1 MQ介绍

1.1MQ使用场景

先进先出

• 应用解耦

系统的耦合性越高，容错性就越低。以电商应用为例，用户创建订单后，如果耦合调用库存系统、物流系统、支付系统，任何一个子系统出了故障或者因为升级等原因暂时不可用，都会造成下单操作异常，影响用户使用体验。

使用消息队列解耦合，系统的耦合性就会提高了。比如物流系统发生故障，需要几分钟才能来修复，在这段时间内，物流系统要处理的数据被缓存到消息队列中，用户的下单操作正常完成。当物流系统回复后，补充处理存在消息队列中的订单消息即可，终端系统感知不到物流系统发生过几分钟故障。

• 流量削峰                                                                                                                                              应⽤系统如果遇到系统请求流量的瞬间猛增，有可能会将系统压垮。有了消息队列可以将⼤量请求缓存起来，分散到很长⼀段时间处理，这样可以⼤⼤提到系统的稳定性和⽤户体验

⼀般情况，为了保证系统的稳定性，如果系统负载超过阈值，就会阻⽌⽤户请求，这会影响⽤户体验，⽽如果使⽤消息队列将请求缓存起来，等待系统处理完毕后通知⽤户下单完毕，这样总不能下单体验要好。

处于经济考量⽬的：
业务系统正常时段的QPS如果是1000，流量最⾼峰是10000，为了应对流量⾼峰配置⾼性能的服务器显然不划算，这时可以使⽤消息队
列对峰值流量削峰

• 数据分发

通过消息队列可以让数据在多个系统更加之间进⾏流通。数据的产⽣⽅不需要关⼼谁来使⽤数据，只需要将数据发送到消息队列，数据使⽤⽅直接在消息队列中直接获取数据即可。

1.2 MQ的优点和缺点

优点：解耦、削峰、数据分发
缺点包含以下⼏点：

• 系统可⽤性降低

系统引⼊的外部依赖越多，系统稳定性越差。⼀旦MQ宕机，就会对业务造成影响。
       如何保证MQ的⾼可⽤？

• 系统复杂度提⾼

MQ的加⼊⼤⼤增加了系统的复杂度，以前系统间是同步的远程调⽤，现在是通过MQ进⾏异步调⽤。
      如何保证消息没有被重复消费？怎么处理消息丢失情况？那么保证消息传递的顺序性？

• ⼀致性问题

A系统处理完业务，通过MQ给B、C、D三个系统发消息数据，如果B系统、C系统处理成功，D系统处理失败。
        如何保证消息数据处理的⼀致性？

2 rocketMq安装

2.1 准备工作

2.1.1 下载RocketMQ

RocketMQ最新版本：4.5.1

下载地址

2.1.2 环境要求

Linux64位系统

JDK1.8(64位)

源码安装需要安装Maven 3.2.x

2.2 安装RocketMQ

2.2.1 安装步骤

本教程以二进制包方式安装

解压安装包
进入安装目录

2.2.2 目录介绍

• bin：启动脚本，包括shell脚本和CMD脚本
• conf：实例配置文件 ，包括broker配置文件、logback配置文件等
• lib：依赖jar包，包括Netty、commons-lang、FastJSON等

2.3 启动RocketMQ

1.启动NameServer

# 1.启动NameServer
nohup sh bin/mqnamesrv &
# 2.查看启动日志
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log

2.启动Broker

# 1.启动Broker
nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &
# 2.查看启动日志
tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

3. 可能存在问题

RocketMQ默认的虚拟机内存较大，启动Broker如果因为内存不足失败，需要编辑如下两个配置文件，修改JVM内存大小

# 编辑runbroker.sh和runserver.sh修改默认JVM大小
vi runbroker.sh
vi runserver.sh

参考设置：
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"

2.4 测试RocketMQ

2.4.1 发送消息

# 1.设置环境变量
export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
# 2.使用安装包的Demo发送消息
sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Producer

2.4.2 接收消息

# 1.设置环境变量
export NAMESRV_ADDR=localhost:9876
# 2.接收消息
sh bin/tools.sh org.apache.rocketmq.example.quickstart.Consumer

2.5 关闭RocketMQ

# 1.关闭NameServer
sh bin/mqshutdown namesrv
# 2.关闭Broker
sh bin/mqshutdown broker

3. RocketMQ集群搭建

3.1 各角色介绍

• Producer：消息的发送者；举例：发信者
• Consumer：消息接收者；举例：收信者
• Broker：暂存和传输消息；举例：邮局
• NameServer：管理Broker；举例：各个邮局的管理机构
• Topic：区分消息的种类；一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic；一个消息的接收者可以订阅一个或者多个Topic消息
• Message Queue：相当于是Topic的分区；用于并行发送和接收消息
• Producer Group：生产者组   （就是同一段代码部署到了多个机器或节点上）                          同一类Producer的集合，这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃，则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。
• Consumer Group:消费者组                                                                                                      同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是，消费者组的消费者实例必须订阅完全相同的Topic。RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（Clustering）和广播消费（Broadcasting）

