这篇文章主要介绍RocketMQ中事务消息状态回查的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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学习事务状态消息回查，我们知道，第一次提交到消息服务器时消息的主题被替换为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC，本地事务执行完后如果返回本地事务状态为UN_KNOW时，第二次提交到服务器时将不会做任何操作，也就是说此时消息还存在与RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题中，并不能被消息消费者消费，那这些消息最终如何被提交或回滚呢？
原来RocketMQ使用TransactionalMessageCheckService线程定时去检测
RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题中的消息，回查消息的事务状态。TransactionalMessageCheckService的检测频率默认1分钟，可通过在broker.conf文件中设置transactionCheckInterval的值来改变默认值，单位为毫秒。
接下来将深入分析该线程的实现原理，从而解开事务消息回查机制。
TransactionalMessageCheckService#onWaitEndprotected void onWaitEnd() { long timeout = brokerController.getBrokerConfig().getTransactionTimeOut(); // @1
int checkMax = brokerController.getBrokerConfig().getTransactionCheckMax(); // @2
long begin = System.currentTimeMillis();
log.info("Begin to check prepare message, begin time:{}", begin); this.brokerController.getTransactionalMessageService().check(timeout, checkMax, this.brokerController.getTransactionalMessageCheckListener()); // @3
log.info("End to check prepare message, consumed time:{}", System.currentTimeMillis() - begin);
}代码@1：从broker配置文件中获取transactionTimeOut参数值。
代码@2：从broker配置文件中获取transactionCheckMax参数值，表示事务的最大检测次数，如果超过检测次数，消息会默认为丢弃，即回滚消息。
接下来重点分析TransactionalMessageService#check的实现逻辑：
org.apache.rocketmq.broker.transaction.queue.TransactionalMessageServiceImpl
TransactionalMessageServiceImpl#check
String topic = MixAll.RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC;
Set msgQueues = transactionalMessageBridge.fetchMessageQueues(topic);if (msgQueues == null || msgQueues.size() == 0) {
log.warn("The queue of topic is empty :" + topic); return;
}
step1：根据主题名称，获取该主题下所有的消息队列。
TransactionalMessageServiceImpl#checkfor (MessageQueue messageQueue : msgQueues) { // ...}Step2：循环遍历消息队列，从单个消息消费队列去获取消息。
TransactionalMessageServiceImpl#checklong startTime = System.currentTimeMillis();
MessageQueue opQueue = getOpQueue(messageQueue);long halfOffset = transactionalMessageBridge.fetchConsumeOffset(messageQueue);long opOffset = transactionalMessageBridge.fetchConsumeOffset(opQueue);
log.info("Before check, the queue={} msgOffset={} opOffset={}", messageQueue, halfOffset, opOffset);if (halfOffset < 0 || opOffset < 0) {
log.error("MessageQueue: {} illegal offset read: {}, op offset: {},skip this queue", messageQueue, halfOffset, opOffset); continue;
}Step3：获取对应的操作队列，其主题为：RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC，然后获取操作队列的消费进度、待操作的消费队列的消费进度，如果任意一小于0，忽略该消息队列，继续处理下一个队列。
TransactionalMessageServiceImpl#check
List doneOpOffset = new ArrayList<>();
HashMap removeMap = new HashMap<>();
PullResult pullResult = fillOpRemoveMap(removeMap, opQueue, opOffset, halfOffset, doneOpOffset);if (null == pullResult) {
log.error("The queue={} check msgOffset={} with opOffset={} failed, pullResult is null",
messageQueue, halfOffset, opOffset); continue;
}
Step4：调用fillOpRemoveMap主题填充removeMap、doneOpOffset数据结构，这里主要的目的是避免重复调用事务回查接口，这里说一下RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC、RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC这两个主题的作用。
RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC：prepare消息的主题，事务消息首先先进入到该主题。
RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC：当消息服务器收到事务消息的提交或回滚请求后，会将消息存储在该主题下。
TransactionalMessageServiceImpl#check// single threadint getMessageNullCount = 1;long newOffset = halfOffset;long i = halfOffset; // @1 while (true) {
if (System.currentTimeMillis() - startTime > MAX_PROCESS_TIME_LIMIT) { // @2
log.info("Queue={} process time reach max={}", messageQueue, MAX_PROCESS_TIME_LIMIT); break;
} if (removeMap.containsKey(i)) { // @3
log.info("Half offset {} has been committed/rolled back", i);
removeMap.remove(i);
} else {
GetResult getResult = getHalfMsg(messageQueue, i); // @4
MessageExt msgExt = getResult.getMsg();
if (msgExt == null) { // @5
if (getMessageNullCount++ > MAX_RETRY_COUNT_WHEN_HALF_NULL) {
break;
} if (getResult.getPullResult().getPullStatus() == PullStatus.NO_NEW_MSG) {
log.info("No new msg, the miss offset={} in={}, continue check={}, pull result={}", i,
messageQueue, getMessageNullCount, getResult.getPullResult()); break;
} else {
log.info("Illegal offset, the miss offset={} in={}, continue check={}, pull result={}",
i, messageQueue, getMessageNullCount, getResult.getPullResult());
i = getResult.getPullResult().getNextBeginOffset();
newOffset = i; continue;
}
} if (needDiscard(msgExt, transactionCheckMax) || needSkip(msgExt)) { // @6
listener.resolveDiscardMsg(msgExt);
newOffset = i + 1;
i++; continue;
} if (msgExt.getStoreTimestamp() >= startTime) {
log.info("Fresh stored. the miss offset={}, check it later, store={}", i, new Date(msgExt.getStoreTimestamp())); break;
} long valueOfCurrentMinusBorn = System.currentTimeMillis() - msgExt.getBornTimestamp(); // @7
long checkImmunityTime = transactionTimeout;
String checkImmunityTimeStr = msgExt.getUserProperty(MessageConst.PROPERTY_CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS); if (null != checkImmunityTimeStr) { // @8
checkImmunityTime = getImmunityTime(checkImmunityTimeStr, transactionTimeout); if (valueOfCurrentMinusBorn < checkImmunityTime) { if (checkPrepareQueueOffset(removeMap, doneOpOffset, msgExt, checkImmunityTime)) {
newOffset = i + 1;
i++; continue;
}
}
} else { // @9
if ((0 <= valueOfCurrentMinusBorn) && (valueOfCurrentMinusBorn < checkImmunityTime)) {
log.info("New arrived, the miss offset={}, check it later checkImmunity={}, born={}", i,
checkImmunityTime, new Date(msgExt.getBornTimestamp())); break;
}
}
List opMsg = pullResult.getMsgFoundList(); boolean isNeedCheck = (opMsg == null && valueOfCurrentMinusBorn > checkImmunityTime)
|| (opMsg != null && (opMsg.get(opMsg.size() - 1).getBornTimestamp() - startTime > transactionTimeout))
|| (valueOfCurrentMinusBorn <= -1); // @10
if (isNeedCheck) { if (!putBackHalfMsgQueue(msgExt, i)) { // @11
continue;
}
listener.resolveHalfMsg(msgExt);
} else {
pullResult = fillOpRemoveMap(removeMap, opQueue, pullResult.getNextBeginOffset(), halfOffset, doneOpOffset); // @12
log.info("The miss offset:{} in messageQueue:{} need to get more opMsg, result is:{}", i,
messageQueue, pullResult); continue;
}
}
newOffset = i + 1;
i++;
}if (newOffset != halfOffset) { // @13
transactionalMessageBridge.updateConsumeOffset(messageQueue, newOffset);
