这篇讲解一下rocketMq的事务消息的原理
在发送事务消息的时候，会加一个标识，表示这个消息是事务消息。broker接收到消息后，在我们之前看的代码里org.apache.rocketmq.broker.processor.SendMessageProcessor#sendMessage会判断是否是事务消息。
if (sendTransactionPrepareMessage) {
asyncPutMessageFuture = this.brokerController.getTransactionalMessageService().asyncPrepareMessage(msgInner);
} else {
asyncPutMessageFuture = this.brokerController.getMessageStore().asyncPutMessage(msgInner);
}
sendTransactionPrepareMessage=true表示是事务消息，所以走了一个单独的逻辑。
public CompletableFuture<PutMessageResult> asyncPutHalfMessage(MessageExtBrokerInner messageInner) {
return store.asyncPutMessage(parseHalfMessageInner(messageInner));
}
这里parseHalfMessageInner这个方法里面开始了偷梁换柱，把topic和queueId都改了，把原本的信息先存在变量里面。所以实际上这个消息发到了半消息专有的topic里面，topic名字叫做RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC
private MessageExtBrokerInner parseHalfMessageInner(MessageExtBrokerInner msgInner) {
MessageAccessor.putProperty(msgInner, MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC, msgInner.getTopic());
MessageAccessor.putProperty(msgInner, MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID,
String.valueOf(msgInner.getQueueId()));
msgInner.setSysFlag(
MessageSysFlag.resetTransactionValue(msgInner.getSysFlag(), MessageSysFlag.TRANSACTION_NOT_TYPE));
msgInner.setTopic(TransactionalMessageUtil.buildHalfTopic());
msgInner.setQueueId(0);
msgInner.setPropertiesString(MessageDecoder.messageProperties2String(msgInner.getProperties()));
return msgInner;
}
然后其他代码还是和普通的消息一样，就是把事务消息做了转发，存在了RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC里面。
到这里发送半消息就成功了，然后最后客户端发送了半消息之后，会查一下本地事务的情况是否完成。这里有3种情况：commit、rollback、未知。完成和回滚都是确认的状态，这个比较好处理，比较难的是未知。我们先看能得到确认结果的情况。
如果完成和回滚，会给客户端发送结束事务的消息，这个消息叫END_TRANSACTION，包括消息里面包括了之前发送的半消息的id和offset。
broker处理的代码在org.apache.rocketmq.broker.processor.EndTransactionProcessor#processRequest中。就是根据offset拿到半消息，然后如果是commit，就是把原本的topic和queueId还原，发到原本的队列里面，这样就可以正常消费了。然后把这个半消息“删除”。如果是rollBack，也是拿到这个半消息，然后直接“删除”就可以了。接下来看一下怎么“删除”。
为什么我删除会打引号呢？因为半消息其实就是跟正常的消息一样，存在commitLog文件里面，mq的设计，就没有删除这个功能。所以所谓的删除其实就是把这个消息消费掉，不做任何处理，就是删除了。
想象一下，这个半消息有commit/rollBack/未知，3种状态，未知的肯定不能删除，那他怎么知道哪些消息是可以删除的呢？总不能所有的都再去客户端查一下事务的结果吧？mq怎么做的呢？前面提到的删除其实就是把这些commit和rollBack处理过后的半消息，再保存起来，后面消费半消息的数据的时候，只要从里面查一下是否需要删除就可以了。
这里又有一个问题，怎么把需要删除的半消息存起来呢？mq存储数据就是commitLog，所以其实这些需要删除的数据，就是又发到了一个特定的topic里面。这个topic名字是RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC。主意区分，原本半消息的topic名字是half_topic，这个topic名字是op_half_topic，存储的是处理过后，可以删除的半消息。
所以说前面提到的带引号的“删除”，就是把消息发到op_half_topic就表示是删除了，这个op_half_topic消息的内容就是half_topic的offset。那么现在需要有个地方，来消费half_topic，然后判断是否存在于op_half_topic，如果是表示可以删除了，如果不是，就接着保存起来。
处理逻辑就在TransactionalMessageCheckService这个定时任务中。具体是在TransactionalMessageServiceImpl#check方法里面
@Override
public void check(long transactionTimeout, int transactionCheckMax,
AbstractTransactionalMessageCheckListener listener) {
try {
String topic = TopicValidator.RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC;
// 先拿到半消息
Set<MessageQueue> msgQueues = transactionalMessageBridge.fetchMessageQueues(topic);
if (msgQueues == null || msgQueues.size() == 0) {
