本文沿着《RocketMQ消息轨迹-设计篇》的思路，从如下3个方面对其源码进行解读：
1、 发送消息轨迹；
2、 消息轨迹格式；
3、 存储消息轨迹数据；
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
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 源码解析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topic、tags、keys、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
向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。
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。