2.13日学习打卡----初学RocketMQ(四)

news2024/11/26 19:36:59

2.13日学习打卡

目录:

  • 2.13日学习打卡
  • 一.RocketMQ之Java Class
    • DefaultMQProducer类
    • DefaultMQPushConsumer类
    • Message类
    • MessageExt类
  • 二.RocketMQ 消费幂
    • 消费过程幂等
    • 消费速度慢的处理方式
  • 三.RocketMQ 集群服务
    • 集群特点
    • 单master模式
    • 多master模式
    • 多master多Slave模式-异步复制
    • 多Master多Slave模式-同步双写
  • 四.RocketMQ消息消费
    • 集群消费
    • 广播消费
    • 消息消费时的权衡

一.RocketMQ之Java Class

DefaultMQProducer类

概述
DefaultMQProducer类是应用发送消息使用的基类,封装一些通用的方法方便开发者在更多场景中使用。属于线程安全类,在配置并启动后可在多个线程间共享此对象。
其可以通过无参构造方法快速创建一个生产者,通过getter/setter方法,调整发送者的参数。主要负责消息的发送,支持同步/异步/oneway的发送方式,这些发送方式均支持批量发送。

方法

属性内容
DefaultMQProducerImpl defaultMQProducerImpl;生产者内部默认实现类
String producerGroup;Producer组名, 默认值为DEFAULT_PRODUCER。多个Producer如果属于一个应用,发送同样的消息,则应该将它们归为同一组。
String createTopicKey;自动创建测试的topic名称, 默认值为TBW102;在发送消息时,自动创建服务器不存在的topic,需要指定Key。broker必须开启isAutoCreateTopicEnable
int defaultTopicQueueNums;创建默认topic的queue数量。默认4
int sendMsgTimeout;发送消息超时时间,默认值10000,单位毫秒
int compressMsgBodyOverHowmuch;消息体压缩阈值,默认为4k(Consumer收到消息会自动解压缩)
int retryTimesWhenSendFailed;同步模式,返回发送消息失败前内部重试发送的最大次数。可能导致消息重复。默认2
int retryTimesWhenSendAsyncFailed;异步模式,返回发送消息失败前内部重试发送的最大次数。可能导致消息重复。默认2
boolean retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK;声明发送失败时,下次是否投递给其他Broker,默认false
int maxMessageSize;最大消息大小。默认4M; 客户端限制的消息大小,超过报错,同时服务端也会限制
TraceDispatcher traceDispatcher消息追踪器,定义了异步传输数据接口。使用rcpHook来追踪消息

DefaultMQPushConsumer类

概述
DefaultMQPushConsumer类是rocketmq客户端消费者的实现,从名字上已经可以看出其消息获取方式为broker往消费端推送数据,其内部实现了流控,消费位置上报等等。DefaultMQPushConsumer是Push消费模式下的默认配置。

