4-RocketMQ基础

架构设计


1 技术架构

4-RocketMQ基础_第1张图片

RocketMQ架构上主要分为四部分,如上图所示:

  • Producer:消息发布的角色,支持分布式集群方式部署。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递,投递的过程支持快速失败并且低延迟。
  • Consumer:消息消费的角色,支持分布式集群方式部署。支持以push推,pull拉两种模式对消息进行消费。同时也支持集群方式和广播方式的消费,它提供实时消息订阅机制,可以满足大多数用户的需求。
  • NameServer:NameServer是一个非常简单的Topic路由注册中心,其角色类似Dubbo中的zookeeper,支持Broker的动态注册与发现。主要包括两个功能:Broker管理,NameServer接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据。然后提供心跳检测机制,检查Broker是否还存活;路由信息管理,每个NameServer将保存关于Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。然后Producer和Conumser通过NameServer就可以知道整个Broker集群的路由信息,从而进行消息的投递和消费。NameServer通常也是集群的方式部署,各实例间相互不进行信息通讯。Broker是向每一台NameServer注册自己的路由信息,所以每一个NameServer实例上面都保存一份完整的路由信息。当某个NameServer因某种原因下线了,Broker仍然可以向其它NameServer同步其路由信息,Producer,Consumer仍然可以动态感知Broker的路由的信息。
  • BrokerServer:Broker主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证,为了实现这些功能,Broker包含了以下几个重要子模块。
  1. Remoting Module:整个Broker的实体,负责处理来自clients端的请求。
  2. Client Manager:负责管理客户端(Producer/Consumer)和维护Consumer的Topic订阅信息
  3. Store Service:提供方便简单的API接口处理消息存储到物理硬盘和查询功能。
  4. HA Service:高可用服务,提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。
  5. Index Service:根据特定的Message key对投递到Broker的消息进行索引服务,以提供消息的快速查询。

4-RocketMQ基础_第2张图片

2 部署架构

4-RocketMQ基础_第3张图片

RocketMQ 网络部署特点

  • 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。 注意:当前RocketMQ版本在部署架构上支持一Master多Slave,但只有BrokerId=1的从服务器才会参与消息的读负载。
  • 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获取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获取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,消费者在向Master拉取消息时,Master服务器会根据拉取偏移量与最大偏移量的距离(判断是否读老消息,产生读I/O),以及从服务器是否可读等因素建议下一次是从Master还是Slave拉取。

结合部署架构图,描述集群工作流程:

  • 启动NameServer,NameServer起来后监听端口,等待Broker、Producer、Consumer连上来,相当于一个路由控制中心。
  • Broker启动,跟所有的NameServer保持长连接,定时发送心跳包。心跳包中包含当前Broker信息(IP+端口等)以及存储所有Topic信息。注册成功后,NameServer集群中就有Topic跟Broker的映射关系。
  • 收发消息前,先创建Topic,创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上,也可以在发送消息时自动创建Topic。
  • Producer发送消息,启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接,并从NameServer中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上,轮询从队列列表中选择一个队列,然后与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。
  • Consumer跟Producer类似,跟其中一台NameServer建立长连接,获取当前订阅Topic存在哪些Broker上,然后直接跟Broker建立连接通道,开始消费消息。

单机版安装

Windows安装

  1. 下载
https://mirror.bit.edu.cn/apache/rocketmq/4.7.0/rocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip
  1. 解压

  2. 配置RocketMQ环境变量,ROCKETMQ_HOME=rocketmq解压目录

  3. 启动Name Server。在ROCKETMQ_HOME/bin目录下双击运行mqnamesrv.cmd,出现如下信息表示启动成功,保持命令窗口开启(若窗口一闪而过,说明没有配置环境变量,请先配置环境变量)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Using the DefNew young collector with the CMS collector is deprecated and will likely be removed in a future release
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: UseCMSCompactAtFullCollection is deprecated and will likely be removed in a future release.
The Name Server boot success. serializeType=JSON
  1. 启动broker。开启另一个windows终端cmd,进入ROCKETMQ_HOME/bin目录,

    输入mqbroker -n 127.0.0.1:9876启动broker,保持mqbroker运行,不要关闭这个终端。

D:\software\rocketmq-all-4.7.0-bin-release\bin>mqbroker -n 127.0.0.1:9876
The broker[PQSZ-L0039, 10.178.42.122:10911] boot success. serializeType=JSON and name server is 127.0.0.1:9876

Linux安装

下载

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/rocketmq/4.7.0/rocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip

解压

这里解压到当前目录的soft文件夹下面。

unzip rocketmq-all-4.7.0-bin-release.zip -d soft/

启动/关闭Name Server

启动

[root@localhost rocketmq-all-4.7.0-bin-release]# nohup sh bin/mqnamesrv &

验证是否启动OK:

tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log

# 如果成功启动,能看到类似如下的日志:
2020-04-25 09:31:31 INFO main - The Name Server boot success. serializeType=JSON

运行失败

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

runserver.sh(Windows对应着runserver.cmd)

