太坑了,我竟然从RocketMQ源码中扒出了7种导致消息重复消费的原因

大家好,我是三友~~

在众多关于MQ的面试八股文中有这么一道题,“如何保证MQ消息消费的幂等性”。

为什么需要保证幂等性呢?是因为消息会重复消费。

为什么消息会重复消费?

明明已经消费了,为什么消息会被再次被消费呢?

不同的MQ产生的原因可能不一样

本文就以RocketMQ为例,来扒一扒RocketMQ中会导致消息重复消息的原因,最终你会发现,其实消息重复消费算是RocketMQ无奈的“bug”。

微信公众号:三友的java日记

如果有对RocketMQ不熟悉的小伙伴,可以看看我之前写的 RocketMQ保姆级教程RocketMQ消息短暂而又精彩的一生 这两篇文章。

消息发送异常时重复发送

首先,我们来瞅瞅RocketMQ发送消息和消费消息的基本原理。

如图,简单说一下上图中的概念:

  • Broker,就是RocketMQ的服务端,如上图就有两个服务实例
  • Topic就是一类消息集合的名字
  • Queue就是Topic的对应的队列,消息都存在Queue上,每个Topic都会有自己的几个Queue

所以,整个消息发送和消费过程大致如下:

  • 生产者在发送消息之前根据负载均衡策略(默认是轮询)选择一个Queue,然后跟这个Queue所在的机器建立连接,把消息发送到这个Queue上
  • 消费者只要消费这个Queue,那么就能消费到消息

在正常情况下,生产者的确是按照这个方式来发送消息的

但是当出现了异常时,这种异常包括消息发送超时、响应超时等等,RocketMQ为了保证消息成功发送,会进行消息发送的重试操作,默认情况下会最多会重试两次

重试操作比较简单,就是选择另一台机器的Queue来发送。

虽然重试操作可以很大程度保证消息能够发送成功,但是同时也会带来消息重复发送的问题。

举个例子,假设生产者向A机器发送消息,发生了异常,响应超时了,但是就一定代表消息没发成功么?

不一定,有可能会出现服务端的确接受到并处理了消息,但是由于网络波动等等,导致生产者接收不到服务端响应的情况,此时消息处理成功了,但是生成者还是以为发生了异常

此时如果发生重试操作,那么势必会导致消息被发送了两次甚至更多次,导致服务端存了多条相同的消息,那么就一定会导致消费者重复消费消息

消费消息抛出异常

在RocketMQ的并发消费消息的模式下,需要用户实现MessageListenerConcurrently接口来处理消息

当消费者获取到消息之后会调用MessageListenerConcurrently的实现,传入需要消费的消息集合msgs,这里提到的msgs很重要

如上代码,当消息消费出现异常的时候,status就会为null,后面就会将status设置成为RECONSUME_LATER

RECONSUME_LATER翻译成功中文就是稍后重新消费的意思

所以从这可以看出,一旦抛出异常,那么消息之后就可以被重复消息。

到这其实可能有小伙伴觉得消息消费失败重新消费很正常,保证消息尽可能消费成功。

对,这句话不错,的确可以在一定程度上保证消费异常的消息可以消费成功。

但是坑不在这,而是前面提到的消费时传入的整个集合中的消息都需要被重新消费。

具体的原因我们接着往下看

当消息处理之后,不论是成功还是异常,都需要对结果进行处理,代码如下

当处理结果为RECONSUME_LATER的时候(异常会设置为RECONSUME_LATER),此时ackIndex会设置成-1,后面循环遍历的时候就会遍历到所有这次消费的消息,然后调用sendMessageBack方法,sendMessageBack方式是用来实现消息重新消费的逻辑,这里就不展开说了。

所以,一旦被消费的一批消息中出现一个消费异常的情况,那么就会导致整批消息被重新消费,从而会导致在出现异常之前的成功处理的消息都会被重复消费,非常坑。

不过好在消费时传入的消息集合中的消息数量是可以设置的,并且默认就是1

也就说默认情况下那个集合中就一条消息,所以默认情况下不会出现消费成功的消息被重复消费的情况。

所以这个参数不要轻易设置,一旦设置大了,就可能导致消息被重新消费。

除了并发消费消息的模式以外,RocketMQ还支持顺序消费消息的模式,也会造成重复消费,逻辑其实差不多,但是在实现消息重新消费的逻辑不一样。

消费者提交offset失败

首先来讲一讲什么是offset。

前面说过,消息在发送的时候需要指定发送到,消息最后会被放到Queue中,其实真正的消息不是在Queue中,Queue存的是每个消息的位置,但是你可以理解为Queue存的是消息。

