##1.1 为什么要用MQ
消息队列是一种“先进先出”的数据结构
[外链图片转存失败(img-sTYDWYP4-1569220288576)(img/queue1.png)]
其应用场景主要包含以下3个方面
系统的耦合性越高,容错性就越低。以电商应用为例,用户创建订单后,如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统,任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用,都会造成下单操作异常,影响用户使用体验。
[外链图片转存失败(img-4akDeBhm-1569220288577)(img/解耦1.png)]
使用消息队列解耦合,系统的耦合性就会提高了。比如物流系统发生故障,需要几分钟才能来修复,在这段时间内,物流系统要处理的数据被缓存到消息队列中,用户的下单操作正常完成。当物流系统回复后,补充处理存在消息队列中的订单消息即可,终端系统感知不到物流系统发生过几分钟故障。
[外链图片转存失败(img-m2IxnkQx-1569220288578)(img/解耦2.png)]
[外链图片转存失败(img-1dScJpfJ-1569220288578)(img/mq-5.png)]
应用系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增,有可能会将系统压垮。有了消息队列可以将大量请求缓存起来,分散到很长一段时间处理,这样可以大大提到系统的稳定性和用户体验。
[外链图片转存失败(img-qmqDVHue-1569220288579)(img/mq-6.png)]
一般情况,为了保证系统的稳定性,如果系统负载超过阈值,就会阻止用户请求,这会影响用户体验,而如果使用消息队列将请求缓存起来,等待系统处理完毕后通知用户下单完毕,这样总不能下单体验要好。
处于经济考量目的:
业务系统正常时段的QPS如果是1000,流量最高峰是10000,为了应对流量高峰配置高性能的服务器显然不划算,这时可以使用消息队列对峰值流量削峰
[外链图片转存失败(img-nks6b4bg-1569220288579)(img/mq-1.png)]
通过消息队列可以让数据在多个系统更加之间进行流通。数据的产生方不需要关心谁来使用数据,只需要将数据发送到消息队列,数据使用方直接在消息队列中直接获取数据即可
[外链图片转存失败(img-tEiajgTp-1569220288580)(img/mq-2.png)]
优点:解耦、削峰、数据分发
缺点包含以下几点:
系统可用性降低
系统引入的外部依赖越多,系统稳定性越差。一旦MQ宕机,就会对业务造成影响。
如何保证MQ的高可用?
系统复杂度提高
MQ的加入大大增加了系统的复杂度,以前系统间是同步的远程调用,现在是通过MQ进行异步调用。
如何保证消息没有被重复消费?怎么处理消息丢失情况?那么保证消息传递的顺序性?
一致性问题
A系统处理完业务,通过MQ给B、C、D三个系统发消息数据,如果B系统、C系统处理成功,D系统处理失败。
如何保证消息数据处理的一致性?
常见的MQ产品包括Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。
[外链图片转存失败(img-TTuMRKMP-1569220288580)(img/MQ比较.png)]
RocketMQ是阿里巴巴2016年MQ中间件,使用Java语言开发,在阿里内部,RocketMQ承接了例如“双11”等高并发场景的消息流转,能够处理万亿级别的消息。
RocketMQ最新版本:4.5.1
下载地址
Linux64位系统
JDK1.8(64位)
源码安装需要安装Maven 3.2.x
本教程以二进制包方式安装
# 1.启动NameServer
nohup sh bin/mqnamesrv &
# 2.查看启动日志
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
# 1.启动Broker
nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &
# 2.查看启动日志
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log
问题描述:
RocketMQ默认的虚拟机内存较大,启动Broker如果因为内存不足失败,需要编辑如下两个配置文件,修改JVM内存大小
# 编辑runbroker.sh和runserver.sh修改默认JVM大小
vi runbroker.sh
vi runserver.sh
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"
# 1.设置环境变量
export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
# 2.使用安装包的Demo发送消息
sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
# 1.设置环境变量
export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
# 2.接收消息
sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
# 1.关闭NameServer
sh bin/mqshutdown namesrv
# 2.关闭Broker
sh bin/mqshutdown broker
[外链图片转存失败(img-MpzSAR8H-1569220288581)(img/RocketMQ角色.jpg)]
NameServer是一个几乎无状态节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步。
Broker部署相对复杂,Broker分为Master与Slave,一个Master可以对应多个Slave,但是一个Slave只能对应一个Master,Master与Slave的对应关系通过指定相同的BrokerName,不同的BrokerId来定义,BrokerId为0表示Master,非0表示Slave。Master也可以部署多个。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接,定时注册Topic信息到所有NameServer。
Producer与NameServer集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从NameServer取Topic路由信息,并向提供Topic服务的Master建立长连接,且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态,可集群部署。
Consumer与NameServer集群中的其中一个节点(随机选择)建立长连接,定期从NameServer取Topic路由信息,并向提供Topic服务的Master、Slave建立长连接,且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息,也可以从Slave订阅消息,订阅规则由Broker配置决定。
这种方式风险较大,一旦Broker重启或者宕机时,会导致整个服务不可用。不建议线上环境使用,可以用于本地测试。
一个集群无Slave,全是Master,例如2个Master或者3个Master,这种模式的优缺点如下:
每个Master配置一个Slave,有多对Master-Slave,HA采用异步复制方式,主备有短暂消息延迟(毫秒级),这种模式的优缺点如下:
每个Master配置一个Slave,有多对Master-Slave,HA采用同步双写方式,即只有主备都写成功,才向应用返回成功,这种模式的优缺点如下:
消息高可用采用2m-2s(同步双写)方式
[外链图片转存失败(img-kA29t1wP-1569220288581)(img/RocketMQ集群.png)]
序号 | IP | 角色 | 架构模式 |
---|---|---|---|
1 | 192.168.25.135 | nameserver、brokerserver | Master1、Slave2 |
2 | 192.168.25.138 | nameserver、brokerserver | Master2、Slave1 |
vim /etc/hosts
配置如下:
# nameserver
192.168.25.135 rocketmq-nameserver1
192.168.25.138 rocketmq-nameserver2
# broker
192.168.25.135 rocketmq-master1
