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RocketMQ之消息重试。

2024-11-30 来源：个人技术集锦

RocketMQ使用过程中，如何进行消息重试。

 

首先，我们需要明确，只有当消费模式为 MessageModel.CLUSTERING(集群模式) 时，Broker才会自动进行重试，对于广播消息是不会重试的。

集群消费模式下，当消息消费失败，RocketMQ会通过消息重试机制重新投递消息，努力使该消息消费成功。

当消费者消费该重试消息后，需要返回结果给broker，告知broker消费成功(ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS)或者需要重新消费(ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER)。

这里有个问题，如果消费者业务本身故障导致某条消息一直无法消费成功，难道要一直重试下去吗？

答案是显而易见的，并不会一直重试。

事实上，对于一直无法消费成功的消息，RocketMQ会在达到最大重试次数之后，将该消息投递至死信队列。然后我们需要关注死信队列，并对死信队列中的消息做人工的业务补偿操作。

那如何返回消息消费失败呢？

RocketMQ规定，以下三种情况统一按照消费失败处理并会发起重试。

注意 对于抛出异常的情况，只要我们在业务逻辑中显式抛出异常或者非显式抛出异常，broker也会重新投递消息，如果业务对异常做了捕获，那么该消息将不会发起重试。因此对于需要重试的业务，消费方在捕获异常时要注意返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER或null，输出日志并打印当前重试次数。推荐返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER。

RocketMQ重试时间窗

 

这里介绍一下Apache RocketMQ的重试时间窗，当消息需要重试时，会按照该规则进行重试。

我们可以在RocketMQ源码的MessageStoreConfig.java中找到消息重试配置：

1MessageStoreConfig.java2// 消息延迟级别定义3private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

 

默认重试次数与重试时间间隔对应关系表如下：

可以看到，RocketMQ采用了“时间衰减策略”进行消息的重复投递，即重试次数越多，消息消费成功的可能性越小。

源码分析

在RocketMQ的客户端源码DefaultMQPushConsumerImpl.java中，对重试机制做了说明，源码如下:

1private int getMaxReconsumeTimes() {2    // default reconsume times: 163    if (this.defaultMQPushConsumer.getMaxReconsumeTimes() == -1) {4        return 16;5    } else {6        return this.defaultMQPushConsumer.getMaxReconsumeTimes();7    }8}

解释下，首先判断消费端有没有显式设置最大重试次数 MaxReconsumeTimes， 如果没有，则设置默认重试次数为16，否则以设置的最大重试次数为准。

当消息消费失败，服务端会发起消费重试，具体逻辑在broker源码的 SendMessageProcessor.java 中的consumerSendMsgBack方法中涉及，源码如下：

 1if (msgExt.getReconsumeTimes() >= maxReconsumeTimes 2    || delayLevel < 0) { 3    newTopic = MixAll.getDLQTopic(requestHeader.getGroup()); 4    queueIdInt = Math.abs(this.random.nextInt() % 99999999) % DLQ_NUMS_PER_GROUP; 5 6    topicConfig = this.brokerController.getTopicConfigManager().createTopicInSendMessageBackMethod(newTopic, 7        DLQ_NUMS_PER_GROUP, 8        PermName.PERM_WRITE, 0 9    );10    if (null == topicConfig) {11        response.setCode(ResponseCode.SYSTEM_ERROR);12        response.setRemark("topic[" + newTopic + "] not exist");13        return response;14    }15} else {16    if (0 == delayLevel) {17        delayLevel = 3 + msgExt.getReconsumeTimes();18    }1920    msgExt.setDelayTimeLevel(delayLevel);21}

判断消息当前重试次数是否大于等于最大重试次数，如果达到最大重试次数，或者配置的重试级别小于0，则获取死信队列的Topic，后续将超时的消息send到死信队列中。

正常的消息会进入else分支，对于首次重试的消息，默认的delayLevel是0，rocketMQ会将给该level + 3，也就是加到3，这就是说，如果没有显示的配置延时级别，消息消费重试首次，是延迟了第三个级别发起的重试，从表格中看也就是距离首次发送10s后重试。

当延时级别设置完成，刷新消息的重试次数为当前次数加1，broker将该消息刷盘，逻辑如下：

 1MessageExtBrokerInner msgInner = new MessageExtBrokerInner(); 2msgInner.setTopic(newTopic); 3msgInner.setBody(msgExt.getBody()); 4msgInner.setFlag(msgExt.getFlag()); 5MessageAccessor.setProperties(msgInner, msgExt.getProperties()); 6msgInner.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msgExt.getProperties())); 7msgInner.setTagsCode(MessageExtBrokerInner.tagsString2tagsCode(null, msgExt.getTags())); 8 9msgInner.setQueueId(queueIdInt);10msgInner.setSysFlag(msgExt.getSysFlag());11msgInner.setBornTimestamp(msgExt.getBornTimestamp());12msgInner.setBornHost(msgExt.getBornHost());13msgInner.setStoreHost(this.getStoreHost());14// 刷新消息的重试次数为当前次数加115msgInner.setReconsumeTimes(msgExt.getReconsumeTimes() + 1);1617String originMsgId = MessageAccessor.getOriginMessageId(msgExt);18MessageAccessor.setOriginMessageId(msgInner, UtilAll.isBlank(originMsgId) ? msgExt.getMsgId() : originMsgId);19// 消息刷盘20PutMessageResult putMessageResult = this.brokerController.getMessageStore().putMessage(msgInner);

