深入理解RocketMQ延迟消息

 延迟消息是实际开发中一个非常有用的功能，本文第一部分从整体上介绍秒级精度延迟消息的实现思路，在第二部分结合RocketMQ的延迟消息实现，进行细致的讲解，点出关键部分的源码。第三步介绍延迟消息与消息重试的关系。

1 延迟消息介绍

基本概念：延迟消息是指生产者发送消息发送消息后，不能立刻被消费者消费，需要等待指定的时间后才可以被消费。

场景案例：用户下了一个订单之后，需要在指定时间内(例如30分钟)进行支付，在到期之前可以发送一个消息提醒用户进行支付。

一些消息中间件的Broker端内置了延迟消息支持的能力，如：

•  NSQ：这是一个go语言的消息中间件，其通过内存中的优先级队列来保存延迟消息，支持秒级精度，最多2个小时延迟。Java中也有对应的实现，如ScheduledThreadPoolExecutor内部实际上也是使用了优先级队列。
•  QMQ：采用双重时间轮实现。可参考：任意时间延时消息原理讲解：设计与实现
•  RabbitMQ：需要安装一个rabbitmq_delayed_message_exchange插件。
•  RocketMQ：RocketMQ 开源版本延迟消息临时存储在一个内部主题中，不支持任意时间精度，支持特定的 level，例如定时 5s，10s，1m 等。

Broker端内置延迟消息处理能力，核心实现思路都是一样：将延迟消息通过一个临时存储进行暂存，到期后才投递到目标Topic中。如下图所示：

步骤说明如下：

1.  producer要将一个延迟消息发送到某个Topic中
2.  Broker判断这是一个延迟消息后，将其通过临时存储进行暂存。
3.  Broker内部通过一个延迟服务(delay service)检查消息是否到期，将到期的消息投递到目标Topic中。这个的延迟服务名字为delay service，不同消息中间件的延迟服务模块名称可能不同。
4.  消费者消费目标topic中的延迟投递的消息

显然，临时存储模块和延迟服务模块，是延迟消息实现的关键。上图中，临时存储和延迟服务都是在Broker内部实现，对业务透明。

此外， 还有一些消息中间件原生并不支持延迟消息，如Kafka。在这种情况下，可以选择对Kafka进行改造，但是成本较大。另外一种方式是使用第三方临时存储，并加一层代理。

第三方存储选型要求：

对于第三方临时存储，其需要满足以下几个特点：

•  高性能：写入延迟要低，MQ的一个重要作用是削峰填谷，在选择临时存储时，写入性能必须要高，关系型数据库(如Mysql)通常不满足需求。
•  高可靠：延迟消息写入后，不能丢失，需要进行持久化，并进行备份
•  支持排序：支持按照某个字段对消息进行排序，对于延迟消息需要按照时间进行排序。普通消息通常先发送的会被先消费，延迟消息与普通消息不同，需要进行排序。例如先发一条延迟10s的消息，再发一条延迟5s的消息，那么后发送的消息需要被先消费。
•  支持长时间保存：一些业务的延迟消息，需要延迟几个月，甚至更长，所以延迟消息必须能长时间保留。不过通常不建议延迟太长时间，存储成本比较大，且业务逻辑可能已经发生变化，已经不需要消费这些消息。

例如，滴滴开源的消息中间件DDMQ，底层消息中间件的基础上加了一层代理，独立部署延迟服务模块，使用rocksdb进行临时存储。rocksdb是一个高性能的KV存储，并支持排序。

此时对于延迟消息的流转如下图所示：

说明如下：

1.  生产者将发送给producer proxy，proxy判断是延迟消息，将其投递到一个缓冲Topic中；
2.  delay service启动消费者，用于从缓冲topic中消费延迟消息，以时间为key，存储到rocksdb中；
3.  delay service判断消息到期后，将其投递到目标Topic中。
4.  消费者消费目标topic中的数据

这种方式的好处是，因为delay service的延迟投递能力是独立于broker实现的，不需要对broker做任何改造，对于任意MQ类型都可以提供支持延迟消息的能力。例如DDMQ对RocketMQ、Kafka都提供了秒级精度的延迟消息投递能力，但是Kafka本身并不支持延迟消息，而RocketMQ虽然支持延迟消息，但不支持秒级精度。

事实上，DDMQ还提供了很多其他功能，仅仅从延迟消息的角度，完全没有必要使用这个proxy，直接将消息投递到缓冲Topic中，之后通过delay service完成延迟投递逻辑即可。

具体到delay service模块的实现上，也有一些重要的细节：

    1.  为了保证服务的高可用，delay service也是需要部署多个节点。

    2.  为了保证数据不丢失，每个delay service节点都需要消费缓冲Topic中的全量数据，保存到各自的持久化存储中，这样就有了多个备份，并需要以时间为key。不过因为是各自拉取，并不能保证强一致。如果一定要强一致，那么delay service就不需要内置存储实现，可以借助于其他支持强一致的存储。

    3.  为了避免重复投递，delay service需要进行选主，可以借助于zookeeper、etcd等实现。只有master可以通过生产者投递到目标Topic中，其他节点处于备用状态。否则，如果每个节点进行都投递，那么延迟消息就会被投递多次，造成消费重复。

    4.  master要记录自己当前投递到的时间到一个共享存储中，如果master挂了，从slave节点中选出一个新的master节点，从之前记录时间继续开始投递。

    5.  延迟消息的取消：一些延迟消息在未到期之前，可能希望进行取消。通常取消逻辑实现较为复杂，且不够精确。对于那些已经快要到期的消息，可能还未取消之前，已经发送出去了，因此需要在消费者端做检查，才能万无一失。

