RocketMQ的消息类型

news2024/11/5 12:14:29

RocketMQ的消息类型

文章目录

  • RocketMQ的消息类型
    • 一、顺序消息
    • 二、广播消息
      • 应用场景：
      • 示例代码：
      • 实现思路：
      • 注意点：
    • 三、延时消息
      • 应用场景：
      • 核心方法：
    • 四、批量消息
      • 应用场景：
      • 示例代码：
      • 注意点：
    • 五、过滤消息
      • 应用场景：
      • 示例代码：
        • 简单过滤：
        • SQL过滤：
      • 实现思路：
    • 六、事务消息
      • 应用场景：
      • 注意点：

一、顺序消息

顺序消息指生产者局部有序发送一个queue，但是多个queue之间时全局无序的。

  • 顺序消息生产者样例：通过MessageQueueSelector将消息有序发送到同一个queue中。

    import org.apache.rocketmq.client.exception.MQBrokerException;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
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 org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingException;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.List;

/**
 * 顺序消息生产者
 * @author 
 * @date 2024年10月23日 11:00
 */
public class OrderProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException, MQClientException ,MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException {
        //创建一个生产者
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("orderProducer");
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        try {
            producer.start();
        } catch (MQClientException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        //一个外循环对应十条内循环消息，以便观察消息的有序性
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            for (int j = 0; j < 10; j++) {
                Message message = new Message("TopicOrder","TagA",("order_"+ i +"_step_"+ j).getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
                SendResult send = producer. send(message, new MessageQueueSelector() {
                    @Override
                    public MessageQueue select(List<MessageQueue> list, Message message, Object o) {
                        Integer id = (Integer) o;
                        int index = id % list.size();
                        return list.get(index);
                    }
                }, i);
                System.out.println("消息发送成功_"+ send);
            }

        }
        producer.shutdown();
    }
}

  • 顺序消息消费者样例：通过MessageListenerOrderly消费者每次读取消息都只从一个queue中获取（通过加锁的方式实现）

    import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.*;
import org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;

import java.util.List;

/**
 * 顺序消息消费者
 * @author 
 * @date 2024年10月23日 11:00
 */
public class OrderConsumer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("order_consumer");
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        consumer.subscribe("TopicOrder", "*");

//        consumer.setMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
//            @Override
//            public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeOrderlyContext consumeOrderlyContext) {
//                for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
//                    System.out.println(i+"_消息消费成功_"+ new String(list.get(i).getBody()));
//                }
//                return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
//            }
//        });
        consumer.setMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                    System.out.println(i+"_消息消费成功_"+ new String(list.get(i).getBody()));
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        consumer. start();
        System.out.println("consumer started.%n");
    }
}

二、广播消息

应用场景：

​ 广播模式和集群模式是RocketMQ的消费端处理消息最基本的两种模式，集群模式下，一个消息，只会被一个消费者组中的多个消费者实例共同处理一次。广播模式下，一个消息，则会推送所有消费者实例处理，不再关心消费者组。

示例代码：

consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);

实现思路：

​ 默认模式也就是集群模式下，Broker端会给每个ConsumerGroup委会一个同意的Offset，这样，打给你Consumer来拉取消息是，就可以通过Offset保证一个消息，在同一个ConsumerGroup内只会被消费一次，而广播模式的本质，是将Offset转移到Consumer端自行保管，包括Offset的记录以及更新，全都放在客户端。这样Broker推送消息是，就不再管ConsumerGroup，只要Consumer来拉取消息，就返回对应的消息。

注意点：

  1. Broker端不维护消息消费进度，意味着，如果消费者处理消息失败了，将无法进行消息重试。

  2. Consumer端维护Offset的作用是可以在服务重启时，按照上一次消费的进度，处理后面没有消费过的消息。如果Offset丢了，Consumer依然可以拉取消息。

    比如生产者发送了1~10号消息。消费者当前消费到第6个时宕机了。当他重启时，Broker端已经把第十个消息都推送完成了。如果消费者维护好了自己的Offset，那么他就可以在服务重启时，重新向Broker申请6号～10号的消息。但是，如果消费者端的Offset丢失了，消费者服务依然可以正常运行，但是6～10号消息就无法再申请。后续这个消息者就只能获取10号以后的消息。

三、延时消息

应用场景：

​ 延时消息发送是指消息发送到Apache RocketMQ后，并不期望立马投递这条消息，而是延迟一定时间后才投递到Consumer进行消费。

​ 对比RabbitMQ和Kafka。RabbitMQ中只能通过死信队列变相实现延迟消息，或者加装一个插件来支持延迟消息。Kafka则不太好实现延迟消息。

核心方法：

//指定固定的延迟级别
Message message = new Message(TOPIC,("Hello scheduled message"+i).getBytes(StandardsCharsets.UTF_8));
message.setDelayTimelevel(3);//10秒之后发送
//指定消息发送时间
Message message = new Message(TOPIC,("Hello scheduled message"+i).getBytes(StandardsCharsets.UTF_8));
message.setDeliverTimeMs(System.currentTimeMillis()+10_000L);//10秒之后的时间点