log.warn("The queue of topic is empty :" + topic);
return;
}
log.debug("Check topic={}, queues={}", topic, msgQueues);
for (MessageQueue messageQueue : msgQueues) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
MessageQueue opQueue = getOpQueue(messageQueue);
// 拿到半消息的最小偏移量
long halfOffset = transactionalMessageBridge.fetchConsumeOffset(messageQueue);
// 拿到op_half的最小偏移量
long opOffset = transactionalMessageBridge.fetchConsumeOffset(opQueue);
log.info("Before check, the queue={} msgOffset={} opOffset={}", messageQueue, halfOffset, opOffset);
if (halfOffset < 0 || opOffset < 0) {
log.error("MessageQueue: {} illegal offset read: {}, op offset: {},skip this queue", messageQueue,
halfOffset, opOffset);
continue;
}
List<Long> doneOpOffset = new ArrayList<>();
HashMap<Long, Long> removeMap = new HashMap<>();
// 拉取op的消息（32条），op消息内容是half的offset，跟half_topic的最小offset比较，如果op的小于最小的，就说明已经处理过了，放在doneOpOffset，反之，则说明还没处理过，就先放在removeMap里面
PullResult pullResult = fillOpRemoveMap(removeMap, opQueue, opOffset, halfOffset, doneOpOffset);
if (null == pullResult) {
log.error("The queue={} check msgOffset={} with opOffset={} failed, pullResult is null",
messageQueue, halfOffset, opOffset);
continue;
}
// single thread
int getMessageNullCount = 1;
long newOffset = halfOffset;
long i = halfOffset;
// 然后对half_topic进行处理
while (true) {
if (System.currentTimeMillis() - startTime > MAX_PROCESS_TpythonIME_LIMIT) {
log.info("Queue={} process time reach max={}", messageQueue, MAX_PROCESS_TIME_LIMIT);
break;
}
// 如果这个offset已经处理过了，就接着处理下一个
if (removeMap.containsKey(i)) {
log.debug("Half offset {} has been committed/rolled back", i);
Long removedOpOffset = removeMap.remove(i);
doneOpOffset.add(removedOpOffset);
} else {
// 如果没有处理过，就要把数据捞出来重新投递
GetResult getResult = getHalfMsg(messageQueue, i);
MessageExt msgExt = getResult.getMsg();
if (msgExt == null) {
if (getMessageNullCount++ > MAX_RETRY_COUNT_WHEN_HALF_NULL) {
break;
}
if (getResult.getPullResult().getPullStatus() == PullStatus.NO_NEW_MSG) {
log.debug("No new msg, the miss offset={} in={}, continue check={}, pull result={}", i,
messageQueue, getMessageNullCount, getResult.getPullResult());
break;
} else {
log.info("Illegal offset, the miss offset={} in={}, continue check={}, pull result={}",
i, messageQueue, getMessageNullCount, getResult.getPullResult());
i = getResult.getPullResult().getNextBeginOffset();
newOffset = i;
continue;
}
}
if (needDiscard(msgExt, transactionCheckMax) || needSkip(msgExt)) {
listener.resolveDiscardMsg(msgExt);
newOffset = i + 1;
i++;
continue;
}
if (msgExt.getStoreTimestamp() >= startTime) {
log.debug("Fresh stored. the miss offset={}, check it later, store={}", i,
new Date编程客栈(msgExt.getStoreTimestamp()));
break;
}
long valueOfCurrentMinusBorn = System.currentTimeMillis() - msgExt.getBornTimestamp();
long checkImmunityTime = transactionTimeout;
String checkImmunityTimeStr = msgExt.getUserProperty(MessageConst.PROPEwww.devze.comRTY_CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS);
if (null != checkImmunityTimeStr) {
