SpringBoot整合RocketMQ笔记
SpringBoot版本为2.3.12.Release
RocketMQ对比kafka
学习链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/335216381 代码实战
https://www.cnblogs.com/RedOrange/p/17401238.html Centos安装rocketmq
https://blog.csdn.net/chuige2013/article/details/123783612 RocketMQ详细配置与使用详解
https://rocketmq-1.gitbook.io/rocketmq-connector/quick-start/qian-qi-zhun-bei/ji-qun-huan-jing 官网学习地址
前言
淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件，使用MySQL作为消息存储媒介，支持水平扩容。为了进一步降低成本，阿里中间件团队认为Notify可进一步优化。
2011年初，Linkedin开源了kafka, 阿里中间件团队在对kafka做了充分的review之后，被kafka的无限消息堆积能力、高效的持久化速度深深吸引，但同时发现kafka主要定位于日志传输，对于使用在淘宝交易、订单、充值等场景下，还有若干特性不满足。因此，阿里中间件团队基于Java重新编写了RocketMQ，定位于不仅限于日志场景的可靠消息传输。
目前，RocketMQ在阿里集团被广泛应用于订单、充值、交易、流计算、消息推送、日志流式处理、binlog分发等场景。
RocketMQ与kafka的不同
1、数据可靠性
RocketMQ：支持异步实时刷盘、同步刷盘、同步复制、异步复制。
kafka：使用异步刷盘方式，异步复制/同步复制。
总结：
1、RocketMQ支持kafka所不具备的“同步刷盘”功能，在单机可靠性上比kafka更高，不会因为操作系统Crash而导致数据丢失。
2、kafka的同步replication理论上性能低于RocketMQ的replication，这是因为kafka的数据以partition为单位，这样一个kafka实例上可能多上百个partition。而一个RocketMQ实例上只有一个partition，RocketMQ可以充分利用IO组的commit机制，批量传输数据。同步replication与异步replication相比，同步replication性能上损耗约20%-30%。
一句话概括：RocketMQ新增了同步刷盘机制，保证了可靠性；一个RocketMQ实例只有一个partition, 在replication时性能更好。
2、性能对比
1、kafka单机写入TPS月在百万条/秒，消息大小为10个字节。
2、RocketMQ单机写入TPS单实例约7万条/秒，若单机部署3个broker，可以跑到最高12万条/秒，消息大小为10个字节。
总结：
kafka的单机TPS能跑到每秒上百万，是因为Producer端将多个小消息合并，批量发向broker。
那么RocketMQ为什么没有这样做呢？
发送消息的Producer通常是用Java语言，缓存过多消息，GC是个很严重的问题。（问题：难道kafka用scala不需要GC？）
Producer发送消息到broker, 若消息发送出去后，未达到broker，就通知业务消息发送成功，若此时Broker宕机，则会导致消息丢失，从而导致业务出错。
Producer通常为分布式系统，且每台机器都是多线程发送，通常来说线上单Producer产生的消息数量不会过万。
消息合并功能完全可由上层业务来做。
一句话概括：RocketMQ写入性能上不如kafka, 主要因为kafka主要应用于日志场景，而RocketMQ应用于业务场景，为了保证消息必达牺牲了性能，且基于线上真实场景没有在RocketMQ层做消息合并，推荐在业务层自己做。
3、单机支持的队列数
1、kafka单机若超过了64个partition/队列，CPU load会发生明显飙高，partition越多，CPU load越高，发消息的响应时间变长。
2、RocketMQ单机支持最高5万个队列，CPU load不会发生明显变化。
队列多有什么好处呢？
1、单机可以创建更多个topic, 因为每个topic都是有一组队列组成。
2、消费者的集群规模和队列数成正比，队列越多，消费类集群可以越大。
一句话概括：RocketMQ支持的队列数远高于kafka支持的partition数，这样RocketMQ可以支持更多的consumer集群。
4、消息投递的实时性
1、kafka采用短轮询的方式，实时性取决于轮询时间间隔，0.8以后版本支持长轮询。
2、RocketMQ使用长轮询，同Push实时性一致，消息投递的延迟通常在几毫秒内，
一句话：kafka与RocketMQ都支持长轮询，消息投递的延迟在几毫秒内。
5、消费失败重试
1、kafka不支持消费失败重试。
2、RocketMQ消费失败支持定时重试，每次重试间隔时间顺延。
总结：以充值类应用为例，若当前时刻调用运营商网管失败，可能运营商网关此时压力过大，稍后再调用就会成功。这里的重试指可靠的重试，即失败重试的消息不是因为consumer宕机而导致的消息丢失。
一句话概括：RocketMQ支持消费失败重试功能，主要用于第一次调用不成功，后面可调用成功的场景。而kafka不支持消费失败重试。
6、严格保证消息有序
1、kafka可保证同一个partition上的消息有序，但一旦broker宕机，就会产生消息乱序。
2、Rocket支持严格的消息顺序，一台broker宕机，发送消息会失败，但不会乱序。举例：MySQL的二进制日志分发需要保证严格的顺序。
一句话概括：kafka不保证消息有序，RocketMQ可保证严格的消息顺序，即使单台Broker宕机，仅会造成消息发送失败，但不会消息乱序。
7、定时消息
1、kafka不支持定时消息
2、开源版本的RocketMQ仅支持定时级别，定时级别用户可定制
8、分布式事务消息
1、kafka不支持分布式事务消息
2、RocketMQ支持分布式事务消息。
9、消息查询
1、kafka不支持消息查询
2、RocketMQ支持根据消息标识（发送消息时指定一个消息key, 任意字符串，如指定为订单编号）查询消息，也支持根据消息内容查询消息。
总结：消息查询功能对于定位消息丢失问题非常有用，例如某个订单处理失败，可用此功能查询是消息没收到，还是收到了但处理出错了。
一句话概括：RocketMQ支持按消息标识或消息内容查询消息，用于排查消息丢失问题；kafka不支持消息查询。
10、消息回溯
1、kafka可按照消息的offset来回溯消息
2、RocketMQ支持按照时间来回溯消息，精度到毫秒，例如从一天的几点几分几秒几毫秒来重新消费消息。
总结：RocketMQ按时间做回溯消息的典型应用场景为，consumer做订单分析，但是由于程序逻辑或依赖的系统发生故障等原因，导致今天处理
的消息全部无效，需要从昨天的零点重新处理。
11、消息并行度