方法

字段内容
DefaultMQPushConsumerImpl defaultMQPushConsumerImpl;消费者实现类,所有的功能都委托给DefaultMQPushConsumerImpl来实现
String consumerGroup;消费者组名,必须设置,参数默认值是:DEFAULT_CONSUMER (需要注意的是,多个消费者如果具有同样的组名,那么这些消费者必须只消费同一个topic)
MessageModel messageModel;消费的方式,支持以下两种 1、集群消费 2、广播消费。BROADCASTING 广播模式,即所有的消费者可以消费同样的消息CLUSTERING 集群模式,即所有的消费者平均来消费一组消息
ConsumeFromWhere consumeFromWhere;消费者从那个位置消费,分别为:CONSUME_FROM_LAST_OFFSET:第一次启动从队列最后位置消费,后续再启动接着上次消费的进度开始消费 ;CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET:第一次启动从队列初始位置消费,后续再启动接着上次消费的进度开始消费;CONSUME_FROM_TIMESTAMP:第一次启动从指定时间点位置消费,后续再启动接着上次消费的进度开始消费(以上所说的第一次启动是指从来没有消费过的消费者,如果该消费者消费过,那么会在broker端记录该消费者的消费位置,如果该消费者挂了再启动,那么自动从上次消费的进度开始)
AllocateMessageQueueStrategy allocateMessageQueueStrategy;消息分配策略,用于集群模式下,消息平均分配给所有客户端;默认实现为AllocateMessageQueueAveragely
Map<String, String> subscription;topic对应的订阅tag
MessageListener messageListener;消息监听器 ,处理消息的业务就在监听里面。目前支持的监听模式包括:MessageListenerConcurrently,对应的处理逻辑类是MessageListener messageListener ;ConsumeMessageConcurrentlyService MessageListenerOrderly 对应的处理逻辑类是ConsumeMessageOrderlyService;两者使用不同的ACK机制。RocketMQ提供了ack机制,以保证消息能够被正常消费。发送者为了保证消息肯定消费成功,只有使用方明确表示消费成功,RocketMQ才会认为消息消费成功。中途断电,抛出异常等都不会认为成功——即都会重新投递。上面两个不同的监听模式使用的ACK机制是不一样的。
OffsetStore offsetStore;offset存储实现,分为本地存储或远程存储 。集群消费:从远程Broker获取。广播消费:从本地文件获取。

DefaultMQPushConsumer类

重要字段
							
	int consumeThreadMin = 20		线程池自动调整

	int consumeThreadMax = 64		线程池自动调整

	long adjustThreadPoolNumsThreshold = 100000 

	int consumeConcurrentlyMaxSpan = 2000
									单队列并行消费最大跨度,用于流控 

	int pullThresholdForQueue = 1000
									一个queue最大消费的消息个数,用于流控 

	long pullInterval = 0			检查拉取消息的间隔时间,由于是长轮询,所以为 0,但是如果应用为了流控,
									也可以设置大于 0 的值,单位毫秒,取值范围: [0, 65535]

	consumeMessageBatchMaxSize = 1	并发消费时,一次消费消息的数量,默认为1,
									假如修改为50,此时若有100条消息,那么会创建两个线程,每个线程分配50条消息。
									换句话说,批量消费最大消息条数,取值范围: [1, 1024]。默认是1
									
	pullBatchSize = 32				消费者去broker拉取消息时,一次拉取多少条。取值范围: [1, 1024]。默认是32 。可选配置

	boolean postSubscriptionWhenPull = false 

	boolean unitMode = false 

重要方法

	 subscribe(String topic, String subExpression) 
									订阅某个topic,subExpression传*为订阅该topic所有消息 

	registerMessageListener(MessageListenerConcurrently messageListener) 
									注册消息回调,如果需要顺序消费,需要注册MessageListenerOrderly的实现 
	
	start 							启动消息消费	

Message类

含义

	Producer发送的消息定义为Message类

位置

	org.apache.rocketmq.common.message

字段定义

	如图

字段详解

	topic

		Message都有Topic这一属性,Producer发送指定Topic的消息,Consumer订阅Topic下的
		消息。
		通过Topic字段,Producer会获取消息投递的路由信息,决定发送给哪个Broker。

	flag

		网络通信层标记。
		
	body

		Producer要发送的实际消息内容,以字节数组形式进行存储。Message消息有一定大小限制。

	transactionId
	
		RocketMQ 4.3.0引入的事务消息相关的事务编号。

	properties

		该字段为一个HashMap,存储了Message其余各项参数,比如tag、key等关键的消息属性。
		RocketMQ预定义了一组内置属性,除了内置属性之外,
		还可以设置任意自定义属性。当然属性的数量也是有限的,
		消息序列化之后的大小不能超过预设的最大消息大小。
		系统内置属性定义于org.apache.rocketmq.common.message.MessageConst	(如图)

