1 基础概念
RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（ Clustering ）和广播消费（ Broadcasting ）。
集群消费：
同一 Topic 下的一条消息只会被同一消费组中的一个消费者消费。也就是说，消息被负载均衡到了同一个消费组的多个消费者实例上。
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广播消费：
当使用广播消费模式时，每条消息推送给集群内所有的消费者，保证消息至少被每个消费者消费一次。
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2 源码解析
首先下图展示了广播消费的代码示例。
public class PushConsumer {
public static final String CONSUMER_GROUP = "myconsumerGroup";
public static final String DEFAULT_NAMESRVADDR = "localhost:9876";
public static final String TOPIC = "mytest";
public static final String SUB_EXPRESSION = "TagA || TagC || TagD";
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
// 定义 DefaultPushConsumer
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(CONSUMER_GROUP);
// 定义名字服务地址
consumer.setNamesrvAddr(DEFAULT_NAMESRVADDR);
// 定义消费读取位点
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
// 定义消费模式
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
// 订阅主题信息
consumer.subscribe(TOPIC, SUB_EXPRESSION);
// 订阅消息监听器
consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
try {
for (MessageExt messageExt : msgs) {
System.out.println(new String(messageExt.getBody()));
}
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
});
consumer.start();
System.out.printf("Broadcast Consumer Started.%n");
}
}和集群消费不同的点在于下面的代码：
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);接下来，我们从源码角度来看看广播消费和集群消费有哪些差异点 ？
首先进入 DefaultMQPushConsumerImpl 类的 start 方法 , 分析启动流程中他们两者的差异点：
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▍ 差异点1：拷贝订阅关系
private void copySubscription() throws MQClientException {
try {
Map sub = this.defaultMQPushConsumer.getSubscription();
if (sub != null) {
for (final Map.Entry entry : sub.entrySet()) {
final String topic = entry.getKey();
final String subString = entry.getValue();
SubscriptionData subscriptionData = FilterAPI.buildSubscriptionData(topic, subString);
this.rebalanceImpl.getSubscriptionInner().put(topic, subscriptionData);
}
}
if (null == this.messageListenerInner) {
this.messageListenerInner = this.defaultMQPushConsumer.getMessageListener();
}
// 注意下面的代码 , 集群模式下自动订阅重试主题
switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
break;
case CLUSTERING:
final String retryTopic = MixAll.getRetryTopic(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
SubscriptionData subscriptionData = FilterAPI.buildSubscriptionData(retryTopic, SubscriptionData.SUB_ALL);
this.rebalanceImpl.getSubscriptionInner().put(retryTopic, subscriptionData);
break;
default:
break;
}
} catch (Exception e) {
throw new MQClientException("subscription exception", e);
}
} 在集群模式下，会自动订阅重试队列，而广播模式下，并没有这段代码。也就是说广播模式下，不支持消息重试。
▍ 差异点2：本地进度存储
switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
this.offsetStore = new LocalFileOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
break;
case CLUSTERING:
this.offsetStore = new RemoteBrokerOffsetStore(this.mQClientFactory, this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
break;
default:
break;
}
this.defaultMQPushConsumer.setOffsetStore(this.offsetStore);我们可以看到消费进度存储的对象是：LocalFileOffsetStore , 进度文件存储在如下的主目录 /{用户主目录}/.rocketmq_offsets。
public final static String LOCAL_OFFSET_STORE_DIR = System.getProperty(
"rocketmq.client.localOffsetStoreDir",
System.getProperty("user.home") + File.separator + ".rocketmq_offsets");进度文件是 /mqClientId/{consumerGroupName}/offsets.json 。
this.storePath = LOCAL_OFFSET_STORE_DIR + File.separator + this.mQClientFactory.getClientId() + File.separator + this.groupName + File.separator + "offsets.json";笔者创建了一个主题 mytest , 包含4个队列，进度文件内容如下：
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消费者启动后，我们可以将整个流程简化如下图，并继续整理差异点：
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▍ 差异点3：负载均衡消费该主题的所有 MessageQueue
进入负载均衡抽象类 RebalanceImpl 的rebalanceByTopic方法 。
private void rebalanceByTopic(final String topic, final boolean isOrder) {