理解：broker会把信息注册到nameServer,producer和consumer生产消费消息时会先去nameServer取borker信息，然后再去连接broker。

3.2 集群搭建方式

3.2.1 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。

3.2.3 集群模式

1）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。

2）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。
3）多Master多Slave模式（异步）
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。
4）多Master多Slave模式（同步）保证broker所有节点都落盘成功后才响应给producer
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。

3.3 双主双从集群搭建

3.3.1 总体架构

消息高可用采用2m-2s（同步双写）方式

3.3.2 集群工作流程

1. 启动NameServer，NameServer起来后监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连上来，相当于一个路由控制中心。
2. Broker启动，跟所有的NameServer保持长连接，定时发送心跳包。心跳包中包含当前Broker信息(IP+端口等)以及存储所有Topic信息。注册成功后，NameServer集群中就有Topic跟Broker的映射关系。
3. 收发消息前，先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，也可以在发送消息时自动创建Topic。
4. Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上，轮询从队列列表中选择一个队列，然后与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。
5. Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取当前订阅Topic存在哪些Broker上，然后直接跟Broker建立连接通道，开始消费消息。

3.3.3 服务器环境

序号	ip	角色	架构模式	broker端口
1	192.168.25.135	nameserver、brokerserver	Master1、Slave2	10911、11011
2	192.168.25.138	nameserver、brokerserver	Master2、Slave1	10911、11011

3.3.4 Host添加信息

vim /etc/hosts
# nameserver
192.168.25.135 rocketmq-nameserver1
192.168.25.138 rocketmq-nameserver2
# broker
192.168.25.135 rocketmq-master1
192.168.25.135 rocketmq-slave2
192.168.25.138 rocketmq-master2
192.168.25.138 rocketmq-slave1

配置完成后, 重启网卡

systemctl restart network

3.3.5 防火墙配置

宿主机需要远程访问虚拟机的rocketmq服务和web服务，需要开放相关的端口号，简单粗暴的方式是直接关闭防火墙

# 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
# 查看防火墙的状态
firewall-cmd --state
# 禁止firewall开机启动
systemctl disable firewalld.service

或者为了安全，只开放特定的端口号，RocketMQ默认使用3个端口：9876 、10911 、11011 。如果防火墙没有关闭的话，那么防火墙就必须开放这些端口：

• nameserver 默认使用 9876 端口
• master 默认使用 10911 端口
• slave 默认使用11011 端口

执行以下命令：

# 开放name server默认端口
firewall-cmd --remove-port=9876/tcp --permanent
# 开放master默认端口
firewall-cmd --remove-port=10911/tcp --permanent
# 开放slave默认端口 (当前集群模式可不开启)
firewall-cmd --remove-port=11011/tcp --permanent
# 重启防火墙
firewall-cmd --reload

3.3.6 环境变量配置

配置环境的目的是为了方便使用rocketMq命令，不用必须切换到bin路径下，任意路径下都可使用。

vim /etc/profile
#set rocketmq
ROCKETMQ_HOME=/usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.4.0-bin-release
PATH=$PATH:$ROCKETMQ_HOME/bin
export ROCKETMQ_HOME PATH

输入:wq! 保存并退出， 并使得配置立刻生效：

source /etc/profile

3.3.7 创建消息存储路径

教程是配置一个store,实际测试master和slave要各配置存储路径，否则报错

将 broker 的 master 和 slave 节点放在同一台机器上，配置的storePath相同导致的，修改配置文件，改为不同的路径即可解决。

java.lang.RuntimeException: Lock failed,MQ already startedat org.apache.rocketmq.store.DefaultMessageStore.start(DefaultMessageStore.java:214)at org.apache.rocketmq.broker.BrokerController.start(BrokerController.java:827)at org.apache.rocketmq.broker.BrokerStartup.start(BrokerStartup.java:64)at org.apache.rocketmq.broker.BrokerStartup.main(BrokerStartup.java:58)

mkdir /usr/local/rocketmq/storeSlave
mkdir /usr/local/rocketmq/storeSlave/commitlog
mkdir /usr/local/rocketmq/storeSlave/consumequeue
mkdir /usr/local/rocketmq/storeSlave/indexmkdir /usr/local/rocketmq/storeMaster
mkdir /usr/local/rocketmq/storeMaster/commitlog
mkdir /usr/local/rocketmq/storeMaster/consumequeue
mkdir /usr/local/rocketmq/storeMaster/index

3.3.8 broker配置文件

1）master1

服务器：192.168.25.135

vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties
修改配置如下：

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字，注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-a
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=10911
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/storeMaster
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/storeMaster/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/storeMaster/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/storeMaster/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/storeMaster/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/storeMaster/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

