阿里二面：RocketMQ消费失败了，怎么处理？

大家好，我是君哥。今天来聊一聊 RocketMQ 客户端消息消费失败，怎么办？

下面是 RocketMQ 推模式的一段代码：

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
 Tracer tracer = initTracer();
 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_JODIE_1");
 consumer.getDefaultMQPushConsumerImpl().registerConsumeMessageHook(new ConsumeMessageOpenTracingHookImpl(tracer));
 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();
}

从这段代码可以看出，消费者消费消息后会返回一个消费状态，那消费状态有哪些呢？参见类 ConsumeConcurrentlyStatus 中定义：

  • 消费成功，返回 CONSUME_SUCCESS。
  • 消费失败，返回 RECONSUME_LATER。

下面代码就是返回上面两个状态的逻辑，对于消费状态，如果返回 null，会给它赋值 RECONSUME_LATER，处理逻辑如下：

//ConsumeRequest 类
public void run() {
 MessageListenerConcurrently listener = ConsumeMessageConcurrentlyService.this.messageListener;
 //省略部分逻辑
 long beginTimestamp = System.currentTimeMillis();
 ConsumeReturnType returnType = ConsumeReturnType.SUCCESS;
 try {
  //省略部分逻辑
  status = listener.consumeMessage(Collections.unmodifiableList(msgs), context);
 } catch (Throwable e) {}
    //省略部分逻辑
 if (null == status) {
  //省略日志
  status = ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
 }
    //省略部分逻辑
 if (!processQueue.isDropped()) {
  ConsumeMessageConcurrentlyService.this.processConsumeResult(status, context, this);
 } else {}
}

这部分代码的 UML 类图如下：

上面代码中的 processConsumeResult 方法就是消费失败后客户端的处理逻辑：

public void processConsumeResult(
 final ConsumeConcurrentlyStatus status,
 final ConsumeConcurrentlyContext context,
 final ConsumeRequest consumeRequest
) {
    //ackIndex 初始值是 Integer.MAX_VALUE;
 int ackIndex = context.getAckIndex();
 switch (status) {
  case CONSUME_SUCCESS:
   if (ackIndex >= consumeRequest.getMsgs().size()) {
    ackIndex = consumeRequest.getMsgs().size() - 1;
   }
   //省略部分逻辑
   break;
  case RECONSUME_LATER:
   ackIndex = -1;
   //省略部分逻辑
   break;
  default:
   break;
 }
 switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
  case BROADCASTING:
   //广播模式下这里只打印日志
   break;
  case CLUSTERING:
   List msgBackFailed = new ArrayList(consumeRequest.getMsgs().size());
   for (int i = ackIndex + 1; i < consumeRequest.getMsgs().size(); i++) {
    MessageExt msg = consumeRequest.getMsgs().get(i);
    boolean result = this.sendMessageBack(msg, context);
    if (!result) {
     msg.setReconsumeTimes(msg.getReconsumeTimes() + 1);
     msgBackFailed.add(msg);
    }
   }

   if (!msgBackFailed.isEmpty()) {
    consumeRequest.getMsgs().removeAll(msgBackFailed);
    //发送回 Broker 失败的消息，5s 后再次消费
    this.submitConsumeRequestLater(msgBackFailed, consumeRequest.getProcessQueue(), consumeRequest.getMessageQueue());
   }
   break;
  default:
   break;
 }
     //更新本地保存的偏移量
 long offset = consumeRequest.getProcessQueue().removeMessage(consumeRequest.getMsgs());
 if (offset >= 0 && !consumeRequest.getProcessQueue().isDropped()) {
  this.defaultMQPushConsumerImpl.getOffsetStore().updateOffset(consumeRequest.getMessageQueue(), offset, true);
 }
}

一 、消费成功

上面的代码逻辑中，如果消费成功，ackIndex 变量的值就是消息数量减 1，所以上面的 switch 逻辑是不会执行的，因为广播模式下，只是打印一段日志（没有其他逻辑），而集群模式下，for 循环的起始 i 变量已经等于消息数量，循环里面的代码不会执行。