}long newOpOffset = calculateOpOffset(doneOpOffset, opOffset);if (newOpOffset != opOffset) { // @14
transactionalMessageBridge.updateConsumeOffset(opQueue, newOpOffset);
}本段代码比较长，却是事务状态回查的重点实现。
代码@1：先解释几个局部变量的含义。
getMessageNullCount ：获取空消息的次数
newOffset ：当前处理RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC#queueId的最新进度
i：当前处理消息的队列偏移量，其主题依然为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC。
代码@2：这段代码应该不陌生，这是RocketMQ处理任务的一个通用处理逻辑，就是一个任务处理，可以限制每次最多处理的时间，RocketMQ为待检测主题RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC的每个队列，做事务状态回查，一次最多不超过60S，目前该值不可配置。
代码@3：如果removeMap中包含当前处理的消息，则继续下一条，removeMap中的值是通过Step3中填充的，具体实现逻辑是从RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC主题中拉取32条，如果拉取的消息队列偏移量大于等于RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC#queueId当前的处理进度时，会添加到removeMap中，表示已处理过。
代码@4：根据消息队列偏移量i从消费队列中获取消息。
代码@5：如果消息为空，则根据允许重复次数进行操作，默认重试一次，目前不可配置。其具体实现为：
如果超过重试次数，直接跳出，结束该消息队列的事务状态回查。
如果是由于没有新的消息而返回为空（拉取状态为：PullStatus.NO_NEW_MSG），则结束该消息队列的事务状态回查。
1.其他原因，则将偏移量i设置为： getResult.getPullResult().getNextBeginOffset()，重新拉取。
代码@6：判断该消息是否需要discard(吞没，丢弃，不处理)、或skip(跳过)，其依据如下：
needDiscard 依据：如果该消息回查的次数超过允许的最大回查次数，则该消息将被丢弃，即事务消息提交失败，不能被消费者消费，其做法，主要是每回查一次，在消息属性TRANSACTION_CHECK_TIMES中增1，默认最大回查次数为5次。
needSkip依据：如果事务消息超过文件的过期时间，默认72小时（具体请查看RocketMQ过期文件相关内容），则跳过该消息。
代码@7：处理事务超时相关概念，先解释几个局部变量：、
valueOfCurrentMinusBorn ：该消息已存储的时间,等于系统当前时间减去消息存储的时间戳。
checkImmunityTime ：立即检测事务消息的时间。
transactionTimeout：事务消息的超时时间，其设计的意义是，应用程序在发送事务消息后，事务不会马上提交，该时间就是假设事务消息发送成功后，应用程序事务提交的时间，在这段时间内，RocketMQ任务事务未提交，故不应该在这个时间段向应用程序发送回查请求。
代码@8：如果消息指定了事务消息过期时间属性（PROPERTY_CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS），如果当前时间已超过该值。
代码@9：如果当前时间还未过（应用程序事务结束时间），则跳出本次回查处理的，等下一次再试。
代码@10：判断是否需要发送事务回查消息，具体逻辑：
如果从操作队列(RMQ_SYS_TRANS_OP_HALF_TOPIC)中没有已处理消息并且已经超过（应用程序事务结束时间），参数transactionTimeOut值。
如果操作队列不为空，并且最后一天条消息的存储时间已经超过transactionTimeOut值。
代码@11：如果需要发送事务状态回查消息，则先将消息再次发送到RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题中，发送成功则返回true，否则返回false，这里还有一个实现关键点：
if (putMessageResult != null
&& putMessageResult.getPutMessageStatus() == PutMessageStatus.PUT_OK) {
msgExt.setQueueOffset(
putMessageResult.getAppendMessageResult().getLogicsOffset());
msgExt.setCommitLogOffset(
putMessageResult.getAppendMessageResult().getWroteOffset());
msgExt.setMsgId(putMessageResult.getAppendMessageResult().getMsgId());
}如果发送成功，会将该消息的queueOffset、commitLogOffset设置为重新存入的偏移量，为什么需要这样呢，答案在listener.resolveHalfMsg(msgExt)中。
AbstractTransactionalMessageCheckListener#resolveHalfMsgpublic void resolveHalfMsg(final MessageExt msgExt) {
executorService.execute(new Runnable() { @Override
public void run() { try {
sendCheckMessage(msgExt);
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("Send check message error!", e);
}
}
});
}发送具体的事务回查机制，这里用一个线程池来异步发送回查消息，为了回查进度保存的简化，这里只要发送了回查消息，当前回查进度会向前推动，如果回查失败，上一步骤新增的消息将可以再次发送回查消息，那如果回查消息发送成功，那会不会下一次又重复发送回查消息呢？这个可以根据OP队列中的消息来判断是否重复，如果回查消息发送成功并且消息服务器完成提交或回滚操作，这条消息会发送到OP队列中，然后fillOpRemoveMap根据处理进度获取一批已处理的消息，来与消息判断是否重复，由于fillopRemoveMap一次只拉32条消息，那又如何保证一定能拉取到与当前消息的处理记录呢？其实就是通过代码@10来实现的，如果此批消息最后一条未超过事务延迟消息，则继续拉取更多消息进行判断（@12）和(@14),op队列也会随着回查进度的推进而推进。
代码@12：如果无法判断是否发送回查消息，则加载更多的已处理消息进行刷选。
代码@13：保存(Prepare)消息队列的回查进度。
代码@14：保存处理队列（op）的进度。
上述讲解了TransactionalMessageCheckService回查定时线程的发送回查消息的整体流程与实现细节，接下来重点分析一下上述步骤@11,通过异步方式发送消息回查的实现过程。
