一、普通消息

1 消息发送分类

Producer对于消息的发送方式也有多种选择，不同的方式会产生不同的系统效果。

同步发送消息

同步发送消息是指，Producer发出⼀条消息后，会在收到MQ返回的ACK之后才发下⼀条消息。该方式的消息可靠性最高，但消息发送效率太低。

异步发送消息

异步发送消息是指，Producer发出消息后无需等待MQ返回ACK，直接发送下⼀条消息。该方式的消息可靠性可以得到保障，消息发送效率也可以。

单向发送消息

单向发送消息是指，Producer仅负责发送消息，不等待、不处理MQ的ACK。该发送方式时MQ也不返回ACK。该方式的消息发送效率最高，但消息可靠性较差。

代码举例

创建工程

创建一个Maven的Java工程rocketmq-test。

导入依赖

导入rocketmq的client依赖。

<properties><project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
</properties>
<dependencies><dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-client</artifactId><version>4.8.0</version></dependency>
</dependencies>

消息发送者步骤分析r

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

基本样例

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ProducerDefaultMQProducer 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BrokerSendResult 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();}
}

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ProducerDefaultMQProducer 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() {@Overridepublic void onSuccess(SendResult sendResult) {System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,sendResult.getMsgId());}@Overridepublic 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();}
}

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ProducerDefaultMQProducer 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();}
}

消费消息

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Topicconsumer.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() {@Overridepublic 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");
}

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Topicconsumer.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() {@Overridepublic 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");
}

二、顺序消息

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。

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() {@Overridepublic MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {Long id = (Long) arg;  //根据订单id选择发送queuelong index = id % mqs.size();return mqs.get((int) index);}}, orderList.get(i).getOrderId());//订单idSystem.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;}@Overridepublic 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;}
}

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();@Overridepublic 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.");}
}

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。

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Topicsconsumer.subscribe("TestTopic", "*");// 注册消息监听者consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {@Overridepublic ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messages, ConsumeConcurrentlyContext context) {for (MessageExt message : messages) {// Print approximate delay time periodSystem.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 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();}
}

3 验证

您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒

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

4.4 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。

4.4.1 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}
}

4.5 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：

------------
| 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 |
------------

4.5.1 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)

4.5.2 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();

4.5.3 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() {@Overridepublic ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;}
});
consumer.start();

事务消息

1 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。

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();}
}

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 {@Overridepublic 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;}}@Overridepublic 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;}
}

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。

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