Rocketmq面试(三)消息积压，增加消费者有用么？_rocketmq 增加消费者

目录

一.广播模式和集群模式的不同

二.延迟拉取

三.消费者延迟拉取消息的原因

四.增加消费者后是如何分配MessageQueue(引出负载策略)

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一.广播模式和集群模式的不同

首先我们要强调一下。在广播模式（每条消息需要被消费者组中的每个消费者处理，也就是说消费者组内的每隔消费者都会收到订阅Topic的全量消息因此即使扩充消费者的数量也无法提升消费者能力）

 在集群模式下（也就是消息被消费者组中的任何一个消费者消费了就可以）,如果消费者数量小于MessageQueue，那么增加消费者是用用的。比如一个 Topic 有 4 个 MessageQueue，2 个消费者进行消费，如果增加一个消费者，明细可以加快拉取消息的频率。

 如果消费者的数量大于等于 MessageQueue 的数量，增加消费者是没有用的。比如一个 Topic 有 4 个 MessageQueue，并且有 4 个消费者进行消费。如下图：

 除此之外，也会有一些特殊情况。

如果消费者本地消费的慢会延迟一段时间取拉取？

那什么情况下会出现延迟一段时间进行拉取呢？

二.延迟拉取

1.ProcessQueue保存的消息数量超过阈值（1000）可配置

2.ProcessQueue保存的消息大小超过阈值（100M）可配置

3.对于非顺序消费的场景，ProcessQueue中保存的最后一条和第一条消息偏移量之差超过了阈值（2000）可以配置 参考（org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.DefaultMQPushConsumerImpl这个类）

4.对于顺序消费，ProcessQueue加锁失败也会导致延迟拉取，默认时间是3s.

三.消费者延迟拉取消息的原因

消费者消费慢，可是能下面的原因：

• 消费者处理的业务逻辑复杂，耗时很长；

• 消费者有慢查询，或者数据库负载高导致响应慢；

• 缓存等中间件响应慢，比如 Redis 响应慢；

• 调用外部服务接口响应慢。

对于外部服务接口响应慢，我们可以看实际情况，如果调用外部系通只是一个通知，可以采用异步的方式，异步逻辑里采用重试的方式保证接口调成功。

如果返回的结果必须处理，是不是可以考虑接口返回的结果可以缓存默认值，在调用失败后采用快速降级的方式，使用默认值代替返回接口返回值，果这个接口返回结果必须要处理，并且不能缓存，可以把拉取到的消息存入本地然后给 Broker 直接返回 CONSUME_SUCCESS。等外部系统恢复正常后再从本地取出来进行处理。

四.增加消费者后是如何分配MessageQueue(引出负载策略)

Consumer在拉取消息之前，需要对MessageQueue进行负载操作，RocketMQ使用一个定时器来完成负载操作，默认每间隔20s重新负载一次

平均负载策略：

1. 把消费者进行排序；

2. 计算每个消费者可以平均分配的 MessageQueue 数量；

3. 如果消费者数量大于 MessageQueue 数量，多出的消费者就分不到；

4. 如果不可以平分，就使用 MessageQueue 总数量对消费者数量求余数 mod；

5. 对前 mod 数量消费者，每个消费者加一个，这样就获取到了每个消费者分配的 MessageQueue 数量。

循环分配策略:

这个很容易理解，遍历消费者，把 MessageQueue 分一个给遍历到的消费者，如果 MessageQueue 数量比消费者多，需要进行多次遍历，遍历次数等于 （MessageQueue 数量/消费者数量），还是以 4 个 MessageQueue 和 3 个消费者的情况，如下图：

自定义分配策略：

这种策略在消费者启动的时候可以指定消费哪些 MessageQueue。可以参考下面代码：

AllocateMessageQueueByConfig allocateMessageQueueByConfig = new AllocateMessageQueueByConfig();
//绑定消费 messageQueue1
allocateMessageQueueByConfig.setMessageQueueList(Arrays.asList(new MessageQueue("messageQueue1","broker1",0)));
consumer.setAllocateMessageQueueStrategy(allocateMessageQueueByConfig);
consumer.start();

按照机房分配策略：

这种方式 Consumer 只消费指定机房的 MessageQueue，如下图：Consumer0、Consumer1、Consumer2 绑定 room1 和 room2 这两个机房，而 room3 这个机房没有消费者。

AllocateMessageQueueByMachineRoom allocateMessageQueueByMachineRoom = new AllocateMessageQueueByMachineRoom();
//绑定消费 room1 和 room2 这两个机房
allocateMessageQueueByMachineRoom.setConsumeridcs(new HashSet<>(Arrays.asList("room1","room2")));
consumer.setAllocateMessageQueueStrategy(allocateMessageQueueByMachineRoom);
consumer.start();

这种策略 broker 的命名必须按照格式：机房名@brokerName，因为消费者分配队列的时候，首先按照机房名称过滤出所有的 MessageQueue，然后再按照平均分配策略进行分配。

按照机房就近分配：

跟按照机房分配原则相比，就近分配的好处是可以对没有消费者的机房进行分配。如下图，机房 3 的 MessageQueue 也分配到了消费者：

一致性 Hash 算法策略：

把所有的消费者经过 Hash 计算分布到 Hash 环上，对所有的 MessageQueue  进行 Hash  计算，找到顺时针方向最近的消费者节点进行绑定。如下图：