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三十一:RocketMQ源码分析消息轨迹

1、 发送消息轨迹
2、 消息轨迹格式
3、 存储消息轨迹数据

本节目录

  • 1、发送消息轨迹流程
    • 1.1 DefaultMQProducer构造函数
    • 1.2 SendMessageTraceHookImpl钩子函数
    • 1.2.1 SendMessageTraceHookImpl类图1.2.2 源码分析SendMessageTraceHookImpl
      • 1.2.2.1 sendMessageBefore
      • 1.2.2.2 sendMessageAfter
    • 1.3 TraceDispatcher实现原理
    • 1.3.1 TraceDispatcher构造函数1.3.2 getAndCreateTraceProducer详解

      1.3.3 start

      1.3.4 AsyncRunnable

      1.3.5 AsyncAppenderRequest#sendTraceData

      1.3.6 TraceDataEncoder#encoderFromContextBean

      • 1.3.6.1 PUB(消息发送)
      • 1.3.6.2 SubBefore(消息消费之前)
      • 1.3.2.3 SubAfter(消息消费后)

    2、 消息轨迹数据如何存储

    • 2.1 使用系统默认的主题名称
    • 2.2 用户自定义消息轨迹主题

1、发送消息轨迹流程

首先我们来看一下在消息发送端如何启用消息轨迹,示例代码如下:

public class TraceProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroupName",true);      // @1
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 10; i++)
            try {
                {
                    Message msg = new Message("TopicTest",
                        "TagA",
                        "OrderID188",
                        "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                    SendResult sendResult = producer.send(msg);
                    System.out.printf("%s%n", sendResult);
                }

            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        producer.shutdown();
    }
}

从上述代码可以看出其关键点是在创建 DefaultMQProducer 时指定开启消息轨迹跟踪。我们不妨浏览一下 DefaultMQProducer 与启用消息轨迹相关的构造函数:

public DefaultMQProducer(final String producerGroup, boolean enableMsgTrace)
public DefaultMQProducer(final String producerGroup, boolean enableMsgTrace, final String customizedTraceTopic)

参数如下:

 *  String producerGroup  
    生产者所属组名。
 *  boolean enableMsgTrace  
    是否开启跟踪消息轨迹,默认为false
 *  String customizedTraceTopic  
    如果开启消息轨迹跟踪,用来存储消息轨迹数据所属的主题名称,默认为:RMQ\_SYS\_TRACE\_TOPIC

1.1 DefaultMQProducer构造函数

public DefaultMQProducer(final String producerGroup, RPCHook rpcHook, boolean enableMsgTrace,final String customizedTraceTopic) {      // @1
    this.producerGroup = producerGroup;
    defaultMQProducerImpl = new DefaultMQProducerImpl(this, rpcHook);
    //if client open the message trace feature
    if (enableMsgTrace) {                                                                                                                                                                                            // @2
        try {
            AsyncTraceDispatcher dispatcher = new AsyncTraceDispatcher(customizedTraceTopic, rpcHook);                                                         
            dispatcher.setHostProducer(this.getDefaultMQProducerImpl());
            traceDispatcher = dispatcher;
            this.getDefaultMQProducerImpl().registerSendMessageHook(
                new SendMessageTraceHookImpl(traceDispatcher));                                                                                                                             // @3
        } catch (Throwable e) {
            log.error("system mqtrace hook init failed ,maybe can't send msg trace data");
        }
    }
}

代码@1:首先介绍一下其局部变量。

 *  String producerGroup  
    生产者所属组。
 *  RPCHook rpcHook  
    生产者发送钩子函数。
 *  boolean enableMsgTrace  
    是否开启消息轨迹跟踪。
 *  String customizedTraceTopic  
    定制用于存储消息轨迹的数据。

代码@2:用来构建 AsyncTraceDispatcher,看其名:异步转发消息轨迹数据,稍后重点关注。

代码@3:构建 SendMessageTraceHookImpl 对象,并使用 AsyncTraceDispatcher 用来异步转发。

1.2 SendMessageTraceHookImpl钩子函数

1.2.1 SendMessageTraceHookImpl类图

img_0914_01_1.png

1、 SendMessageHook
消息发送钩子函数,用于在消息发送之前、发送之后执行一定的业务逻辑,是记录消息轨迹的最佳扩展点。
2、 TraceDispatcher
消息轨迹转发处理器,其默认实现类 AsyncTraceDispatcher,异步实现消息轨迹数据的发送。下面对其属性做一个简单的介绍:

