可能我们对 RocketMQ 的消费者认知乍一想很简单，就是一个拿来消费消息的客户端而已，你只需要指定对应的 Topic 和 ConsumerGroup，剩下的就是只需要：
- 接收消息
- 处理消息
就完事了。
简略消费模型
当然，可能在实际业务场景下，确实是这样。但是如果我们不清楚 Consumer 启动之后到底会做些什么，底层的实现的一些细节，在面对复杂业务场景时，排查起来就会如同大海捞针般迷茫。
相反，你如果了解其中的细节，那么在排查问题时就会有更多的上下文，就有可能会提出更多的解决方案。
关于 RocketMQ 的一些基础概念、一些底层实现之前都已在文章 RocketMQ基础概念剖析&源码解析 中写过了，没有相关上下文的可以先去补齐一部分。
简单示例
整体逻辑
首先我们还是从一个简单的例子来看一下，RocketMQ Consumer 的基本使用。从使用入手，一点点了解细节。
代码语言：javascript复制public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}
}
代码看着肯定有些难度，下面的流程图和上面的代码逻辑等价，可以结合着一起看。
Consumer使用示例
消费点策略
这里除了像 Topic、注册消息监听器这种常规的内容之外，setConsumeFromWhere 值得我们更多的关注。它决定了消费者将从哪里开始消费，可选的值有三个：
三个可选的 ConsumeFromWhere 的值
实际上 ConsumeFromWhere 的枚举类源码中还有另外三个值，但是已经被弃用了。但是这个配置仅对新的 ConsumerGroup 有效，已经存在的 ConsumerGroup 会继续按照上次消费到的 Offset 继续消费。
其实也很好理解，假设有 1000 条消息，你的服务已经消费到了 500 条了，然后你上线新的东西将服务重新启动，然后又从头开始消费了？这不扯吗？
缓存订阅的 Topic 信息
看起来就一行 consumer.subscribe("TopicTest", "*")，实际上背后做了很多事情，这里先给大家把简单的流程画出来。
subscribe_topic
subscribe 函数的第一个参数就是我们需要消费的 Topic，这个自不必多说。第二个参数说复杂点叫过滤表达式字符串，说简单点其实就是你要订阅的消息的 Tag。
每个消息都会有一个自己的 Tag 这个如果你不清楚的话，可以考虑去看看上面那篇文章
这里我们传的是 *，代表订阅所有类别的消息。当然我们也可以传入 tagA || tagB || tagC 这种，代表我们只消费打了这三种 Tag 的消息。
RocketMQ 会根据我们传入的这两个参数，构造出 SubscriptionData ，放入一个位于内存的 ConcurrentHashMap 中维护起来，简单来说就一句话，把这个订阅的 Topic 缓存下来。
在缓存完之后会进行一个比较关键的操作，那就是开始向所有的 Broker 发送心跳。Consumer 客户端会将：
- 消费者的名称
- 消费类型 代表是通过 Push 或者 Pull 的模式消费消息
- 消费模型 指集群消费（CLUSTERING）或者是广播消费（BROADCASTING）
- 消费点策略 也就是类似
CONSUME_FROM_LAST_OFFSET这种 - 消费者的订阅数据集合 一个消费者可以监听多个 Topic
- 生产者的集合 当前实例上注册的生产的集合
没错，在 Consumer 实例启动之后还会去运行 Producer 的相关代码。此外，如果一个客户端即没有配置生产者、也没有配置消费者，那么是不会执行心跳的逻辑的，因为没有意义。
启动消费者实例
上文提到的核心逻辑其实都在这里，我们在下面详细讨论，所以简单示例到这里就结束了。
进入启动核心逻辑
在启动的核心入口类中，总共对 4 种状态进行了分别处理，分别是：
- CREATE_JUST
- RUNNING
- START_FAILED
- SHUTDOWN_ALREADY
但我们由于是刚刚创建，会走到 CREATE_JUST 的逻辑中来，我们就重点来看 Consumer 刚刚启动时会做些什么。
检查配置
基操，跟我们平时写的业务代码没有什么两样，检查配置中的各种参数是否合法。
配置项太多了就不赘述，大家只需要知道 RocketMQ 启动的时候会对配置中的参数进行校验就知道了。
算了，还是列一列吧：
- 消费者组的名称是不是空
- 消费者组的名称不能是被 RocketMQ 保留使用的名称，即 ——
DEFAULT_CONSUMER - 消费模型（CLUSTERING、BROADCASTING）是否有配置
- 消费点策略（例如 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET）是否配置
- 判断消费的方式是否合法，只能是顺序消费或者并发消费
- 消费者组的最小消费线程、最大消费线程数量是否在规定的范围内，这个范围是指(1, 1000)，左开右开。还有就是最小不能大于最大这种判断
- ......等等等等
所以你看到了， 即使是牛X的开源框架也会有这种繁琐的、常见的业务代码。
改变实例名称
instanceName 会从系统的配置项 rocketmq.client.name 中获取，如果没有配置就会设置为 DEFAULT。，并且消费模型是 CLUSTERING（默认情况就是），就会将 DEFAULT 改成{PID}# {System.nanoTime()} 的字符串，这里举个例子。
代码语言：javascript复制instanceName = "90762#75029316672643"
