在 RocketMQ 中，Consumer端的两种消费模式（Push/Pull）底层其实都是基于「拉模式」来获取消息的。...具体实现方式是，消息拉取线程从服务器 拉取 一批消息后，将其提交给消息消费线程池，并立即继续向服务器尝试拉取消息，以保持消息的连续性。 那如果拉取消息时，Broker端暂时没有新消息可以返回怎么办？...会一直无脑发送拉取请求吗？ 嗯，一定不会啦。...检查一次挂起的请求，是否有满足条件的新消息，如果有就返回，如果没有就继续挂起，直到超时返回 如果在挂起的过程中，有满足条件的新消息写入commitLog，也会立即返回新消息 Q3：消费者怎么知道去哪里拉取消息...RocketMQ「队列粒度」的负载均衡的核心设计理念是： 消费队列在同一时间只允许被同一消费组内的一个消费者消费 一个消费者能同时消费多个消息队列 负载均衡基本流程： Consumer启动后，它就会通过定时任务向所有
生产者：在Kafka，生产者发布通信以及向Kafka主题发布消息。 消费者：Kafka消费者订阅了一个主题，并且还从主题中读取和处理消息。...经纪人：在管理主题中的消息存储时，我们使用Kafka Brokers。...为了避免这点，Kafka 有个参数可以让 consumer 阻塞知道新消息到达 (当然也可以阻塞知道消息的数量达到某个特定的量这样就可以批量发） 问题6 能说一下leader选举过程吗 我们知道Zookeeper...调用unsubscrible()，取消topic的订阅 rebalance 发生时，Group 下所有 consumer 实例都会协调在一起共同参与，kafka 能够保证尽量达到最公平的分配。...在 Rebalance 的过程中 consumer group 下的所有消费者实例都会停止工作，等待 Rebalance 过程完成。 问题7.1： 能简单说一下rebalance过程吗？
设置2G左右的临时文件限制，大量生产非持久化消息并写入临时文件，在达到最大限制时，生产者阻塞，消费者可正常连接但不能消费消息，或者原本慢速消费的消费者，消费突然停止。...client端在消费消息后暂且不发送ACK，而是把它缓存下来(pendingACK)，等到这些消息的条数达到一定阀值时，只需要通过一个ACK指令把它们全部确认；这比对每条消息都逐个确认，在性能上要提高很多...端发送PullCommand时 当prefethSize=>0时，表示consumer将接受broker端PUSh(推送)的方式获取消息，此后只要当client端消费且ACK了一定的消息之后，会立即... = 4 表示只确认"单条消息",无论在任何ACK_MODE下 UNMATCHED_ACK_TYPE = 5 在Topic中，如果一条消息在转发给“订阅者”时，发现此消息不符合Selector...过滤条件，那么此消息将 不会转发给订阅者，消息将会被存储引擎删除(相当于在Broker上确认了消息)
除此之外，Pub/Sub 还提供了「匹配订阅」模式，允许消费者根据一定规则，订阅「多个」自己感兴趣的队列。...如果所有消费者都下线了，那生产者发布的消息，因为找不到任何一个消费者，也会全部「丢弃」。 所以，当你在使用 Pub/Sub 时，一定要注意：消费者必须先订阅队列，生产者才能发布消息，否则消息会丢失。...当我们在使用一个消息队列时，希望它的功能如下： 支持阻塞等待拉取消息 支持发布 / 订阅模式 消费失败，可重新消费，消息不丢失 实例宕机，消息不丢失，数据可持久化 消息可堆积 Redis 除了 List...也没问题，Stream 通过以下命令完成发布订阅： XGROUP：创建消费者组 XREADGROUP：在指定消费组下，开启消费者拉取消息 下面我们来看具体如何做？...这样一来，就达到了多组消费者「订阅」消费的目的。 消息处理时异常，Stream 能否保证消息不丢失，重新消费？ 除了上面拉取消息时用到了消息 ID，这里为了保证重新消费，也要用到这个消息 ID。
如果长时间没有消息，而消费者端又不停的发送Pull请求不就会导致RocketMQ中Broker端负载很高吗？那么在RocketMQ中如何解决以做到高效的消息消费呢？...，如果条件成立则说明有新消息达到Broker端（这里，在RocketMQ的Broker端会有一个后台独立线程—ReputMessageService不停地构建ConsumeQueue/IndexFile...Push模式实际上在内部还是使用的Pull方式实现的，通过Pull不断地轮询Broker获取消息，当不存在新消息时，Broker端会挂起Pull请求，直到有新消息产生才取消挂起，返回新消息。...（2）RocketMQ的Push消费模式流程简析 在本文前面已经提到过了，从严格意义上说，RocketMQ并没有实现真正的消息消费的Push模式，而是对Pull模式进行了一定的优化，一方面在Consumer...思考题 使用RocketMQ的Pull模式进行消息消费时，由上面可知该模式下无需自动拉取消息，这样在DefaultMQPullConsumerImpl启动时，消息拉取线程—PullMessageService