192.168.25.135 rocketmq-slave2
192.168.25.138 rocketmq-master2
192.168.25.138 rocketmq-slave1
配置完成后, 重启网卡
systemctl restart network
宿主机需要远程访问虚拟机的rocketmq服务和web服务,需要开放相关的端口号,简单粗暴的方式是直接关闭防火墙
# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
# 查看防火墙的状态
firewall-cmd --state
# 禁止firewall开机启动
systemctl disable firewalld.service
或者为了安全,只开放特定的端口号,RocketMQ默认使用3个端口:9876 、10911 、11011 。如果防火墙没有关闭的话,那么防火墙就必须开放这些端口:
nameserver
默认使用 9876 端口master
默认使用 10911 端口slave
默认使用11011 端口执行以下命令:
# 开放name server默认端口
firewall-cmd --remove-port=9876/tcp --permanent
# 开放master默认端口
firewall-cmd --remove-port=10911/tcp --permanent
# 开放slave默认端口 (当前集群模式可不开启)
firewall-cmd --remove-port=11011/tcp --permanent
# 重启防火墙
firewall-cmd --reload
vim /etc/profile
在profile文件的末尾加入如下命令
#set rocketmq
ROCKETMQ_HOME=/usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.4.0-bin-release
PATH=$PATH:$ROCKETMQ_HOME/bin
export ROCKETMQ_HOME PATH
输入:wq! 保存并退出, 并使得配置立刻生效:
source /etc/profile
mkdir /usr/local/rocketmq/store
mkdir /usr/local/rocketmq/store/commitlog
mkdir /usr/local/rocketmq/store/consumequeue
mkdir /usr/local/rocketmq/store/index
服务器:192.168.25.135
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties
修改配置如下:
#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字,注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-a
#0 表示 Master,>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址,分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic,建议线下开启,线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组,建议线下开启,线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=10911
#删除文件时间点,默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间,默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128
服务器:192.168.25.135
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties
修改配置如下:
#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字,注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-b
#0 表示 Master,>0 表示 Slave
brokerId=1
#nameServer地址,分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic,建议线下开启,线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组,建议线下开启,线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=11011
#删除文件时间点,默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间,默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SLAVE
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128
服务器:192.168.25.138
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties
修改配置如下:
#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字,注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-b
#0 表示 Master,>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址,分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic,建议线下开启,线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组,建议线下开启,线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=10911
#删除文件时间点,默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间,默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128
服务器:192.168.25.138
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties
修改配置如下:
#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字,注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-a
#0 表示 Master,>0 表示 Slave
brokerId=1
#nameServer地址,分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic,建议线下开启,线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组,建议线下开启,线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=11011
#删除文件时间点,默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间,默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条,根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SLAVE
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128
vi /usr/local/rocketmq/bin/runbroker.sh
需要根据内存大小进行适当的对JVM参数进行调整:
#===================================================
# 开发环境配置 JVM Configuration
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m"
####2)runserver.sh
vim /usr/local/rocketmq/bin/runserver.sh