 *  int queueSize  
    异步转发,队列长度,默认为2048,当前版本不能修改。
 *  int batchSize  
    批量消息条数,消息轨迹一次消息发送请求包含的数据条数,默认为100,当前版本不能修改。
 *  int maxMsgSize  
    消息轨迹一次发送的最大消息大小,默认为128K,当前版本不能修改。
 *  DefaultMQProducer traceProducer  
    用来发送消息轨迹的消息发送者。
 *  ThreadPoolExecutor traceExecuter  
    线程池,用来异步执行消息发送。
 *  AtomicLong discardCount  
    记录丢弃的消息个数。
 *  Thread worker  
    woker线程,主要负责从追加队列中获取一批待发送的消息轨迹数据,提交到线程池中执行。
 *  ArrayBlockingQueue< TraceContext> traceContextQueue  
    消息轨迹TraceContext队列,用来存放待发送到服务端的消息。
 *  ArrayBlockingQueue< Runnable> appenderQueue  
    线程池内部队列,默认长度1024
 *  DefaultMQPushConsumerImpl hostConsumer  
    消费者信息,记录消息消费时的轨迹信息。
 *  String traceTopicName  
    用于跟踪消息轨迹的topic名称。

1.2.2 源码分析SendMessageTraceHookImpl

1.2.2.1 sendMessageBefore
public void sendMessageBefore(SendMessageContext context) { 
    //if it is message trace data,then it doesn't recorded
    if (context == null || context.getMessage().getTopic().startsWith(((AsyncTraceDispatcher) localDispatcher).getTraceTopicName())) {   // @1
        return;
    }
    //build the context content of TuxeTraceContext
    TraceContext tuxeContext = new TraceContext();
    tuxeContext.setTraceBeans(new ArrayList<TraceBean>(1));
    context.setMqTraceContext(tuxeContext);
    tuxeContext.setTraceType(TraceType.Pub);
    tuxeContext.setGroupName(context.getProducerGroup());                                                                                                                       // @2
    //build the data bean object of message trace
    TraceBean traceBean = new TraceBean();                                                                                                                                                // @3
    traceBean.setTopic(context.getMessage().getTopic());
    traceBean.setTags(context.getMessage().getTags());
    traceBean.setKeys(context.getMessage().getKeys());
    traceBean.setStoreHost(context.getBrokerAddr());
    traceBean.setBodyLength(context.getMessage().getBody().length);
    traceBean.setMsgType(context.getMsgType());
    tuxeContext.getTraceBeans().add(traceBean);
}

代码@1:如果 topic 主题为消息轨迹的 Topic,直接返回。

代码@2:在消息发送上下文中,设置用来跟踪消息轨迹的上下环境,里面主要包含一个 TraceBean 集合、追踪类型(TraceType.Pub)与生产者所属的组。

代码@3:构建一条跟踪消息,用 TraceBean 来表示,记录原消息的 topictagskeys、发送到 broker 地址、消息体长度等消息。

从上文看出,sendMessageBefore 主要的用途就是在消息发送的时候,先准备一部分消息跟踪日志,存储在发送上下文环境中,此时并不会发送消息轨迹数据。

1.2.2.2 sendMessageAfter
public void sendMessageAfter(SendMessageContext context) {
    //if it is message trace data,then it doesn't recorded
    if (context == null || context.getMessage().getTopic().startsWith(((AsyncTraceDispatcher) localDispatcher).getTraceTopicName())     // @1
        || context.getMqTraceContext() == null) {
        return;
    }
    if (context.getSendResult() == null) {
        return;
    }

    if (context.getSendResult().getRegionId() == null
        || !context.getSendResult().isTraceOn()) {
        // if switch is false,skip it
        return;
    }

    TraceContext tuxeContext = (TraceContext) context.getMqTraceContext();
    TraceBean traceBean = tuxeContext.getTraceBeans().get(0);                                                                                                // @2
    int costTime = (int) ((System.currentTimeMillis() - tuxeContext.getTimeStamp()) / tuxeContext.getTraceBeans().size());     // @3
    tuxeContext.setCostTime(costTime);                                                                                                                                      // @4
    if (context.getSendResult().getSendStatus().equals(SendStatus.SEND_OK)) {                                                                    
        tuxeContext.setSuccess(true);
    } else {
        tuxeContext.setSuccess(false);
    }
    tuxeContext.setRegionId(context.getSendResult().getRegionId());                                                                                      
    traceBean.setMsgId(context.getSendResult().getMsgId());
    traceBean.setOffsetMsgId(context.getSendResult().getOffsetMsgId());
    traceBean.setStoreTime(tuxeContext.getTimeStamp() + costTime / 2);
    localDispatcher.append(tuxeContext);                                                                                                                                   // @5
}