启动时将一些动态的JMX Beans 进行注册，以便对kafka进行监控跟踪 创建主题的流程 ?...其中send方法并没有直接发送消息给kafka server,而是存入了RecordAccumulator中,当达到一定条件，会唤醒sender线程获取消息并发送，send方法我们详细看看RecordAccumulator.append...设置成true,请求更新metaData信息 检测与ReadyCheckResult.readyNodes集合中个节点连接状态，通过调用NetWorkClient.ready,方法完成检测工作，同时根据一定条件判断是否为还未建立连接的节点创建连接...进行包装，负责从服务端获取消息 消费订阅 kafkaConusmer提供了两种订阅消息的方法，一种通过KafkaConusmer,subscrible方法指定消息对应的主题，另一种是通过kafakConsumer.assign...pollonce方法的主要逻辑是，确保消费组在服务端对应的组协调器已完成分配并正常连接，消费者已加入到该组协调器的管理之中，同时以同步方式调用doAutoCommitOffsetsAsync方法获取消费初始位置
更新订阅信息时，订阅信息是按照消费组存放的，这步骤就会导致同一个消费组内的各个消费者客户端的订阅信息相互被覆盖。...回到消费者客户端，当消费者拉取消息时，Broker 服务会调用 PullMessageProcessor 的 processRequest 方法 。...C1消费者无法消费主题 TopicTest 的消息数据，那么 C2 消费者订阅主题 mytest，消费会正常吗 ？ 从上图来看，依然有问题。...Tag 的 hashcode 是否和订阅信息中 TAG 的 hashcode 是否相同，若不符合，则跳过，继续对比下一个， 符合条件的聚合后返回给消费者客户端。...C1 消费者从队列 0 ，队列 1 中拉取消息时，因为 Broker 端该主题的订阅信息中 TAG 值为 B ，经过服务端过滤后， C1 消费者拉取到的消息的 TAG 值都是 B , 但消费者在收到过滤的消息后
更新订阅信息时，订阅信息是按照消费组存放的，这步骤就会导致同一个消费组内的各个消费者客户端的订阅信息相互被覆盖。...回到消费者客户端，当消费者拉取消息时，Broker 服务会调用 PullMessageProcessor 的 processRequest方法 。...C1消费者无法消费主题 TopicTest 的消息数据，那么 C2 消费者订阅主题 mytest，消费会正常吗 ？图片从上图来看，依然有问题。...Tag 的 hashcode 是否和订阅信息中 TAG 的 hashcode 是否相同，若不符合，则跳过，继续对比下一个， 符合条件的聚合后返回给消费者客户端。...C1 消费者从队列 0 ，队列 1 中拉取消息时，因为 Broker 端该主题的订阅信息中 TAG 值为 B ，经过服务端过滤后， C1 消费者拉取到的消息的 TAG 值都是 B , 但消费者在收到过滤的消息后
，生产者发送含有tag1,tag2,tag3的消息各10条 消费者1没有收到任何消息，消费者2收到部分消息 结论 同一个消费组中，设置不同tag时，后启动的消费者会覆盖先启动的消费者设置的tag tag...注册订阅信息 consumer订阅时，会将订阅信息注册到到服务端 保存订阅信息的是Map类，key为topic，value主要是tag subVersion取当前时间。...拉取消息并过滤 拉取消息时，首先从服务端获取订阅关系，得到tag的hash集合codeSet 然后从ConsumerQueue获取一条记录，判断记录的hashCode是否在codeSet中，以达到消息过滤的目的...过滤的核心是是tag，tag被更新，过滤条件被改变。服务端过滤后只返回tag2的消息 客户端接收消息后，再次过滤。先启动的消费者1订阅tagA，但是服务端返回tag2，所以消费者1收不到任何消息。...消费者2能收到一半的消息（集群模式，假设消息平均分配，另外一半分给tag2） # 源码分析 1、订阅关系数据结构 ? 2、消费者1启动时注册的订阅关系 ? 3、消费者2后启动覆盖订阅关系 ?