因此，如果消息消费成功，只会走最下面的逻辑，更新本地保存的消息偏移量。

二 、消费失败

ackIndex 变量值等于 -1。

1、广播模式

在消费失败的情况下，广播模式的代码只是打印了一段日志，之后更新了本地保存的消息偏移量，因此我们知道广播模式消息消费失败后就不会重新消费了，相当于丢弃了消息。

2、集群模式

从上面代码的 for 循环中，会把所有的消息都发送回 Broker，这样这批消息还能再次被拉取到进行消费。

对于发送给 Broker 失败的消息，会延迟 5s 后再次消费。代码如下：

private void submitConsumeRequestLater(
 final List msgs,
 final ProcessQueue processQueue,
 final MessageQueue messageQueue
) {
 this.scheduledExecutorService.schedule(new Runnable() {
  @Override
  public void run() {
   ConsumeMessageConcurrentlyService.this.submitConsumeRequest(msgs, processQueue, messageQueue, true);
  }
 }, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

更新本地保存的消息偏移量时，会从消息列表中把发送回 Broker 失败的消息先删除掉。

注意：从上面逻辑可以看到，在拉取到一批消息进行消费时，只要有一条消息消费失败，这批消息都会进行重试，因此消费端做好幂等是必要的。

下面再看一下发送失败消息给 Broker 的代码，发送消息是，请求的 code 码是 CONSUMER_SEND_MSG_BACK。根据这个请求码就能找 Broker 端的处理逻辑。

如果发送回 Broker 时抛出异常，需要重新发送一个新的消息，这里有四点需要注意：

  • 新消息的 Topic 变成【 %RETRY% + consumerGroup】。
  • 新消息的 RETRY_TOPIC 这个属性赋值为之前的 Topic。
  • 新消息的重试次数属性加 1；
  • 新消息的 DELAY 属性等于重试次数 + 3。
public void sendMessageBack(MessageExt msg, int delayLevel, final String brokerName)
 throws RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException, MQClientException {
 try {
  this.mQClientFactory.getMQClientAPIImpl().consumerSendMessageBack(brokerAddr, msg,
   this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup(), delayLevel, 5000, getMaxReconsumeTimes());
 } catch (Exception e) {
  //Topic 变成 %RETRY% + consumerGroup
  Message newMsg = new Message(MixAll.getRetryTopic(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup()), msg.getBody());
  String originMsgId = MessageAccessor.getOriginMessageId(msg);
  MessageAccessor.setOriginMessageId(newMsg, UtilAll.isBlank(originMsgId) ? msg.getMsgId() : originMsgId);
        //RETRY_TOPIC 赋值
  MessageAccessor.putProperty(newMsg, MessageConst.PROPERTY_RETRY_TOPIC, msg.getTopic());
  //重试次数+1
  MessageAccessor.setReconsumeTime(newMsg, String.valueOf(msg.getReconsumeTimes() + 1));
  //最大重试次数
  MessageAccessor.setMaxReconsumeTimes(newMsg, String.valueOf(getMaxReconsumeTimes()));
  //DELAY = 重试次数 + 3
  newMsg.setDelayTimeLevel(3 + msg.getReconsumeTimes());
  this.mQClientFactory.getDefaultMQProducer().send(newMsg);
 } finally {
  msg.setTopic(NamespaceUtil.withoutNamespace(msg.getTopic(), this.defaultMQPushConsumer.getNamespace()));
 }
}

3、Broker 处理

上面已经讲过，对于处理失败的消息，消费端会发送回 Broker，不过这里有一点需要注意，发送回 Broker 时，消息的 Topic 变成【"%RETRY%" + namespace + "%" + 原始 topic】，封装逻辑在源码 ClientConfig.withNamespace。

根据请求码 CONSUMER_SEND_MSG_BACK 可以定位到 Broker 的处理逻辑在类 SendMessageProcessor，方法 asyncConsumerSendMsgBack。

（1）进死信队列

如果重试次数超过了最大重试次数（默认 16 次），或者 delayLevel 值小于0，则消息进死信队列，死信队列的 Topic 为【"%DLQ%" + 消费组】，代码如下：

