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RocketMQ 支持两种消息模式： 集群消费 （ Clustering ）和 广播消费 （ Broadcasting ）.
集群消费 ： 同一 Topic 下的一条消息只会被同一消费组中的一个消费者消费 。也就是说，消息被负载均衡到了同一个消费组的多个消费者实例上.
广播消费 ：当使用广播消费模式时，每条消息推送给集群内所有的消费者，保证消息至少被每个消费者消费一次.
我们重点讲解下集群消费的消费流程 ，因为 集群消费是使用最普遍的消费模式 ，理解了集群消费，广播消费也就能顺理成章的掌握了.
集群消费示例代码里，启动消费者，我们需要配置三个核心属性： 消费组名 、 订阅主题 、 消息监听器 ，最后调用 start 方法启动.
消费者启动后，我们可以将整个流程简化成:
消费端的负载均衡是指 将 Broker 端中多个队列按照某种算法分配给同一个消费组中的不同消费者 .
负载均衡是每个 客户端独立进行计算 ，那么何时触发呢 ?
消费端启动时，立即进行负载均衡； 。
消费端定时任务每隔 20 秒触发负载均衡； 。
消费者上下线，Broker 端通知消费者触发负载均衡.
负载均衡流程如下:
1、发送心跳 。
消费者启动后，它就会通过定时任务不断地向 RocketMQ 集群中的所有 Broker 实例发送心跳包（ 消息消费分组名称 、 订阅关系集合 、 消息通信模式 和 客户端实例编号 等信息）.
Broker 端在收到消费者的心跳消息后，会将它维护在 ConsumerManager 的本地缓存变量 consumerTable，同时并将封装后的客户端网络通道信息保存在本地缓存变量 channelInfoTable 中，为之后做消费端的负载均衡提供可以依据的元数据信息.
2、启动负载均衡服务 。
下图展示了按照主题负载均衡的代码片段:
负载均衡服务会根据消费模式为”广播模式”还是“集群模式”做不同的逻辑处理，这里主要来看下集群模式下的主要处理流程:
(1) 获取该主题下的消息消费队列集合； 。
(2) 查询 Broker 端获取该消费组下消费者 Id 列表； 。
(3) 先对 Topic 下的消息消费队列、消费者 Id 排序，然后用消息队列分配策略算法（默认为：消息队列的平均分配算法），计算出待拉取的消息队列； 。
这里的平均分配算法，类似于分页的算法，将所有 MessageQueue 排好序类似于记录，将所有消费端排好序类似页数，并求出每一页需要包含的平均 size 和每个页面记录的范围 range ，最后遍历整个 range 而计算出当前消费端应该分配到的记录.
(4) 分配到的消息队列集合与 processQueueTable 做一个过滤比对操作 。
消费者实例内 ，processQueueTable 对象存储着当前负载均衡的队列 ，以及该队列的消费快照.
标红的部分表示与分配到的消息队列集合互不包含，则需要将这些红色队列 Dropped 属性为 true , 然后从 processQueueTable 对象中移除.
绿色的部分表示与分配到的消息队列集合的交集，processQueueTable 对象中已经存在该队列.
黄色的部分表示这些队列需要添加到 processQueueTable 对象中，创建这些队列的消费快照。最后创建拉取消息请求列表，并将请求分发到消息拉取服务，进入拉取消息环节.
最后此篇关于一文讲透RocketMQ消费者是如何负载均衡的的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于一文讲透RocketMQ消费者是如何负载均衡的的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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