1、kafka的消息并行度，依赖于topic里配置的partition数，如果partition数为10，那么最多10台机器来消费，每台机器只能开启一个线程；或者一台机器消费，最多开启10个线程。消费的并行度与partition个数一致。
2、RocketMQ并行消费分两种情况：
1）顺序消费方式的并行度与kafka一致。
2）乱序消费方式的并行度取决于consumer的线程数，如topic配置10个队列，10台机器消费，每台机器100个线程，那么并行度为1000。
一句话概括：kafka的消费并行度等于partition数；RocketMQ的消费并行度等于消费的线程数，不受队列数限制。
12、开发语言
1、kafka采用scala开发
2、RocketMQ采用Java开发
13、消息堆积能力
kafka比RocketMQ的消息堆积能力更强，不过RocketMQ单机也可支持亿级的消息积压能力，这个堆积能力也能够完全满足业务需求。
14、开源社区活跃度
1、kafka社区更新较慢
2、RocketMQ的Github社区有250人，公司用户登记了联系方式，QQ群超过1000人，
3、kafka原开发团队成立了新公司，暂时未看到相关产品。
4、RocketMQ已在阿里云商业化，目前以云服务形式供外部商用，并向用户承诺99.99%的可靠性，同时彻底解决了用户自己搭建MQ产品的运维复杂性问题。
15、应用领域成熟度
1、kafka在日志领域比较成熟
2、RocketMQ在阿里集团内部有大量的应用在使用，并顺利支持了多次天猫双十一的考验。
总结
kafka和RocketMQ的总体区别是，kafka设计初衷是用于日志传输，而RocketMQ的设计用于解决各类应用可靠的消息传输，阿里云官网承诺RocketMQ数据可靠性为10个9，服务可靠性为99.95%。
kafka相比RocketMQ的优势
1、单机吞吐量TPS可上百万，远高于RocketMQ的TPS7万每秒，适用于日志类消息。
2、kafka支持多语言的客户端
RocketMQ相比kafka的优势
1、保证消息不丢（ 数据可靠性达10个9）
2、可严格保证消息有序
3、支持分布式事务消息
4、支持按时间做消息回溯（可精确到毫秒级）
5、支持按标识和内容查询消息，用于排查丢消息
6、支持消费失败重试
7、可支持更多的partition, 即更多的消费线程数
Linux快速安装RocketMQ
(1)Apache仓库：https://archive.apache.org/dist/rocketmq/
(2)官网：https://rocketmq.apache.org/zh/
(3)上传到centos7
(4)解压
(5)安装说明：https://blog.csdn.net/weixin_67767103/article/details/127260319
修改配置文件
进入bin文件加中修改三个文件：runserver.sh、runbroker.sh、tools.sh，主要是为了调整jvm堆内存，防止启动失败
进入bin目录，首先我们修改runsever.sh的。使用vim命令：vim runserver.sh
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m"
接着修改runbroker.sh文件，同样vim runbroker.sh
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m"
再接着，修改tools.sh，同样vim tools.sh
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=200m"
启动mq，linux记得关防火墙
systemctl stop firewalld或者对9876端口开放访问
使用命令
nohup sh bin/mqnamesrv &
查看启动日志
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success…
启动mqbroker服务
nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &
8976为rocketmq的默认端口
查看日志
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log
The broker[%s, 172.30.30.233:10911] boot success…
测试RocketMQ
发送消息
设置环境变量 export NAMESRV_ADDR=localhost:9876 #
使用安装包的Demo发送消息 sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer
接收消息
设置环境变量 export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
接收消息 sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer
关闭RocketMQ
关闭NameServer sh bin/mqshutdown namesrv
关闭Broker sh bin/mqshutdown broker
各角色介绍
Producer：消息的发送者；举例：发件者
Consumer：消息接收者；举例：收件人
Consumer Group：消费组；每一个 consumer 实例都属于一个 consumer group，每一条消息只会被同一个 consumer group 里的一个 consumer 实例消费。（不同consumer group可以同时消费同一条消息）
Broker：暂存和传输消息；举例：快递公司
NameServer：管理 Broker；举例：快递公司的管理机构
Topic：区分消息的种类；一个发送者可以发送消息给一个或者多个 Topic；一个消息的接收者可以订阅一个或者多个 Topic 消息
Message Queue：相当于是 Topic 的分区；用于并行发送和接收消息
可视化监控平台搭建
下载地址：https://github.com/apache/rocketmq-dashboard
拉下来配置maven和jdk，直接使用idea启动
配置mq地址
设置开机启动
将启动脚本挂载到系统init文件下
vim /etc/rc.d/rc.local
测试用例
Java语言的生产者消费者测试用例
初始化生产者消费者
入门建议手动创建连接。
发送同步消息步骤
1.创建DefaultMQProducer，输入组名
2.设置mq地址
3.启动producer
4.编写消息，设置topic、tag、body
5.发送mq消息
6.关闭producer
排查Topic是否已创建
cat ~/logs/rocketmqlogs/broker.log | grep topicName=自己的Topic
启动broker时开启自动创建Topic或自己去手动创建
nohup sh mqbroker -n localhost:9876 autoCreateTopicEnable=true > ../broker.log &