		对于一些关键属性,Message类提供了一组set接口来进行设置,

		class Message {
		    public void setTags(String tags) {...}
		    public void setKeys(Collection<String> keys) {...}
		    public void setDelayTimeLevel(int level) {...}
		    public void setWaitStoreMsgOK(boolean waitStoreMsgOK) {...}
		    public void setBuyerId(String buyerId) {...}
		}

		这几个set接口对应的作用分别为为,

		属性								接口				用途
		MessageConst.PROPERTY_TAGS		setTags			在消费消息时可以通过tag进行消
														息过滤判定
														
		MessageConst.PROPERTY_KEYS		setKeys			可以设置业务相关标识,用于消费
														处理判定,或消息追踪查询
														
		MessageConst.PROPERTY_DELAY_TIME_LEVEL	setDelayTimeLevel	
														消息延迟处理级别,不同级别对应不同延迟时间
														
		MessageConst.PROPERTY_WAIT_STORE_MSG_OK	setWaitStoreMsgOK	
														在同步刷盘情况下是否需要等待数
														据落地才认为消息发送成功
		
		`MessageConst.PROPERTY_BUYER_ID	setBuyerId		没有在代码中找到使用的地方,所
														以暂不明白其用处	

		这几个字段为什么用属性定义,而不是单独用一个字段进行表示?方便之处可能在于消息数据存
		盘结构早早定义,一些后期添加上的字段功能为了适应之前的存储结构,以属性形式存储在一个
		动态字段更为方便,自然兼容。

MessageExt类

含义

	对于发送方来说,上述Message的定义以足够。但对于RocketMQ的整个处理流程来说,
	还需要更多的字段信息用以记录一些必要内容,比如消息的id、创建时间、存储时间等
	等。在同package下可以找到与之相关的其余类定义。首先就是MessageExt,

字段

	字段							用途
	
	queueId						记录MessageQueue编号,消息会被发送到Topic下的MessageQueue

	storeSize					记录消息在Broker存盘大小

	queueOffset					记录在ConsumeQueue中的偏移

	sysFlag						记录一些系统标志的开关状态,MessageSysFlag中定义了系统标识

	bornTimestamp				消息创建时间,在Producer发送消息时设置

	storeHost					记录存储该消息的Broker地址

	msgId						消息Id

	commitLogOffset				记录在Broker中存储便宜

	bodyCRC						消息内容CRC校验值

	reconsumeTimes				消息重试消费次数

	preparedTransactionOffset	事务详细相关字段	

注意

	Message还有一个名为MessageConst.PROPERTY_UNIQ_CLIENT_MESSAGE_ID_KEYIDX的属性,
	在消息发送时由Producer生成创建。
	上面的msgId则是消息在Broker端进行存储时通过MessageDecoder.createMessageId方法生成
	的,其构成为(如图)

	这个MsgId是在Broker生成的,Producer在发送消息时没有该信息,Consumer在消费消息时则能
	获取到该值。RocketMQ也提供了相关命令,

	命令				实现类					描述
	
	queryMsgById	QueryMsgByIdSubCommand	根据MsgId查询消息		

二.RocketMQ 消费幂

在这里插入图片描述

消费过程幂等

RocketMQ无法避免消息重复(Exactly-Once),所以如果业务对消费重复非常敏感,务必要在业务层面进行去重处理。可以借助关系数据库进行去重。首先需要确定消息的唯一键,可以是msgId,也可以是消息内容中的唯一标识字段,例如订单Id等。在消费之前判断唯一键是否在关系数据库中存在。如果不存在则插入,并消费,否则跳过。(实际过程要考虑原子性问题,判断是否存在可以尝试插入,如果报主键冲突,则插入失败,直接跳过)msgId一定是全局唯一标识符,但是实际使用中,可能会存在相同的消息有两个不同msgId的情况(消费者主动重发、因客户端重投机制导致的重复等),这种情况就需要使业务字段进行重复消费。