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms1g -Xmx1g -Xmn512m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"

runbroker.sh(Windows对应着runbroker.cmd)

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms1g -Xmx1g -Xmn512m"

关闭

bin/mqshutdown namesrv
# 输出如下信息说明停止成功
The mqnamesrv(2134) is running...
Send shutdown request to mqnamesrv(2134) OK

启动/关闭Broker

启动

nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &

验证是否启动OK:

tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

# 如果启动成功,能看到类似如下的日志:
2020-04-25 09:54:24 INFO main - The broker[localhost.localdomain, 192.168.192.140:10911] boot success. serializeType=JSON and name server is localhost:9876

关闭

sh bin/mqshutdown broker

# 输出如下信息说明停止成功
The mqbroker(2604) is running...
Send shutdown request to mqbroker(2604) OK

消息控制台

下载控制台代码

git clone https://github.com/apache/rocketmq-externals.git

下载代码后,打开rocketmq-console,这是一个SpringBoot工程,进入配置文件配置Name Server的地址

rocketmq.config.namesrvAddr=192.168.192.140:9876

启动SpringBoot项目,浏览器输入localhost:8080

普通消息

依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.rocketmqgroupId>
        <artifactId>rocketmq-clientartifactId>
        <version>4.7.0version>
    dependency>
dependencies>

生产同步消息

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("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 启动Producer实例
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 10; 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();
    }
}

发送异步消息

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("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 启动Producer实例
        producer.start();
        producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);

        int messageCount = 10;
        // 根据消息数量实例化倒计时计算器
        final CountDownLatch2 countDownLatch = new CountDownLatch2(messageCount);
        for (int i = 0; i < messageCount; i++) {
            final int index = i;
            // 创建消息,并指定Topic,Tags、keys、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);
                }
                @Override
                public void onException(Throwable e) {
                    System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e);
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        // 等待5s
        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        // 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
        producer.shutdown();
    }
}

单向发送消息

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("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 启动Producer实例
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 10; 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();
    }
}

消费消息

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

        // 实例化消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("GroupNameDemo");

        // 设置NameServer的地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");

        // 订阅一个或者多个Topic,以及Tag来过滤需要消费的消息,多个tag之间用||分隔,* 代表所有
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        // 注册回调实现类来处理从broker拉取回来的消息
        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);
                // 标记该消息已经被成功消费
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        // 启动消费者实例
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

顺序消息

默认情况下,每个Topic有4个队列,每一个队列里面的消息是能够保证被顺序消费的,所以我们需要保证需要顺序消费的消息能够被保存在同一个队列,因此在发送消息时需要制定这条消息应该被保存到哪个队列里面。

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。

生产消息

public class OrderedProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("GroupNameDemo");
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.start();
        String[] tags = new String[]{"TagA", "TagB", "TagC", "TagD"};
        // 订单列表
        List<OrderStep> orderList = new OrderedProducer().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) {
                    // 这里的agr参数的值就是orderList.get(i).getOrderId()
                    // 将id相同的消息放在同一个队列来保证消息的顺序消费
                    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(10000L);
        orderDemo.setDesc("创建");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10000L);
        orderDemo.setDesc("付款");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10000L);
        orderDemo.setDesc("推送");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10000L);
        orderDemo.setDesc("完成");
        orderList.add(orderDemo);

        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10001L);
        orderDemo.setDesc("创建");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10001L);
        orderDemo.setDesc("付款");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10001L);
        orderDemo.setDesc("推送");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10001L);
        orderDemo.setDesc("完成");
        orderList.add(orderDemo);

        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10003L);
        orderDemo.setDesc("创建");
        orderList.add(orderDemo);
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(10003L);
        orderDemo.setDesc("付款");
        orderList.add(orderDemo);

        return orderList;
    }
}

消费消息

/**
 * 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("GroupNameDemo");
        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 || TagB || 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."); } }

延时消息

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。

启动消费者

public class ScheduledMessageConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 实例化消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampleConsumer");
        // 设置NameServer的地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 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();
    }
}

## 生产消息

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");
        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 启动生产者
        producer.start();
        int totalMessagesToSend = 10;
        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();
    }
}

将会看到消息的消费比存储时间晚10秒。

延时消息的使用限制

// 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 消息消费失败会进入延时消息队列,消息发送时间与设置的延时等级和重试次数有关,详见代码SendMessageProcessor.java

过滤消息

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 |
------------

基本语法

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。

  • 数值比较,比如:>,>=,<,<=,BETWEEN,=;
  • 字符比较,比如:=,<>,IN;
  • IS NULL 或者 IS NOT NULL;
  • 逻辑符号 AND,OR,NOT;