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"
分别在192.168.25.135和192.168.25.138启动NameServer
cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqnamesrv &
master1:
cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-syncbroker-a.properties &
slave2:
cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties &
master2
cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties &
slave1
cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties &
启动后通过JPS查看启动进程
[外链图片转存失败(img-Us24z9oL-1569220288582)(img/jps1.png)]
# 查看nameServer日志
tail -500f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
# 查看broker日志
tail -500f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log
进入RocketMQ安装位置,在bin目录下执行./mqadmin {command} {args}
###3.4.2 命令介绍
####1)Topic相关
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
updateTopic | 创建更新Topic配置 | -b | Broker 地址,表示 topic 所在 Broker,只支持单台Broker,地址为ip:port |
-c | cluster 名称,表示 topic 所在集群(集群可通过 clusterList 查询) | ||
-h- | 打印帮助 | ||
-n | NameServer服务地址,格式 ip:port | ||
-p | 指定新topic的读写权限( W=2|R=4|WR=6 ) | ||
-r | 可读队列数(默认为 8) | ||
-w | 可写队列数(默认为 8) | ||
-t | topic 名称(名称只能使用字符 ^[a-zA-Z0-9_-]+$ ) | ||
deleteTopic | 删除Topic | -c | cluster 名称,表示删除某集群下的某个 topic (集群 可通过 clusterList 查询) |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic 名称(名称只能使用字符 ^[a-zA-Z0-9_-]+$ ) | ||
topicList | 查看 Topic 列表信息 | -h | 打印帮助 |
-c | 不配置-c只返回topic列表,增加-c返回clusterName, topic, consumerGroup信息,即topic的所属集群和订阅关系,没有参数 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
topicRoute | 查看 Topic 路由信息 | -t | topic 名称 |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
topicStatus | 查看 Topic 消息队列offset | -t | topic 名称 |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
topicClusterList | 查看 Topic 所在集群列表 | -t | topic 名称 |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
updateTopicPerm | 更新 Topic 读写权限 | -t | topic 名称 |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-b | Broker 地址,表示 topic 所在 Broker,只支持单台Broker,地址为ip:port | ||
-p | 指定新 topic 的读写权限( W=2|R=4|WR=6 ) | ||
-c | cluster 名称,表示 topic 所在集群(集群可通过 clusterList 查询),-b优先,如果没有-b,则对集群中所有Broker执行命令 | ||
updateOrderConf | 从NameServer上创建、删除、获取特定命名空间的kv配置,目前还未启用 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic,键 | ||
-v | orderConf,值 | ||
-m | method,可选get、put、delete | ||
allocateMQ | 以平均负载算法计算消费者列表负载消息队列的负载结果 | -t | topic 名称 |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-i | ipList,用逗号分隔,计算这些ip去负载Topic的消息队列 | ||
statsAll | 打印Topic订阅关系、TPS、积累量、24h读写总量等信息 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-a | 是否只打印活跃topic | ||
-t | 指定topic |
####2)集群相关
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
clusterList | 查看集群信息,集群、BrokerName、BrokerId、TPS等信息 | -m | 打印更多信息 (增加打印出如下信息 #InTotalYest, #OutTotalYest, #InTotalToday ,#OutTotalToday) |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-i | 打印间隔,单位秒 | ||
clusterRT | 发送消息检测集群各Broker RT。消息发往${BrokerName} Topic。 | -a | amount,每次探测的总数,RT = 总时间 / amount |
-s | 消息大小,单位B | ||
-c | 探测哪个集群 | ||
-p | 是否打印格式化日志,以|分割,默认不打印 | ||
-h | 打印帮助 | ||
-m | 所属机房,打印使用 | ||
-i | 发送间隔,单位秒 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
####3)Broker相关
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
updateBrokerConfig | 更新 Broker 配置文件,会修改Broker.conf | -b | Broker 地址,格式为ip:port |
-c | cluster 名称 | ||
-k | key 值 | ||
-v | value 值 | ||
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
brokerStatus | 查看 Broker 统计信息、运行状态(你想要的信息几乎都在里面) | -b | Broker 地址,地址为ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
brokerConsumeStats | Broker中各个消费者的消费情况,按Message Queue维度返回Consume Offset,Broker Offset,Diff,TImestamp等信息 | -b | Broker 地址,地址为ip:port |
-t | 请求超时时间 | ||
-l | diff阈值,超过阈值才打印 | ||
-o | 是否为顺序topic,一般为false | ||
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
getBrokerConfig | 获取Broker配置 | -b | Broker 地址,地址为ip:port |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