消费速度慢的处理方式

提高消费并行度

绝大部分消息消费行为都属于 IO 密集型,即可能是操作数据库,或者调用 RPC,这类消费行为的消费速度在于后端数据库或者外系统的吞吐量,通过增加消费并行度,可以提高总的消费吞吐量,但是并行度增加到一定程度,反而会下降。所以,应用必须要设置合理的并行度。 如下有几种修改消费并行度的方法:

同一个 ConsumerGroup 下,通过增加 Consumer 实例数量来提高并行度(需要注意的是超过订阅队列数的 Consumer 实例无效)。可以通过加机器,或者在已有机器启动多个进程的方式。

提高单个 Consumer 的消费并行线程,通过修改参数 consumeThreadMin、consumeThreadMax实现。

批量方式消费

批量方式消费可以很大程度上提高消费吞吐量,例如订单扣款类应用,一次处理一个订单耗时 1 s,一次处理 10 个订单可能也只耗时 2 s,这样即可大幅度提高消费的吞吐量,通过设置 consumer的 consumeMessageBatchMaxSize 参数值,默认是 1,即一次只消费一条消息,例如设置为 N,那么每次消费的消息数小于等于 N。

跳过非重要消息

发生消息堆积时,如果消费速度一直追不上发送速度,如果业务对数据要求不高的话,可以选择丢弃不重要的消息。例如,当某个队列的消息数堆积到100000条以上,则尝试丢弃部分或全部消息,这样就可以快速追上发送消息的速度。示例代码如下:

    public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(
      List<MessageExt> msgs,
      ConsumeConcurrentlyContext context) {
      //队列偏移量
    long offset = msgs.get(0).getQueueOffset();
    //最大偏移量
    String maxOffset = msgs.get(0).getProperty(Message.PROPERTY_MAX_OFFSET);
    long diff = Long.parseLong(maxOffset) - offset;
    if (diff > 100000) {
      // TODO 消息堆积情况的特殊处理
      return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
     }
    // TODO 正常消费过程
    return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
   } 

优化每条消息消费过程
举例如下,原来某条消息的消费过程如图中左侧的流程,优化后变成右侧
在这里插入图片描述
这条消息的消费过程中有4次与 DB的 交互,如果按照每次 5ms 计算,那么总共耗时 20ms,假设业务计算耗时 5ms,那么总过耗时 25ms,所以如果能把 4 次 DB 交互优化为 2 次,那么总耗时就可以优化到 15ms,即总体性能提高了 40%。所以应用如果对时延敏感的话,可以把DB部署在SSD硬盘,相比于SCSI磁盘,前者的RT会小很多。

消费打印日志

如果消息量较少,建议在消费入口方法打印消息,消费耗时等,方便后续排查问题

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(
      List<MessageExt> msgs,
      ConsumeConcurrentlyContext context) {
    log.info("RECEIVE_MSG_BEGIN: " + msgs.toString());
    // TODO 正常消费过程
    return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
   } 

如果能打印每条消息消费耗时,那么在排查消费慢等线上问题时,会更方便。

三.RocketMQ 集群服务

在这里插入图片描述

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。

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。
启动 NameServer

### 首先启动Name Server
$ nohup sh mqnamesrv &
### 验证Name Server 是否启动成功
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success...

启动 Broker

### 启动Broker
$ nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &

### 验证Broker是否启动成功,例如Broker的IP为:192.168.1.2,且名称为broker-a
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log 
The broker[broker-a, 192.169.1.2:10911] boot success...

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。
启动NameServer
NameServer需要先于Broker启动,且如果在生产环境使用,为了保证高可用,建议一般规模的集群启动3个NameServer,各节点的启动命令相同,如下:

 ### 首先启动Name Server
 $ nohup sh mqnamesrv &

 ### 验证Name Server 是否启动成功
 $ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
 The Name Server boot success...

启动Broker集群

 ### 在机器A,启动第一个Master,例如NameServer的IP为:192.168.1.1
 $ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
 $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-noslave/broker-a.properties &

 ### 在机器B,启动第二个Master,例如NameServer的IP为:192.168.1.1
 $ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
 $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-noslave/broker-b.properties &

 ...

