背景
前文总结了RocketMQ消息的发送和消费之基本样例,发送消息分为发送同步、异步和单向消息,消费消息分为负载均衡模式和广播模式。下面针对于常见的消息类型做一个补充,分为顺序消息、延时消息、批量消息和过滤消息。
1 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。
分区有序是指 消费者通过 同一个消费队列收到的消息是有顺序的 ,不同消息队列收到的消息则可能是无顺序的。普通顺序消息在
Broker
重启情况下不会保证消息顺序性 (短暂时间) 。全局有序是指 消费者收到的 所有消息 均是有顺序的。严格顺序消息 即使在异常情况下也会保证消息的顺序性 。
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。
那么,我们现在使用了 普通顺序模式 ,我们从上面学习知道了在 Producer
生产消息的时候会进行轮询(取决你的负载均衡策略)来向同一主题的不同消息队列发送消息。那么如果此时我有几个消息分别是同一个订单的创建、支付、发货,在轮询的策略下这 三个消息会被发送到不同队列 ,因为在不同的队列此时就无法使用 RocketMQ
带来的队列有序特性来保证消息有序性了。
那么,怎么解决呢?
其实很简单,我们需要处理的仅仅是将同一语义下的消息放入同一个队列(比如这里是同一个订单),那我们就可以使用 Hash取模法 来保证同一个订单在同一个队列中就行了。
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。
1.1 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;
}
}
1.2 顺序消费消息
/**
* 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("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.");
}
}
2 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。
2.1 启动消息消费者
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();
}
}
2.2 发送延时消息
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();
}
}
2.3 验证
将会看到消息的消费比存储时间晚10
秒
2.4 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
3 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:
如果您每次只发送不超过4MB
的消息,则很容易使用批处理,样例如下:
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
}
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:
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
}
}
4 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 |
------------
4.1 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)
4.2 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();
4.3 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();