switch (messageModel) {
case BROADCASTING: {
Set mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
if (mqSet != null) {
boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, mqSet, isOrder);
// 省略代码
} else {
log.warn("doRebalance, {}, but the topic[{}] not exist.", consumerGroup, topic);
}
break;
}
case CLUSTERING: {
Set mqSet = this.topicSubscribeInfoTable.get(topic);
List cidAll = this.mQClientFactory.findConsumerIdList(topic, consumerGroup);
// 省略代码
if (mqSet != null && cidAll != null) {
List mqAll = new ArrayList();
mqAll.addAll(mqSet);
Collections.sort(mqAll);
Collections.sort(cidAll);
AllocateMessageQueueStrategy strategy = this.allocateMessageQueueStrategy;
List allocateResult = null;
try {
allocateResult = strategy.allocate(
this.consumerGroup,
this.mQClientFactory.getClientId(),
mqAll,
cidAll);
} catch (Throwable e) {
// 省略日志打印代码
return;
}
Set allocateResultSet = new HashSet();
if (allocateResult != null) {
allocateResultSet.addAll(allocateResult);
}
boolean changed = this.updateProcessQueueTableInRebalance(topic, allocateResultSet, isOrder);
//省略代码
}
break;
}
default:
break;
}
} 从上面代码我们可以看到消息模式为广播消费模式时，消费者会消费该主题下所有的队列，这一点也可以从本地的进度文件 offsets.json 得到印证。
▍ 差异点4：不支持顺序消息
我们知道消费消息顺序服务会向 Borker 申请锁 。消费者根据分配的队列 messageQueue ，向 Borker 申请锁 ，如果申请成功，则会拉取消息，如果失败，则定时任务每隔 20 秒会重新尝试。
if (MessageModel.CLUSTERING.equals(ConsumeMessageOrderlyService.this.defaultMQPushConsumerImpl.messageModel())) {
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
ConsumeMessageOrderlyService.this.lockMQPeriodically();
} catch (Throwable e) {
log.error("scheduleAtFixedRate lockMQPeriodically exception", e);
}
}
}, 1000 * 1, ProcessQueue.REBALANCE_LOCK_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);
}但是从上面的代码，我们发现只有在集群消费的时候才会定时申请锁，这样就会导致广播消费时，无法为负载均衡的队列申请锁，导致拉取消息服务一直无法获取消息数据。
笔者修改消费例子，在消息模式为广播模式的场景下，将消费模式从并发消费修改为顺序消费。
consumer.registerMessageListener((MessageListenerOrderly) (msgs, context) -> {
try {
for (MessageExt messageExt : msgs) {
System.out.println(new String(messageExt.getBody()));
}
}catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
});图片
通过 IDEA DEBUG 图，笔者观察到因为负载均衡后的队列无法获取到锁，所以拉取消息的线程无法发起拉取消息请求到 Broker , 也就不会走到消费消息的流程。
因此，广播消费模式并不支持顺序消息。
▍ 差异点5：并发消费消费失败时，没有重试
进入并发消息消费类ConsumeMessageConcurrentlyService 的处理消费结果方法 processConsumeResult。
switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
for (int i = ackIndex + 1; i < consumeRequest.getMsgs().size(); i++) {
MessageExt msg = consumeRequest.getMsgs().get(i);
log.warn("BROADCASTING, the message consume failed, drop it, {}", msg.toString());
}
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);
this.submitConsumeRequestLater(msgBackFailed, consumeRequest.getProcessQueue(), consumeRequest.getMessageQueue());
}
break;
default:
break;
} 消费消息失败后，集群消费时，消费者实例会通过 CONSUMER_SEND_MSG_BACK 请求，将失败消息发回到 Broker 端。
但在广播模式下，仅仅是打印了消息信息。因此，广播模式下，并没有消息重试。
3 实战案例
广播消费主要用于两种场景：消息推送和缓存同步。
3.1 消息推送
笔者第一次接触广播消费的业务场景是神州专车司机端的消息推送。
用户下单之后，订单系统生成专车订单，派单系统会根据相关算法将订单派给某司机，司机端就会收到派单推送。
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推送服务是一个 TCP 服务（自定义协议），同时也是一个消费者服务，消息模式是广播消费。
司机打开司机端 APP 后，APP 会通过负载均衡和推送服务创建长连接，推送服务会保存 TCP 连接引用 （比如司机编号和 TCP channel 的引用）。
派单服务是生产者，将派单数据发送到 MetaQ , 每个推送服务都会消费到该消息，推送服务判断本地内存中是否存在该司机的 TCP channel ， 若存在，则通过 TCP 连接将数据推送给司机端。
肯定有同学会问：假如网络原因，推送失败怎么处理 ？有两个要点：
- 司机端 APP 定时主动拉取派单信息；
- 当推送服务没有收到司机端的 ACK 时 ，也会一定时限内再次推送，达到阈值后，不再推送。
3.2 缓存同步
高并发场景下，很多应用使用本地缓存，提升系统性能 。
本地缓存可以是 HashMap 、ConcurrentHashMap ，也可以是缓存框架 Guava Cache 或者 Caffeine cache 。
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如上图，应用A启动后，作为一个 RocketMQ 消费者，消息模式设置为广播消费。为了提升接口性能，每个应用节点都会将字典表加载到本地缓存里。
当字典表数据变更时，可以通过业务系统发送一条消息到 RocketMQ ，每个应用节点都会消费消息，刷新本地缓存。
4 总结
集群消费和广播消费模式下，各功能的支持情况如下：
功能 | 集群消费 | 广播消费 |
顺序消息 | 支持 | 不支持 |
重置消费位点 | 支持 | 不支持 |
消息重试 | 支持 | 不支持 |
消费进度 | 服务端维护 | 客户端维护 |
广播消费主要用于两种场景：消息推送和缓存同步。
参考资料 ：