多master多Slave模式-异步复制

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,而且此过程对应用透明,不需要人工干预,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。

启动NameServer

### 首先启动Name Server
$ nohup sh mqnamesrv &
### 验证Name Server 是否启动成功
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success...

启动Broker集群

### 在机器A,启动第一个Master,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-a.properties &
### 在机器B,启动第二个Master,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-b.properties &
### 在机器C,启动第一个Slave,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-a-s.properties &
### 在机器D,启动第二个Slave,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-b-s.properties &

多Master多Slave模式-同步双写

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。

启动NameServer

### 首先启动Name Server
 $ nohup sh mqnamesrv &

 ### 验证Name Server 是否启动成功
  $ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
 The Name Server boot success...

启动Broker集群

### 在机器A,启动第一个Master,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
 $ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties &

 ### 在机器B,启动第二个Master,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
 $ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties &

 ### 在机器C,启动第一个Slave,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
 $ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties &

 ### 在机器D,启动第二个Slave,例如NameServer的IP
为:192.168.1.1
 $ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c
$ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties &

以上Broker与Slave配对是通过指定相同的BrokerName参数来配对,Master的BrokerId必须是0,Slave的BrokerId必须是大于0的数。另外一个Master下面可以挂载多个Slave,同一Master下的多个Slave通过指定不同的BrokerId来区分。$ROCKETMQ_HOME指的RocketMQ安装目录,需要用户自己设置此环境变量

四.RocketMQ消息消费

集群消费

在这里插入图片描述
消费者的一种消费模式。一个Consumer Group中的各个Consumer实例分摊去消费消息,即一条消息只会投递到一个Consumer Group下面的一个实例。

实际上,每个Consumer是平均分摊Message Queue的去做拉取消费。例如某个Topic有3条Q,其中一个Consumer Group有3个实例(可能是3个进程,或者3台机器),那么每个实例只消费其中的1条Q。

而由Producer发送消息的时候是轮询所有的Q,所以消息会平均散落在不同的Q上,可以认为Q上的消息是平均的。那么实例也就平均地消费消息了。

这种模式下,消费进度(Consumer Offset)的存储会持久化到Broker。


import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
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.protocol.heartbeat.MessageModel;

import static com.morris.rocketmq.util.Contant.CONSUMER_GROUP;
import static com.morris.rocketmq.util.Contant.NAME_SERVER_ADDRESS;

/**
 * 集群消费消息(默认)
 * ClusterConsumer 类,用于从 RocketMQ 集群消费消息
 */
public class ClusterConsumer {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

        // 使用指定的消费者组名来实例化 DefaultMQPushConsumer。
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(CONSUMER_GROUP);
         
        // 指定 NameServer 地址。
        consumer.setNamesrvAddr(NAME_SERVER_ADDRESS);
        consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); // 设置消息模式为集群消费模式(默认)。
        
        // 订阅一个或多个要消费的主题。
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        
        // 注册回调函数,以便在从代理获取的消息到达时执行。
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; // 标记消息已成功消费。
        });

        // 启动消费者实例。
        consumer.start();

        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

  • CONSUMER_GROUP 和 NAME_SERVER_ADDRESS 是从 Contant 类中获取的常量,用于指定消费者组和 NameServer 地址。
  • MessageModel.CLUSTERING 设置消费模式为集群消费模式,默认情况下 RocketMQ 使用集群消费模式。
  • consumer.subscribe(“TopicTest”, ““) 订阅了名为 “TopicTest” 的主题,”” 表示消费该主题下的所有消息。
  • consumer.registerMessageListener(…) 注册了一个消息监听器,用于接收从代理获取的消息,并处理这些消息。
  • consumer.start() 启动了消费者实例,开始消费消息。