wipeWritePerm | 从NameServer上清除 Broker写权限 | -b | Broker 地址,地址为ip:port |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-h | 打印帮助 | ||
cleanExpiredCQ | 清理Broker上过期的Consume Queue,如果手动减少对列数可能产生过期队列 | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-b | Broker 地址,地址为ip:port | ||
-c | 集群名称 | ||
cleanUnusedTopic | 清理Broker上不使用的Topic,从内存中释放Topic的Consume Queue,如果手动删除Topic会产生不使用的Topic | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-b | Broker 地址,地址为ip:port | ||
-c | 集群名称 | ||
sendMsgStatus | 向Broker发消息,返回发送状态和RT | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-b | BrokerName,注意不同于Broker地址 | ||
-s | 消息大小,单位B | ||
-c | 发送次数 |
####4)消息相关
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
queryMsgById | 根据offsetMsgId查询msg,如果使用开源控制台,应使用offsetMsgId,此命令还有其他参数,具体作用请阅读QueryMsgByIdSubCommand。 | -i | msgId |
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
queryMsgByKey | 根据消息 Key 查询消息 | -k | msgKey |
-t | Topic 名称 | ||
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
queryMsgByOffset | 根据 Offset 查询消息 | -b | Broker 名称,(这里需要注意 填写的是 Broker 的名称,不是 Broker 的地址,Broker 名称可以在 clusterList 查到) |
-i | query 队列 id | ||
-o | offset 值 | ||
-t | topic 名称 | ||
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
queryMsgByUniqueKey | 根据msgId查询,msgId不同于offsetMsgId,区别详见常见运维问题。-g,-d配合使用,查到消息后尝试让特定的消费者消费消息并返回消费结果 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-i | uniqe msg id | ||
-g | consumerGroup | ||
-d | clientId | ||
-t | topic名称 | ||
checkMsgSendRT | 检测向topic发消息的RT,功能类似clusterRT | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic名称 | ||
-a | 探测次数 | ||
-s | 消息大小 | ||
sendMessage | 发送一条消息,可以根据配置发往特定Message Queue,或普通发送。 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic名称 | ||
-p | body,消息体 | ||
-k | keys | ||
-c | tags | ||
-b | BrokerName | ||
-i | queueId | ||
consumeMessage | 消费消息。可以根据offset、开始&结束时间戳、消息队列消费消息,配置不同执行不同消费逻辑,详见ConsumeMessageCommand。 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic名称 | ||
-b | BrokerName | ||
-o | 从offset开始消费 | ||
-i | queueId | ||
-g | 消费者分组 | ||
-s | 开始时间戳,格式详见-h | ||
-d | 结束时间戳 | ||
-c | 消费多少条消息 | ||
printMsg | 从Broker消费消息并打印,可选时间段 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic名称 | ||
-c | 字符集,例如UTF-8 | ||
-s | subExpress,过滤表达式 | ||
-b | 开始时间戳,格式参见-h | ||
-e | 结束时间戳 | ||
-d | 是否打印消息体 | ||
printMsgByQueue | 类似printMsg,但指定Message Queue | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-t | topic名称 | ||
-i | queueId | ||
-a | BrokerName | ||
-c | 字符集,例如UTF-8 | ||
-s | subExpress,过滤表达式 | ||
-b | 开始时间戳,格式参见-h | ||
-e | 结束时间戳 | ||
-p | 是否打印消息 | ||
-d | 是否打印消息体 | ||
-f | 是否统计tag数量并打印 | ||
resetOffsetByTime | 按时间戳重置offset,Broker和consumer都会重置 | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-g | 消费者分组 | ||
-t | topic名称 | ||
-s | 重置为此时间戳对应的offset | ||
-f | 是否强制重置,如果false,只支持回溯offset,如果true,不管时间戳对应offset与consumeOffset关系 | ||
-c | 是否重置c++客户端offset |
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
consumerProgress | 查看订阅组消费状态,可以查看具体的client IP的消息积累量 | -g | 消费者所属组名 |
-s | 是否打印client IP | ||
-h | 打印帮助 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
consumerStatus | 查看消费者状态,包括同一个分组中是否都是相同的订阅,分析Process Queue是否堆积,返回消费者jstack结果,内容较多,使用者参见ConsumerStatusSubCommand | -h | 打印帮助 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-g | consumer group | ||
-i | clientId | ||
-s | 是否执行jstack | ||
getConsumerStatus | 获取 Consumer 消费进度 | -g | 消费者所属组名 |
-t | 查询主题 | ||
-i | Consumer 客户端 ip | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-h | 打印帮助 | ||
updateSubGroup | 更新或创建订阅关系 | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-b | Broker地址 | ||
-c | 集群名称 | ||
-g | 消费者分组名称 | ||
-s | 分组是否允许消费 | ||
-m | 是否从最小offset开始消费 | ||
-d | 是否是广播模式 | ||
-q | 重试队列数量 | ||
-r | 最大重试次数 | ||
-i | 当slaveReadEnable开启时有效,且还未达到从slave消费时建议从哪个BrokerId消费,可以配置备机id,主动从备机消费 | ||