那么什么是msgInner呢，即：MessageExtBrokerInner，也就是对重试的消息，rocketMQ会创建一个新的 MessageExtBrokerInner 对象，它实际上是继承了MessageExt。

我们继续进入消息刷盘逻辑，即putMessage(msgInner)方法，实现类为：DefaultMessageStore.java, 核心代码如下：

1long beginTime = this.getSystemClock().now();2PutMessageResult result = this.commitLog.putMessage(msg);

主要关注 this.commitLog.putMessage(msg); 这句代码，通过commitLog我们可以认为这里是真实刷盘操作，也就是消息被持久化了。

我们继续进入commitLog的putMessage方法，看到如下核心代码段：

 1if (tranType == MessageSysFlag.TRANSACTION_NOT_TYPE 2    || tranType == MessageSysFlag.TRANSACTION_COMMIT_TYPE) { 3    // 处理延时级别 4    if (msg.getDelayTimeLevel() > 0) { 5        if (msg.getDelayTimeLevel() > this.defaultMessageStore.getScheduleMessageService().getMaxDelayLevel()) { 6            msg.setDelayTimeLevel(this.defaultMessageStore.getScheduleMessageService().getMaxDelayLevel()); 7        } 8        // 更换Topic 9        topic = ScheduleMessageService.SCHEDULE_TOPIC;10        // 队列ID为延迟级别-111        queueId = ScheduleMessageService.delayLevel2QueueId(msg.getDelayTimeLevel());1213        // Backup real topic, queueId14        MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC, msg.getTopic());15        MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID, String.valueOf(msg.getQueueId()));16        msg.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msg.getProperties()));1718        // 重置topic及queueId19        msg.setTopic(topic);20        msg.setQueueId(queueId);21    }22}2324ScheduleMessageService.java25public static int delayLevel2QueueId(final int delayLevel) {26    return delayLevel - 1;27}  

可以看到，如果是重试消息，在进行延时级别判断时候，返回true，则进入分支逻辑，通过这段逻辑我们可以知道，对于重试的消息，rocketMQ并不会从原队列中获取消息，而是创建了一个新的Topic进行消息存储的。也就是代码中的SCHEDULE_TOPIC，看一下具体是什么内容：

1public static final String SCHEDULE_TOPIC = "SCHEDULE_TOPIC_XXXX";

这个名字比较有意思，就叫 SCHEDULE_TOPIC_XXXX。

到这里我们可以得到一个结论：

1MessageStoreConfig.java2// 消息延迟级别定义3private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

同时为了保证消息可被找到，也会将原先的topic存储到properties中，也就是如下这段代码

1// Backup real topic, queueId2MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC, msg.getTopic());3MessageAccessor.putProperty(msg, MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID, String.valueOf(msg.getQueueId()));4msg.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msg.getProperties()));  

这里将原先的topic和队列id做了备份。

死信的业务处理方式

默认的处理机制中，如果我们只对消息做重复消费，达到最大重试次数之后消息就进入死信队列了。

我们也可以根据业务的需要，定义消费的最大重试次数，每次消费的时候判断当前消费次数是否等于最大重试次数的阈值。

如：重试三次就认为当前业务存在异常，继续重试下去也没有意义了，那么我们就可以将当前的这条消息进行提交，返回broker状态ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCES，让消息不再重发，同时将该消息存入我们业务自定义的死信消息表，将业务参数入库，相关的运营通过查询死信表来进行对应的业务补偿操作。

RocketMQ 的处理方式为将达到最大重试次数（16次）的消息标记为死信消息，将该死信消息投递到 DLQ 死信队列中，业务需要进行人工干预。实现的逻辑在 SendMessageProcessor 的 consumerSendMsgBack 方法中，大致思路为首先判断重试次数是否超过16或者消息发送延时级别是否小于0，如果已经超过16或者发送延时级别小于0，则将消息设置为新的死信。死信 topic 为：%DLQ%+consumerGroup。

