RocketMQ的顺序消费机制详解
作者：Java爱好狂.
前言
顺序消息是指对于一个指定的 Topic ，消息严格按照先进先出（FIFO）的原则进行消息发布和消费，即先发布的消息先消费，后发布的消息后消费。
顺序消息分为分区顺序消息和全局顺序消息。
1、分区顺序消息
对于指定的一个 Topic ，所有消息根据 Sharding Key 进行区块分区，同一个分区内的消息按照严格的先进先出（FIFO）原则进行发布和消费。同一分区内的消息保证顺序，不同分区之间的消息顺序不做要求。
- 适用场景：适用于性能要求高，以 Sharding Key 作为分区字段，在同一个区块中严格地按照先进先出（FIFO）原则进行消息发布和消费的场景。
- 示例：电商的订单创建，以订单 ID 作为 Sharding Key ，那么同一个订单相关的创建订单消息、订单支付消息、订单退款消息、订单物流消息都会按照发布的先后顺序来消费。
2、全局顺序消息
对于指定的一个 Topic ，所有消息按照严格的先入先出（FIFO）的顺序来发布和消费。
- 适用场景：适用于性能要求不高，所有的消息严格按照 FIFO 原则来发布和消费的场景。
- 示例：在证券处理中，以人民币兑换美元为 Topic，在价格相同的情况下，先出价者优先处理，则可以按照 FIFO 的方式发布和消费全局顺序消息。
全局顺序消息实际上是一种特殊的分区顺序消息，即 Topic 中只有一个分区，因此全局顺序和分区顺序的实现原理相同。
因为分区顺序消息有多个分区，所以分区顺序消息比全局顺序消息的并发度和性能更高。
消息的顺序需要由两个阶段保证：
消息发送
如上图所示，A1、B1、A2、A3、B2、B3 是订单 A 和订单 B 的消息产生的顺序，业务上要求同一订单的消息保持顺序，例如订单 A 的消息发送和消费都按照 A1、A2、A3 的顺序。
如果是普通消息，订单A 的消息可能会被轮询发送到不同的队列中，不同队列的消息将无法保持顺序，而顺序消息发送时 RocketMQ 支持将 Sharding Key 相同（例如同一订单号）的消息序路由到一个队列中。
消息消费
消费者消费消息时，需要保证消息消费顺序和存储顺序一致，最终实现消费顺序和发布顺序的一致。
我们知道负载均衡服务是客户端开始消费的起点。在负载均衡阶段，并发消费和顺序消费并没有什么大的差别，最大的差别在于：向 Borker 申请锁 。
消费者根据分配的队列 messageQueue ，向 Borker 申请锁 ，如果申请成功，则会拉取消息，如果失败，则定时任务每隔20秒会重新尝试。
见上图，顺序消费核心流程如下：
1、 组装成消费对象
消费快照 processQueue + 消息队列对象 MessageQueue
2、 将请求对象提交到消费线程池
和并发消费不同的是，这里的消费请求包含消费快照 processQueue ，消息队列 messageQueue 两个对象，并不对消息列表做任何处理。
3、 消费线程内，对消费队列加锁
4、 从消费快照中取得待消费的消息列表
消费快照 processQueue 对象里，创建了一个红黑树对象 consumingMsgOrderlyTreeMap 用于临时存储的待消费的消息。
5、 执行消息监听器
执行监听器逻辑容易理解，消费快照的消费锁 consumeLock的作用是：防止 Rebalance 线程把当前消费的 MessageQueue 对象移除掉。
6、 处理消费结果
消费成功时，首先计算需要提交的偏移量，然后更新本地消费进度。
消费失败时，分两种场景：
- 假如已消费次数小于最大重试次数，则将放入对象 consumingMsgOrderlyTreeMap 用例临时存储的待消费的消息，重新加入到消费快照红黑树 msgTreeMap中，然后使用定时任务尝试重新消费。
- 假如已消费次数大于等于最大重试次数，则将失败消息发送到 Broker ，Broker 接收到消息后，会加入到死信队列里 , 最后计算需要提交的偏移量，然后更新本地消费进度。
我们做一个关于顺序消费的总结：
- 顺序消费需要由两个阶段消息发送和消息消费协同配合，底层支撑依靠的是 RocketMQ 的存储模型；
- 顺序消费服务启动后，通过三把锁的机制，消息队列 messageQueue 的数据都会被消费者实例单线程的执行消费；
- 假如消费者扩容，消费者重启，或者 Broker 宕机 ，顺序消费也会有一定几率较短时间内乱序，所以消费者的业务逻辑还是要保障幂等。
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