作者简介

林琳

腾讯云中间件专家工程师

Apache Pulsar PMC，《深入解析Apache Pulsar》作者。目前专注于中间件领域，在消息队列和微服务方向具有丰富的经验。负责TDMQ的设计与开发工作，目前致力于打造稳定、高效和可扩展的基础组件与服务。

导语

在 Apache Pulsar 中，为了避免消息的重复投递，消费者进行消息确认是非常重要的一步。当一条消息被消费者消费后，需要消费者发送一个ack请求给Broker，Broker才会认为这条消息被真正消费掉。被标记为已经消费的消息，后续不会再次重复投递给消费者。在这篇文章中，我们会介绍Pulsar中消息确认的模式，以及正常消息确认在Broker侧是如何实现的。

确认消息的模式

在了解Pulsar消息确认模式之前，我们需要先了解一些前置知识 —— Pulsar中的订阅以及游标（Cursor）。Pulsar中有多种消费模式，如：share、key_share、failover等等，无论用户使用哪种消费模式都会创建一个订阅。订阅分为持久订阅和非持久订阅，对于持久订阅，Broker上会有一个持久化的Cursor，即Cursor的元数据被记录在ZooKeeper。Cursor以订阅（或称为消费组）为单位，保存了当前订阅已经消费到哪个位置了。因为不同消费者使用的订阅模式不同，可以进行的ack行为也不一样。总体来说可以分为以下几种ack场景：

1）单条消息确认（acknowledge）

和其他的一些消息系统不同，Pulsar支持一个Partition被多个消费者消费。假设消息1、2、3发送给了Consumer-A，消息4、5、6发送给了Consumer-B，而Consumer-B又消费的比较快，先ack了消息4，此时Cursor中会单独记录消息4为已ack状态。如果其他消息都被消费，但没有被ack，并且两个消费者都下线或ack超时，则Broker会只推送消息1、2、3、5、6，已经被ack的消息4不会被再次推送。

2）累积消息确认（acknowledgeCumulative）

假设Consumer接受到了消息1、2、3、4、5，为了提升ack的性能，Consumer可以不分别ack 5条消息，只需要调用acknowledgeCumulative，然后把消息5传入，Broker会把消息5以及之前的消息全部标记为已ack。

3）批消息中的单个消息确认（acknowledge）

这种消息确认模式，调用的接口和单条消息的确认一样，但是这个能力需要Broker开启配置项acknowledgmentAtBatchIndexLevelEnabled。当开启后，Pulsar可以支持只ack一个batch里面的某些消息。假设Consumer拿到了一个批消息，里面有消息1、2、3，如果不开启这个选项，我们只能消费整个batch再ack，否则Broker会以批为单位重新全部投递一次。前面介绍的选项开启之后，我们可以通过acknowledge方法来确认批消息中的单条消息。

4）否定应答（negativeAcknowledge）

客户端发送一个redeliverUnacknowledgedMessages命令给Broker，明确告知Broker，当前Consumer无法消费这条消息，消息将会被重新投递。

并不是所有的订阅模式下都能用上述这些ack行为，例如：shared或者key_shared模式下就不支持累积消息确认（acknowledgeCumulative）。因为在shared或者key_shared模式下，前面的消息不一定是被当前Consumer消费的，如果使用acknowledgeCumulative，会把别人的消息也一起确认掉。订阅模式与消息确认之间的关系如下所示：

acknowledge与acknowledgeCumulative的实现

acknowledge与acknowledgeCumulative接口不会直接发送消息确认请求给Broker，而是把请求转交给AcknowledgmentsGroupingTracker处理。这是我们要介绍的Consumer里的第一个Tracker，它只是一个接口，接口下有两个实现，一个是持久化订阅的实现，另一个是非持久化订阅的实现。由于非持久化订阅的Tracker实现都是空，即不做任何操作，因此我们只介绍持久化订阅的实现——PersistentAcknowledgmentsGroupingTracker。

在Pulsar中，为了保证消息确认的性能，并避免Broker接收到非常高并发的ack请求，Tracker中默认支持批量确认，即使是单条消息的确认，也会先进入队列，然后再一批发往Broker。我们在创建Consumer时可以设置参数acknowledgementGroupTimeMicros，如果设置为0，则Consumer每次都会立即发送确认请求。所有的单条确认(individualAck)请求会先放入一个名为pendingIndividualAcks的Set，默认是每100ms或者堆积的确认请求超过1000，则发送一批确认请求。

消息确认的请求最终都是异步发送出去，如果Consumer设置了需要回执（Receipt），则会返回一个CompletableFuture，成功或失败都能通过Future感知到。默认都是不需要回执的，此时直接返回一个已经完成的CompletableFuture。