AbstractTransactionalMessageCheckListener#sendCheckMessagepublic void sendCheckMessage(MessageExt msgExt) throws Exception {
CheckTransactionStateRequestHeader checkTransactionStateRequestHeader = new CheckTransactionStateRequestHeader();
checkTransactionStateRequestHeader.setCommitLogOffset(msgExt.getCommitLogOffset());
checkTransactionStateRequestHeader.setOffsetMsgId(msgExt.getMsgId());
checkTransactionStateRequestHeader.setMsgId(msgExt.getUserProperty(MessageConst.PROPERTY_UNIQ_CLIENT_MESSAGE_ID_KEYIDX));
checkTransactionStateRequestHeader.setTransactionId(checkTransactionStateRequestHeader.getMsgId());
checkTransactionStateRequestHeader.setTranStateTableOffset(msgExt.getQueueOffset()); // @1
msgExt.setTopic(msgExt.getUserProperty(MessageConst.PROPERTY_REAL_TOPIC));
msgExt.setQueueId(Integer.parseInt(msgExt.getUserProperty(MessageConst.PROPERTY_REAL_QUEUE_ID)));
msgExt.setStoreSize(0); // @2
String groupId = msgExt.getProperty(MessageConst.PROPERTY_PRODUCER_GROUP); // @3
Channel channel = brokerController.getProducerManager().getAvaliableChannel(groupId); if (channel != null) {
brokerController.getBroker2Client().checkProducerTransactionState(groupId, channel, checkTransactionStateRequestHeader, msgExt); // @4
} else {
LOGGER.warn("Check transaction failed, channel is null. groupId={}", groupId);
}
}代码@1：首先构建回查事务状态请求消息，请求核心参数包括：消息offsetId、消息ID(索引)、消息事务ID、事务消息队列中的偏移量（RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC）。
代码@2：恢复原消息的主题、队列，并设置storeSize为0。
代码@3：获取生产者组名称。
代码@4：根据生产者组获取任意一个生产者，通过与其连接发送事务回查消息，回查消息的请求者为【Broker服务器】，接收者为(client，具体为消息生产者)。
其处理类为：org.apache.rocketmq.client.impl.ClientRemotingProcessor#processRequest，其详细逻辑实现方法为：
ClientRemotingProcessor#checkTransactionStatepublic RemotingCommand checkTransactionState(ChannelHandlerContext ctx,
RemotingCommand request) throws RemotingCommandException { final CheckTransactionStateRequestHeader requestHeader =
(CheckTransactionStateRequestHeader) request.decodeCommandCustomHeader(CheckTransactionStateRequestHeader.class); final ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.wrap(request.getBody()); final MessageExt messageExt = MessageDecoder.decode(byteBuffer); if (messageExt != null) {
String transactionId = messageExt.getProperty(MessageConst.PROPERTY_UNIQ_CLIENT_MESSAGE_ID_KEYIDX); if (null != transactionId && !"".equals(transactionId)) {
messageExt.setTransactionId(transactionId);
} final String group = messageExt.getProperty(MessageConst.PROPERTY_PRODUCER_GROUP); if (group != null) {
MQProducerInner producer = this.mqClientFactory.selectProducer(group); if (producer != null) { final String addr = RemotingHelper.parseChannelRemoteAddr(ctx.channel());
producer.checkTransactionState(addr, messageExt, requestHeader); // @1
} else {
log.debug("checkTransactionState, pick producer by group[{}] failed", group);
}
} else {
log.warn("checkTransactionState, pick producer group failed");
}
} else {
log.warn("checkTransactionState, decode message failed");
} return null;
}代码@1：最终调用生产者的checkTransactionState方法。
DefaultMQProducerImpl#checkTransactionStatepublic void checkTransactionState(final String addr, final MessageExt msg, final CheckTransactionStateRequestHeader header) {
