从上帝视角看一下消息发送和消费
当我们使用RocketMQ时，RocketMQ-Dashboard是一个非常好用的图形化界面工具
我们首先在RocketMQ-Dashboard上创建一个topic，每个topic下4个队列
每个topic是一类消息的集合，topic下面再细分queue是为了提高消息消费的并发度
当producer发送topic消息时，应该往topic下的哪个queue来发送呢？
producer会采用轮询的策略发送
那么consumer应该消费哪个queue下的消息呢？
当有一个消费者时当然是消费所有的queue
如果有多个消费者呢？
只需要根据各种负载均衡策略将队列分配给消费者即可，如下图是两种负载均衡的方式
你问我这两种负载策略怎么实现的？去看看源码呗，详细过程我就不分析了
如果消费者数量超过队列的数量会发生什么？
多出来的消费者将不会消费任何队列
为什么一个consumer只能消费一个queue呢？
多个消费者消费一个queue肯定会有并发问题，所以得加锁，这样还不如把topic下的队列数量设置的多一点
我在运行的过程中可以设置topic下queue的数量吗？
当然可以。不仅可以重新设置queue的数量，还可以实时增减consumer，以应对不同流量的场景
那这样说当queue或者consumer的数量发生变化的时候，需要重新执行负载均衡吧？
是的，大家一般把这个过程叫做重平衡
下面我们来分享一下详细的细节
消息发送流程
消息发送主要有3种方式单向发送（只发送，不管结果），同步发送和异步发送
消息消费流程
消息是基于推还是拉？
消息消费的模式有两种方式：
- 拉取：Consumer不断从Broker拉取
- 推送：Broker向Consumer推送
这两种方式都有各自的缺点：
- 拉取：拉取的间隔不好确定，间隔太短没消息时会造成带宽浪费，间隔太长又会造成消息不能及时被消费
- 推送：推送和速率难以适配消费速率，推的太快，消费者消费不过来怎么办？推的太慢消息不能及时被消费
看起来拉取和推送难以抉择
然后就有大佬把拉取模式改了一下，即不会造成带宽浪费，也能基于消费的速率来决定拉取的频率！
你猜怎么改的？
其实很简单，Consumer发送拉取请求到Broker端，如果Broker有数据则返回，Consumer端再次拉取。如果Broker端没有数据，不立即返回，而是等待一段时间（例如5s）。
- 如果在等待的这段时间，有要拉取的消息，则将消息返回，Consumer端再次拉取。
- 如果等待超时，也会直接返回，不会将这个请求一直hold住，Consumer端再次拉取
对了，这种策略就叫做长轮询
RocketMQ中有拉和推两种消费方式，但是推是基于长轮询做的
具体消费流程
拉取到消息后是怎么处理的呢？
PullRequest类的成员变量如下图
当拉取到消息后，消息会被放入msgTreeMap，其中key为消息的offset，value为消息实体
另外还有一个重要的属性dropped，和重平衡相关，重平衡的时候会造成消息的重复消费，具体机制不分析了，看专栏把
msgCount（未消费消息总数）和msgSize（未消费消息大小）是和流控相关的
什么是流控呢？
就是流量控制，当消费者消费的比较慢时，减缓拉取的速度。如下图
当从阻塞队列中获取PullRequest时，并不会直接发起网络请求，而是先看看是否触发流控的规则，比如未消费的消息总数超过一定值，未消费的消息大小超过一定值等
接着就是收到响应，处理消息，并键PullRequest再次放入阻塞队列.
是不是落了一个步骤？就是Consumer告诉Broker这部分消息我消费了？
嗯嗯，你是不是以为提交offset的过程是同步的？其实并不是，是异步的
Consumer怎么提交offset？
当consumer消费完消息只是将offset存在本地，通过定时任务将offset提交到broker，另外broker收到提交offset的请求后，也仅仅是将offset存在map中，通过定时任务持久化到文件中
这样就会造成消息的重复消费
- Consumer消费完消息并不是实时同步到Broker的，而是将offset先保存在本地map中，通过定时任务持久化上去。这就导致消息被消费了，但是此时消费者宕机了导致offset没提交，下次没提交offset的这部分消息会被再次消费
- 即使offset被提交到了Broker，在还没来得及持久化的时候Broker宕机了，当重启的时候Broker会读取consumerOffset.json中保存的offset信息，这就会导致没持久化offset的这部分消息会被再次消费
参考博客
[1]http://www.tianshouzhi.com/api/tutorials/rocketmq/409
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/iultj1KtBSWxDbcYrZsJOg