-w | 如果Broker建议从slave消费,配置决定从哪个slave消费,配置BrokerId,例如1 | ||
-a | 当消费者数量变化时是否通知其他消费者负载均衡 | ||
deleteSubGroup | 从Broker删除订阅关系 | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-b | Broker地址 | ||
-c | 集群名称 | ||
-g | 消费者分组名称 | ||
cloneGroupOffset | 在目标群组中使用源群组的offset | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-s | 源消费者组 | ||
-d | 目标消费者组 | ||
-t | topic名称 | ||
-o | 暂未使用 |
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
consumerConnec tion | 查询 Consumer 的网络连接 | -g | 消费者所属组名 |
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-h | 打印帮助 | ||
producerConnec tion | 查询 Producer 的网络连接 | -g | 生产者所属组名 |
-t | 主题名称 | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-h | 打印帮助 |
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
updateKvConfig | 更新NameServer的kv配置,目前还未使用 | -s | 命名空间 |
-k | key | ||
-v | value | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-h | 打印帮助 | ||
deleteKvConfig | 删除NameServer的kv配置 | -s | 命名空间 |
-k | key | ||
-n | NameServer 服务地址,格式 ip:port | ||
-h | 打印帮助 | ||
getNamesrvConfig | 获取NameServer配置 | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
updateNamesrvConfig | 修改NameServer配置 | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 | ||
-k | key | ||
-v | value |
名称 | 含义 | 命令选项 | 说明 |
startMonitoring | 开启监控进程,监控消息误删、重试队列消息数等 | -n | NameServer 服务地址,格式 ip:port |
-h | 打印帮助 |
RocketMQ
有一个对其扩展的开源项目incubator-rocketmq-externals,这个项目中有一个子模块叫rocketmq-console
,这个便是管理控制台项目了,先将incubator-rocketmq-externals拉到本地,因为我们需要自己对rocketmq-console
进行编译打包运行。
[外链图片转存失败(img-o9sGaCWr-1569220288584)(img/rocketmq-console.png)]
git clone https://github.com/apache/rocketmq-externals
cd rocketmq-console
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
注意:打包前在rocketmq-console
中配置namesrv
集群地址:
rocketmq.config.namesrvAddr=192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876
启动rocketmq-console:
java -jar rocketmq-console-ng-1.0.0.jar
启动成功后,我们就可以通过浏览器访问http://localhost:8080
进入控制台界面了,如下图:
[外链图片转存失败(img-cz4kGrSW-1569220288585)(img/rocketmq-console2.png)]
集群状态:
[外链图片转存失败(img-YnHnnjBd-1569220288585)(img/rocketmq-console3.png)]
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmqgroupId>
<artifactId>rocketmq-clientartifactId>
<version>4.4.0version>
dependency>
1.创建消息生产者producer,并制定生产者组名
2.指定Nameserver地址
3.启动producer
4.创建消息对象,指定主题Topic、Tag和消息体
5.发送消息
6.关闭生产者producer
1.创建消费者Consumer,制定消费者组名
2.指定Nameserver地址
3.订阅主题Topic和Tag
4.设置回调函数,处理消息
5.启动消费者consumer
这种可靠性同步地发送方式使用的比较广泛,比如:重要的消息通知,短信通知。
public class SyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
// 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
"TagA" /* Tag */,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
// 发送消息到一个Broker
SendResult sendResult = producer.send(msg);
// 通过sendResult返回消息是否成功送达
System.out.printf("%s%n", sendResult);
}
// 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}
异步消息通常用在对响应时间敏感的业务场景,即发送端不能容忍长时间地等待Broker的响应。
public class AsyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
final int index = i;
// 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
Message msg = new Message("TopicTest",
"TagA",
"OrderID188",
"Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
// SendCallback接收异步返回结果的回调
producer.send(msg, new SendCallback() {
@Override
public void onSuccess(SendResult sendResult) {
System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,
sendResult.getMsgId());
}
@Override
public void onException(Throwable e) {
System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e);
e.printStackTrace();
}
});
}
// 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}
这种方式主要用在不特别关心发送结果的场景,例如日志发送。
public class OnewayProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception{
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
// 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