Runnable request = new Runnable() { // @1
private final String brokerAddr = addr; private final MessageExt message = msg; private final CheckTransactionStateRequestHeader checkRequestHeader = header; private final String group = DefaultMQProducerImpl.this.defaultMQProducer.getProducerGroup(); @Override
public void run() {
TransactionListener transactionCheckListener = DefaultMQProducerImpl.this.checkListener(); // @1
if (transactionCheckListener != null) {
LocalTransactionState localTransactionState = LocalTransactionState.UNKNOW;
Throwable exception = null; try {
localTransactionState = transactionCheckListener.checkLocalTransaction(message); // @2
} catch (Throwable e) {
log.error("Broker call checkTransactionState, but checkLocalTransactionState exception", e);
exception = e;
} this.processTransactionState( // @3
localTransactionState,
group,
exception);
} else {
log.warn("checkTransactionState, pick transactionCheckListener by group[{}] failed", group);
}
} private void processTransactionState( final LocalTransactionState localTransactionState, final String producerGroup, final Throwable exception) { final EndTransactionRequestHeader thisHeader = new EndTransactionRequestHeader();
thisHeader.setCommitLogOffset(checkRequestHeader.getCommitLogOffset());
thisHeader.setProducerGroup(producerGroup);
thisHeader.setTranStateTableOffset(checkRequestHeader.getTranStateTableOffset());
thisHeader.setFromTransactionCheck(true);
String uniqueKey = message.getProperties().get(MessageConst.PROPERTY_UNIQ_CLIENT_MESSAGE_ID_KEYIDX); if (uniqueKey == null) {
uniqueKey = message.getMsgId();
}
thisHeader.setMsgId(uniqueKey);
thisHeader.setTransactionId(checkRequestHeader.getTransactionId()); switch (localTransactionState) { case COMMIT_MESSAGE:
thisHeader.setCommitOrRollback(MessageSysFlag.TRANSACTION_COMMIT_TYPE); break; case ROLLBACK_MESSAGE:
thisHeader.setCommitOrRollback(MessageSysFlag.TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE);
log.warn("when broker check, client rollback this transaction, {}", thisHeader); break; case UNKNOW:
thisHeader.setCommitOrRollback(MessageSysFlag.TRANSACTION_NOT_TYPE);
log.warn("when broker check, client does not know this transaction state, {}", thisHeader); break; default: break;
}
String remark = null; if (exception != null) {
remark = "checkLocalTransactionState Exception: " + RemotingHelper.exceptionSimpleDesc(exception);
} try {
DefaultMQProducerImpl.this.mQClientFactory.getMQClientAPIImpl().endTransactionOneway(brokerAddr, thisHeader, remark, 3000);
} catch (Exception e) {
log.error("endTransactionOneway exception", e);
}
}
}; this.checkExecutor.submit(request);
}上述代码虽多，其实实现思路非常清晰，先使用一个匿名类（ Runnable ）构建一个运行任务，然后提交到checkExecutor线程池中执行，这与我第一篇文章的猜测是吻合的，那重点分析一下该任务的允许逻辑，对应在run方法中。
代码@1：获取消息发送者的TransactionListener。
代码@2：执行TransactionListener#checkLocalTransaction，检测本地事务状态，也就是应用程序需要实现TransactionListener#checkLocalTransaction，告知RocketMQ该事务的事务状态，然后返回COMMIT_MESSAGE、ROLLBACK_MESSAGE、UNKNOW中的一个，然后向Broker发送END_TRANSACTION命令即可，
代码@3：发送END_TRANSACTION到Broker，其具体实现，已经在
https://blog.csdn.net/prestigeding/article/details/81263833
中详细讲解过，在此不重复分析。
到这里，事务消息状态回查流程就讲解完毕，接下来以一张流程图结束本篇的讲解。
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