代码@1:如果 topic 主题为消息轨迹的 Topic,直接返回。

代码@2:从 MqTraceContext 中获取跟踪的 TraceBean,虽然设计成 List 结构体,但在消息发送场景,这里的数据永远只有一条,及时是批量发送也不例外。

代码@3:获取消息发送到收到响应结果的耗时。

代码@4:设置costTime(耗时)、success(是否发送成功)、regionId(发送到 broker 所在的分区)、msgId (消息 ID,全局唯一)、offsetMsgId(消息物理偏移量,如果是批量消息,则是最后一条消息的物理偏移量)、storeTime,这里使用的是(客户端发送时间 + 二分之一的耗时)来表示消息的存储时间,这里是一个估值。

代码@5:将需要跟踪的信息通过TraceDispatcher转发到Broker服务器。其代码如下:

public boolean append(final Object ctx) {
    boolean result = traceContextQueue.offer((TraceContext) ctx);
    if (!result) {
        log.info("buffer full" + discardCount.incrementAndGet() + " ,context is " + ctx);
    }
    return result;
}

这里一个非常关键的点是 offer 方法的使用,当队列无法容纳新的元素时会立即返回 false,并不会阻塞。

接下来将目光转向 TraceDispatcher 的实现。

1.3 TraceDispatcher实现原理

TraceDispatcher,用于客户端消息轨迹数据转发到 Broker,其默认实现类:AsyncTraceDispatcher

1.3.1 TraceDispatcher构造函数

public AsyncTraceDispatcher(String traceTopicName, RPCHook rpcHook) throws MQClientException {    
    // queueSize is greater than or equal to the n power of 2 of value
    this.queueSize = 2048;
    this.batchSize = 100;
    this.maxMsgSize = 128000;                                        
    this.discardCount = new AtomicLong(0L);         
    this.traceContextQueue = new ArrayBlockingQueue<TraceContext>(1024);
    this.appenderQueue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(queueSize);
    if (!UtilAll.isBlank(traceTopicName)) {
        this.traceTopicName = traceTopicName;
    } else {
        this.traceTopicName = MixAll.RMQ_SYS_TRACE_TOPIC;
    }                   // @1
    this.traceExecuter = new ThreadPoolExecutor(// :
        10, //
        20, //
        1000 * 60, //
        TimeUnit.MILLISECONDS, //
        this.appenderQueue, //
        new ThreadFactoryImpl("MQTraceSendThread_"));
    traceProducer = getAndCreateTraceProducer(rpcHook);      // @2
}

代码@1:初始化核心属性,该版本这些值都是“固化”的,用户无法修改。

 *  queueSize  
    队列长度,默认为2048,异步线程池能够积压的消息轨迹数量。
 *  batchSize  
    一次向Broker批量发送的消息条数,默认为100.
 *  maxMsgSize  
    Broker汇报消息轨迹时,消息体的总大小不能超过该值,默认为128k
 *  discardCount  
    整个运行过程中,丢弃的消息轨迹数据,这里要说明一点的是,如果消息TPS发送过大,异步转发线程处理不过来时,会主动丢弃消息轨迹数据。
 *  traceContextQueue  
    traceContext积压队列,客户端(消息发送、消息消费者)在收到处理结果后,将消息轨迹提交到噶队列中,则会立即返回。
 *  appenderQueue  
    提交到Broker线程池中队列。
 *  traceTopicName  
    用于接收消息轨迹的Topic,默认为RMQ\_SYS\_TRANS\_HALF\_TOPIC
 *  traceExecuter  
    用于发送到Broker服务的异步线程池,核心线程数默认为10,最大线程池为20,队列堆积长度2048,线程名称:MQTraceSendThread\_。、
 *  traceProducer  
    发送消息轨迹的Producer

代码@2:调用 getAndCreateTraceProducer 方法创建用于发送消息轨迹的 Producer(消息发送者),下面详细介绍一下其实现。

1.3.2 getAndCreateTraceProducer详解

private DefaultMQProducer getAndCreateTraceProducer(RPCHook rpcHook) {
        DefaultMQProducer traceProducerInstance = this.traceProducer;
        if (traceProducerInstance == null) {  //@1
            traceProducerInstance = new DefaultMQProducer(rpcHook);
            traceProducerInstance.setProducerGroup(TraceConstants.GROUP_NAME);
            traceProducerInstance.setSendMsgTimeout(5000);
            traceProducerInstance.setVipChannelEnabled(false);
            // The max size of message is 128K
            traceProducerInstance.setMaxMessageSize(maxMsgSize - 10 * 1000);
        }
        return traceProducerInstance;
    }

