消息中间件—RocketMQ消息消费（消息消费重试）
摘要：如果Consumer端消费消息失败，那么RocketMQ是如何对失败的异常情况进行处理？
前面两篇RocketMQ消息消费（一）/（二）篇，主要从Push/Pull两种消费模式的简要流程、长轮询机制和Consumer端负载均衡这几点内容出发，介绍了RocketMQ消息消费的正常流程和细节内容，本篇内容将主要介绍Consumer端消费失败的异常流程。
这里先回顾往期RocketMQ技术分享的篇幅：
（1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一）
（2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二）
（3）消息中间件—RocketMQ消息发送
（4）消息中间件—RocketMQ消息消费（一）
（5）消息中间件—RocketMQ消息消费（二）（push模式实现）
一、其他MQ中间件消费端可靠性的保障
在业务开发中，大家一定都遇到过业务工程因为各类异常（可能是业务工程本身的异常、JVM内存异常或者系统所在的虚拟机宕机等），而导致MQ中间件发送过来的业务消息消费失败而无法再次消费该消息的情况。目前，很多MQ消息中间件都有相应的机制和方法来保证Consumer端消费消息的可靠性。下面先来看看RabbitMQ和Kafka这两款MQ消息中间件是如何来保证消费者端消息处理的可靠性的呢？
1.1 简谈RabbitMQ的手动消息确认ACK机制
RabbitMQ提供了消息确认机制。消费者在订阅队列时，可以在代码中手动设置autoAck参数为false，这时RabbitMQ会等待消费者显式地回复确认信号（即为显式地调用channel.basicAck(envelope.getDeliveryTag(), false)方法）后才从集群中的内存（或磁盘）节点上移除消息，从而保证了这条消息不会因为消费失败而导致丢失。
1.2 简析Kafka消息消费的手动提交
在Kafka中，也可以采用上面那种的消费后的确认机制，通过在Consumer端设置“enable.auto.commit”属性为false后，待业务工程正常处理完消费后，在代码中手动调用KafkaConsumer实例的commitSync()方法提交（ps：这里指的是同步阻塞commit消费的偏移量，等待Broker端的返回响应，需要注意Broker端在对commit请求做出响应之前，消费端会处于阻塞状态，从而限制消息的处理性能和整体吞吐量），以确保消息能够正常被消费。如果在消费过程中，消费端突然Crash，这时候消费偏移量没有commit，等正常恢复后依然还会处理刚刚未commit的消息。
二、RocketMQ消费失败后的消费重试机制
对比了另外两款MQ中间件后，接下来进入正题，主要来说说RocketMQ在消费失败后的是如何来保证消息消费的可靠性？
2.1 重试队列与死信队列的概念
在介绍RocketMQ的消费重试机制之前，需要先来说下“重试队列”和“死信队列”两个概念。
（1）重试队列：如果Consumer端因为各种类型异常导致本次消费失败，为防止该消息丢失而需要将其重新回发给Broker端保存，保存这种因为异常无法正常消费而回发给MQ的消息队列称之为重试队列。RocketMQ会为每个消费组都设置一个Topic名称为“%RETRY%+consumerGroup”的重试队列（这里需要注意的是，这个Topic的重试队列是针对消费组，而不是针对每个Topic设置的），用于暂时保存因为各种异常而导致Consumer端无法消费的消息。考虑到异常恢复起来需要一些时间，会为重试队列设置多个重试级别，每个重试级别都有与之对应的重新投递延时，重试次数越多投递延时就越大。RocketMQ对于重试消息的处理是先保存至Topic名称为“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”的延迟队列中，后台定时任务按照对应的时间进行Delay后重新保存至“%RETRY%+consumerGroup”的重试队列中（具体细节后面会详细阐述）。
（2）死信队列：由于有些原因导致Consumer端长时间的无法正常消费从Broker端Pull过来的业务消息，为了确保消息不会被无故的丢弃，那么超过配置的“最大重试消费次数”后就会移入到这个死信队列中。在RocketMQ中，SubscriptionGroupConfig配置常量默认地设置了两个参数，一个是retryQueueNums为1（重试队列数量为1个），另外一个是retryMaxTimes为16（最大重试消费的次数为16次）。Broker端通过校验判断，如果超过了最大重试消费次数则会将消息移至这里所说的死信队列。这里，RocketMQ会为每个消费组都设置一个Topic命名为“%DLQ%+consumerGroup"的死信队列。一般在实际应用中，移入至死信队列的消息，需要人工干预处理；