对于Batch消息中的单条确认（individualBatchAck），用一个名为pendingIndividualBatchIndexAcks的Map进行保存，而不是普通单条消息的Set。这个Map的Key是Batch消息的MessageId，Value是一个BitSet，记录这批消息里哪些需要Ack。使用BitSet能大幅降低保存消息Id的能存占用，1KB能记录8192个消息是否被确认。由于BitSet保存的内容都是0和1，因此可以很方便地保存在堆外，BitSet对象也做了池化，可以循环使用，不需要每次都创建新的，对内存非常友好。

如下图所示，只用了8位，就表示了batch里面8条消息的ack情况，下图表示EntryId为0、2、5、6、7的Entry都被确认了，确认的位置会被置为1：

对于累计确认（CumulativeAck）实现方式就更简单了，Tracker中只保存最新的确认位置点即可。例如，现在Tracker中保存的CumulativeAck位置为5:10，代表该订阅已经消费到LedgerId=5，EntryId=10的这条消息上了。后续又ack了一个5:20，则直接替换前面的5:10为5:20即可。

最后就是Tracker的flush，所有的确认最终都需要通过触发flush方法发送到Broker，无论是哪种确认，flush时创建的都是同一个命令并发送给Broker，不过传参中带的AckType会不一样。

negativeAcknowledge的实现

否定应答和其他消息确认一样，不会立即请求Broker，而是把请求转交给NegativeAcksTracker进行处理。Tracker中记录着每条消息以及需要延迟的时间。Tracker复用了PulsarClient的时间轮，默认是33ms左右一个时间刻度进行检查，默认延迟时间是1分钟，抽取出已经到期的消息并触发重新投递。Tracker主要存在的意义是为了合并请求。另外如果延迟时间还没到，消息会暂存在内存，如果业务侧有大量的消息需要延迟消费，还是建议使用reconsumeLater接口。NegativeAck唯一的好处是，不需要每条消息都指定时间，可以全局设置延迟时间。

未确认消息的处理

如果消费者获取到消息后一直不ack会怎么样？这要分两种情况，第一种是业务侧已经调用了receive方法，或者已经回调了正在异步等待的消费者，此时消息的引用会被保存进unAckedMessageTracker，这是Consumer里的第三个Tracker。unAckedMessageTracker中维护了一个时间轮，时间轮的刻度根据ackTimeout、tickDurationInMs这两个参数生成，每个刻度时间=ackTimeout / tickDurationInMs。新追踪的消息会放入最后一个刻度，每次调度都会移除队列头第一个刻度，并新增一个刻度放入队列尾，保证刻度总数不变。每次调度，队列头刻度里的消息将会被清理，unAckedMessageTracker会自动把这些消息做重投递。

重投递就是客户端发送一个redeliverUnacknowledgedMessages命令给Broker。每一条推送给消费者但是未ack的消息，在Broker侧都会有一个集合来记录（pengdingAck），这是用来避免重复投递的。触发重投递后，Broker会把对应的消息从这个集合里移除，然后这些消息就可以再次被消费了。注意，当重投递时，如果消费者不是Share模式是无法重投递单条消息的，只能把这个消费者所有已经接收但是未ack的消息全部重新投递。下图是一个时间轮的简单示例：

另外一种情况就是消费者做了预拉取，但是还没调用过任何Receive方法，此时消息会一直堆积在本地队列。预拉取是客户端SDK的默认行为，会预先拉取消息到本地，我们可以在创建消费者时通过ReceiveQueueSize参数来控制预拉取消息的数量。Broker侧会把这些已经推送到Consumer本地的消息记录为pendingAck，并且这些消息也不会再投递给别的消费者，且不会ack超时，除非当前Consumer被关闭，消息才会被重新投递。Broker侧有一个RedeliveryTracker接口，暂时的实现是内存追踪（InMemoryRedeliveryTracker）。这个Tracker会记录消息到底被重新投递了多少次，每条消息推送给消费者时，会先从Tracker的哈希表中查询一下重投递的次数，和消息一并推送给消费者。

由上面的逻辑我们可以知道，创建消费者时设置的ReceiveQueueSize真的要慎重，避免大量的消息堆积在某一个Consumer的本地预拉取队列，而其他Consumer又没有消息可消费。PulsarClient上可以设置启用ConsumerStatsRecorder，启用后，消费者会在固定间隔会打印出当前消费者的metrics信息，例如：本地消息堆积量、接受的消息数等，方便业务排查性能问题。

尾声

Pulsar中的设计细节非常多，由于篇幅有限，作者会整理一系列的文章进行技术分享，敬请期待。如果各位希望系统性地学习Pulsar，可以购买作者出版的新书《深入解析Apache Pulsar》。