想要提高Consumer的处理速度，可以启动多个Consumer并发处理，这个时候就涉及如何在多个Consumer之间负载均衡的问题，接下来结合源码分析Consumer的负载均衡实现。
要做负载均衡，必须知道一些全局信息，也就是一个ConsumerGroup里到底有多少个Consumer，知道了全局信息，才可以根据某种算法来分配，比如简单地平均分到各个Consumer。在RocketMQ中，负载均衡或者消息分配是在Consumer端代码中完成的，Consumer从Broker处获得全局信息，然后自己做负载均衡，只处理分给自己的那部分消息。
1.DefaultMQPushConsumer的负载均衡
DefaultMQPushConsumer的负载均衡过程不需要使用者操心，客户端程序会自动处理，每个DefaultMQPushConsumer启动后，会马上会触发一个doRebalance动作；而且在同一个ConsumerGroup里加入新的DefaultMQPush-Consumer时，各个Consumer都会被触发doRebalance动作。
如图7-2所示，具体的负载均衡算法有五种，默认用的是第一种AllocateMessageQueueAveragely。负载均衡的结果与Topic的Message Queue数量，以及ConsumerGroup里的Consumer的数量有关。负载均衡的分配粒度只到Message Queue，把Topic下的所有Message Queue分配到不同的Consumer中，所以Message Queue和Consumer的数量关系，或者整除关系影响负载均衡结果。
图7-2 RocketMQ客户端负载均衡策略
以AllocateMessageQueueAveragely策略为例，如果创建Topic的时候，把Message Queue数设为3，当Consumer数量为2的时候，有一个Consumer需要处理Topic三分之二的消息，另一个处理三分之一的消息；当Consumer数量为4的时候，有一个Consumer无法收到消息，其他3个Consumer各处理Topic三分之一的消息。可见Message Queue数量设置过小不利于做负载均衡，通常情况下，应把一个Topic的Message Queue数设置为16。
2.DefaultMQPullConsumer的负载均衡
Pull Consumer可以看到所有的Message Queue，而且从哪个Message Queue读取消息，读消息时的Offset都由使用者控制，使用者可以实现任何特殊方式的负载均衡。
DefaultMQPullConsumer有两个辅助方法可以帮助实现负载均衡，一个是registerMessageQueueListener函数，如代码清单7-5所示。
代码清单7-5 registerMessageQueueListener
Consumer.registerMessageQueueListener("TOPICNAME", new MessageQueue-Listener() {
public void MessageQueueChanged(String Topic, Set<MessageQueue> mqAll, Set<MessageQueue> mqDivided) }
registerMessageQueueListener函数在有新的Consumer加入或退出时被触发。另一个辅助工具是MQPullConsumerScheduleService类，使用这个Class类似使用DefaultMQPushConsumer，但是它把Pull消息的主动性留给了使用者，如代码清单7-6所示。
代码清单7-6 使用MQPullConsumerScheduleService示例
public class PullConsumerServiceTest {
public static void main(String\[\] args) throws MQClientException {
final MQPullConsumerScheduleService scheduleService = new MQPull-ConsumerScheduleService("PullConsumerService1");
scheduleService.getDefaultMQPullConsumer().setNamesrvAddr("localh-ost:9876");
scheduleService.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING );
scheduleService.registerPullTaskCallback("testPullConsumer", new PullTaskCallback() {
public void doPullTask(MessageQueue mq, PullTaskContext context) {
MQPullConsumer Consumer = context.getPullConsumer();
try {
long Offset = Consumer.fetchConsumeOffset(mq, false);
if (Offset < 0)
Offset = 0;
PullResult pullResult = Consumer.pull(mq, "*", Offset, 32);
System.out.printf("%s%n", Offset + "\t" + mq + "\t" + pullResult);
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
break;
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
Consumer.updateConsumeOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
context.setPullNextDelayTimeMillis(1000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
scheduleService.start();
}
}
然后我们看一看在MQPullConsumerScheduleService类的实现里，实现负载均衡的代码，如代码清单7-7所示。
代码清单7-7 MQPullConsumerScheduleService的负载均衡实现
class MessageQueueListenerImpl implements MessageQueueListener {
@Override
public void MessageQueueChanged(String Topic, Set<MessageQueue> mqAll, Set<MessageQueue> mqDivided) {
MessageModel MessageModel =
MQPullConsumerScheduleService.this.defaultMQPullConsumer.getMessageModel();
switch (MessageModel) {
case BROADCASTING:
MQPullConsumerScheduleService.this.putTask(Topic, mqAll);
break;
case CLUSTERING :
MQPullConsumerScheduleService.this.putTask(Topic, mqDivided);
break;
default:
break;
}
}
}
从源码中可以看出，用户通过更改MessageQueueListenerImpl的实现来做自己的负载均衡策略。