checkImmunityTime = getImmunityTime(checkImmunityTimeStr, transactionTimeout);
if (valueOfCurrentMinusBorn < checkImmunityTime) {
if (checkPrepareQueueOffset(removeMap, doneOpOffset, msgExt)) {
newOffset = i + 1;
i++;
continue;
}
}
} else {
if (0 <= valueOfCurrentMinusBorn && valueOfCurrentMinusBorn < checkImmunityTime) {
log.debug("New arrived, the miss offset={}, check it later checkImmunity={}, born={}", i,
checkImmunityTime, new Date(msgExt.getBornTimestamp()));
break;
}
}
List<MessageExt> opMsg = pullResult.getMsgFoundList();
boolean isNeedCheck = opMsg == null && valueOfCurrentMinusBorn > checkImmunityTime
|| opMsg != null && opMsg.get(opMsg.size() - 1).getBornTimestamp() - startTime > transactionTimeout
|| valueOfCurrentMinusBorn <= -1;
if (isNeedCheck) {
// 重新投递
if (!putBackHalfMsgQueue(msgExt, i)) {
continue;
}
// 再重新确认事务
listener.resolveHalfMsg(msgExt);
} else {
pullResult = fillOpRemoveMap(removeMap, opQueue, pullResult.getNextBeginOffset(), halfOffset, doneOpOffset);
log.debug("The miss offset:{} in messageQueue:{} need to get more opMsg, result is:{}", i,
messageQueue, pullResult);
开发者_C教程 continue;
}
}
newOffset = i + 1;
i++;
}
// 更新offset
if (newOffset != halfOffset) {
transactionalMessageBridge.updateConsumeOffset(messageQueue, newOffset);
}
long newOpOffset = calculateOpOffset(doneOpOffset, opOffset);
if (newOpOffset != opOffset) {
transactionalMessageBridge.updateConsumeOffset(opQueue, newOpOffset);
}
}
} catch (Throwable e) {
log.error("Check error", e);
}
}
我讲解一下这个代码做了啥。我们先明确这个代码是要实现什么功能。就是消费half_topic，然后去根据op_half_topic的数据来判断half_topc的消息是否被处理过，处理过了就直接忽略、丢弃，如果没有处理过，就“保留”这个消息，等待后面事务确认了再处理。
这里“保留”我也是加了引号，因为mq消费是一条一条按顺序消费，如果中间有一个数据卡住了，后面数据就没法消费了。所以这里“保留”，其实也是消费了，只是他消费到了不确定结果的消息，他是重新投递到了half_topic，来实现“保留”的目的。
好了，明确了这个代码实现的功能，我们来一步步看一下细节。
首先是拿到half_topic和op_half_topic的offset，知道现在是消费到了哪里。然后去拉取op_half_topic，每次32条，op_half消息内容存的是half_topic的offset，只要判断这条op_half里面的offset小于half_topic的offset，就表示已经消费过了，放在doneOpOffset的list里面，如果op_half保存的offset大于编程客栈half_topic的offset，就表示还没消费，放入removeMap，就表示这个半消息可以放心删除了。
这一步，通过消费op_half，跟half_topic的minOffset做比较，构建了doneOpOffset，和removeMap。
然后就是消费half_topic的消息，只要判断每条消息的offset是否在removeMap中，就表示可以删除，放入doneOpOffset中，直接消费下一条数据，所以这里其实也不用真的拉取half_topic的消息，只要用offset来判断就行，消费过了，offset+1，就可以去判断下一条消息。
如果half_topic的offset没有在removeMap中，就表编程客栈示暂时还不知道结果，这时候就重新发送到half_topic，重新投递之后，然后给客户端发送一个检查事务的请求，客户端检测过后，还是用之前的END_TRANSACTION命令，再发给broker，broker就会放到op_half里面，等于就是重新发了一个半消息的流程，实现了闭环。
最后就是更新两个topic的offset了。之前的doneOpOffset保存下来，就是为了更新op_half的offset，只有都处理过了，才会更新，如果中间有一个没有处理，就会阻塞在那条消息。
总结：
所以现在的情况是这样的，对于half_topic的半消息如果有结果就忽略，如果没有结果就重新投递，不会阻塞，所以half_topic的offset会一直往后更新。但是op_half要等所有的都done了，才会更新offset。假设一种情况，如果op_offset1对于的是half_offset1这个消息，然后half_offset1刚好被消费，重新投递了。这是op_offset1找不到对应的半消息，所以不会被消费。但是不会被卡主，等到下次的时候，op_offset1这个数据的offset已经小于half_offset1这个消息的offset，所以这个op_offset1也会当做已经处理过了。
可以看到整个过程其实很巧妙，大家可以结合代码捋一捋。
到此这篇关于RocketMQ事务消息保证消息的可靠性和一致性的文章就介绍到这了,更多相关RocketMQ事务消息内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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