消息发送样例
消息发送流程
- 导入MQ客户端依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-client</artifactId>
<version>4.4.0</version>
</dependency>
- 消息发送者步骤分析
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
- 消息消费者步骤分析
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
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。
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
public class SyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group1");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876;192.168.1.107:9876;192.168.1.108:9876");
// 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 message = new Message("topic1", "tagA", ("hello rocketnmq " + i).getBytes());
// 发送消息到一个Broker
SendResult result = producer.send(message);
// 通过sendResult返回消息是否成功送达
System.out.println("sendResult=" + result);
}
// 如果不再发送消息，关闭Producer实例
producer.shutdown();
}
}
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。
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendCallback;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
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("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876;192.168.1.107:9876;192.168.1.108:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
int messageCount = 10;
for (int i = 0; i < messageCount; 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();
}
});
// 等待1s
Thread.sleep(1000);
}
// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}
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。
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
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("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876;192.168.1.107:9876;192.168.1.108:9876");
// 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", "TagC", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
// 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
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.util.List;
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 设置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876;192.168.1.107:9876;192.168.1.108:9876");
// 订阅一个或者多个Topic，以及Tag来过滤需要消费的消息
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
//集群模式消费 - 这是默认的模式
// consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
//广播模式消费
// consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
// 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) {
for (MessageExt messageExt : msgs) {
System.out.println("消费消息：" + new String(messageExt.getBody()));
}
// 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();
}
}
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。
4.2.1 顺序消息生产
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.MessageQueueSelector;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
/**
* Producer，发送顺序消息
*/
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group2");
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
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;
}
}
顺序消费消息
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerOrderly;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 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("group2");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
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(5));
} 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。
启动消息消费者
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.util.List;
public class ScheduledMessageConsumer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_delay");
// 设置NameServer的地址
consumer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
// 订阅Topics
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
// 注册消息监听者
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println("收到消息+【" + new String(msg.getBody()) + "】, 延时时间：" + (System.currentTimeMillis() - msg.getStoreTimestamp()) + "ms");
}
// 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.println("消费者启动...");
}
}
发送延时消息
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
public class ScheduledMessageProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_delay");
// 设置NameServer地址
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
// 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 message = new Message("TopicTest", "tag1", ("delay 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)
//"1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";
message.setDelayTimeLevel(3);
System.out.println("发送消息:" + new String(message.getBody()));
producer.send(message);
}
producer.shutdown();
}
}
验证
您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒
延时消息的使用场景
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。
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
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。
发送批量消息
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BatchProdcuer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_batch");
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
producer.start();
String topic = "BatchTest";
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new Message(topic, "tag1", "bathch msg 1".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "tag1", "bathch msg 2".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "tag1", "bathch msg 3".getBytes()));
producer.send(messages);
producer.shutdown();
}
}
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
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
}
消息列表分割
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
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
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 startIndex = getStartIndex();
int nextIndex = startIndex;
int totalSize = 0;
for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) {
Message message = messages.get(nextIndex);
int tmpSize = calcMessageSize(message);
if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
break;
} else {
totalSize += tmpSize;
}
}
List<Message> subList = messages.subList(startIndex, nextIndex);
currIndex = nextIndex;
return subList;
}
private int getStartIndex() {
Message currMessage = messages.get(currIndex);
int tmpSize = calcMessageSize(currMessage);
while(tmpSize > SIZE_LIMIT) {
currIndex += 1;
Message message = messages.get(currIndex);
tmpSize = calcMessageSize(message);
}
return currIndex;
}
private int calcMessageSize(Message message) {
int tmpSize = message.getTopic().length() + new String(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; // 增加⽇日志的开销20字节
return tmpSize;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_batch");
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
producer.start();
String topic = "BatchTest";
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new Message(topic, "tag1", "bathch msg 1".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "tag1", "bathch msg 2".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "tag1", "bathch msg 3".getBytes()));
/**
* 消息列表分割
* 复杂度只有当你发送大批量时才会增长，你可能不确定它是否超过了大小限制（4MB）。这时候你最好把你的消息列表分割一下
*/
//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
}
}
producer.shutdown();
}
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。
注意：broker的配置需要开启enablePropertyFilter=true
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 |
------------
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)
消息生产者
发送消息时，你能通过putUserProperty来设置消息的属性
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_sql");
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
producer.start();
int i = 5;
Message message = new Message("topicTest", "tag1", ("hello rocketmq" + i).getBytes());
message.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
producer.send(message);
producer.shutdown();
}
}
4.5.3 消息消费者
用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.MessageSelector;
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.util.List;
/**
* sql表达式过滤消息
*/
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group_sql");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
consumer.subscribe("topicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3"));
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println("消费消息：" + new String(msg.getBody()));
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.println("消费者启动...");
}
}
事务消息
流程分析
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）
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。
发送事务消息
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。
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.concurrent.*;
public class TransactionProducer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group_transaction");
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.setNamesrvAddr("192.168.1.105:9876;192.168.1.106:9876");
producer.setExecutorService(executorService);
producer.setTransactionListener(transactionListener);
producer.start();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTest", "tagA", ("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。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。
import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0);
private ConcurrentHashMap<String, Integer> localTrans = new ConcurrentHashMap<>();
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
int value = transactionIndex.getAndIncrement();
int status = value % 3;
localTrans.put(msg.getTransactionId(), status);
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
Integer status = localTrans.get(msg.getTransactionId());
if (null != status) {
switch (status) {
case 0:
return LocalTransactionState.UNKNOW;
case 1:
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
case 2:
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
}
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}
}
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。
浙公网安备 33010602011771号