分布式消息队列RocketMQ
3.4）消息的消费
消费者从Broker中获取消息的方式有两种：pull拉取方式和push推动方式。
消费者组对于消息消费的模式又分为两种：集群消费Clustering和广播消费Broadcasting。
3、 4.1）获取消费类型；
3、 4.1.1）拉取式消费；
Consumer主动从Broker中拉取消息，主动权由Consumer控制。一旦获取了批量消息，就会启动消费过程。
不过，该方式的实时性较弱，即Broker中有了新的消息时消费者并不能及时发现并消费。
由于拉取时间间隔是由用户指定的，所以在设置该间隔时需要注意平衡：间隔太短，空请求比例会增加；间隔太长，消息的实时性太差
3、 4.1.2）推送式消费；
该模式下Broker收到数据后会主动推送给Consumer。该获取方式一般实时性较高。
该获取方式是典型的发布-订阅模式，即Consumer向其关联的Queue注册了监听器，一旦发现有新的消息到来就会触发回调的执行，回调方法是Consumer去Queue中拉取消息；而这些都是基于Consumer与Broker间的长连接的，长连接的维护是需要消耗系统资源的。
3、 4.1.3）对比；
pull：需要应用去实现对关联Queue的遍历，实时性差；但便于应用控制消息的拉取 ；
push：封装了对关联Queue的遍历，实时性强，但会占用较多的系统资源
3、 4.2）消费模式；
3、 4.2.1）广播消费；
广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收同一个Topic的全量消息。即每条 消息都会被发送到Consumer Group中的每个Consumer。
3、 4.2.2）集群消费；
集群消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊同一个Topic的消息。即每条消 息只会被发送到Consumer Group中的某个Consumer。
3、 4.2.3）消息进度保存；
广播模式：消费进度保存在consumer端；因为广播模式下consumer group中每个consumer都会 消费所有消息，但它们的消费进度是不同，所以consumer各自保存各自的消费进度。
集群模式：消费进度保存在broker中；consumer group中的所有consumer共同消费同一个Topic 中的消息，同一条消息只会被消费一次，消费进度会参与到了消费的负载均衡中，故消费进度是需要共享的。
下图是broker中存放的各个Topic的各个Queue的消费进度：
3、 4.3）Rebalance机制；
Rebalance机制讨论的前提是：集群消费。
3、 4.3.1）什么是Rebalance；
Rebalance即再均衡，指的是，将⼀个Topic下的多个Queue在同⼀个Consumer Group中的多个 Consumer间进行重新分配的过程。
Rebalance机制的本意是为了提升消息的并行消费能力。
例如，⼀个Topic下5个队列，在只有1个消费者的情况下，这个消费者将负责消费这5个队列的消息。
如果此时增加⼀个消费者，那么就可以给其中⼀个消费者分配2个队列，给另⼀个分配3个队列，从而提升消息的并行消费能力。
3、 4.3.2）Rebalance限制；
由于⼀个队列多分配给⼀个消费者，因此当某个消费者组下的消费者实例数量大于队列的数量时，多余的消费者实例将分配不到任何队列。
3、 4.3.3）Rebalance危害；
Rebalance的在提升消费能力的同时，也带来一些问题：
1、 消费暂停：在只有一个Consumer时，其负责消费所有队列；在新增了一个Consumer后会触发Rebalance的发生此时原Consumer就需要暂停部分队列的消费，等到这些队列分配给新的Consumer后，这些暂停消费的队列才能继续被消费；
2、 消费重复：Consumer在消费新分配给自己的队列时，必须接着之前Consumer提交的消费进度的offset继续消费然而默认情况下，offset是异步提交的，这个异步性导致提交到Broker的offset与Consumer实际消费的消息并不一致这个不一致的差值就是可能会重复消费的消息；
同步提交：consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给broker后，需要等待broker的成功ACK。当收到ACK后，consumer才会继续获取并消费下一批消息。在等待ACK期间，consumer是阻塞的。
异步提交：consumer提交了其消费完毕的一批消息的offset给broker后，不需要等待broker的成功ACK。consumer可以直接获取并消费下一批消息。
对于一次性读取消息的数量，需要根据具体业务场景选择一个相对均衡的提交策略。因为数量过大，系统性能提升了，但产生重复消费的消息数量可能会增加；数量过小，系统性能会 下降，但被重复消费的消息数量可能会减少。
1、 消费突刺：由于Rebalance可能导致重复消费，如果需要重复消费的消息过多，或者因为Rebalance暂停时间过长从而导致积压了部分消息，那么有可能会导致在Rebalance结束之后瞬间需要消费很多消息；
3、 4.3.4）Rebalance产生的原因；
导致Rebalance产生的原因，无非就两个：消费者所订阅Topic的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化。