当消费者不存在时，消息会一直保存，直到有消费消费。 「Pub/Sub 发布订阅消息模型」 消息生产者（发布）将消息发布到topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。...和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。当生产者发布消息，不管是否有消费者。都不会保存消息一定要先有消息的消费者，后有消息的生产者。 「P2P vs Pub/Sub」 ?...JMS规范允许客户创建持久订阅，这在一定程度上放松了时间上的相关性要求。持久订阅允许消费者消费它在未处于激活状态时发送的消息。...JMS Provider会向客户发送客户处于非激活状态时所发布的消息。 持久订阅在某个时刻只能有一个激活的订阅者。持久订阅在创建之后会一直保留，直到应用程序调用会话上的unsubscribe方法。...id用以区分 sub_name：订阅者名称 selector：选择器，可以选择只消费满足条件的消息。
偏移量Offset: 消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset。...跟随者作为正常消费者，拉取消息并更新其自己的数据存储。 3.1 Broker Message在Broker中通Log追加的方式进行持久化存储。并进行分区（patitions)。...为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数。...消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。...每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。
发布者将消息发送到主题中，订阅者在接收消息之前需要先“订阅主题”。“订阅”在这里既是一个动作，同时还可以认为是主题在消费时的一个逻辑副本，每份订阅中，订阅者都可以接收到主题的所有消息。...RocketMQ使用的消息模型是标准的发布-订阅模型，在RocketMQ的术语表中，生产者、消费者和主题，与发布-订阅模型中的概念是完全一样的。...在一定时间后，会查询所有的半消息，然后到 Producer 端查询半消息的执行情况。...当一条消息初次消费失败，消息队列 RocketMQ 会自动进行消息重试；达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息，此时，消息队列 RocketMQ 不会立刻将消息丢弃...消息消费队列在同一消费组不同消费者之间的负载均衡，其核心设计理念是在一个消息消费队列在同一时间只允许被同一消费组内的一个消费者消费，一个消息消费者能同时消费多个消息队列。
除此之外，Pub/Sub 还提供了「匹配订阅」模式，允许消费者根据一定规则，订阅「多个」自己感兴趣的队列。...如果所有消费者都下线了，那生产者发布的消息，因为找不到任何一个消费者，也会全部「丢弃」。 所以，当你在使用 Pub/Sub 时，一定要注意：消费者必须先订阅队列，生产者才能发布消息，否则消息会丢失。...当我们在使用一个消息队列时，希望它的功能如下： 支持阻塞等待拉取消息 支持发布 / 订阅模式 消费失败，可重新消费，消息不丢失 实例宕机，消息不丢失，数据可持久化 消息可堆积 Redis 除了 List...也没问题，Stream 通过以下命令完成发布订阅： XGROUP：创建消费者组 XREADGROUP：在指定消费组下，开启消费者拉取消息 下面我们来看具体如何做？...这样一来，就达到了多组消费者「订阅」消费的目的。 3) 消息处理时异常，Stream 能否保证消息不丢失，重新消费？
除此之外，Pub/Sub 还提供了「匹配订阅」模式，允许消费者根据一定规则，订阅「多个」自己感兴趣的队列。...如果所有消费者都下线了，那生产者发布的消息，因为找不到任何一个消费者，也会全部「丢弃」。 所以，当你在使用 Pub/Sub 时，一定要注意：消费者必须先订阅队列，生产者才能发布消息，否则消息会丢失。...当我们在使用一个消息队列时，希望它的功能如下： 支持阻塞等待拉取消息 支持发布 / 订阅模式 消费失败，可重新消费，消息不丢失 实例宕机，消息不丢失，数据可持久化 消息可堆积 Redis 除了 List...也没问题，Stream 通过以下命令完成发布订阅： XGROUP：创建消费者组 XREADGROUP：在指定消费组下，开启消费者拉取消息 下面我们来看具体如何做？...这样一来，就达到了多组消费者「订阅」消费的目的。 ? 3) 消息处理时异常，Stream 能否保证消息不丢失，重新消费？
