七、RocketMQ的消费模式

一、Push模式消费消息

**优点：**及时性好

**缺点：**如果客户端没有做好流控，一旦服务端推送大量消息到客户端时，就会导致客户端消息堆积甚至崩溃。

主要关注点在订阅topic后，消费方式模式

• 并发消费：多个线程同时进行消费，是乱序的
• 顺序消费：多个线程在加锁的情况下进行消费，并行改串行

并发消费

@Test
public void pushDemo()throws Exception {
    DefaultMQPushConsumer pushConsumer = new DefaultMQPushConsumer("test_push_consumer");
    // 指定NameServer地址
    pushConsumer.setNamesrvAddr(RocketMQConfig.NAME_SERVER_ADDR);

    // 指定消费位置
    pushConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);

    // 指定消费模式 默认为集群消费
    pushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);

    // 以topic的形式订阅消费
    pushConsumer.subscribe(RocketMQConfig.TEST_TOPIC, "TagA");

    // 主要关注对象—并发消费
    pushConsumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
        @Override
        public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                String strA = msg.getProperties().get("a");

                System.out.println(String.format("body：%s，tag：%s，aValue：%s", new String(msg.getBody()), msg.getTags(), strA));
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });

    pushConsumer.start();

    Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}

顺序消费

@Test
public void pushOrderDemo()throws Exception {
    DefaultMQPushConsumer pushConsumer = new DefaultMQPushConsumer("test_push_consumer");
    // 指定NameServer地址
    pushConsumer.setNamesrvAddr(RocketMQConfig.NAME_SERVER_ADDR);

    // 指定消费位置
    pushConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);

    // 指定消费模式 默认为集群消费
    pushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);

    // 以topic的形式订阅消费
    pushConsumer.subscribe(RocketMQConfig.TEST_TOPIC, "TagA");

    // 主要关注对象—顺序消费
    pushConsumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
        @Override
        public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                String strA = msg.getProperties().get("a");

                System.out.println(String.format("body：%s，tag：%s，aValue：%s", new String(msg.getBody()), msg.getTags(), strA));
            }
            return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
        }
    });

    pushConsumer.start();

    Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
}

重试次数和重试间隔

当消费状态返回消费未成功的时候，就会进行重新消费，并发消费和顺序消费的重试方式是不一样的

如何配置

• 最大重试次数：消息消费失败后，可被重复投递的最大次数。

  consumer.setMaxReconsumeTimes(10);
  

• 重试间隔：消息消费失败后再次被投递给Consumer消费的间隔时间，只在顺序消费中起作用。

  consumer.setSuspendCurrentQueueTimeMillis(5000);
  

并发消费

并发消费消费失败后会将消费失败的消息重新投递回服务端，再等待服务端重新投递回来，在这期间会正常消费队列后面的消息

并发消费失败后并不是投递回原Topic，而是投递到一个特殊Topic，其命名为%RETRY%ConsumerGroupName，集群模式下并发消费每一个ConsumerGroup会对应一个特殊Topic，并会订阅该Topic。

并发消费的重试间隔不可以自定义配置，而是根据失败次数逐级递增

第几次重试	与上次重试的间隔时间	第几次重试	与上次重试的间隔时间
1	10s	9	7min
2	30s	10	8min
3	1min	11	9min
4	2min	12	10min
5	3min	13	20min
6	4min	14	30min
7	5min	15	1h
8	6min	16	2h

顺序消费

顺序消费会在本地重试直到最大重试次数，并不会将消息投递到服务端，这样做的目的是为了防止消息的乱序。消息的重试间隔也只在顺序消费中起作用

二、Pull模式消费消息

**优点：**客户端可以依据自己的消费能力进行消费

**缺点：**拉取的频率需要用户自己控制，拉取频繁容易造成服务端和客户端的压力，拉取间隔长又容易造成消费不及时

订阅消费

与push一样，可以通过指定tag标签，或者使用sql92来消费消息

@Test
public void pullDemo() throws Exception{
    DefaultLitePullConsumer pullConsumer = new DefaultLitePullConsumer("test_pull_consumer");

    pullConsumer.setNamesrvAddr(RocketMQConfig.NAME_SERVER_ADDR);

    pullConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);

    pullConsumer.subscribe(RocketMQConfig.TEST_TOPIC,"*");

    // 指定每次拉取的条数
    pullConsumer.setPullBatchSize(20);

    pullConsumer.start();

    while (true) {
        // 拉取消息
        List<MessageExt> messageExtList = pullConsumer.poll();

        for (MessageExt messageExt : messageExtList) {
            String strA = messageExt.getProperties().get("a");
            System.out.println(String.format("body：%s，tag：%s，aValue：%s", new String(messageExt.getBody()), messageExt.getTags(), strA));
        }
    }
}

分配队列消费

1. 拉取想要消费topic的队列
2. 筛选想要消费的队列
3. 分配队列
4. 拉取消费
5. 消费消息
6. 提交消息，分配消息不会自动提交，订阅消息会自动提交

@Test
public void pullAssign() throws Exception{
    DefaultLitePullConsumer pullConsumer = new DefaultLitePullConsumer("test_pull_consumer");

    pullConsumer.setNamesrvAddr(RocketMQConfig.NAME_SERVER_ADDR);

    pullConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);
    pullConsumer.setPullBatchSize(20);
    pullConsumer.start();

    // 获取所有的队列
    Collection<MessageQueue> messageQueues = pullConsumer.fetchMessageQueues(RocketMQConfig.TEST_TOPIC);

    // 这里可以筛选出要消费的队列...

    // 消费所有队列
    pullConsumer.assign(messageQueues);

    while (true) {
        // 拉取消息
        List<MessageExt> messageExtList = pullConsumer.poll();

        for (MessageExt messageExt : messageExtList) {
            String strA = messageExt.getProperties().get("a");
            System.out.println(String.format("body：%s，tag：%s，aValue：%s", new String(messageExt.getBody()), messageExt.getTags(), strA));
        }
        pullConsumer.commitSync();
    }
}

订阅消息—Tags过滤和SQL92过滤

Tag过滤

• 订阅所有标签

  consumer.subscribe("test", "*");
  

• 订阅单个标签

  consumer.subscribe("test", "TagA");
  

• 订阅多个标签

  consumer.subscribe("test", "TagA||TagB");
  

SQL92过滤

SQL92可以通过消息的属性和消息的标签进行过滤，消息的标签的key为TAGS

消息的属性设置

Message message = new Message("test", "TagA", "hello world".getBytes());
message.putUserProperty("a", "1");

订阅标签为TagA并且属性a的值为1的消息

String bySQL = "(TAGS is not null and TAGS = 'TagA') and (a is not null and a = 1)";
pushConsumer.subscribe(RocketMQConfig.TEST_TOPIC, MessageSelector.bySql(bySQL));

消费端的一些公共配置

消费模式配置

• MessageModel.CLUSTERING：集群模式
• MessageModel.BROADCASTING：广播模式

pushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);

消费位置配置

• ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET：从上次的位置开始消费
• ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET：从起点的位置开始消费
• ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_TIMESTAMP：从指定时间点开始消费

// 配置消费位置
pullConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET);

// 如果是指定时间点开始消费，就需要设置时间点  ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_TIMESTAMP
// 时间点的模式 20231015161121   年月日时分秒
// pullConsumer.setConsumeTimestamp(UtilAll.timeMillisToHumanString3(System.currentTimeMillis() - 1800000L));