1）Queue数量发生变化的场景：
- Broker扩容或缩容
- Broker升级运维
- Broker与NameServer间的网络异常
- Queue扩容或缩容
2）消费者数量发生变化的场景：
- Consumer Group扩容或缩容
- Consumer升级运维
- Consumer与NameServer间网络异常
3、 4.3.5）Rebalance过程；
1、 在Broker中维护着多个Map集合，这些集合中动态存放着当前Topic中Queue的信息和ConsumerGroup中Consumer实例的信息；
2、 一旦发现消费者所订阅的Queue数量发生变化，或消费者组中消费者的数量发生变化，立即向ConsumerGroup中的每个实例发出Rebalance通知；
- TopicCongManager：key是topic名称，value是TopicCong；TopicCong中维护着该Topic中所 有Queue的数据；
- ConsumerManager：key是Consumser Group Id，value是ConsumerGroupInfo；ConsumerGroupInfo中维护着该Group中所有Consumer实例数据；
- ConsumerOffsetManager：key为Topic与订阅该Topic的Group的组合,即topic@group， value是一个内层Map。内层Map的key为QueueId，内层Map的value为该Queue的消费进度 offset。
3、 Consumer实例在接收到通知后会采用Queue分配算法自己获取到相应的Queue，即由Consumer实例自主进行Rebalance；
3、 4.3.6）与Kafka对比；
在Kafka中，一旦发现出现了Rebalance条件，Broker会调用Group Coordinator来完成Rebalance；Coordinator是Broker中的一个进程，Coordinator会在Consumer Group中选出一个Group Leader，由这个Leader根据自己本身组情况完成Partition分区的再分配，这个再分配结果会上报给Coordinator， 并由Coordinator同步给Group中的所有Consumer实例。
Kafka中的Rebalance是由Consumer Leader完成的。而RocketMQ中的Rebalance是由每个Consumer自身完成的，Group中不存在Leader。
3、 4.4）Queue分配算法；
一个Topic中的Queue只能由Consumer Group中的一个Consumer进行消费，而一个Consumer可以同时消费多个Queue中的消息。
那么Queue与Consumer间的配对关系是如何确定的，即Queue要分配给哪个Consumer进行消费，也是有算法策略的，常见的有四种策略，这些策略是通过在创建Consumer时的构造器传进去的。
3、 4.4.1）平均分配策略；
该算法是要根据avg = QueueCount / ConsumerCount的计算结果进行分配的。
如果能够整除， 则按顺序将avg个Queue逐个分配Consumer；如果不能整除，则将多余出的Queue按照Consumer顺序 逐个分配。
该算法即，先计算好每个Consumer应该分得几个Queue，然后再依次将这些数量的Queue逐个分配给Consumer。
3、 4.4.2）环形平均策略；
环形平均算法是指，根据消费者的顺序，依次在由queue队列组成的环形图中逐个分配
该算法不用事先计算每个Consumer需要分配几个Queue，直接一个一个按顺序分配即可。
3、 4.4.3）一致性hash策略；
该算法会将consumer的hash值作为Node节点存放到hash环上，然后将queue的hash值也放到hash环 上，通过顺时针方向，距离queue近的那个consumer就是该queue要分配的consumer。
该算法存在的问题：分配不均
3、 4.4.4）同机房策略；
该算法会根据queue的部署机房位置和consumer的位置，过滤出当前consumer相同机房的queue，然后按照平均分配策略或环形平均策略对同机房queue进行分配；如果没有同机房queue，则按照平均分配策略或环形平均策略对所有queue进行分配。
3、 4.4.5）策略对比；
1、 一致性hash算法存在的问题：两种平均分配策略的分配效率较高，一致性hash策略的较低因为一致性hash算法较复杂另外一致性hash策略分配的结果也很大可能上存在不平均的情况；
2、 一致性hash算法存在的意义：其可以有效减少由于消费者组扩容或缩容所带来的大量的Rebalance；
3、 一致性hash算法的应用场景：Consumer数量变化较频繁的场景；
如下图所示：
3、 4.5）至少一次原则；
RocketMQ有一个原则：每条消息必须要被成功消费一次，那么什么是成功消费呢？
Consumer在消费完消息后会向其消费进度记录器提交其消费消息的offset， offset被成功记录到记录器中，那么这条消费就被成功消费了。
什么是消费进度记录器？
对于广播消费模式来说，Consumer本身就是消费进度记录器； 对于集群消费模式来说，Broker是消费进度记录器。
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