2 RocketMQ中的延迟消息

开源RocketMQ支持延迟消息，但是不支持秒级精度。默认支持18个level的延迟消息，这是通过broker端的messageDelayLevel配置项确定的，如下： 

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

Broker在启动时，内部会创建一个内部主题：SCHEDULE_TOPIC_XXXX，根据延迟level的个数，创建对应数量的队列，也就是说18个level对应了18个队列。注意，这并不是说这个内部主题只会有18个队列，因为Broker通常是集群模式部署的，因此每个节点都有18个队列。

延迟级别的值可以进行修改，以满足自己的业务需求，可以修改/添加新的level。例如：你想支持2天的延迟，修改最后一个level的值为2d，这个时候依然是18个level；也可以增加一个2d，这个时候总共就有19个level。

可以看到这里并不支持秒级精度，按照《rocketmq developer guide》中的说法，是为了避免在broker对消息进行排序，造成性能影响。不过笔者考虑，之所以不支持，更多应该是商业上的考虑。

生产者发送延迟消息：

生产者在发送延迟消息非常简单，只需要设置一个延迟级别即可，注意不是具体的延迟时间，如： 

Message msg=new Message();  
msg.setTopic("TopicA");  
msg.setTags("Tag");  
msg.setBody("this is a delay message".getBytes());  
//设置延迟level为5，对应延迟1分钟  
msg.setDelayTimeLevel(5);  
producer.send(msg); 

如果设置的延迟level超过最大值，那么将会重置最最大值。

Broker端存储延迟消息：

延迟消息在RocketMQ Broker端的流转如下图所示：

可以看到，总共有6个步骤，下面会对这6个步骤进行详细的讲解：

1.  修改消息Topic名称和队列信息
2.  转发消息到延迟主题的CosumeQueue中
3.  延迟服务消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX消息
4.  将信息重新存储到CommitLog中
5.  将消息投递到目标Topic中
6.  消费者消费目标topic中的数据

第一步：修改消息Topic名称和队列信息

RocketMQ Broker端在存储生产者写入的消息时，首先都会将其写入到CommitLog中。之后根据消息中的Topic信息和队列信息，将其转发到目标Topic的指定队列(ConsumeQueue)中。

由于消息一旦存储到ConsumeQueue中，消费者就能消费到，而延迟消息不能被立即消费，所以这里将Topic的名称修改为SCHEDULE_TOPIC_XXXX，并根据延迟级别确定要投递到哪个队列下。

同时，还会将消息原来要发送到的目标Topic和队列信息存储到消息的属性中。相关源码如下所示：

org.apache.rocketmq.store.CommitLog#putMessage

第二步：转发消息到延迟主题的CosumeQueue中

CommitLog中的消息转发到CosumeQueue中是异步进行的。在转发过程中，会对延迟消息进行特殊处理，主要是计算这条延迟消息需要在什么时候进行投递。 

投递时间=消息存储时间(storeTimestamp) + 延迟级别对应的时间 

需要注意的是，会将计算出的投递时间当做消息Tag的哈希值存储到CosumeQueue中，CosumeQueue单个存储单元组成结构如下图所示：

其中：

•  Commit Log Offset：记录在CommitLog中的位置。
•  Size：记录消息的大小
•  Message Tag HashCode：记录消息Tag的哈希值，用于消息过滤。特别的，对于延迟消息，这个字段记录的是消息的投递时间戳。这也是为什么java中hashCode方法返回一个int型，只占用4个字节，而这里Message Tag HashCode字段却设计成8个字节的原因。

相关源码参见：

CommitLog#checkMessageAndReturnSize

第三步：延迟服务消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX消息

Broker内部有一个ScheduleMessageService类，其充当延迟服务，消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX中的消息，并投递到目标Topic中。

ScheduleMessageService在启动时，其会创建一个定时器Timer，并根据延迟级别的个数，启动对应数量的TimerTask，每个TimerTask负责一个延迟级别的消费与投递。

相关源码如下所示：

ScheduleMessageService#start

需要注意的是，每个TimeTask在检查消息是否到期时，首先检查对应队列中尚未投递第一条消息，如果这条消息没到期，那么之后的消息都不会检查。如果到期了，则进行投递，并检查之后的消息是否到期。

第四步：将信息重新存储到CommitLog中

在将消息到期后，需要投递到目标Topic。由于在第一步已经记录了原来的Topic和队列信息，因此这里重新设置，再存储到CommitLog即可。此外，由于之前Message Tag HashCode字段存储的是消息的投递时间，这里需要重新计算tag的哈希值后再存储。

源码参见：DeliverDelayedMessageTimerTask的messageTimeup方法。

第五步：将消息投递到目标Topic中

这一步与第二步类似，不过由于消息的Topic名称已经改为了目标Topic。因此消息会直接投递到目标Topic的ConsumeQueue中，之后消费者即消费到这条消息。

3 延迟消息与消费重试的关系

RocketMQ提供了消息重试的能力，在并发模式消费消费失败的情况下，可以返回一个枚举值RECONSUME_LATER，那么消息之后将会进行重试。如： 

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {  
       @Override  
       public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,  
                                       ConsumeConcurrentlyContext context) {  
           //处理消息，失败，返回RECONSUME_LATER，进行重试  
           return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;  
       } 
    }); 

重试默认会进行重试16次。使用过RocketMQ消息重试功能的用户，可能看到过以下这张图：

细心地的读者发现了，消息重试的16个级别，实际上是把延迟消息18个级别的前两个level去掉了。事实上，RocketMQ的消息重试也是基于延迟消息来完成的。在消息消费失败的情况下，将其重新当做延迟消息投递回Broker。

在投递回去时，会跳过前两个level，因此只重试16次。当然，消息重试还有一些其他的设计逻辑，在之后的文章将会进行分析。