代码@1:如果还未建立发送者,则创建用于发送消息轨迹的消息发送者,其 GroupName 为:\_INNER\_TRACE\_PRODUCER,消息发送超时时间5s,最大允许发送消息大小118K。

1.3.3 start

public void start(String nameSrvAddr) throws MQClientException {
    if (isStarted.compareAndSet(false, true)) {     // @1
        traceProducer.setNamesrvAddr(nameSrvAddr);
        traceProducer.setInstanceName(TRACE_INSTANCE_NAME + "_" + nameSrvAddr);
        traceProducer.start();
    }
    this.worker = new Thread(new AsyncRunnable(), "MQ-AsyncTraceDispatcher-Thread-" + dispatcherId);   // @2
    this.worker.setDaemon(true);
    this.worker.start();                                                                                   
    this.registerShutDownHook();
}

开始启动,其调用的时机为启动 DefaultMQProducer 时,如果启用跟踪消息轨迹,则调用之。

代码@1:如果用于发送消息轨迹的发送者没有启动,则设置 nameserver 地址,并启动着。

代码@2:启动一个线程,用于执行 AsyncRunnable 任务,接下来将重点介绍。

1.3.4 AsyncRunnable

class AsyncRunnable implements Runnable {
         private boolean stopped;
    public void run() {
        while (!stopped) {
            List<TraceContext> contexts = new ArrayList<TraceContext>(batchSize);     // @1
            for (int i = 0; i < batchSize; i++) {
                TraceContext context = null;
                try {
                    //get trace data element from blocking Queue — traceContextQueue
                    context = traceContextQueue.poll(5, TimeUnit.MILLISECONDS);        // @2
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                if (context != null) {
                    contexts.add(context);
                } else {
                    break;
                }
            }
            if (contexts.size() > 0) {                                                                               :
                AsyncAppenderRequest request = new AsyncAppenderRequest(contexts);  // @3
                traceExecuter.submit(request);                                                               
            } else if (AsyncTraceDispatcher.this.stopped) {
                this.stopped = true;
            }
        }
    }
}

代码@1:构建待提交消息跟踪 Bean,每次最多发送 batchSize,默认为 100 条。

代码@2:从 traceContextQueue 中取出一个待提交的 TraceContext,设置超时时间为 5s,即如何该队列中没有待提交的 TraceContext,则最多等待5s。

代码@3:向线程池中提交任务AsyncAppenderRequest

1.3.5 AsyncAppenderRequest#sendTraceData

public void sendTraceData(List<TraceContext> contextList) {
    Map<String, List<TraceTransferBean>> transBeanMap = new HashMap<String, List<TraceTransferBean>>();
    for (TraceContext context : contextList) {        //@1
        if (context.getTraceBeans().isEmpty()) {
            continue;
        }
        // Topic value corresponding to original message entity content
        String topic = context.getTraceBeans().get(0).getTopic();     // @2
        // Use  original message entity's topic as key
        String key = topic;
        List<TraceTransferBean> transBeanList = transBeanMap.get(key);
        if (transBeanList == null) {
            transBeanList = new ArrayList<TraceTransferBean>();
            transBeanMap.put(key, transBeanList);
        }
        TraceTransferBean traceData = TraceDataEncoder.encoderFromContextBean(context);    // @3
        transBeanList.add(traceData);
    }
    for (Map.Entry<String, List<TraceTransferBean>> entry : transBeanMap.entrySet()) {       // @4
        flushData(entry.getValue());
    }
}

代码@1:遍历收集的消息轨迹数据。

代码@2:获取存储消息轨迹的 Topic

代码@3:对 TraceContext 进行编码,这里是消息轨迹的传输数据,稍后对其详细看一下,了解其上传的格式。

代码@4:将编码后的数据发送到 Broker 服务器。

1.3.6 TraceDataEncoder#encoderFromContextBean

根据消息轨迹跟踪类型,其格式会有一些不一样,下面分别来介绍其合适。

1.3.6.1 PUB(消息发送)
case Pub: {
    TraceBean bean = ctx.getTraceBeans().get(0);
    //append the content of context and traceBean to transferBean's TransData
    sb.append(ctx.getTraceType()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getTimeStamp()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getRegionId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getGroupName()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getTopic()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getTags()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getKeys()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getStoreHost()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getBodyLength()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getCostTime()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getMsgType().ordinal()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getOffsetMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
     .append(ctx.isSuccess()).append(TraceConstants.FIELD_SPLITOR);
}

消息轨迹数据的协议使用字符串拼接,字段的分隔符号为1,整个数据以2结尾,感觉这个设计还是有点“不可思议”,为什么不直接使用json协议呢?

