RocketMq 消费者消费不到消息问题解决(订阅不一致问题)

这两天在和其他项目组开发一个需求,大概意思是,我们项目下的订单,包括后续订单的状态变更,需要同步到另一个项目组的数据库里面,最开始定的是通过open-feign接口来传输数据(我们是微服务架构),后来考虑到对方项目可能在发版期间,服务不可用,接口异常导致数据传输失败,所以我们决定用mq来异步传输数据。
首先我这边项目作为生产者,我很快开发完代码,我这边利用订单id,作为shardingkey(因为订单后续不同的流程,比如开启服务,完成服务,评价订单,会修改状态,这一系列操作都是有序的,用订单id作为shardingkey保证了消息的有序性),定义了一个tag,然后我推送消息,经过运维查看Rocketmq控制台,消息发送成功,但是在消费端,消息却没有消费成功(消费端是另一个项目组同事开发的),两方排查,发现topic,groupid,tag,都对的上,就是消费不成功,接着,我重新推送了一条消息,这个时候成功了,就在我以为对接完成后,开始大规模测试推送,后续发现都没有成功,这个时候我开始询问其他项目组同事消费端的mq配置写法。
同时,让运维同事,查看控制台mq的情况,如下
在这里插入图片描述

从图中可以看出,现在对于同一个topic下的同一个groupId,有两个消费者绑定(两个服务器ip),但是是不同的tag,其中 commadity order sync 是这次我们新定义的tag,然后我问其他项目组同事的mq配置,结果得知,这个topic,对方那边之前有了一个消费者(就是tag=channel_target)已经绑定了,他现在又重新写了一个消费者,绑定了这个topic(topic=Topic-UAT-BR-DC-01),但是用的是新的tag(commadity order sync),然后我查看mq的官方文档,发现他这个是订阅不一致问题导致的,官方解释如下:
在这里插入图片描述
他现在的写法就类似于这种错误示例二,两个消费者(旧代码里面之前使用的一个消费者),绑定同一个topic,但是是不同的tag。
找到问题后,有如下几种解决办法,
1、重新申请一个新的groupId和当前的这个topic绑定(因为多个groupId可以订阅同一个topic,同时一个groupId也可以订阅多个Topic,groupId和topic是多对多的关系
2、不需要重新写一个新的消费者client,在旧的消费者配置client上,对于订阅的地方做修改,如下图所示:在这里插入图片描述
然后在消费类listener里面对于不同的tag,做不同的业务处理即可。

最终我让他采用了方案2,代码修改完成后,重新测试,消费端能够正常消费消息
参考阿里云RocketMq 官方文档链接如下:
https://help.aliyun.com/zh/apsaramq-for-rocketmq/cloud-message-queue-rocketmq-4-x-series/use-cases/subscription-consistency?spm=5176.rocketmq.console-base_help.dexternal.4e99c35fR6BHM2

### RocketMQ消费不到消息的原因及解决方法 RocketMQ在实际应用过程中可能会遇到消费者无法正常接收到消息的情况。以下是可能导致此现象的一些常见原因及其对应的解决方案: #### 1. **订阅关系未正确设置** 如果消费者的`Subscription`配置错误或者与生产者发布的主题(`Topic`)匹配,则会导致消费者不到消息解决方案: 确认生产者的`Topic`名称和消费者的`subscribe`方法中的参数一致[^2]。 #### 2. **消费者实例未成功启动或注册失败** 消费者可能由于某些异常未能成功向Broker注册,从而导致其无法拉取消息解决方案: 查看消费者端的日志文件,确认是否存在初始化失败或其他运行时错误;另外可以通过管理工具检查该消费者是否已加入指定的消费者组并在线状态良好[^2]。 #### 3. **网络连接问题** 生产环境下的网络波动也可能影响到客户端和服务端之间的通信质量,进而阻止数据传递过程顺利完成。 解决方案: 测试当前机器能否访问到NameServer地址列表以及各Broker节点的服务端口(默认为10911)。如果发现连通性存在问题则需排查防火墙规则或是DNS解析服务是否有误[^2]。 #### 4. **消息过滤条件过于严格** 使用Tag或者其他形式的消息筛选策略时设定得过窄也可能是原因之一——即只有满足特定标签的消息才会被推送过来给定订户看到。 解决方案: 审核现有filter表达式的定义逻辑是否合理恰当,并适当放宽约束以便于更多种类的数据能够到达目标接收方那里[^2]。 #### 5. **Pull模式下pull timeout超时** 对于采用主动请求获取新记录的方式来说,假如长时间没有任何可用的新项目可供读取的话,API调用将会阻塞直到达到预设时限才返回空结果集。 解决方案: 调整timeout阈值至更长一些的时间跨度以适应低频度更新场景需求;同时建议定期轮询而非一次性大量索取过多批次以防资源耗尽风险增加[^4]。 #### 6. **Push模式下线程池满载** 在推播型架构里头,假使后台负责分发作业的工作单元数量足以应对瞬时高峰流量冲击,则部分待处理项会被暂时搁置等待后续机会再次尝试投递出去。 解决方案: 扩展执行队列容量上限数值允许容纳更多的临时积压任务量级;优化内部算法减少必要的同步锁操作提升整体吞吐效率表现水平[^4]。 ```java // 示例代码展示如何正确配置consumer DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("example_group"); consumer.subscribe("TestTopic", "*"); // 订阅所有tags的消息 consumer.registerMessageListener((msgs, context) -> { msgs.forEach(msg -> System.out.printf("Receive Message[msgId=%s, content=%s]%n", msg.getMsgId(), new String(msg.getBody()))); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; }); try { consumer.start(); } catch (MQClientException e) { throw new RuntimeException(e); } ```
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