Poll使用方法 Consumer订阅topic之后通常以事件循环的方法来获取消息读取，poll方法根据当前consumer的消费位移返回消息集合。...我们可以在while条件指定一个布尔变量isRunning来标识是否需要退出consumer消费循环并且结束consumer应用。...显然，若consumer在消费之前就提交位移，那么多在位移提交完成之后，消费还未消费就崩溃了，这时候consumer重启，则会从新的位移开始消费，则这个已提交的位移会丢失。...在构建kafkaConsumer时设置enable.auto.commit=false，然后调用conmmitSync或commitAsync方法即可。...当这个无参数的时候，conmmitSync和commitAsync在调用的时候，都会为他订阅的所有分区进行位移提交。
判定标准是：拉取消息请求的偏移量是否小于当前消费队列最大偏移量，如果条件成立则说明有新消息了。 若存在新的消息 , 长轮询请求管理服务会触发拉取消息处理器重新处理该拉取消息请求。...4、处理异常消息 当消费异常时，异常消息将重新发回 Broker 端的重试队列（ RocketMQ 会为每个 topic 创建一个重试队列，以 %RETRY% 开头），达到重试时间后将消息投递到重试队列中进行消费重试...1、 集群模式 集群模式下，分两种场景： 拉取消息服务会在拉取消息时，携带该队列的消费进度，提交给 Broker 的拉取消息处理器。...Broker 端会为每个 topic 创建一个重试队列 ，队列名称是：%RETRY% + 消费者组名 ，达到重试时间后将消息投递到重试队列中进行消费重试（消费者组会自动订阅重试 Topic）。...当客户端升级或者下线时，或者 Broker 宕机，都要进行负载均衡操作，可能造成消息堆积，同时有一定几率造成重复消费。
判定标准是：拉取消息请求的偏移量是否小于当前消费队列最大偏移量，如果条件成立则说明有新消息了。 若存在新的消息 , 长轮询请求管理服务会触发拉取消息处理器重新处理该拉取消息请求。...图片 4、处理异常消息 图片 当消费异常时，异常消息将重新发回 Broker 端的重试队列（ RocketMQ 会为每个 topic 创建一个重试队列，以 %RETRY% 开头），达到重试时间后将消息投递到重试队列中进行消费重试...，消费者重启，或者 Broker 宕机 ，顺序消费也会有一定几率较短时间内乱序，所以消费者的业务逻辑还是要保障幂等。...Broker 端会为每个 topic 创建一个重试队列 ，队列名称是：%RETRY% + 消费者组名 ，达到重试时间后将消息投递到重试队列中进行消费重试（消费者组会自动订阅重试 Topic）。...当客户端升级或者下线时，或者 Broker 宕机，都要进行负载均衡操作，可能造成消息堆积，同时有一定几率造成重复消费。------
，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合； 能够保证严格的消息顺序； 提供丰富的消息拉取模式； 高效的订阅者水平扩展能力...主要特性： 快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化； 高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率； .完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式...个字节； 提供完全分布式架构, 并有replica机制, 拥有较高的可用性和可靠性, 理论上支持消息无限堆积； 支持批量操作； 消费者采用Pull方式获取消息, 消息有序, 通过控制能够保证所有消息被消费且仅被消费一次...而Pull模式由Consumer主动来获取消息，每一次Pull时都尽可能多的获取已近在Broker上的消息。 但是，和Push模式正好相反，Pull就面临了实时性的问题。...比如long-polling请求的超时时间为30秒，那么Broker在收到请求后最迟在25s之后一定会返回一个结果。
Broker去拉取一批消息，然后消费； 这种模式的好处是可以根据客户端消费能力来主动获取消息量；但是弊端也比较明显，就是获取消息的时机不太好把握 ，获取时间间隔小容易造成CPU浪费，时间间隔太大又会造成消费不及时...跟踪pullMessage源码发现其实是在Pull模式拉取逻辑上增加一系列延迟请求，一定程度上避免短时间内无效请求/* 开启拉取消息任务 */public class MQClientInstance...exception", e); } } }}/* 同Pull模式QClientAPIImpl().pullMessage基础上进一步封装了Pull逻辑； 在命中某些条件下执行...，它是由由Consumer主要来发起拉取请求去Broker拉取， 但是Rocketmq通过对拉取逻辑的一系列封装，以及采用长轮询机制让Consumer请求挂起避免短轮询无效请求，同时Broker在消息产生时也会及时通知挂起的...Consumer来拉取消息，最终达到了Push的效果。
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