1.3.6.2 SubBefore(消息消费之前)
for (TraceBean bean : ctx.getTraceBeans()) {
    sb.append(ctx.getTraceType()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getTimeStamp()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getRegionId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getGroupName()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(ctx.getRequestId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getRetryTimes()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
      .append(bean.getKeys()).append(TraceConstants.FIELD_SPLITOR);//
    }
}

轨迹就是按照上述顺序拼接而成,各个字段使用1分隔,每一条记录使用2结尾。

1.3.2.3 SubAfter(消息消费后)
case SubAfter: {
    for (TraceBean bean : ctx.getTraceBeans()) {
        sb.append(ctx.getTraceType()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
          .append(ctx.getRequestId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
          .append(bean.getMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
          .append(ctx.getCostTime()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
          .append(ctx.isSuccess()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
          .append(bean.getKeys()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
          .append(ctx.getContextCode()).append(TraceConstants.FIELD_SPLITOR);
        }
    }
}

格式编码一样,就不重复多说。

经过上面的源码跟踪,消息发送端的消息轨迹跟踪流程、消息轨迹数据编码协议就清晰了,接下来我们使用一张序列图来结束本部分的讲解。
img_0914_01_2.png
其实行文至此,只关注了消息发送的消息轨迹跟踪,消息消费的轨迹跟踪又是如何呢?其实现原理其实是一样的,就是在消息消费前后执行特定的钩子函数,其实现类为ConsumeMessageTraceHookImpl,由于其实现与消息发送的思路类似,故就不详细介绍了。

2、 消息轨迹数据如何存储

其实从上面的分析,我们已经得知,RocketMQ 的消息轨迹数据存储在到 Broker 上,那消息轨迹的主题名如何指定?其路由信息又怎么分配才好呢?是每台 Broker 上都创建还是只在其中某台上创建呢?RocketMQ支持系统默认与自定义消息轨迹的主题。

2.1 使用系统默认的主题名称

RocketMQ默认的消息轨迹主题为:RMQ\_SYS\_TRACE\_TOPIC,那该 Topic 需要手工创建吗?其路由信息呢?

{
    if (this.brokerController.getBrokerConfig().isTraceTopicEnable()) {    // @1
        String topic = this.brokerController.getBrokerConfig().getMsgTraceTopicName();
        TopicConfig topicConfig = new TopicConfig(topic);
        this.systemTopicList.add(topic);
        topicConfig.setReadQueueNums(1);                                              // @2
        topicConfig.setWriteQueueNums(1);
        this.topicConfigTable.put(topicConfig.getTopicName(), topicConfig);
    }
}

上述代码出自 TopicConfigManager 的构造函数,在 Broker 启动的时候会创建 topicConfigManager 对象,用来管理 topic 的路由信息。

代码@1:如果Broker开启了消息轨迹跟踪(traceTopicEnable=true)时,会自动创建默认消息轨迹的 topic 路由信息,注意其读写队列数为1。

2.2 用户自定义消息轨迹主题

在创建消息发送者、消息消费者时,可以显示的指定消息轨迹的Topic,例如:

public DefaultMQProducer(final String producerGroup, RPCHook rpcHook, boolean enableMsgTrace,final String customizedTraceTopic)

public DefaultMQPushConsumer(final String consumerGroup, RPCHook rpcHook,
        AllocateMessageQueueStrategy allocateMessageQueueStrategy, boolean enableMsgTrace, final String customizedTraceTopic)

通过customizedTraceTopic来指定消息轨迹Topic。

温馨提示:通常在生产环境上,将不会开启自动创建主题,故需要RocketMQ运维管理人员提前创建好Topic。

好了,本文就介绍到这里了,本文详细介绍了RocktMQ消息轨迹的实现原理,下一篇,我们将进入到多副本的学习中。

作者:唯有坚持不懈 | 出处:http://39sd.cn/9E281

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版权归原创作者所有,任何形式转载请联系作者;码农code之路 博客站点 » 三十一:RocketMQ源码分析消息轨迹

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