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一、MQ应用场景

  • 应用解耦:系统的耦合性越高,容错性就越低。
  • 流量消峰: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。
  • 数据分发: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。

二、集群搭建

2.1 角色介绍

  • Producer:消息的发送者;举例:发信者
  • Consumer:消息接收者;举例:收信者
  • Broker:暂存和传输消息;举例:邮局
  • NameServer:管理Broker;举例:各个邮局的管理机构
  • 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

2.2 集群特点

  • 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。

  • 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。

2.3 集群模式

1)单Master模式

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。

2)多Master模式

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:

  • 优点:配置简单,单个Master宕机或重启维护对应用无影响,在磁盘配置为RAID10时,即使机器宕机不可恢复情况下,由于RAID10磁盘非常可靠,消息也不会丢(异步刷盘丢失少量消息,同步刷盘一条不丢),性能最高;
  • 缺点:单台机器宕机期间,这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅,消息实时性会受到影响。

3)多Master多Slave模式(异步)

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:

  • 优点:即使磁盘损坏,消息丢失的非常少,且消息实时性不会受影响,同时Master宕机后,消费者仍然可以从Slave消费,且此过程对应用透明,不需人工干预,性能同多Master模式几乎一样;
  • 缺点:Master宕机,磁盘损坏情况下会丢失少量消息。

4)多Master多Slave模式(同步)

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:

  • 优点:数据与服务都无单点故障,Master宕机情况下,消息无延迟,服务可用性与数据可用性都非常高;
  • 缺点:性能比异步复制模式略低(大约低10%左右),发送单个消息的RT会略高,且目前版本在主节点宕机后,备机不能自动切换为主机。

2.4 双主双从集群搭建

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

2.4.1 服务器环境

 

 2.4.2 配置hosts

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

2.4.3 配置防火墙

  • nameserver 默认使用 9876 端口
  • master 默认使用 10911 端口
  • slave 默认使用11011 端口

2.4.4 配置环境变量

vim /etc/profile

末尾添加:

ROCKETMQ_HOME=/usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.4.0-bin-release
PATH=$PATH:$ROCKETMQ_HOME/bin
export ROCKETMQ_HOME PATH

立即生效:

source /etc/profile

2.4.5 创建消息存储路径

mkdir /usr/local/rocketmq/store
mkdir /usr/local/rocketmq/store/commitlog
mkdir /usr/local/rocketmq/store/consumequeue
mkdir /usr/local/rocketmq/store/index

2.4.6 broker配置文件

#master1 服务器:192.168.25.135
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties
#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
master1
#slave2 服务器:192.168.25.135
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties
#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
slave2
#master2 服务器:192.168.25.138
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties
#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
master2
#slave1 服务器:192.168.25.138
vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties
#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
slave1

2.4.7 修改启动脚本

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"
vim /usr/local/rocketmq/bin/runserver.sh

需要根据内存大小进行适当的对JVM参数进行调整:

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"

2.4.8 启动服务

1)启动NameServe集群

分别在192.168.25.135和192.168.25.138启动NameServer

cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqnamesrv &

2)启动Broker集群

  • 在192.168.25.135上启动master1和slave2

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 &
  • 在192.168.25.138上启动master2和slave2

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 &

2.4.9 查看进程状态&日志

jps
# 查看nameServer日志
tail -500f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
# 查看broker日志
tail -500f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

 三、消息发送&消费

消息发送步骤:

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

消息消费步骤:

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

3.1 基本样例

3.1.1 消息发送

1)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 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();
    }
}
发送同步消息

2)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("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();
    }
}
发送异步消息

3)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("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();
    }
}
发送单向消息

3.1.2 消息消费

1)负载均衡模式: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");
}
负载均衡

2)广播模式: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");
}
广播模式

3.2 顺序消息

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。

3.2.1 顺序消息生产

/**
* 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;
   }
}
顺序消息生产

3.2.2 顺序消息消费

/**
* 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<br>
        * 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.");
   }
}
顺序消息消费

3.3 延迟消息

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。

3.3.1 发送延迟消息

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");
      // 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();
  }
}
发送延迟消息

3.3.2 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");
      // 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();
  }
}
延迟消息消费
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

3.4 批量消息

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。

3.4.1 发送批量消息

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
}
发送批量消息-不超过4M
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
  }
}
大于4M需要拆分

3.5 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:

3.5.1 sql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,TRUE 或 FALSE

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)

3.5.2 消息生产者

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();
消息生产者

3.5.3 消息消费者

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();
消息消费者

3.6 事务消息

 

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)

2)事务补偿

(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。

3)事务消息状态

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。

4.6.1 发送事务消息

1) 创建事务性生产者

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();
    }
}
View Code

2)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。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;
    }
}
View Code

4.6.2 使用限制

  • 事务消息不支持延时消息和批量消息。

  • 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 AbstractTransactionCheckListener 类来修改这个行为。
  • 事务消息将在 Broker 配置文件中的参数 transactionMsgTimeout 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 transactionMsgTimeout 参数。
  • 事务性消息可能不止一次被检查或消费。
  • 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。
  • 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。

 

posted on 2021-04-14 15:57  ErBing  阅读(21)  评论(0编辑  收藏  举报