常量支持类型为:

  • 数值,比如:123,3.1415;
  • 字符,比如:‘abc’,必须用单引号包裹起来;
  • NULL,特殊的常量
  • 布尔值,TRUEFALSE

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)

启用配置 (重要 )

使用Filter功能,需要在启动配置文件当中配置以下选项

./conf/broker.conf

enablePropertyFilter=true

启动

start mqbroker.cmd -n 127.0.0.1:9876 -c ../conf/broker.conf

生产消息

发送消息时,你能通过putUserProperty来设置消息的属性

public class SyncFilterProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 启动Producer实例
        producer.start();
        // 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
        Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
                "TagA" /* Tag*/,
                ("Hello RocketMQ ").getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
        );
        // 设置属性
        msg.putUserProperty("a","10");
        msg.putUserProperty("b","20");
        // 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();
    }
}

消费消息

用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息

public class FilterConsumer {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
        // 实例化消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        //
        consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a > 5 and b = 20"));
        // 注册回调实现类来处理从broker拉取回来的消息
        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);
                // 标记该消息已经被成功消费
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        // 启动消费者实例
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

事物消息

事务消息共有三种状态,提交状态、回滚状态、中间状态:

  • TransactionStatus.CommitTransaction: 提交事务,它允许消费者消费此消息。
  • TransactionStatus.RollbackTransaction: 回滚事务,它代表该消息将被删除,不允许被消费。
  • TransactionStatus.Unknown: 中间状态,它代表需要检查消息队列来确定状态。

生产事物消息

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 TransactionProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
                return thread;
            }
        });
        producer.setExecutorService(executorService);
        producer.setTransactionListener(transactionListener);
        producer.start();
        String[] tags = new String[] {"TagA", "TagB", "TagC", "TagD", "TagE"};
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            try {
                Message msg =
                        new Message("TransactionTopicTest", 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);
                Thread.sleep(10);
            } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            Thread.sleep(1000);
        }
        producer.shutdown();
    }
}

实现事务的监听接口

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。checkLocalTransaction 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 {
    private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0);
    private ConcurrentHashMap<String, Integer> localTrans = new ConcurrentHashMap<>();
    /**
     * 执行本地事物
     * @param msg
     * @param arg
     * @return
     */
    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        System.out.printf("执行本地事物transactionId = %s %n",msg.getTransactionId());
        int value = transactionIndex.getAndIncrement();
        int status = value % 3;
        localTrans.put(msg.getTransactionId(), status);
        return LocalTransactionState.UNKNOW;
    }

    /**
     * 回查本地事物,这里会去检查本地事物状态
     * @param msg
     * @return
     */
    @Override
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        System.out.printf("检查本地事物transactionId = %s, msgId = %s %n",msg.getTransactionId(), msg.getMsgId());
        Integer status = localTrans.get(msg.getTransactionId());
        if (null != status) {
            switch (status) {
                case 0:
                    // 中间状态,它代表需要检查消息队列来确定状态。
                    return LocalTransactionState.UNKNOW;
                case 1:
                    // 提交事务,它允许消费者消费此消息。
                    return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
                case 2:
                    // 回滚事务,它代表该消息将被删除,不允许被消费。
                    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
            }
        }
        return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
    }
}

消费事物消息

public class Consumer {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
        // 实例化消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("GroupNameDemo");
        // 设置NameServer的地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 订阅一个或者多个Topic,以及Tag来过滤需要消费的消息,多个tag之间用||分隔,* 代表所有
        consumer.subscribe("TransactionTopicTest", "*");
        // 注册回调实现类来处理从broker拉取回来的消息
        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);
                // 标记该消息已经被成功消费
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        // 启动消费者实例
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

事务消息使用上的限制

  1. 事务消息不支持延时消息和批量消息。
  2. 为了避免单个消息被检查太多次而导致半队列消息累积,我们默认将单个消息的检查次数限制为 15 次,但是用户可以通过 Broker 配置文件的 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 AbstractTransactionalMessageCheckListener 类来修改这个行为。
  3. 事务消息将在 Broker 配置文件中的参数 transactionTimeout 这样的特定时间长度之后被检查。当发送事务消息时,用户还可以通过设置用户属性 CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS 来改变这个限制,该参数优先于 transactionTimeout 参数。
  4. 事务性消息可能不止一次被检查或消费。
  5. 提交给用户的目标主题消息可能会失败,目前这依日志的记录而定。它的高可用性通过 RocketMQ 本身的高可用性机制来保证,如果希望确保事务消息不丢失、并且事务完整性得到保证,建议使用同步的双重写入机制。
  6. 事务消息的生产者 ID 不能与其他类型消息的生产者 ID 共享。与其他类型的消息不同,事务消息允许反向查询、MQ服务器能通过它们的生产者 ID 查询到消费者。

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