而消息在Queue中是有序号的,这个序号就被称为offset,从0开始,单调递增1。

比如说,如上图,消息1的offset就是0,消息2的offset就是1,依次类推。

这个offset的一个作用就是用来管理消费者的消费进度。

当消费者在成功消费消息之后,需要将所消费的消息的offset提交给RocketMQ服务端,告诉RocketMQ,这个Queue的消息我已经消费到了这个位置了。

提交offset的代码就在上述第二节提到的处理结果的后面

这样有一个好处,那么一旦消费者重启了或者其它啥的要从这个Queue拉取消息的时候,此时他只需要问问RocketMQ服务端上次这个Queue消息消费到哪个位置了,之后消费者只需要从这个位置开始消费消息就行了,这样就解决了接着消费的问题。

但是RocketMQ在设计的时候,当消费完消息的时候并不是同步告诉RocketMQ服务端offset,而是定时发送。

如图,当消费者消费完消息的时候,会将offset保存到内存中的一个Map数据结构中,所以上面截图的那段代码其实是更新内存中的offset

而在消费者启动的时候会开启一个定时任务,默认是5s一次,会通过网络请求将内存中的每个Queue的消费进度offset发送给RocketMQ服务端。

由于是定时任务,所以就可能出现服务器一旦宕机,导致最新消费的offset没有成功告诉RocketMQ服务端的情况

此时,消费进度offset就丢了,那么消费者重启的时候只能从RocketMQ中获取到上一次提交的offset,从这里开始消费,而不是最新的offset,出现明明消费到了第8个消息,RocketMQ却告诉他只消费到了第5个消息的情况,此时必然会导致消息又出现重复消费的情况。

服务端持久化offset失败

上一节说到,消费者会有一个每隔5s钟的定时任务将每个队列的消费进度offset提交到RocketMQ服务端

当RocketMQ服务端接收到提交请求之后,会将这个消费进度offset保存到内存中

同时为了保证RocketMQ服务端重启消费进度不会丢失,也会开启一个定时任务,默认也是5s一次,将内存中的消费进度持久化到磁盘文件中

所以,整个消费进度offset的数据流转过程如下

当RocketMQ服务端重启之后,会从磁盘中读取文件的数据加载到内存中。

跟消费者产生的问题一样,一旦RocketMQ发生宕机,那么offset就有可能丢失5s钟的数据,RocketMQ服务端一旦重启,消费者从RocketMQ服务端获取到的消息消费进度就比实际消费的进度低,同样也会导致消息重复消费。

主从同步offset失败

在RocketMQ的高可用模式中,有一种名叫主从同步的模式,当主节点挂了之后,从节点可以手动升级为主节点对外提供访问,保证高可用。

在主从同步模式下,从节点默认每隔10s会向主节点发送请求,同步一些元数据,这些元数据就包括消费进度

当从节点获取到主节点的消费进度之后,会将主节点的消费进度设置到自己的内存中,同时也会持久化到磁盘。

所以整个消费进度offset的数据的流转过程就会变成如下

同样,由于也是定时任务,那么一旦主节点挂了,从节点就会丢10s钟的消费进度,此时如果从节点升级为主节点对外提供访问,就会出现跟上面提到的一样的情况,消费者从这个新的主节点中拿到的消费进度比实际的低,自然而然就会重复消费消息。

所以,总的来说,在消费进度数据流转的过程中,只要某个环节出现了问题,都有很有可能会导致消息重复消费。

重平衡

先来讲一讲什么是重平衡,其实重平衡很好理解,我说一下你就明白了。

前面说到,消费者是从队列中获取消息的

在RocketMQ中,有个消费者组的概念,一个消费者组中可以有多个消费者,不同消费者组之间消费消息是互不干扰的,所以前面提到的消费者其实都在消费组下

在同一个消费者组中,消息消费有两种模式:

  • 集群消费模式
  • 广播消费模式

由于RocketMQ默认是集群消费模式,并且绝大多数业务场景都是使用集群消费模式,所以这里就不讨论广播消费模式了,感兴趣的同学可以看看RocketMQ消息短暂而又精彩的一生 这篇文章。

集群消费模式是指同一条消息只能被这个消费者组消费一次,这就叫集群消费。

并且前面提到提交消费进度给RocketMQ服务端的情况只会集群消费模式下才会有,在广播消费模式不会提给到RocketMQ服务端,仅仅持久化到本地磁盘

同时前面说的消费者提交消费进度真正提交的是消费者组对于这个Queue的消费进度,而不是指具体的某个消费者对于Queue消费进度。

虽然说这里将前面提到的一些含义更深一步,但是并不妨碍前面的理解。

集群消费的实现就是将队列按照一定的算法分配给消费者,默认是按照平均分配的。

如图所示,假设某个topic有4个Queue,有个消费者组订阅了这个topic,这个消费者组有两个消费者1和消费者2,此时每个消费者就可以被分配两个队列,这样就能保证消息正常情况下只会被消费一次。如果只有一个消费者,那么这个消费者就会消费所有队列,很好理解。

