一、前言

更多RocketMQ内容，见专栏：https://blog.csdn.net/saintmm/category_11280399.html

二、消息轨迹

消息轨迹简单来说就是日志，其把消息的生产、存储、消费等所有的访问和操作日志。

1、消息轨迹的引入目的

在项目中存在发送方与消费方相互“扯皮”的情况：

• 发送方说消息已经发送成功，而消费方说没有消费到。
• 这时我们就希望能记录一条消息的流转轨迹，即：消息是由哪个IP发送的？什么时候发送的？是被哪个消费者消费的？

2、如何使用消息轨迹

1> 修改Broker服务端配置，设置 traceTopicEnable=true；

• 表示在Broker上创建名为RMQ_SYS_TRACE_TOPIC的topic，队

  列个数为1。所有的msgTrace信息默认都存储在这个topic中。

2> Producer中开启消息轨迹；

•   public DefaultMQProducer(final String producerGroup, boolean enableMsgTrace)
  

  • boolean类型的入参enableMsgTrace设置为true，表示启用消息轨迹追踪，默认为false。

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

  • String类型的入参customizedTraceTopic，表示用于记录消息轨迹的topic，不设置默认为RMQ_SYS_TRACE_TOPIC。

3> Consuemr中开启消息轨迹；

•   public DefaultMQPushConsumer(final String consumerGroup, boolean enableMsgTrace)
  

  • boolean类型的入参enableMsgTrace设置为true，表示启用消息轨迹追踪，默认为false。

如果启用了消息轨迹，在消息发送时尽量为消息指定Key属性，以便在RocketMQ-Console中对消息进行高性能的查询。

1）使用案例

1> broker的配置文件（broker.conf）中增加如下配置，然后重启Broker：

traceTopicEnable = true

2> Producer：

public class TraceProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 第二个参数TRUE，表示开启MsgTrace
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("saint-test", true);
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.setMaxMessageSize(1024 * 1024 * 10);
        producer.start();

        Message msg = new Message("test-topic-trace",null, "key-trace", "trace-2".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        SendResult send = producer.send(msg);

        System.out.println("sendResult: " + send);

        // 关闭生产者
        producer.shutdown();
        System.out.println("已经停机");
    }
}

3> Consumer：

public class TraceConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("study-consumer", true);
        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");

        consumer.subscribe("test-topic-trace", "*");
        consumer.setConsumeTimeout(20L);
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
        consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, consumeConcurrentlyContext) -> {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                System.out.println(new String(msg.getBody()));
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });

        consumer.start();
        System.out.println("Consumer start。。。。。。");

    }
}

2）消息轨迹内容

消息轨迹内容包括：消息ID（MessageID）、消息Tag、消息Key（MessageKey）、消息的存储时间、处理消息的客户端IP、存储服务器IP、发送/消费耗时、消息轨迹状态、跟踪类型。

在RocketMQ-Console中的消息轨迹内容如下：

3） RocketMQ-Console中查看消息轨迹

在MessageTrace大分类下有两种方式可以查看消息轨迹，一种是根据 原消息Topic + MessageKey、另一种是根据 原消息Topic + MessageID；

所以建议如果启用了消息轨迹，在消息发送时尽量为消息指定Key属性，以便在RocketMQ-Console中对消息进行高性能的查询。

1> 根据Message Key查询：

2> 根据Message ID查询：

3、消息轨迹实现原理

1）消息轨迹数据结构

1> 消息轨迹主体内容采用TraceContext类存储；

public class TraceContext implements Comparable<TraceContext> {

    private TraceType traceType;
    private long timeStamp = System.currentTimeMillis();
    private String regionId = "";
    private String regionName = "";
    private String groupName = "";
    private int costTime = 0;
    private boolean isSuccess = true;
    private String requestId = MessageClientIDSetter.createUniqID();
    private int contextCode = 0;
    private List<TraceBean> traceBeans;

1. traceType：跟踪类型，可选值为Pub（消息发送）、SubBefore（消息拉取到客户端，在执行业务定义的消费逻辑之前）、SubAfter（消费后）。