广播消费

在这里插入图片描述
消费者的一种消费模式。消息将对一个Consumer Group下的各个Consumer实例都投递一遍。即即使这些Consumer属于同一个Consumer Group,消息也会被Consumer Group 中的每个Consumer都消费一次。

实际上,是一个消费组下的每个消费者实例都获取到了topic下面的每个Message Queue去拉取消费。所以消息会投递到每个消费者实例。

这种模式下,消费进度(Consumer Offset)会存储持久化到实例本地。


import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
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.protocol.heartbeat.MessageModel;

import static com.morris.rocketmq.util.Contant.CONSUMER_GROUP;
import static com.morris.rocketmq.util.Contant.NAME_SERVER_ADDRESS;

/**
 * 广播消费消息(默认)
 * BroadcastingConsumer 类,用于从 RocketMQ 广播消费消息
 */
public class BroadcastingConsumer {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

        // 使用指定的消费者组名来实例化 DefaultMQPushConsumer。
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer(CONSUMER_GROUP);
         
        // 指定 NameServer 地址。
        consumer.setNamesrvAddr(NAME_SERVER_ADDRESS);
        consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING); // 设置消息模式为广播消费模式(默认)。
        
        // 订阅一个或多个要消费的主题。
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        
        // 注册回调函数,以便在从代理获取的消息到达时执行。
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; // 标记消息已成功消费。
        });

        // 启动消费者实例。
        consumer.start();

        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }
}

  • CONSUMER_GROUP 和 NAME_SERVER_ADDRESS 是从 Contant 类中获取的常量,用于指定消费者组和 NameServer 地址。
  • MessageModel.BROADCASTING 设置消费模式为广播消费模式,默认情况下 RocketMQ 使用广播消费模式。
  • consumer.subscribe(“TopicTest”, ““) 订阅了名为 “TopicTest” 的主题,”” 表示消费该主题下的所有消息。
  • consumer.registerMessageListener(…) 注册了一个消息监听器,用于接收从代理获取的消息,并处理这些消息。
  • consumer.start() 启动了消费者实例,开始消费消息。

这种模式下消费者只能收到启动后发送MQ中的消息。

消息消费时的权衡

集群模式

  • 消费端集群化部署,每条消息只需要被处理一次。
  • 由于消费进度在服务端维护,可靠性更高。
  • 集群消费模式下,每一条消息都只会被分发到一台机器上处理。如果需要被集群下的每一台机器都处理,请使用广播模式。
  • 集群消费模式下,不保证每一次失败重投的消息路由到同一台机器上,因此处理消息时不应该做任何确定性假设。

广播模式

  • 广播消费模式下不支持顺序消息。
  • 广播消费模式下不支持重置消费位点。
  • 每条消息都需要被相同逻辑的多台机器处理。
  • 消费进度在客户端维护,出现重复的概率稍大于集群模式。

广播模式下,消息队列RocketMQ保证每条消息至少被每台客户端消费一次,但是并不会对消费失败的消息进行失败重投,因此业务方需要关注消费失败的情况。

广播模式下,客户端每一次重启都会从最新消息消费。客户端在被停止期间发送至服务端的消息将会被自动跳过,请谨慎选择。

广播模式下,每条消息都会被大量的客户端重复处理,因此推荐尽可能使用集群模式。

目前仅Java客户端支持广播模式。广播模式下服务端不维护消费进度,所以消息队列RocketMQ控制台不支持消息堆积查询、消息堆积报警和订阅关系查询功能。

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可变参数(c/c++)

目录 一、C语言版本 二、C的实现方法 2.1数据包 2.2sizeof...运算符 2.3可变参数模板的使用 2.4emplace_back() 有时候我们在编写函数时&#xff0c;可能不知道要传入的参数个数&#xff0c;类型 。比如我们要实现一个叠加函数&#xff0c;再比如c语言中的printf,c中的emp…