//asyncConsumerSendMsgBack 方法
if (msgExt.getReconsumeTimes() >= maxReconsumeTimes
 || delayLevel < 0) {
 newTopic = MixAll.getDLQTopic(requestHeader.getGroup());
 queueIdInt = ThreadLocalRandom.current().nextInt(99999999) % DLQ_NUMS_PER_GROUP;
 topicConfig = this.brokerController.getTopicConfigManager().createTopicInSendMessageBackMethod(newTopic,
   DLQ_NUMS_PER_GROUP,
   PermName.PERM_WRITE | PermName.PERM_READ, 0); 
 msgExt.setDelayTimeLevel(0);
}

（2）发送 CommitLog

如果延迟级别（DELAY）等于 0，则延迟级别就等于重试次数加 3。

有个地方需要注意，发送到延迟队列的消息重新进行了封装，封装这个消息用的并不是客户端发来的那个消息，而是从 CommitLog 中根据偏移量查找的，代码如下：

MessageExt msgExt = this.brokerController.getMessageStore().lookMessageByOffset(requestHeader.getOffset());
if (null == msgExt) {
 response.setCode(ResponseCode.SYSTEM_ERROR);
 response.setRemark("look message by offset failed, " + requestHeader.getOffset());
 return CompletableFuture.completedFuture(response);
}

如果查询失败，就会给客户端返回系统错误。

这里有个重要的细节，这个消息写入 CommitLog 时，会判断 DELAY 是否大于 0，如果大于 0，就会修改 Topic。代码如下：

//CommitLog 类 asyncPutMessage 方法
if (tranType == MessageSysFlag.TRANSACTION_NOT_TYPE
  || tranType == MessageSysFlag.TRANSACTION_COMMIT_TYPE) {
 // Delay Delivery
 if (msg.getDelayTimeLevel() > 0) {
  if (msg.getDelayTimeLevel() > this.defaultMessageStore.getScheduleMessageService().getMaxDelayLevel()) {
      //从源码看，这里最大值是18
   msg.setDelayTimeLevel(this.defaultMessageStore.getScheduleMessageService().getMaxDelayLevel());
  }
       
  topic = TopicValidator.RMQ_SYS_SCHEDULE_TOPIC;
  //queueId = delayLevel - 1
  int queueId = ScheduleMessageService.delayLevel2QueueId(msg.getDelayTimeLevel());
  // Backup real topic, queueId
  MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC, msg.getTopic());
  MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID, String.valueOf(msg.getQueueId()));
  msg.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msg.getProperties()));
  msg.setTopic(topic);
  msg.setQueueId(queueId);
 }
}

这里把 Topic 修改为 SCHEDULE_TOPIC_XXXX，供延时队列来调度。进入延时队列后，延时队列会按照下面的时间进行调度：

private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

上面代码可以看到，延时消息的调度有 18 个等级，最小的 1s，最大的 2h。而从下面的代码我们可以看到，调度使用第三个等级开始的：

if (0 == delayLevel) {
 delayLevel = 3 + msgExt.getReconsumeTimes();
}
msgExt.setDelayTimeLevel(delayLevel);

（3）延时队列

延时队列的代码逻辑在类 ScheduleMessageService，这里的 start 方法触发延时队列的调度，而 start 方法的业务入口在 BrokerStartup 的初始化。

首先，会计算出每个延时等级对应的延时时间(处理到 ms 级别)，放到 delayLevelTable，它是一个 ConcurrentHashMap，然后创建一个核心线程数等于 18 的定时线程池，依次对每个级别的延时进行调度。这个任务启动后，会每 100ms 执行一次。代码如下：

public void start() {
 if (started.compareAndSet(false, true)) {
  this.load();
  this.deliverExecutorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(this.maxDelayLevel, new ThreadFactoryImpl("ScheduleMessageTimerThread_"));
  //省略异步
  for (Map.Entry entry : this.delayLevelTable.entrySet()) {
   Integer level = entry.getKey();
   Long timeDelay = entry.getValue();
   Long offset = this.offsetTable.get(level);
   if (null == offset) {
    offset = 0L;
   }

   if (timeDelay != null) {
    //省略异步
    this.deliverExecutorService.schedule(new DeliverDelayedMessageTimerTask(level, offset), FIRST_DELAY_TIME, TimeUnit.MILLISECONDS);
   }
  }
  //省略其他逻辑
 }
}