2. timeStamp：当前时间戳。

3. regionId：Broker所在的区域ID，取自BrokerConfig#regionId()。

4. groupName：组名称，traceType为Pub时表示生产者组的名称，traceType为subBefore或subAfter时表示消费组名称。

5. requestId：在traceType为subBefore、subAfter时使用，消

   费端的请求ID。

6. contextCode：消费状态码，可选值为SUCCESS、TIME_OUT、EXCEPTION、RETURNNULL、FAILED。

2> 针对消息信息采用TraceBean类维护；

public class TraceBean {
    private static final String LOCAL_ADDRESS = UtilAll.ipToIPv4Str(UtilAll.getIP());
    private String topic = "";
    private String msgId = "";
    private String offsetMsgId = "";
    private String tags = "";
    private String keys = "";
    private String storeHost = LOCAL_ADDRESS;
    private String clientHost = LOCAL_ADDRESS;
    private long storeTime;
    private int retryTimes;
    private int bodyLength;
    private MessageType msgType;
}

1. topic：消息主题
2. msgId：消息唯一ID
3. offsetMsgId：消息偏移量ID，该ID中包含了Broker的IP以及偏移量
4. tags：消息标志
5. keys：消息索引key，根据该key可快速检索消息
6. storeHost：跟踪类型为Pub时存储该消息的Broker服务器IP，跟踪类型为subBefore、subAfter时存储消费者IP
7. bodyLength：消息体的长度
8. msgType：消息的类型，可选值为Normal_Msg（普通消息）、Trans_Msg_Half（预提交消息）、Trans_msg_Commit（提交消息）、Delay_Msg（延迟消息）

2）轨迹消息存储

RocketMQ选择将消息轨迹数据当作一条消息，存储在Broker服务器中。

RocketMQ提供了两种方式来定义消息轨迹存储的topic：

1. 系统默认topic：如果Broker的traceTopicEnable配置项设为true，表示在该Broker上创建名为RMQ_SYS_TRACE_TOPIC的topic，队列个数为1，默认该值为false。
2. 自定义topic：在创建消息生产者或消息消费者时，可以通过参数自定义用于记录消息轨迹的topic名称；
   • 注意：RokcetMQ控制台（rocketmq-console）中只支持配置一个消息轨迹topic，建议使用系统默认的topic。

另外：为了避免消息轨迹的数据与正常的业务数据混在一起，官方建议单独使用一个Broker用于开启消息轨迹跟踪。消息轨迹数据只会发送到这一台Broker服务器上，不影响原业务Broker的负载压力。

4、如何采集消息轨迹数据

MQ的核心操作是消息发送和消息存储，数据载体为消息。消息轨迹主要是记录消息何时发送到哪台Broker？发送耗时是多少？在什么时候被哪个消费者消费？消费耗时是多少？…

1）消息发送

在消息发送前后RocketMQ会将本次调用的信息进行采集。RocketMQ通过提供消息发送钩子函数（SendMessageHook）实现，并且为了不明显增加消息发送的时间延迟，使用异步的方式记录消息轨迹。

1> 实例化Producer

在案例中我们知道在实例化DefaultMQProducer时，需要将入参enableMsgTrace设置为true，才能开启消息轨迹。当enableMsgTrace为true时，看DefaultMQProducer的构造函数：

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

其中：

• SendMessageTraceHookImpl：消息发送的钩子函数，用于跟踪消息轨迹；
  • 对应的消息消费钩子函数为：ConsumeMessageTraceHookImpl
• AsyncTraceDispatcher：消息轨迹异步转发器。用于在消息生产时，异步将消息轨迹保存到特定topic（默认为RMQ_SYS_TRACE_TOPIC）

2> Producer发送消息

在DefaultMqProducerImple#sendKernelImpl方法中，会首先判断是否有发送消息钩子函数（SendMessageHook）；如果有：

• 在发送消息之前调用钩子函数SendMessageHook#sendMessageBefore()方法，将消息轨迹数据先存储在调用上下文中。
• 在发送消息之后调用钩子函数SendMessageHook#sendMessageAfter()方法，使用AsyncTraceDispatcher异步将消息轨迹数据发送到消息服务器（Broker）上。

