RocketMQ源码：consumer 提交消费偏移量-蒲公英云

1.什么是消费偏移量offset?

我们先看一幅图

format_png

消费偏移量offset就是记录消费者的消费进度的。也是rocketmq保证消息不会重复消费的核心(当然，极端情况下还是可能会导致重复消费)。

consumequeue中一个消息的索引单元就是一个offset值。

在分析rocketmq的消费者是如何利用这个offset完成消息消费的之前，我们先看下broker端是如何管理这些offset值的。

2. 服务端管理offset

这里的服务端就是broker

broker在初始化(initialize())时会通过消费者offset管理类ConsumerOffsetManager来加载配置文件中的offset值，然后设置到offsetTable属性中。

public class ConsumerOffsetManager extends ConfigManager {

    //TODO: key = topic@group
    //TODO: value = Map[key = queueId, value = offset]
    private ConcurrentMap<String/* topic@group */, ConcurrentMap<Integer, Long>> offsetTable =
        new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<Integer, Long>>(512);
        //TOOD:...other
}        
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offset文件默认路径：$user.home/store/config/consumerOffset.json 文件内容例子：

{
        "offsetTable":{
                //topic@consumerGroupName
                "batchTopic@test_cg_batch":{0:0,1:0,2:0,3:1
                },
                //key是queueid,value是offset值，就是我们今天讨论的主角
                "ordered_topic@CG":{0:0,1:15,2:0,3:35
                },
                "qiuguan_topic@qiuguan_group_1":{0:2533,1:2534,2:2531,3:2531
                },
                "hacker_topic@fuyuanhui_group_2":{0:64035,1:64034,2:64034,3:64034
                },
                "qiuguan_topic_2@qiuguan_group":{0:2,1:1,2:7,3:6
                },
                "qiuguan_topic@qiuguan_group":{0:2533,1:2534,2:2531,3:2531
                }
        }
}        
复制代码

消费者消费后，会将offset发送到broker,这里会先写入到上面的消费者offset管理类ConsumerOffsetManager的offsetTable中，然后通过定时任务将其刷盘到文件中。属性中。然后通过3将数据持久化到文件中

稍后我们分析消费者时还会看到

broker在初始化（initialize()）时，会启动定时任务，每隔5秒执行一次初始化，将ConsumerOffsetManager的offsetTable属性中的值持久化到文件中。

this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
```
@Override
public void run() {
    try {
        BrokerController.this.consumerOffsetManager.persist();
    } catch (Throwable e) {
        log.error("schedule persist consumerOffset error.", e);
    }
}
```
}, 1000 10, 1000 5, TimeUnit.MILLISECONDS);
复制代码

那么服务端对于offset值的管理大致就这些，那么我们来看下消费者是如何利用offset来进行消息消费的。

总的来说就是，消费者定时的将消费过的offset值上传到broker的内存offsetTable中，然后通过定时任务将其刷盘到文件中。

那么接下来就看看消费者是如何使用这个offset值的。

3.消费者使用offset

3.1 消费者初始化offset

它会启动一个消息拉取服务PullMessageService对象，还有一个是在拉取消息之前要完成的重平衡RebalanceService对象。offset初始化就和重平衡息息相关，那么我们就看下重平衡是如何完成offset初始化的。

我们这里还是只讨论集群消费模式。它和广播模式的区别就是，广播模式每个消费者都要消费topic下的所有队列，集群模式通过分配算法(默认是平均)来将topic下的所有队列分配给消费者。既然这里我们主要讨论的是offset，那么就以集群模式进行分析即可。

这里我们就只看和offset初始化相关的部分

RebalanceService#run()一步一步来到初始化offset的地方

private boolean updateProcessQueueTableInRebalance(final String topic, final Set<MessageQueue> mqSet,
    final boolean isOrder) {
    boolean changed = false;
    ...
    /**
     * 遍历本次负载分配到的队列集合，如果
     * processQueueTable中没有包含该消息队列，表明这是本次新增加的消
     * 息队列，首先从内存中移除该消息队列的消费进度，然后从磁盘中读
     * 取该消息队列的消费进度，创建PullRequest对象。这里有一个关键，
     * 如果读取到的消费进度小于0，则需要校对消费进度。RocketMQ提供了
     * CONSUME_FROM_LAST_OFFSET、CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET、
     * CONSUME_FROM_TIMESTAMP方式，在创建消费者时可以通过调用
     * DefaultMQPushConsumer#setConsumeFromWhere方法进行设置
     */
    List<PullRequest> pullRequestList = new ArrayList<PullRequest>();
    for (MessageQueue mq : mqSet) {
        if (!this.processQueueTable.containsKey(mq)) {
            /**
             * 经过消息队列重新负载（分配）后，分配到新的消息队列时，首
             * 先需要尝试向Broker发起锁定该消息队列的请求，如果返回加锁成
             * 功，则创建该消息队列的拉取任务，否则跳过，等待其他消费者释放
             * 该消息队列的锁，然后在下一次队列重新负载时再尝试加锁
             */
            // 顺序消息
            if (isOrder && !this.lock(mq)) {
                log.warn("doRebalance, {}, add a new mq failed, {}, because lock failed", consumerGroup, mq);
                continue;
            }
            this.removeDirtyOffset(mq);
            ProcessQueue pq = new ProcessQueue();
            // todo PullRequest的nextOffset计算逻辑位于RebalancePushImpl#computePullFromWhere
            long nextOffset = this.computePullFromWhere(mq);
            if (nextOffset >= 0) {
                ProcessQueue pre = this.processQueueTable.putIfAbsent(mq, pq);
                if (pre != null) {
                    log.info("doRebalance, {}, mq already exists, {}", consumerGroup, mq);
                } else {
                    log.info("doRebalance, {}, add a new mq, {}", consumerGroup, mq);
                    PullRequest pullRequest = new PullRequest();
                    pullRequest.setConsumerGroup(consumerGroup);
                    pullRequest.setNextOffset(nextOffset);
                    pullRequest.setMessageQueue(mq