2）slave2

服务器：192.168.25.135

vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字，注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-b
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=1
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=11011
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/storeSlave
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/storeSlave/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/storeSlave/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/storeSlave/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/storeSlave/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/storeSlave/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SLAVE
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

3）master2

服务器：192.168.25.138

vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字，注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-b
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=0
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=10911
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/storeMaster
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/storeMaster/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/storeMaster/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/storeMaster/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/storeMaster/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/storeMaster/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SYNC_MASTER
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=SYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

4）slave1

服务器：192.168.25.138

vi /usr/soft/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties

#所属集群名字
brokerClusterName=rocketmq-cluster
#broker名字，注意此处不同的配置文件填写的不一样
brokerName=broker-a
#0 表示 Master，>0 表示 Slave
brokerId=1
#nameServer地址，分号分割
namesrvAddr=rocketmq-nameserver1:9876;rocketmq-nameserver2:9876
#在发送消息时，自动创建服务器不存在的topic，默认创建的队列数
defaultTopicQueueNums=4
#是否允许 Broker 自动创建Topic，建议线下开启，线上关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭
autoCreateSubscriptionGroup=true
#Broker 对外服务的监听端口
listenPort=11011
#删除文件时间点，默认凌晨 4点
deleteWhen=04
#文件保留时间，默认 48 小时
fileReservedTime=120
#commitLog每个文件的大小默认1G
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#ConsumeQueue每个文件默认存30W条，根据业务情况调整
mapedFileSizeConsumeQueue=300000
#destroyMapedFileIntervalForcibly=120000
#redeleteHangedFileInterval=120000
#检测物理文件磁盘空间
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#存储路径
storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/storeSlave
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/storeSlave/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/storeSlave/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/storeSlave/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/storeSlave/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/storeSlave/abort
#限制的消息大小
maxMessageSize=65536
#flushCommitLogLeastPages=4
#flushConsumeQueueLeastPages=2
#flushCommitLogThoroughInterval=10000
#flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#Broker 的角色
#- ASYNC_MASTER 异步复制Master
#- SYNC_MASTER 同步双写Master
#- SLAVE
brokerRole=SLAVE
#刷盘方式
#- ASYNC_FLUSH 异步刷盘
#- SYNC_FLUSH 同步刷盘
flushDiskType=ASYNC_FLUSH
#checkTransactionMessageEnable=false
#发消息线程池数量
#sendMessageThreadPoolNums=128
#拉消息线程池数量
#pullMessageThreadPoolNums=128

3.3.9 修改启动脚本文件

1）runbroker.sh

vi /usr/local/rocketmq/bin/runbroker.sh
需要根据内存大小进行适当的对JVM参数进行调整：

#===================================================
# 开发环境配置 JVM Configuration
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m"

2）runserver.sh

vim /usr/local/rocketmq/bin/runserver.sh

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"

3.3.10 服务启动

1）启动NameServe集群

分别在192.168.25.135和192.168.25.138启动NameServer

cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqnamesrv &

2）启动Broker集群

• 在192.168.25.135上启动master1和slave2

master1： -c是指定配置文件，&使其在后台启动

cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties &

slave2:

cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties &

• 在192.168.25.138上启动master2和slave1

master2：

cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties &

slave1：

cd /usr/local/rocketmq/bin
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties &

3.3.11 查看进程状态

启动后通过JPS查看启动进程

3.4 mqadmin管理工具

待补充。。。

3.5 集群监控平台搭建

3.5.1 概述

下载链接：

rocketmq-dashboard

原有的rocketmq-console已被rocketmq-externals单独列为一个项目。先将其拉到本地，然后对其进行编译打包。

3.5.2 下载并编译打包

cd

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

注意：打包前在rocketmq-dashboard中配置namesrv集群地址：

rocketmq.config.namesrvAddr=192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876

报错：

因网络原因打包失败，修改pom.xml文件，增加如下内容：

<nodeDownloadRoot>https://npm.taobao.org/mirrors/node/</nodeDownloadRoot>
                            <npmDownloadRoot>https://registry.npm.taobao.org/npm/-/</npmDownloadRoot>

>cd target

>java -jar rocketmq-console-ng-1.0.0.jar

启动成功后，我们就可以通过浏览器访问http://localhost:8080进入控制台界面了，如下图：

4.1 基本样例

4.1.1 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。

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();}
}

4.1.2 消费消息

  //负载均衡模式消费consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
//广播模式消费consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);

1）负载均衡模式(默认)

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");
}

4.2 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

/**
* 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;}
}

4.2.2 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.");}
}

4.3 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。

          message.setDelayTimeLevel(3);

4.3.1 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();}
}

4.3.2 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();}
}

4.3.3 验证

您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒

4.3.4 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();

4.6 事务消息

4.6.1 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。

4.6.2 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;}
}

4.6.3 使用限制

1. 事务消息不支持延时消息和批量消息。
2. 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。
3. 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。
4. 事务性消息可能不止一次被检查或消费。
5. 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。
6. 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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