无论是DefaultMQProducerImpl中的executeSendMessageHookBefore()方法还是executeSendMessageHookAfter()方法，内部都是调用所有SendMessageHook的相应before()、after()方法。

public void executeSendMessageHookBefore(final SendMessageContext context) {
    if (!this.sendMessageHookList.isEmpty()) {
        for (SendMessageHook hook : this.sendMessageHookList) {
            try {
                hook.sendMessageBefore(context);
            } catch (Throwable e) {
                log.warn("failed to executeSendMessageHookBefore", e);
            }
        }
    }
}

public void executeSendMessageHookAfter(final SendMessageContext context) {
    if (!this.sendMessageHookList.isEmpty()) {
        for (SendMessageHook hook : this.sendMessageHookList) {
            try {
                hook.sendMessageAfter(context);
            } catch (Throwable e) {
                log.warn("failed to executeSendMessageHookAfter", e);
            }
        }
    }
}

<1> sendMessageBefore()

@Override
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())) {
        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(NamespaceUtil.withoutNamespace(context.getProducerGroup()));
    //build the data bean object of message trace
    TraceBean traceBean = new TraceBean();
    traceBean.setTopic(NamespaceUtil.withoutNamespace(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());
    traceBean.setClientHost(((AsyncTraceDispatcher)localDispatcher).getHostProducer().getmQClientFactory().getClientId());
    tuxeContext.getTraceBeans().add(traceBean);
}

方法逻辑很简单：只是在消息发送之前先收集消息的topic、tag、key、存储Broker的IP地址、消息体的长度等基础信息，并将消息轨迹数据先存储在调用上下文中。

<2> sendMessageAfter()

@Override
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())
        || 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);
    int costTime = (int) ((System.currentTimeMillis() - tuxeContext.getTimeStamp()) / tuxeContext.getTraceBeans().size());
    tuxeContext.setCostTime(costTime);
    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);
}

消息发送到Broker返回之后会调用到sendMessageAfter()方法。

1. 进行一些校验：

   • 如果消息发送上下为空 或 发送消息结果为空，则直接返回，不记录消息轨迹数据。

2. 进一步维护消息轨迹数据；

   • 从MqTraceContext中获取跟踪的TraceBean，虽然TraceContext中将TraceBean设计成List结构，但在消息发送时，这里的数据永远只有一条，即使是批量发送。

   • 设置costTime（消息发送耗时）、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。

   • 注意：storeTime并不是真实的消息存储时间，而是一个估算值，取自：客户端发送消息耗时的一半。

     traceBean.setStoreTime(tuxeContext.getTimeStamp() + costTime / 2);
     

3. 关键点：消息轨迹的异步发送；

   • 将消息轨迹添加到AsyncTraceDispatcher中的阻塞队列traceContextQueue中，以供后续异步发送消息轨迹使用；

     

   • 在实例化Producer时，如果开启了消息轨迹，会实例化AsyncTraceDispatcher；并且在启动Producer时也会启动AsyncTraceDispatcher；

     • 最终目的是从阻塞队列traceContextQueue中找到待异步发送的轨迹消息，然后发送到相应Broker中。

     

<3> 消息轨迹异步发送

进一步看AsyncTraceDispatcher#start()方法：

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

其中启动一个后台线程，线程的具体逻辑体现在AsyncRunnable中。

class AsyncRunnable implements Runnable {
        private boolean stopped;

        @Override
        public void run() {
            while (!stopped) {
                List<TraceContext> contexts = new ArrayList<TraceContext>(batchSize);
                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);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                    if (context != null) {
                        contexts.add(context);
                    } else {
                        break;
                    }
                }
                if (contexts.size() > 0) {
                    AsyncAppenderRequest request = new AsyncAppenderRequest(contexts);
                    traceExecutor.submit(request);
                } else if (AsyncTraceDispatcher.this.stopped) {
                    this.stopped = true;
                }
            }