2.1 Consumer端回发消息至Broker端
在业务工程中的Consumer端（Push消费模式下），如果消息能够正常消费需要在注册的消息监听回调方法中返回CONSUME_SUCCESS的消费状态，否则因为各类异常消费失败则返回RECONSUME_LATER的消费状态。消费状态的枚举类型如下所示：
public enum ConsumeConcurrentlyStatus {
//业务方消费成功
CONSUME_SUCCESS,
//业务方消费失败，之后进行重新尝试消费
RECONSUME_LATER;
}如果业务工程对消息消费失败了，那么则会抛出异常并且返回这里的RECONSUME_LATER状态。这里，在消费消息的服务线程—consumeMessageService中，将封装好的消息消费任务ConsumeRequest提交至线程池—consumeExecutor异步执行。从消息消费任务ConsumeRequest的run()方法中会执行业务工程中注册的消息监听回调方法，并在processConsumeResult方法中根据业务工程返回的状态（CONSUME_SUCCESS或者RECONSUME_LATER）进行判断和做对应的处理（下面讲的都是在消费通信模式为集群模型下的，广播模型下的比较简单就不再分析了）。
（1）业务方正常消费（CONSUME_SUCCESS）：正常情况下，设置ackIndex的值为consumeRequest.getMsgs().size() - 1，因此后面的遍历consumeRequest.getMsgs()消息集合条件不成立，不会调用回发消费失败消息至Broker端的方法—sendMessageBack(msg, context)。最后，更新消费的偏移量；
（2）业务方消费失败（RECONSUME_LATER）：异常情况下，设置ackIndex的值为-1，这时就会进入到遍历consumeRequest.getMsgs()消息集合的for循环中，执行回发消息的方法—sendMessageBack(msg, context)。这里，首先会根据brokerName得到Broker端的地址信息，然后通过网络通信的Remoting模块发送RPC请求到指定的Broker上，如果上述过程失败，则创建一条新的消息重新发送给Broker，此时新消息的Topic为“%RETRY%+ConsumeGroupName”—重试队列的主题。其中，在MQClientAPIImpl实例的consumerSendMessageBack()方法中封装了ConsumerSendMsgBackRequestHeader的请求体，随后完成回发消费失败消息的RPC通信请求（业务请求码为：CONSUMER_SEND_MSG_BACK）。倘若上面的回发消息流程失败，则会延迟5S后重新在Consumer端进行重新消费。与正常消费的情况一样，在最后更新消费的偏移量；
2.3 Broker端对于回发消息处理的主要流程
Broker端收到这条Consumer端回发过来的消息后，通过业务请求码（CONSUMER_SEND_MSG_BACK）匹配业务处理器—SendMessageProcessor来处理。在完成一系列的前置校验（这里主要是“消费分组是否存在”、“检查Broker是否有写入权限”、“检查重试队列数是否大于0”等）后，尝试获取重试队列的TopicConfig对象（如果是第一次无法获取到，则调用createTopicInSendMessageBackMethod()方法进行创建）。根据回发过来的消息偏移量尝试从commitlog日志文件中查询消息内容，若不存在则返回异常错误。
然后，设置重试队列的Topic—“%RETRY%+consumerGroup”至MessageExt的扩展属性“RETRY_TOPIC”中，并对根据延迟级别delayLevel和最大重试消费次数maxReconsumeTimes进行判断，如果超过最大重试消费次数（默认16次），则会创建死信队列的TopicConfig对象（用于后面将回发过来的消息移入死信队列）。在构建完成需要落盘的MessageExtBrokerInner对象后，调用“commitLog.putMessage(msg)”方法做消息持久化。这里，需要注意的是，在putMessage(msg)的方法里会使用“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”和对应的延迟级别队列Id分别替换MessageExtBrokerInner对象的Topic和QueueId属性值，并将原来设置的重试队列主题（“%RETRY%+consumerGroup”）的Topic和QueueId属性值做一个备份分别存入扩展属性properties的“REAL_TOPIC”和“REAL_QID”属性中。看到这里也就大致明白了，回发给Broker端的消费失败的消息并非直接保存至重试队列中，而是会先存至Topic为“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”的定时延迟队列中。
