关于 RocketMQ ClientID 相同引发的消息堆积的问题
关于 RocketMQ ClientID 相同引发的消息堆积的问题
首先，造成这个问题的 BUG RocketMQ 官方已经在 3月16号 的这个提交中修复了，这里只是探讨一下在修复之前造成问题的具体细节，更多的上下文可以参考我之前写的 《RocketMQ Consumer 启动时都干了些啥？》 ，这篇文章讲解了 RocketMQ 的 Consumer 启动之后都做了哪些操作，对理解本次要讲解的 BUG 有一定的帮助。
其中讲到了：
重复消费自不必说，你 ClientID 都相同了。本篇着重聊聊为什么会消息堆积。
文章中讲到，初始化 Consumer 时，会初始化 Rebalance 的策略。你可以大致将 Rebalance 策略理解为如何将一个 Topic 下的 m 个 MessageQueue 分配给一个 ConsumerGroup 下的 n 个 Consumer 实例的策略，看着有些绕，其实就长这样：
而从 Consumer 初始化的源码中可以看出，默认情况下 Consumer 采取的 Rebalance 策略是 AllocateMessageQueueAverage()。
默认的策略很好理解，将 MessageQueue 平均的分配给 Consumer。举个例子，假设有 8 个 MessageQueue，2 个 Consumer，那么每个 Consumer 就会被分配到 4 个 MessageQueue。
那如果分配不均匀怎么办？例如只有 7 个 MessageQueue，但是 Consumer 仍然是 2 个。此时 RocketMQ 会将多出来的部分，对已经排好序的 Consumer 再做平均分配，一个一个分发给 Consumer，直到分发完。例如刚刚说的 7 个 MessageQueue 和 2 个 ConsumerGroup 这种 case，排在第一个的 Consumer 就会被分配到 4 个 MessageQueue，而第二个会被分配到 3 个 MessageQueue。
大家可以先理解一下 AllocateMessageQueueAveragely 的实现，作为默认的 Rebalance 的策略，其实现位于这里：
接下来我们看看，AllocateMessageQueueAveragely 内部具体都做了哪些事情。
其核心其实就是实现的 AllocateMessageQueueStrategy 接口中的 allocate 方法。实际上，RocketMQ 对该接口总共有 5 种实现：
- AllocateMachineRoomNearby
- AllocateMessageQueueAveragely
- AllocateMessageQueueAveragelyByCircle
- AllocateMessageQueueByConfig
- AllocateMessageQueueByMachineRoom
- AllocateMessageQueueConsistentHash
其默认的 AllocateMessageQueueAveragely 只是其中的一种实现而已，那执行 allocate 它需要什么参数呢？
需要以下四个：
- ConsumerGroup 消费者组的名字
- currentCID 当前消费者的 clientID
- mqAll 当前 ConsumerGroup 所消费的 Topic 下的所有的 MessageQueue
- cidAll 当前 ConsumerGroup 下所有消费者的 ClientID
实际上是将某个 Topic 下的所有 MessageQueue 分配给属于同一个消费者的所有消费者实例，粒度是 By Topic 的。
所以到这里剩下的事情就很简单了，无非就是怎么样把这一堆 MessageQueue 分配给这一堆 Consumer。这个怎么样，就对应了 AllocateMessageQueueStrategy 的不同实现。
接下来我们就来看看 AllocateMessageQueueAveragely 是如何对 MessageQueue 进行分配的，之前讲源码我一般都会一步一步的来，结合源码跟图，但是这个源码太短了，我就直接先给出来吧。
public List<MessageQueue> allocate(String consumerGroup, String currentCID, List<MessageQueue> mqAll, List<String> cidAll) {
if (currentCID == null || currentCID.length() < 1) {
throw new IllegalArgumentException("currentCID is empty");
}
if (mqAll == null || mqAll.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("mqAll is null or mqAll empty");
}
if (cidAll == null || cidAll.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("cidAll is null or cidAll empty");
}
List<MessageQueue> result = new ArrayList<MessageQueue>();
// 判断一下当前的客户端是否在 cidAll 的集合当中
if (!cidAll.contains(currentCID)) {
log.info("[BUG] ConsumerGroup: {} The consumerId: {} not in cidAll: {}",
consumerGroup,
currentCID,
cidAll);
return result;
}
// 拿到当前消费者在所有的消费者实例数组中的位置
int index = cidAll.indexOf(currentCID);
// 用 messageQueue 的数量 对 消费者实例的数量取余数, 这个实际上就把不够均匀分的 MessageQueue 的数量算出来了
// 举个例子, 12 个 MessageQueue, 有 5 个 Consumer, 12 % 5 = 2
int mod = mqAll.size() % cidAll.size();
int averageSize =
mqAll.size() <= cidAll.size() ? 1 : (mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size());
int startIndex = (mod > 0 && index < mod) ? index * averageSize : index * averageSize + mod;
int range = Math.min(averageSize, mqAll.size() - startIndex);
for (int i = 0; i < range; i++) {
result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size()));
}
return result;
}
其实前半部分都是些常规的 check，可以忽略不看，从这里：
int index = cidAll.indexOf(currentCID);
开始，才是核心逻辑。为了避免逻辑混乱，还是假设有 12 个 MessageQueue，5 个 Consumer，同时假设 index=0 。
那么 mod 的值就为 12 % 5 = 2 了。
而 averageSize 的值，稍微有点绕。如果 MessageQueue 的数量比消费者的数量还少，那么就为 1 ；否则，就走这一堆逻辑(mod > 0 && index < mod ? mqAll.size() / cidAll.size() + 1 : mqAll.size() / cidAll.size())。我们 index 是 0，而 mod 是 2，index < mod 则是成立的，那么最终 averageSize 的值就为 12 / 5 + 1 = 3。
接下来是 startIndex，由于这个三元运算符的条件是成立的，所以其值为 0 * 3 ，就为 0。
看了一大堆逻辑，是不是已经晕了？直接举实例：
12 个 Message Queue
5 个 Consumer 实例
按照上面的分法：
排在第 1 的消费者 分到 3 个
排在第 2 的消费者 分到 3 个
排在第 3 的消费者 分到 2 个
排在第 4 的消费者 分到 2 个
排在第 5 的消费者 分到 2 个
所以，你可以大致认为：
先“均分”，12 / 5 取整为 2。然后“均分”完之后还剩下 2 个，那么就从上往下，挨个再分配，这样第 1、第 2 个消费者就会被多分到 1 个。
所以如果有 13 个 MessageQueue，5 个 Consumer，那么第 1、第 2、第 3 就会被分配 3 个。
但并不准确，因为分配的 MessageQueue 是一次性的，例如那 3 个 MessageQueue 是一次性获取的，不会先给 2 个，再给 1 个。
而我们开篇提到的 Consumer 的 ClientID 相同，会造成什么？
当然是 index 的值相同，进而造成 mod、averageSize、startIndex、range 全部相同。那么最后 result.add(mqAll.get((startIndex + i) % mqAll.size())); 时，本来不同的 Consumer，会取到相同的 MessageQueue（举个例子，Consumer 1 和 Consumer 2 都取到了前 3 个 MessageQueue），从而造成有些 MessageQueue（如果有的话） 没有 Consumer 对其消费，而没有被消费，消息也在不停的投递进来，就会造成消息的大量堆积。
当然，现在的新版本从代码上看已经修复这个问题了，这个只是对之前的版本的原因做一个探索。