我们接着看一下死信的源码实现机制。

死信源码分析

 1private RemotingCommand consumerSendMsgBack(final ChannelHandlerContext ctx, final RemotingCommand request) 2        throws RemotingCommandException { 3        final RemotingCommand response = RemotingCommand.createResponseCommand(null); 4        final ConsumerSendMsgBackRequestHeader requestHeader = 5            (ConsumerSendMsgBackRequestHeader)request.decodeCommandCustomHeader(ConsumerSendMsgBackRequestHeader.class); 6 7        ...... 8 9        // 0.首先判断重试次数是否大于等于16，或者消息延迟级别是否小于010        if (msgExt.getReconsumeTimes() >= maxReconsumeTimes11            || delayLevel < 0) {12            // 1. 如果满足判断条件，设置死信队列topic= %DLQ%+consumerGroup13            newTopic = MixAll.getDLQTopic(requestHeader.getGroup());14            queueIdInt = Math.abs(this.random.nextInt() % 99999999) % DLQ_NUMS_PER_GROUP;1516            topicConfig = this.brokerController.getTopicConfigManager().createTopicInSendMessageBackMethod(newTopic,17                DLQ_NUMS_PER_GROUP,18                PermName.PERM_WRITE, 019            );20            if (null == topicConfig) {21                response.setCode(ResponseCode.SYSTEM_ERROR);22                response.setRemark("topic[" + newTopic + "] not exist");23                return response;24            }25        } else {26            // 如果延迟级别为0，则设置下一次延迟级别为3+当前重试消费次数，达到时间衰减效果27            if (0 == delayLevel) {28                delayLevel = 3 + msgExt.getReconsumeTimes();29            }3031            msgExt.setDelayTimeLevel(delayLevel);32        }3334        MessageExtBrokerInner msgInner = new MessageExtBrokerInner();35        msgInner.setTopic(newTopic);36        msgInner.setBody(msgExt.getBody());37        msgInner.setFlag(msgExt.getFlag());38        MessageAccessor.setProperties(msgInner, msgExt.getProperties());39        msgInner.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msgExt.getProperties()));40        msgInner.setTagsCode(MessageExtBrokerInner.tagsString2tagsCode(null, msgExt.getTags()));4142        msgInner.setQueueId(queueIdInt);43        msgInner.setSysFlag(msgExt.getSysFlag());44        msgInner.setBornTimestamp(msgExt.getBornTimestamp());45        msgInner.setBornHost(msgExt.getBornHost());46        msgInner.setStoreHost(this.getStoreHost());47        msgInner.setReconsumeTimes(msgExt.getReconsumeTimes() + 1);4849        String originMsgId = MessageAccessor.getOriginMessageId(msgExt);50        MessageAccessor.setOriginMessageId(msgInner, UtilAll.isBlank(originMsgId) ? msgExt.getMsgId() : originMsgId);5152        // 3.死信消息投递到死信队列中并落盘53        PutMessageResult putMessageResult = this.brokerController.getMessageStore().putMessage(msgInner);54        ......55        return response;56    }

我们总结一下死信的处理逻辑：

  1. 首先判断消息当前重试次数是否大于等于16，或者消息延迟级别是否小于0

  2. 只要满足上述的任意一个条件，设置新的topic（死信topic）为：%DLQ%+consumerGroup

  3. 进行前置属性的添加

  4. 将死信消息投递到上述步骤2建立的死信topic对应的死信队列中并落盘，使消息持久化。

    发送失败如何重试

当发生网络抖动等异常情况，Producer生产者侧往broker发送消息失败，即：生产者侧没收到broker返回的ACK，导致Consumer无法进行消息消费，这时RocketMQ会进行发送重试。

使用DefaultMQProducer进行普通消息发送时，我们可以设置消息发送失败后最大重试次数，并且能够灵活的配合超时时间进行业务重试逻辑的开发，使用的API如下：

 1/**设置消息发送失败时最大重试次数*/ 2public void setRetryTimesWhenSendFailed(int retryTimesWhenSendFailed) { 3    this.retryTimesWhenSendFailed = retryTimesWhenSendFailed; 4} 5 6/**同步发送消息，并指定超时时间*/ 7public SendResult send(Message msg, 8                    long timeout) throws MQClientException, RemotingException, MQBrokerException, InterruptedException { 9    return this.defaultMQProducerImpl.send(msg, timeout);10}

通过API可以看出，生产者侧的重试是比较简单的，例如：设置生产者在3s内没有发送成功则重试3次的代码如下：

1/**同步发送消息，如果3秒内没有发送成功，则重试3次*/2DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("DefaultProducerGroup");3producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3);4producer.send(msg, 3000L);

小结

本文中，我们主要介绍了RocketMQ的消息重试机制，该机制能够最大限度的保证业务能够往我们期望的方向流转。

这里还需要注意，业务重试的时候我们的消息消费端需要保证消费的幂等性， 关于消息消费的幂等如何处理，可以查阅。

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