QObject 的拷贝构造和赋值操作

QObject中没有提供一个拷贝构造函数和赋值操作符给外界使用&#xff0c;其实拷贝构造和赋值的操作都是已经声明了的&#xff0c;但是它们被使用了Q_DISABLE_COPY () 宏放在了private区域。因此所有继承自QObject的类都使用这个宏声明了他们的拷贝构造函数和赋值操作符为私有。 …

算法沉淀——BFS 解决 FloodFill 算法(leetcode真题剖析)

算法沉淀——BFS 解决 FloodFill 算法 01.图像渲染02.岛屿数量03.岛屿的最大面积04.被围绕的区域 BFS&#xff08;广度优先搜索&#xff09;解决 Flood Fill 算法的基本思想是通过从起始点开始&#xff0c;逐层向外扩展&#xff0c;访问所有与起始点相连且具有相同特性&#xf…

Python六级考试笔记

Python六级考试笔记【源源老师】 六级标准 一、 掌握文件操作及数据格式化。 二、 掌握数据可视化操作。 三、 理解类与对象的概念&#xff0c;初步掌握类与对象的使用。 四、 掌握SQLite数据库基础编程。 五、 掌握简单的使用tkinter的GUI设计。 ​ 1. 文件操作 &#xff0…

深入了解社区店:定义、模式与优势

在当今的商业环境中&#xff0c;社区店正逐渐成为创业者们关注的热点。本文将以我的鲜奶吧店铺为例&#xff0c;深入探讨社区店的定义、模式和优势&#xff0c;为您提供最有价值的干货信息。 1、社区店的定义 社区店是指位于社区内或周边&#xff0c;以服务社区居民为主要目标…

shell脚本命令:mktemp和install

目录 一、mktemp命令 1、mktemp命令用法和格式 2、mktemp命令的实现原理 3、相关操作 3.1 创建临时文件或目录 3.2 指定临时文件名或目录名的后缀字符位数 3.3 指定临时文件或目录的父目录 3.4 指定临时文件或目录的后缀 4、实现文件独立的目录垃圾箱 二、install命令…

真假难辨 - Sora(OpenAI)/世界模拟器的技术报告

目录 引言技术报告汉译版英文原版 引言 Sora是OpenAI在2024年2月15日发布的世界模拟器&#xff0c;功能是通过文本可以生成一分钟的高保真视频。由于较高的视频质量&#xff0c;引起了巨大关注。下面是三个示例&#xff0c;在示例之后给出了其技术报告&#xff1a; tokyo-wal…

XMall 开源商城 SQL注入漏洞复现(CVE-2024-24112)

0x01 产品简介 XMall 开源电商商城 是开发者Exrick的一款基于SOA架构的分布式电商购物商城 前后端分离 前台商城:Vue全家桶 后台管理:Dubbo/SSM/Elasticsearch/Redis/MySQL/ActiveMQ/Shiro/Zookeeper等。 0x02 漏洞概述 XMall 开源商城 /item/list、/item/listSearch、/sys/…

2024年【广东省安全员C证第四批(专职安全生产管理人员)】考试试卷及广东省安全员C证第四批(专职安全生产管理人员)复审模拟考试

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 广东省安全员C证第四批&#xff08;专职安全生产管理人员&#xff09;考试试卷是安全生产模拟考试一点通总题库中生成的一套广东省安全员C证第四批&#xff08;专职安全生产管理人员&#xff09;复审模拟考试&#xf…

【送码】【IOS付费榜92名】春节不打烊,功德加倍攒

整体效果概览图 船新玩法&#xff0c;换个姿势攒功德 竞品玩法 过于简单&#xff1a;都是敲敲&#xff0c;然后设置里换换木鱼样式、音色等 本APP玩法 功德上云&#xff1a;敲击之后&#xff0c;会将所积攒的功德上传至fo祖云端 功德可视化&#xff1a;每日功德、3D功德地…