        }
    }

• 从待发送队列traceContextQueue中不断获取消息轨迹的数据，并将其异步发送到消息服务器。
• 为了提高消息的发送效率引入批量机制，即：一次从队列中获取一批消息
  • 然后封装成AsyncAppenderRequest任务并提交到线程池中异步执行；
  • 真正的发送消息轨迹数据的逻辑被封装在AsyncTraceDispatcher的内部类AsyncAppenderRequest#run()方法中。

class AsyncAppenderRequest implements Runnable {
    List<TraceContext> contextList;

    public AsyncAppenderRequest(final List<TraceContext> contextList) {
        if (contextList != null) {
            this.contextList = contextList;
        } else {
            this.contextList = new ArrayList<TraceContext>(1);
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        sendTraceData(contextList);
    }

    public void sendTraceData(List<TraceContext> contextList) {
        Map<String, List<TraceTransferBean>> transBeanMap = new HashMap<String, List<TraceTransferBean>>();
        for (TraceContext context : contextList) {
            if (context.getTraceBeans().isEmpty()) {
                continue;
            }
            // Topic value corresponding to original message entity content
            String topic = context.getTraceBeans().get(0).getTopic();
            String regionId = context.getRegionId();
            // Use  original message entity's topic as key
            String key = topic;
            if (!StringUtils.isBlank(regionId)) {
                key = key + TraceConstants.CONTENT_SPLITOR + regionId;
            }
            List<TraceTransferBean> transBeanList = transBeanMap.get(key);
            if (transBeanList == null) {
                transBeanList = new ArrayList<TraceTransferBean>();
                transBeanMap.put(key, transBeanList);
            }
            TraceTransferBean traceData = TraceDataEncoder.encoderFromContextBean(context);
            transBeanList.add(traceData);
        }
        for (Map.Entry<String, List<TraceTransferBean>> entry : transBeanMap.entrySet()) {
            String[] key = entry.getKey().split(String.valueOf(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR));
            String dataTopic = entry.getKey();
            String regionId = null;
            if (key.length > 1) {
                dataTopic = key[0];
                regionId = key[1];
            }
            flushData(entry.getValue(), dataTopic, regionId);
        }
    }

• 按照消息轨迹的存储协议对消息轨迹内容进行组装、编码；
• 按照topic分批调用flushData()方法将消息发送到Broker中，完成消息轨迹数据的存储。

2）消息消费

同样，在消息消费前后RocketMQ会将本次调用的信息进行采集。RocketMQ通过提供消息消费钩子函数（ConsumeMessageHook）实现，并且为了不明显增加消息消费的时间延迟，使用异步的方式记录消息轨迹。

消息消费和消息发送是一样的机制，这里就不冗余介绍了，贴几个代码截图也就一目了然了。

• 实例化消费者

  

• 启动消费者

  

• 以并行消费消息为例：

  

  public void executeHookBefore(final ConsumeMessageContext context) {
          if (!this.consumeMessageHookList.isEmpty()) {
              for (ConsumeMessageHook hook : this.consumeMessageHookList) {
                  try {
                      hook.consumeMessageBefore(context);
                  } catch (Throwable e) {
                  }
              }
          }
      }
  
      public void executeHookAfter(final ConsumeMessageContext context) {
          if (!this.consumeMessageHookList.isEmpty()) {
              for (ConsumeMessageHook hook : this.consumeMessageHookList) {
                  try {
                      hook.consumeMessageAfter(context);
                  } catch (Throwable e) {
                  }
              }
          }
      }
  

三、总结

消息轨迹其实就是记录消息从发送 到 存储 再到 消费，整个消息生命周期中的一些关键信息，比如：谁发送的、发送耗时多久、消息保存在哪了、谁消费了、消费耗时多久。

在RocketMQ中的实现方式也很简单，在消息发送/消费前后基于钩子函数，做before()、after()逻辑，进而记录消息轨迹信息。

特别注意：storeTime并不是真实的消息存储时间，而是一个估算值，取自：客户端发送消息耗时的一半。

消息轨迹功能涉及到的关键类：

• AsyncTraceDispatcher：负责异步发送消息轨迹到Broker。
• ConsumeMessageHook：消费消息钩子函数
• SendMessageHook：生产消息钩子函数
• TraceContext、TraceBean：两者一起用于表述消息轨迹