为什么要单独把这个提出来讲呢？这相当于是给每个实例一个唯一标识，这个唯一标识其实很重要，如果一个消费者组的 instanceName 相同，那么可能就会造成重复消费、或者消息堆积的问题的问题，造成消息堆积的这个点比较有意思，后续我有时间应该会单独写一篇文章来讨论。
但眼尖的同学可能已经看到了，instanceName 的组成不是 PID 和 System.nanoTime？PID 可能由于获取的是 Docker 容器宿主机器的 PID，可能是一样的，可以理解。那 System.nanoTime 呢？这也能重复？
实际上从 RocketMQ 的 Github 这个提交记录来看，至少在 2021年3月16号之前，这个问题还是有可能存在的。
RocketMQ 官方 Github 的提交记录
RocketMQ 官方在 3月16号的提交修复了这个问题，给大家看看改了啥：
提交具体内容
在原来的版本中，instanceName 就只由 PID 组成，就完全可能造成不同的消费者实例拥有相同的 instanceName。
熟悉的 RocketMQ 的同学有疑问，在 Broker 侧对 Consumer 的唯一标识不是 clientID 吗？没错，但 clientID 是由 clientIP 和 instanceName 一起组成的。
而 clientIP 上面也提到过了，可能由于 Docker 的原因获取到相同的，会最终导致 clientID 相同。
OK，关于改变实例的名称就到这，确实没想到讲了这么多。
实例化消费者
关键变量名为 mQClientFactory
接下来就会实例化消费者实例，在上面 改变实例名称 中讲到的 clientID 就是在这一步做的初始化。这里就不给大家列源码了，你就需要知道这个地方会实例化出来一个消费者就 OK 了，不要过多的纠结于细节。
然后会给 Rebalance 的实现设置上一些属性，例如消费者组名称、消息模型、Rebalance 采取的策略、刚刚实例化出来的消费者实例。
这个 Rebalance 的策略默认为：
AllocateMessageQueueAveragely 就是一个把 Messsage Queue 平均分配给消费者的策略，更多的细节也可以参考我上面的那篇文章。
除此之外，还会初始化拉取消息的核心实现 PullAPIWrapper。
初始化 offsetStore
这里会根据不同的消息模型（即 BROADCASTING 或者 CLUSTERING），实例化不同的 offsetStore 实现。
- BROADCASTING 采用的实现为 LocalFileOffsetStore
- CLUSTERING 采用的实现为 RemoteBrokerOffsetStore
区别就是 LocalFileOffsetStore 是在本地管理 Offset，而 RemoteBrokerOffsetStore 则是将 offset 交给 Broker 进行原
启动 ConsumeMessageService
缓存消费者组
接下来会将消费者组在当前的客户端实例中缓存起来，具体是在一个叫 consumerTable 的内存 concurrentHashMap 中。
其实源码中叫 registerConsumer：
registerConsumer 源码
但我认为给大家「翻译」成缓存更合理，因为它就只是把构建好的 consumer 实例给缓存到 map 中，仅此而已。哦对，还做了个如果存在就返回 false，代表实际上并没有注册成功。
那为啥需要返回 false 呢？你如果存在了不执行缓存逻辑就好吗？甚至外面还要根据这个 false 来抛出 MQClientException 异常？
如果注册失败，抛出异常
为啥呢？假设你同事 A 已经使用了名称 consumer_group_name_for_a ，线上正在正常的运行消费消息。得，你加了个功能需要监听 MQ，也使用了 consumer_group_name_for_a，你想想如果 RocketMQ 不做校验，你倒是注册成功了，但是你同事 A 估计要骂娘了：“咋回事？咋开始重复消费了？”
启动 mQClientFactory
这个 mQClientFactory 就是在 实例化消费者 步骤中创建的消费者实例，最后会通过调用 mQClientFactory.start()。
这就是最后的核心逻辑了。
初始化 NameServer 地址
初始化用于通信的 Netty 客户端
初始化 Netty 客户端
启动一堆定时任务
这个一堆没有夸张，确实很多，举个例子：
- 刚刚上面那一步，如果 NameServer 没有获取到，就会启动一个定时任务隔一段时间去拉一次
- 比如，还会启动定时任务隔一段时间去 NameServer 拉一次指定 Topic 的路由数据。这个路由数据具体是指像 MessageQueue 相关的数据，例如有多少个写队列、多少个读队列，还有就是该 Topic 所分布的 Broker 的 brokerName、集群和 IP 地址等相关的数据，这些大致就叫路由数据
- 再比如，启动发送心跳的定时任务，不启动这个心跳不动
- 再比如，Broker 有可能会挂对吧？客户端这边是不是需要及时的把 offline 的 Broker 给干掉呢？所以 RocketMQ 有个 cleanOfflineBroker 方法就是专门拿来干这个的
- 然后有一个比较关键的就是持久化 offset，这里由于是采用的 CLUSTERING 消费，故会定时将当前消费者消费的情况上报给 Broker
EOF
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