Panalog 日志审计系统 sessiptbl.php 前台RCE漏洞复现

0x01 产品简介 Panalog是一款日志审计系统,方便用户统一集中监控、管理在网的海量设备。 0x02 漏洞概述 Panalog日志审计系统 sessiptbl.php接口处存在远程命令执行漏洞,攻击者可执行任意命令,接管服务器权限。 0x03 影响范围 version <= MARS r10p1Free 0x04 复现…

Leetcode 452. 用最少数量的箭引爆气球435. 无重叠区间

class Solution {public int findMinArrowShots(int[][] points) {Arrays.sort(points,(o1,o2)->Integer.compare(o1[0], o2[0]));int count1;//箭的数量for(int i1;i<points.length;i) {if(points[i][0]>points[i-1][1]) {count;//边界没重合&#xff0c;又需要一支箭…

【刷题记录】合并两个有序数组、移除元素

本系列博客为个人刷题思路分享&#xff0c;有需要借鉴即可。 1.题目链接&#xff1a; T1&#xff1a;LINK T2&#xff1a;LINK 2.详解思路&#xff1a; T1: 思路1&#xff1a;弄个新数组&#xff0c;比较两个数组中的值&#xff0c;哪个小就把哪个值放到新数组中。 分析1&a…

kafka如何保证消息不丢?

概述 我们知道Kafka架构如下&#xff0c;主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成。一条消息从生产到消费完成这个过程&#xff0c;可以划分三个阶段&#xff0c;生产阶段、存储阶段、消费阶段。 产阶段: 在这个阶段&#xff0c;从消息在 Producer 创建出来&#xff0c;…

Godot 游戏引擎个人评价和2024年规划(无代码)

文章目录 前言Godot C# .net core 开发简单评价Godot相关网址可行性 Godot(GDScirpt) Vs CocosGodot VS UnityUnity 的裁员Unity的股票Unity的历史遗留问题&#xff1a;Mono和.net core.net core的开发者&#xff0c;微软 个人的独立游戏Steam平台分成说明独立游戏的选题美术风…

面试经典150题——无重复字符的最长子串

我生来就是高山而非溪流&#xff0c;我欲于群峰之巅俯视平庸的沟壑 1. 题目描述 2. 题目分析与解析 2.1 思路一——暴力解法 看到这个题目&#xff0c;我们是不是发现和上一篇内容刚刚讲过的长度最小的子数组题目很像&#xff1f;首先自然的暴力解法&#xff0c;就是遍历字符…

Linux线程 分离和同步与互斥 条件变量

Linux线程 分离和同步与互斥 条件变量 1. 分离线程2. 线程互斥与互斥量3. 线程同步与竞态条件4. pthread库与条件变量5. 生产者-消费者 1. 分离线程 什么是线程分离&#xff1f; 线程分离是指线程在结束时&#xff0c;操作系统会自动回收其资源&#xff0c;而无需其他线程显式地…

SpringMVC-入门

1.概念 SpringMVC是一种软件架构思想&#xff0c;把软件按照模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)这三层来划分。Model&#xff1a;指的是工程中JavaBean&#xff0c;用来处理数据View&#xff1a;指的是工程中的html、jsp等页面&#xff0c;用来展示给用户数据Control…

LGAMEFI基于BPL公链开发的第一生态:开启RWA游戏娱乐与DeFi融合的新纪元

在去中心化金融&#xff08;DeFi&#xff09;与游戏娱乐的结合趋势中&#xff0c;BPL公链上的LGAMEFI项目代表了前沿的技术革新和市场领导。这种将web2上成熟页游进行RWA链改&#xff0c;不仅仅是将游戏热门领域融合&#xff0c;更是在寻找一种全新的参与者经验&#xff0c;将玩…