"TagA" /* Tag */,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
// 发送单向消息,没有任何返回结果
producer.sendOneway(msg);
}
// 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}
消费者采用负载均衡方式消费消息,多个消费者共同消费队列消息,每个消费者处理的消息不同
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者,指定组名
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 指定Namesrv地址信息.
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 订阅Topic
consumer.subscribe("Test", "*");
//负载均衡模式消费
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
// 注册回调函数,处理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n",
Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
//启动消息者
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}
消费者采用广播的方式消费消息,每个消费者消费的消息都是相同的
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者,指定组名
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 指定Namesrv地址信息.
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 订阅Topic
consumer.subscribe("Test", "*");
//广播模式消费
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
// 注册回调函数,处理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n",
Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
//启动消息者
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}
消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费(FIFO)。RocketMQ可以严格的保证消息有序,可以分为分区有序或者全局有序。
顺序消费的原理解析,在默认的情况下消息发送会采取Round Robin轮询方式把消息发送到不同的queue(分区队列);而消费消息的时候从多个queue上拉取消息,这种情况发送和消费是不能保证顺序。但是如果控制发送的顺序消息只依次发送到同一个queue中,消费的时候只从这个queue上依次拉取,则就保证了顺序。当发送和消费参与的queue只有一个,则是全局有序;如果多个queue参与,则为分区有序,即相对每个queue,消息都是有序的。
下面用订单进行分区有序的示例。一个订单的顺序流程是:创建、付款、推送、完成。订单号相同的消息会被先后发送到同一个队列中,消费时,同一个OrderId获取到的肯定是同一个队列。
/**
* Producer,发送顺序消息
*/
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
String[] tags = new String[]{"TagA", "TagC", "TagD"};
// 订单列表
List<OrderStep> orderList = new Producer().buildOrders();
Date date = new Date();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dateStr = sdf.format(date);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 加个时间前缀
String body = dateStr + " Hello RocketMQ " + orderList.get(i);
Message msg = new Message("TopicTest", tags[i % tags.length], "KEY" + i, body.getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
@Override
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Long id = (Long) arg; //根据订单id选择发送queue
long index = id % mqs.size();
return mqs.get((int) index);
}
}, orderList.get(i).getOrderId());//订单id
System.out.println(String.format("SendResult status:%s, queueId:%d, body:%s",
sendResult.getSendStatus(),
sendResult.getMessageQueue().getQueueId(),
body));
}
producer.shutdown();
}
/**
* 订单的步骤
*/
private static class OrderStep {
private long orderId;
private String desc;
public long getOrderId() {
return orderId;
}
public void setOrderId(long orderId) {
this.orderId = orderId;
}
public String getDesc() {
return desc;
}
public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}
@Override
public String toString() {
return "OrderStep{" +
"orderId=" + orderId +
", desc='" + desc + '\'' +
'}';
}
}
/**
* 生成模拟订单数据
*/
private List<OrderStep> buildOrders() {
List<OrderStep> orderList = new ArrayList<OrderStep>();
OrderStep orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("创建");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111065L);
orderDemo.setDesc("创建");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("付款");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103117235L);
orderDemo.setDesc("创建");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111065L);
orderDemo.setDesc("付款");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103117235L);
orderDemo.setDesc("付款");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111065L);
orderDemo.setDesc("完成");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("推送");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103117235L);
orderDemo.setDesc("完成");
orderList.add(orderDemo);
orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("完成");
orderList.add(orderDemo);
return orderList;
}
}
/**
* 顺序消息消费,带事务方式(应用可控制Offset什么时候提交)
*/
public class ConsumerInOrder {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQPushConsumer consumer = new
DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_3");
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
/**
* 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费
* 如果非第一次启动,那么按照上次消费的位置继续消费
*/
consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
consumer.subscribe("TopicTest", "TagA || TagC || TagD");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
Random random = new Random();
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
context.setAutoCommit(true);
for (MessageExt msg : msgs) {
// 可以看到每个queue有唯一的consume线程来消费, 订单对每个queue(分区)有序
System.out.println("consumeThread=" + Thread.currentThread().getName() + "queueId=" + msg.getQueueId() + ", content:" + new String(msg.getBody()));
}
try {
//模拟业务逻辑处理中...
TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(10));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started.");
}
}
比如电商里,提交了一个订单就可以发送一个延时消息,1h后去检查这个订单的状态,如果还是未付款就取消订单释放库存。
public class ScheduledMessageConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampleConsumer");
// 订阅Topics
consumer.subscribe("TestTopic", "*");
// 注册消息监听者
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messages, ConsumeConcurrentlyContext context) {
for (MessageExt message : messages) {
// Print approximate delay time period
System.out.println("Receive message[msgId=" + message.getMsgId() + "] " + (System.currentTimeMillis() - message.getStoreTimestamp()) + "ms later");
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 启动消费者
consumer.start();
}
}
public class ScheduledMessageProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化一个生产者来产生延时消息
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup");
// 启动生产者
producer.start();
int totalMessagesToSend = 100;
for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) {
Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
// 设置延时等级3,这个消息将在10s之后发送(现在只支持固定的几个时间,详看delayTimeLevel)
message.setDelayTimeLevel(3);
// 发送消息
producer.send(message);
}
// 关闭生产者
producer.shutdown();
}
}
###4.3.3 验证
您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒
// org/apache/rocketmq/store/config/MessageStoreConfig.java
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
现在RocketMq并不支持任意时间的延时,需要设置几个固定的延时等级,从1s到2h分别对应着等级1到18
批量发送消息能显著提高传递小消息的性能。限制是这些批量消息应该有相同的topic,相同的waitStoreMsgOK,而且不能是延时消息。此外,这一批消息的总大小不应超过4MB。
如果您每次只发送不超过4MB的消息,则很容易使用批处理,样例如下:
String topic = "BatchTest";
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID001", "Hello world 0".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID002", "Hello world 1".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID003", "Hello world 2".getBytes()));
try {
producer.send(messages);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//处理error
}
如果消息的总长度可能大于4MB时,这时候最好把消息进行分割
public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> {
private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4;
private final List<Message> messages;
private int currIndex;
public ListSplitter(List<Message> messages) {
this.messages = messages;
}
@Override
public boolean hasNext() {
return currIndex < messages.size();
}
@Override
public List<Message> next() {
int nextIndex = currIndex;
int totalSize = 0;
for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) {
Message message = messages.get(nextIndex);
int tmpSize = message.getTopic().length() + message.getBody().length;
Map<String, String> properties = message.getProperties();
for (Map.Entry<String, String> entry : properties.entrySet()) {
tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length();
}
tmpSize = tmpSize + 20; // 增加日志的开销20字节