手动创建topic：进入mq的安装目录 ，执行如下命令创建topic。
mq安装的相对目录是rocketmq-all-4.4.0/distribution/target/apache-rocketmq/bin
以下命令创建了一个名称是orderPay的topic
sh mqadmin updateTopic -b localhost:10911 -t orderPay
涉及到的常量
package club.xxx.mq.constants;
public class MQAddrConst {
/**
* mq地址
*/
public static final String IP1 = "192.168.202.14:9876";
public static final String TOPIC1 = "Order_Transaction_TopicTest";
public static final String GROUP_NAME1 = "my_first_mq_test_group_name";
public static final String TAG1 = "my_first_mq_test_tag";
}
package club.xxx.mq.constants;
public class OrderConst {
public static final String ORDER1 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568079523840";
public static final String ORDER2 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718144";
public static final String ORDER3 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718145";
public static final String ORDER4 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718146";
public static final String ORDER5 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718147";
public static final String ORDER6 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718148";
public static final String ORDER7 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718149";
public static final String ORDER8 = "ORDER_PREFIX:username:1702935568083718150";
}
生产者代码
package club.xxx.mq._02myrawmq;
import club.xxx.mq.constants.MQAddrConst;
import club.xxx.mq.constants.OrderConst;
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
/**
* 1、Producer端发送同步消息 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 _01MySyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer(MQAddrConst.GROUP_NAME1);
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr(MQAddrConst.IP1);
// 启动Producer实例
producer.start();
// 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
Message msg = new Message(MQAddrConst.TOPIC1/* Topic */,
MQAddrConst.TAG1 /* Tag */,
(OrderConst.ORDER1).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
// msg.setKeys("KEY???");
// 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("sync send ok: %s%n", sendResult);
// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}
消费者代码
package club.xxx.mq._02myrawmq;
import club.xxx.mq.constants.MQAddrConst;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;
/**
* 消费者
*/
public class _02MyConsumer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(MQAddrConst.GROUP_NAME1);
// 设置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr(MQAddrConst.IP1);
// 订阅一个或者多个Topic，以及Tag来过滤需要消费的消息
consumer.subscribe(MQAddrConst.TOPIC1, MQAddrConst.TAG1); // subExpression <=> tags
// 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) {
String topic = msgs.get(0).getTopic();
String tags = msgs.get(0).getTags();
String msgId = msgs.get(0).getMsgId();
String data = new String(msgs.get(0).getBody(), StandardCharsets.UTF_8);
System.out.printf("收到订阅消息: %s, %s, %s, %s, %s\r\n", Thread.currentThread().getName(), topic, tags, msgId, data);
// 手动标记消息已被消费/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");
}
}