疑问：上面说了RocketMQ的重试队列的Topic是“%RETRY%+consumerGroup”，为啥这里要保存至Topic是“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”的这个延迟队列中呢？
在源码中搜索下关键字—“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”，会发现Broker端还存在着一个后台服务线程—ScheduleMessageService（通过消息存储服务—DefaultMessageStore启动），通过查看源码可以知道其中有一个DeliverDelayedMessageTimerTask定时任务线程会根据Topic（“SCHEDULE_TOPIC_XXXX”）与QueueId，先查到逻辑消费队列ConsumeQueue，然后根据偏移量，找到ConsumeQueue中的内存映射对象，从commitlog日志中找到消息对象MessageExt，并做一个消息体的转换（messageTimeup()方法，由定时延迟队列消息转化为重试队列的消息），再次做持久化落盘，这时候才会真正的保存至重试队列中。看到这里就可以解释上面的疑问了，定时延迟队列只是为了用于暂存的，然后延迟一段时间再将消息移入至重试队列中。RocketMQ设定不同的延时级别delayLevel，并且与定时延迟队列相对应，具体源码如下：
//省略
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
/**
* 定时延时消息主题的队列与延迟等级对应关系
* @param delayLevel
* @return
*/
public static int delayLevel2QueueId(final int delayLevel) {
return delayLevel - 1;
}2.4 Consumer端消费重试机制
每个Consumer实例在启动的时候就默认订阅了该消费组的重试队列主题，DefaultMQPushConsumerImpl的copySubscription()方法中的相关代码如下：
private void copySubscription() throws MQClientException {
//省略其他代码...
switch (this.defaultMQPushConsumer.getMessageModel()) {
case BROADCASTING:
break;
case CLUSTERING://如果消息消费模式为集群模式，还需要为该消费组对应一个重试主题
final String retryTopic = MixAll.getRetryTopic(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());
SubscriptionData subscriptionData = FilterAPI.buildSubscriptionData(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup(),
retryTopic, SubscriptionData.SUB_ALL);
this.rebalanceImpl.getSubscriptionInner().put(retryTopic, subscriptionData);
break;
default:
break;
}
//省略其他代码...
}因此，这里也就清楚了，Consumer端会一直订阅该重试队列主题的消息，向Broker端发送如下的拉取消息的PullRequest请求，以尝试重新再次消费重试队列中积压的消息。
PullRequest [consumerGroup=CID_JODIE_1, messageQueue=MessageQueue [topic=%RETRY%CID_JODIE_1, brokerName=HQSKCJJIDRRD6KC, queueId=0], nextOffset=51]
最后，给出一张RocketMQ消息重试机制的框图（ps：这里只是描述了消息消费失败后重试拉取的部分重要过程）：
RocketMQ消息重试机制.jpg
三、总结
RocketMQ的消息消费（三）（消息消费重试）篇幅就先分析到这里了。关于RocketMQ消息消费的内容比较多也比较复杂，需要读者结合源码并多次debug（可以通过分别在Consumer端和Broker端的部分重要方法中打印重要对象中的各个属性值的方式，来仔细研究下其中的过程），才可以对其有一个较为深刻的理解。限于笔者的才疏学浅，对本文内容可能还有理解不到位的地方，如有阐述不合理之处还望留言一起探讨。