if (tmpSize > SIZE_LIMIT) {
//单个消息超过了最大的限制
//忽略,否则会阻塞分裂的进程
if (nextIndex - currIndex == 0) {
//假如下一个子列表没有元素,则添加这个子列表然后退出循环,否则只是退出循环
nextIndex++;
}
break;
}
if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
break;
} else {
totalSize += tmpSize;
}
}
List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
currIndex = nextIndex;
return subList;
}
}
//把大的消息分裂成若干个小的消息
ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
while (splitter.hasNext()) {
try {
List<Message> listItem = splitter.next();
producer.send(listItem);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//处理error
}
}
在大多数情况下,TAG是一个简单而有用的设计,其可以来选择您想要的消息。例如:
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_EXAMPLE");
consumer.subscribe("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC");
消费者将接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一个消息只能有一个标签,这对于复杂的场景可能不起作用。在这种情况下,可以使用SQL表达式筛选消息。SQL特性可以通过发送消息时的属性来进行计算。在RocketMQ定义的语法下,可以实现一些简单的逻辑。下面是一个例子:
------------
| message |
|----------| a > 5 AND b = 'abc'
| a = 10 | --------------------> Gotten
| b = 'abc'|
| c = true |
------------
------------
| message |
|----------| a > 5 AND b = 'abc'
| a = 1 | --------------------> Missed
| b = 'abc'|
| c = true |
------------
RocketMQ只定义了一些基本语法来支持这个特性。你也可以很容易地扩展它。
常量支持类型为:
只有使用push模式的消费者才能用使用SQL92标准的sql语句,接口如下:
public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)
发送消息时,你能通过putUserProperty
来设置消息的属性
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.start();
Message msg = new Message("TopicTest",
tag,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
);
// 设置一些属性
msg.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
SendResult sendResult = producer.send(msg);
producer.shutdown();
用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
// 只有订阅的消息有这个属性a, a >=0 and a <= 3
consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
###4.6.1 流程分析
[外链图片转存失败(img-YSxNmiFo-1569220288586)(img/事务消息.png)]
上图说明了事务消息的大致方案,其中分为两个流程:正常事务消息的发送及提交、事务消息的补偿流程。
####1)事务消息发送及提交
(1) 发送消息(half消息)。
(2) 服务端响应消息写入结果。
(3) 根据发送结果执行本地事务(如果写入失败,此时half消息对业务不可见,本地逻辑不执行)。
(4) 根据本地事务状态执行Commit或者Rollback(Commit操作生成消息索引,消息对消费者可见)
(1) 对没有Commit/Rollback的事务消息(pending状态的消息),从服务端发起一次“回查”
(2) Producer收到回查消息,检查回查消息对应的本地事务的状态
(3) 根据本地事务状态,重新Commit或者Rollback
其中,补偿阶段用于解决消息Commit或者Rollback发生超时或者失败的情况。
事务消息共有三种状态,提交状态、回滚状态、中间状态:
###4.6.1 发送事务消息
使用 TransactionMQProducer
类创建生产者,并指定唯一的 ProducerGroup
,就可以设置自定义线程池来处理这些检查请求。执行本地事务后、需要根据执行结果对消息队列进行回复。回传的事务状态在请参考前一节。
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
//创建事务监听器
TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
//创建消息生产者
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group6");
producer.setNamesrvAddr("192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876");
//生产者这是监听器
producer.setTransactionListener(transactionListener);
//启动消息生产者
producer.start();
String[] tags = new String[]{"TagA", "TagB", "TagC"};
for (int i = 0; i < 3; i++) {
try {
Message msg = new Message("TransactionTopic", tags[i % tags.length], "KEY" + i,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//producer.shutdown();
}
}
当发送半消息成功时,我们使用 executeLocalTransaction
方法来执行本地事务。它返回前一节中提到的三个事务状态之一。checkLocalTranscation
方法用于检查本地事务状态,并回应消息队列的检查请求。它也是返回前一节中提到的三个事务状态之一。
public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
System.out.println("执行本地事务");
if (StringUtils.equals("TagA", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
} else if (StringUtils.equals("TagB", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
} else {
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
System.out.println("MQ检查消息Tag【"+msg.getTags()+"】的本地事务执行结果");
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}
}
transactionCheckMax
参数来修改此限制。如果已经检查某条消息超过 N 次的话( N = transactionCheckMax
) 则 Broker 将丢弃此消息,并在默认情况下同时打印错误日志。用户可以通过重写 AbstractTransactionCheckListener
类来修改这个行为。transactionMsgTimeout
参数。