在这里插入图片描述

四、批量消息

应用场景：

​ 生产者要发送的消息比较多时，可以将多条消息合并成一个批量消息，一次性发送出去。这样可以减少网络IO，提升消息发送的吞吐量。

示例代码：

List<Message> message = new ArraayList<>(MESSAGE_COUNT);
for(int i = 0;i<MESSAGE_COUNT;i++){
	message.add(new Message(TOPIC,TAG,("Hello world"+i).getBytes(StandardsCharsets.UTF_8)))
}
ListSplitter splitter = new ListSplitter(message);
while(splitter.hasNext()){
	List<Message> listItem = splitter.next();
	SendResult sendResult = producer.send(listItem);
	System.oout.printf("%s",sendResult);
}

注意点：

​ 批量消息的使用非常简单，但是要注意RocketMQ做了限制。同一批消息的Topic必须相同，另外，不支持延迟消息。还有；；idling消息的大小不要超过1M，如果太大就需要自行分割。

五、过滤消息

应用场景：

​ 同一个Topic下有多种不同的消息，消费者只希望关注某一类消息。

​ 例如，某系统中给仓储系统分配一个Topic，在Topic下，会传递过来入库，出库等不同的消息，仓储系统的不同业务消费者就需要过滤出自己感兴趣的消息，进行不同的业务操作。

在这里插入图片描述

示例代码：

简单过滤：

​ 生产者端需要在发送消息时，增加Tag属性。比如我们上面举例当中的入库、出库。核心代码：

String[] tags = new String[] {"TagA","TagB","TagC"};
for(int i = 0;i< 15;i++){
	Message msg = new Message("TagFilterTest",tags[i % tags.length],"Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
	SendResult sendResult = producer.send(msg);
	System.out.printf("%s%n",sendResult);
}

​ 消费者端就可以通过这个Tag属性订阅自己感兴趣的内容，核心代码：

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

​ 这样，后续Consumer就只会出处理TagA的消息

SQL过滤：

​ 通过Tag属性，只能进行简单的消息匹配。如果要进行更复杂的消息过滤，比如数字比较，模糊匹配等，就需要使用SQL过滤方式可以通过Tag属性以及用户自定义的属性一起，以标准SQL的方式进行消息过滤。

​ 生产者端就在发送消息时，除了Tag属性外，还可以增加自定义属性。核心代码：

String[] tags = new String[] {"TagA","TagB","TagC"};
for(int i = 0; i < 15; i++){
	Message msg = new Message("SqlFilterTest",tag[i%tags.length],("Hello RocketMQ" + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAILT_CHARSET));
	msg.putUserProperty("a",String.valueOf(i));
	SendResult sendResult = producer.sen(msg);
	System.out.printf("%s%n",sendResult);
}

消费者端在进行过滤时，可以指定一个标准的SQL语句，定制复杂的过滤规则。核心代码：

consumer.subscribe("SqlFilterTest",MessageSelector.bySql("(TAGS is not null and TAG in('TagA','TagB'))"+"and(a is not and a between 0 and 3)"));

实现思路：

​ 实际上，Tags和用户自定义的属性，都是随着消息一起传递的，所以，消费者端是可以拿到Tags和自定义属性的。比如“

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently(){
	@Override
	public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessag(List<MessageExt> msgd,
	ConsumeConcurrentlyContext context{
		for(MessageExt msg:msgs){
			System.out.println(msg.getTags());
			System.out.println(msg.getProperTties());
		}
		System.out.println("%s Receive New Message: %s %n",Thread.currenThread().getName(),msg);
		return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
	})
})

​ 这样，剩下的就是在Consumer中对消息进行过滤了。Broker会在往Consumer推送消息时，在Broker端进行消息过滤。是Consumer感兴趣的消息，就往Consumer推送。

六、事务消息

应用场景：

​ 事务消息时RocketMQ非常特色的一个高级功能。他的基础诉求是通过RocketMQ的事务机制，来保证上下游的数据一致性。

​ 以电商为例，用户支付订单这一核心操作的同时会涉及到下游物流发货、积分变更、购物车状态清空等多个子系统的变更。这种场景，非常适合使用RocketMQ的解藕功能来进行串联。

在这里插入图片描述

​ 考虑到事务的安全性，即要保证相关联的这几个业务一定是同时成功或者同时失败的。如果要将四个服务一起作为一个分布式事务来控制，可以做到，但是会非常麻烦。而使用RocketMQ在中间串联了之后，事情可以得到一定程度的简化。由于RocketMQ与消费者端有失败重试机制，所以，只要消息成功发送到RocketMQ了，那么可以认为Branch2.1，Branch2.2，Branch2.3这几个分支步骤，是可以保证最终的数据一致性的。这样，一个复杂的分布式事务问题，就变成了MinBranch1和Branch2两个步骤的分布式事务问题。

​ 在此基础上，RocketMQ提出了事务消息机制，采用两阶段提交的思路，保证Main Branch1和Branch2之间的事务一致性。

在这里插入图片描述

注意点：

  1. 半消息是对消费者不可见的一种消息。实际上，RocketMQ的做法是将消息转到了一个系统Topic，RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC.
  2. 事务消息中，本地事务回查次数通过参数transactionCheckMax设定，默认15次。本地事务回查的间隔通过参数transactionCheckInterval设定，默认60秒。超过回查次数后，消息将会被丢弃。
  3. 在具体执行时，可以对事务流程进行适当的调整。

在这里插入图片描述

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