RocketMQ 消费失败了，怎么处理？

偏执的太偏执、 2024-02-05 19:51 59阅读 0赞

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<MessageExt> 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：

![图片][27c79d580c4b943bd0cebf4cf43d6935.png]

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<MessageExt> msgBackFailed = new ArrayList<MessageExt>(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);
     }
    }

### 1 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。

### 2 消费失败 ###

ackIndex 变量值等于 -1。

#### 2.1 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**。

#### 2.2 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<MessageExt> 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()));
     }
    }

#### 2.3 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。

##### 2.3.1 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);
    }

##### 2.3.2 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);

##### 2.3.3 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<Integer, Long> 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。**

### 3 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：

![图片][d414b53bdb6f5e7945bafb7907425c77.png]

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：

![图片][c62a50dd5c913edacbf8e06389f81276.png]

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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