系图、大纲编写、多人协作、Word导入导出、版权管控功能,数据安全防护,轻松高效创作剧本。
    2437次使用
  • 万象有声 - AI 一站式有声内容创作平台
    万象有声
    万象有声,一个专为有声创作者打造的新一代智能有声内容创作平台。平台提供专业的智能拆章、智能画本编辑、AI配音、AI生成音效、后期制作、智能对轨、智能审听等有声创作全流程工具,可以帮助创作者高效、低成本创作出引人入胜的有声作品。立即体验,让有声书制作更简单!
    2411次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码