调度逻辑中，首先根据 Topic 和 queueId 找到对应的消费队列，然后从里面连续读取消息：

public void executeOnTimeup() {
 ConsumeQueue cq =
  ScheduleMessageService.this.defaultMessageStore.findConsumeQueue(TopicValidator.RMQ_SYS_SCHEDULE_TOPIC,
   delayLevel2QueueId(delayLevel));
    //省略空处理
 SelectMappedBufferResult bufferCQ = cq.getIndexBuffer(this.offset);
 //省略空处理
 long nextOffset = this.offset;
 try {
  int i = 0;
  ConsumeQueueExt.CqExtUnit cqExtUnit = new ConsumeQueueExt.CqExtUnit();
  //CQ_STORE_UNIT_SIZE = 20,因为 ConsumeQueue 中一个元素占 20 字节
  for (; i < bufferCQ.getSize() && isStarted(); i += ConsumeQueue.CQ_STORE_UNIT_SIZE) {
      //offset占8个字节
   long offsetPy = bufferCQ.getByteBuffer().getLong();
   //消息大小占4个字节
   int sizePy = bufferCQ.getByteBuffer().getInt();
   //ConsumeQueue中tagsCode是一个投递时间点
   long tagsCode = bufferCQ.getByteBuffer().getLong();

   if (cq.isExtAddr(tagsCode)) {
    if (cq.getExt(tagsCode, cqExtUnit)) {
     tagsCode = cqExtUnit.getTagsCode();
    } else {
     //can't find ext content.So re compute tags code.
     long msgStoreTime = defaultMessageStore.getCommitLog().pickupStoreTimestamp(offsetPy, sizePy);
     tagsCode = computeDeliverTimestamp(delayLevel, msgStoreTime);
    }
   }

   long now = System.currentTimeMillis();
   long deliverTimestamp = this.correctDeliverTimestamp(now, tagsCode);
   nextOffset = offset + (i / ConsumeQueue.CQ_STORE_UNIT_SIZE);
   long countdown = deliverTimestamp - now;
   if (countdown > 0) {
       //时间未到，等待下次调度
    this.scheduleNextTimerTask(nextOffset, DELAY_FOR_A_WHILE);
    return;
   }
   MessageExt msgExt = ScheduleMessageService.this.defaultMessageStore.lookMessageByOffset(offsetPy, sizePy);
   MessageExtBrokerInner msgInner = ScheduleMessageService.this.messageTimeup(msgExt);
   //省略事务消息
   boolean deliverSuc;
   //同步异步都有，只保留同步代码
   deliverSuc = this.syncDeliver(msgInner, msgExt.getMsgId(), nextOffset, offsetPy, sizePy);
  }

  nextOffset = this.offset + (i / ConsumeQueue.CQ_STORE_UNIT_SIZE);
 } catch (Exception e) {
 } finally {
  bufferCQ.release();
 }
    //DELAY_FOR_A_WHILE是 100ms
 this.scheduleNextTimerTask(nextOffset, DELAY_FOR_A_WHILE);
}

因为 messageTimeup 方法使用了原始的 Topic 和 QueueId 新建了消息，所以上面的 syncDeliver 方式是将消息重新投递到原始的队列中，这样消费者可以再次拉取到这条消息进行消费。注意：上面 ConsumeQueue 的 tagsCode 是一个时间点，很容易误解为是 tag 的 hashCode，MessageQueue 的存储元素中最后 8 字节确实是 tag 的 hashCode。

三、总结

消费者消费失败后，会把消费发回给 Broker 进行处理。下图是客户端处理流程：

Broker 收到消息后，会把消息重新发送到 CommitLog，发送到 CommitLog 之前，首先会修改 Topic 为 SCHEDULE_TOPIC_XXXX，这样就发送到了延时队列，延时队列再根据延时级别把消息投递到原始的队列，这样消费者就能再次拉取到。流程如下图：

从流程来看，消费者批量拉取消息，如果部分消息消费失败，那就会整批全部重试。所以做好幂等是必要的。

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