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RocketMQ——消息文件过期原理

RocketMQ——消息ACK机制及消费进度管理 文中提过,所有的消费均是客户端发起Pull请求的,告诉消息的offset位置,broker去查询并返回。但是有一点需要非常明确的是,消息消费后,消息其实并没有物理地被清除,这是一个非常特殊的设计。本文来探索此设计的一些细节。

消费完后的消息去哪里了?

消息的存储是一直存在于CommitLog中的。而由于CommitLog是以文件为单位(而非消息)存在的,CommitLog的设计是只允许顺序写的,且每个消息大小不定长,所以这决定了消息文件几乎不可能按照消息为单位删除(否则性能会极具下降,逻辑也非常复杂)。所以消息被消费了,消息所占据的物理空间并不会立刻被回收。

但消息既然一直没有删除,那RocketMQ怎么知道应该投递过的消息就不再投递?——答案是客户端自身维护——客户端拉取完消息之后,在响应体中,broker会返回下一次应该拉取的位置,PushConsumer通过这一个位置,更新自己下一次的pull请求。这样就保证了正常情况下,消息只会被投递一次。

什么时候清理物理消息文件?

那消息文件到底删不删,什么时候删?

消息存储在CommitLog之后,的确是会被清理的,但是这个清理只会在以下任一条件成立才会批量删除消息文件(CommitLog):

  1. 消息文件过期(默认72小时),且到达清理时点(默认是凌晨4点),删除过期文件。
  2. 消息文件过期(默认72小时),且磁盘空间达到了水位线(默认75%),删除过期文件。
  3. 磁盘已经达到必须释放的上限(85%水位线)的时候,则开始批量清理文件(无论是否过期),直到空间充足。

注:若磁盘空间达到危险水位线(默认90%),出于保护自身的目的,broker会拒绝写入服务。

这样设计带来的好处

消息的物理文件一直存在,消费逻辑只是听客户端的决定而搜索出对应消息进行,这样做,笔者认为,有以下几个好处:

  1. 一个消息很可能需要被N个消费组(设计上很可能就是系统)消费,但消息只需要存储一份,消费进度单独记录即可。这给强大的消息堆积能力提供了很好的支持——一个消息无需复制N份,就可服务N个消费组。

  2. 由于消费从哪里消费的决定权一直都是客户端决定,所以只要消息还在,就可以消费到,这使得RocketMQ可以支持其他传统消息中间件不支持的回溯消费。即我可以通过设置消费进度回溯,就可以让我的消费组重新像放快照一样消费历史消息;或者我需要另一个系统也复制历史的数据,只需要另起一个消费组从头消费即可(前提是消息文件还存在)。

  3. 消息索引服务。只要消息还存在就能被搜索出来。所以可以依靠消息的索引搜索出消息的各种原信息,方便事后排查问题。

注:在消息清理的时候,由于消息文件默认是1GB,所以在清理的时候其实是在删除一个大文件操作,这对于IO的压力是非常大的,这时候如果有消息写入,写入的耗时会明显变高。这个现象可以在凌晨4点(默认删时间时点)后的附近观察得到。

RocketMQ官方建议Linux下文件系统改为Ext4,对于文件删除操作相比Ext3有非常明显的提升。

跳过历史消息的处理

由于消息本身是没有过期的概念,只有文件才有过期的概念。那么对于很多业务场景——一个消息如果太老,是无需要被消费的,是不合适的。

这种需要跳过历史消息的场景,在RocketMQ要怎么实现呢?

对于一个全新的消费组,PushConsumer默认就是跳过以前的消息而从最尾开始消费的,解析请参看RocketMQ——消息ACK机制及消费进度管理相关章节。

但对于已存在的消费组,RocketMQ没有内置的跳过历史消息的实现,但有以下手段可以解决:

  1. 自身的消费代码按照日期过滤,太老的消息直接过滤。如:

         @Override
         public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
             for(MessageExt msg: msgs){
                 if(System.currentTimeMillis()-msg.getBornTimestamp()>60*1000) {//一分钟之前的认为过期
                     continue;//过期消息跳过
                 }
    
                 //do consume here
    
             }
             return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
         }
    
  2. 自身的消费代码代码判断消息的offset和MAX_OFFSET相差很远,认为是积压了很多,直接return CONSUME_SUCCESS过滤。

         @Override
         public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(//
             List<MessageExt> msgs, //
             ConsumeConcurrentlyContext context) {
             long offset = msgs.get(0).getQueueOffset();
             String maxOffset = msgs.get(0).getProperty(MessageConst.PROPERTY_MAX_OFFSET);
             long diff = Long. parseLong(maxOffset) - offset;
             if (diff > 100000) { //消息堆积了10W情况的特殊处理
                 return ConsumeConcurrentlyStatus. CONSUME_SUCCESS;
             }
             //do consume here
             return ConsumeConcurrentlyStatus. CONSUME_SUCCESS;
         }
    
  3. 消费者启动前,先调整该消费组的消费进度,再开始消费。可以人工使用控制台命令resetOffsetByTime把消费进度调整到后面,再启动消费。

  4. 原理同3,但使用代码来控制。代码中调用内部的运维接口,具体代码实例祥见ResetOffsetByTimeCommand.java.