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();