接着后面又启动了一个消费者3,此时为了保证刚上线的消费者3能够消费消息,就要进行重平衡操作,重新分配每个消费者消费的队列。

在重平衡之后就可能会出现下面这种情况

如上图,原本被消费者2消费的Queue4被分配给消费者3,此时消费者3就能消费到消息了,这就是重平衡

除了新增消费者会导致重平衡之外,消费者数量减少,队列的数量增加或者减少都会触发重平衡。

在了解了重平衡概念之后,接下来分析一下为什么重平衡会导致消息的重复消费。

假设在进行重平衡时,还未重平衡完之前,消费者2此时还是会按照上面第二节提到的消费消息的逻辑来消费Queue4的消息

当消费者2已经重平衡完成了,发现Queue4自己已经不能消费了,那么此时就会把这个Queue4设置为dropped,就是丢弃的意思

但是由于重平衡进行时消费者2仍然在消费Queue4的消息,但是当消费完之后,发现队列被设置成dropped,那么此时被消费者2消费消息的offset就不会被提交,原因如下代码

这段代码前面已经出现过,一旦dropped被设置成true,这个if条件就通不过,消费进度就不会被提交。

成功消费消息了,但是却不提交消费进度,这就非常坑了。。

于是当消费者3开始消费Queue4的消息的时候,他就会问问RocketMQ服务端,我消费者3所在的消费者组对于Queue4这个队列消费到哪了,我接着消费就行了。

此时由于没有提交消费进度,RocketMQ服务端告诉消费者3的消费进度就会比实际的低,这就造成了消息重复消费的情况。

清理长时间消费的消息

在RocketMQ中有这么一个机制,会定时清理长时间正在消费的消息。

如图,假设有5条消息现在正在被消费者处理,这5条消息会被存在一个集合中,并且是按照offset的大小排序,消息1的offset最小,消息5的offset最大。

RocketMQ消费者启动时会开启一个默认15分钟执行一次的定时任务

这个定时任务会去检查正在处理的消息的第一条消息,也就是图中的消息1,一旦发现消息1已经处理了超过15分钟了,那么此时就会将消息1从集合中移除,之后会隔一定时间再次消费消息1。

这也会有坑,虽然消息1从集合中被移除了,但是消息1并没有消失,仍然被消费者继续处理,但是消息1隔一定时间就会再次被消费,就会出现消息1被重复消费的情况。

这就是清理长时间消费的消息导致重复消费的原因。

但此时又会引出一个新的疑问,为什么要移除这个处理超过15分钟的消息呢?

这就又跟前面提到的消费进度提交有关!

前面说过消息被消费完成之后会提交消费进度,提交的消费进度实际会有两种情况:

第一种就是某个线程消费了所有的消息,当把所有的消息都消费完成之后,就会把消息从集合中全部移除,此时提交的消费进度offset就是图中消息5的offset+1

加1的操作是为了保证如果发生重启,那么消费者下次消费的起始位置就是消息5后面的消息,保证消息5不被重复消费

第二种情况就不太一样了

假设现在有两个线程来处理这5条消息,线程1处理前2条,线程2处理后3条,如图

现在线程1出现了长时间处理消息的情况。

此时线程2处理完消息之后,移除后面三条消息,准备提交offset的时候发现集合中还有元素,就是线程1正在处理的前两条消息,此时线程2提交的offset并不是消息5对应的offset,而是消息1的offset,代码如下

这么做的主要原因就是保证消息1和消息2至少被消费一次。

因为一旦提交了消息5对应的offset,如果消费者重启了,下次消费就会接着从消息5的后面开始消费,而对于消息1和消息2来说,并不知道有没有被消费成功,就有可能出现消息丢失的情况。

所以,一旦集合中最前面的消息长时间处理,那么就会导致后面被消费的消息进度无法提交,那么重启之后就会导致大量消息被重复消费。

为了解决这个问题,RocketMQ引入了定时清理的机制,定时清理长时间消费的消息,这样消费进度就可以提交了。

最后

总得来说,RocketMQ中还是存在很多种导致消息重读消费的情况,并且官方也说了,只是在大多数情况下消息不会重复

所以如果你的业务场景中需要保证消息不能重复消费,那么就需要根据业务场景合理的设计幂等技术方案。

往期热门文章推荐

如何去阅读源码,我总结了18条心法

如何实现延迟任务,我总结了11种方法

如何写出漂亮代码,我总结了45个小技巧

三万字盘点Spring/Boot的那些常用扩展点

两万字盘点那些被玩烂了的设计模式

扒一扒Bean注入到Spring的那些姿势

扫码或者搜索关注公众号 三友的java日记 ,及时干货不错过,公众号致力于通过画图加上通俗易懂的语言讲解技术,让技术更加容易学习,回复 面试 即可获得一套面试真题。

posted @ 2023-03-21 13:08  三友的java日记  阅读(896)  评论(0编辑  收藏  举报