消息分发模式（集群 or 广播）

集群（默认），消息被任一消费者消费即可，消费失败会进行消费重试
广播，Broker 把消息推送给所有订阅了 Topic 的消费者组，如果消费者组是多个，那么消息就会被多次消费，但是消费失败就失败了，不会进行消费重试

两个消费者组 每个组里边两个消费者 订阅了同一个topic。 现在来一条消息 这条消息被消费几次

RocketMQ 的消息消费模式分为 集群模式（Cluster） 和 广播模式（Broadcast），两者的核心区别在于 消息在消费者组内的分配方式 和 适用场景。以下是详细对比和说明：

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一、集群模式（Cluster）

工作特点

1. 消息分配
   • 同一条消息只会被同一个消费者组中的一个消费者消费（但是多个组可以订阅相同的 Topic，这样一条消息就是多个消费者消费了）
   • 通过负载均衡策略（如平均分配、一致性哈希等）分配消息队列给消费者
   • 消费者和队列是一一对应的，如果消费者数量大于队列数量，就会有消费者永不处理消息
2. 偏移量管理
   • 消费进度（Offset）由 Broker 集中管理，保存在 ${ROCKETMQ_HOME}/store/config/consumerOffset.json 中
   • 消费者定期提交 Offset 到 Broker
   • RocketMQ 的控制台界面中，队列的 【最大位点】 - 【最小位点】 = 【差值】，【差值】就是还未消费的消息

配置方式

// 消费者设置集群模式
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);

队列和消费者的关系

4队列2消费者

%% 图1：4队列2消费者（集群模式） flowchart LR subgraph Broker TopicA --> Queue0 TopicA --> Queue1 TopicA --> Queue2 TopicA --> Queue3 end Queue0 --> Consumer1 Queue1 --> Consumer1 Queue2 --> Consumer2 Queue3 --> Consumer2 subgraph ConsumerGroupA Consumer1 Consumer2 end

4队列3消费者

%% 图2：4队列3消费者（集群模式） flowchart LR subgraph Broker TopicA --> Queue0 TopicA --> Queue1 TopicA --> Queue2 TopicA --> Queue3 end Queue0 --> Consumer1 Queue1 --> Consumer2 Queue2 --> Consumer3 Queue3 --> Consumer1 subgraph ConsumerGroupA Consumer1 Consumer2 Consumer3 end

4队列5消费者

%% 图3：4队列5消费者（集群模式） flowchart LR subgraph Broker TopicA --> Queue0 TopicA --> Queue1 TopicA --> Queue2 TopicA --> Queue3 end Queue0 --> Consumer1 Queue1 --> Consumer2 Queue2 --> Consumer3 Queue3 --> Consumer4 subgraph ConsumerGroupA Consumer1 Consumer2 Consumer3 Consumer4 Consumer5[Consumer5（空闲）] end

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二、广播模式（Broadcast）

工作特点

1. 没有重试机制，即使消费者返回 ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER 也不会重试，如果需要重试，需要自行本地实现

   // 消费者设置广播模式（无重试参数）
   DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_name");
   consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING); // 关键设置
   consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
       try {
           // 业务处理（在业务方法中可以进行重试）
           return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
       } catch (Exception e) {
         	// 或者在这里也可以进行重试
           return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER; // 注意：广播模式下此返回值无效！
       }
   });
   

2. 消息分配

   • 同一条消息会被 同一个消费者组中的所有消费者 消费
   • 可以这样理解（虽然这样可能会误导，但易理解，结果也确实这样）：Broker 把 Topic 的消息推送给消费者组，这个组下的每个消费者都要消费

3. 偏移量管理

   • 消费进度由 每个消费者本地维护（默认存储在客户端本地文件中）
   • 就不是 Broker 维护了，所以控制台界面中可能出现：存在差值，但队列中没有未消费的消息

配置方式

// 消费者设置广播模式
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);

队列和消费者的关系

%% 广播模式极简版：4队列2消费者 flowchart LR subgraph Broker集群 TopicA[TopicA] TopicA --> Queue0 TopicA --> Queue1 TopicA --> Queue2 TopicA --> Queue3 end subgraph 消费者组A Consumer1[[消费者1]] Consumer2[[消费者2]] end %% 队列直连消费者组（广播语义） Queue0 --> 消费者组A Queue1 --> 消费者组A Queue2 --> 消费者组A Queue3 --> 消费者组A

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三、核心对比

特性	集群模式（Cluster）	广播模式（Broadcast）
消息分配	组内单消费者消费	组内所有消费者消费
Offset管理	Broker 集中管理	消费者本地维护
负载均衡	支持（自动分配队列）	不支持（所有消费者消费全量消息）
重复消费风险	无（天然去重）	需业务层自行去重（如幂等设计）
扩展性	高（动态增减消费者）	低（每个消费者需处理全量数据）
典型场景	订单处理、秒杀业务	配置推送、日志分发