MQ介绍

为什么要用MQ

消息队列是一种“先进先出”的数据结构

其应用场景主要包含以下3个方面

  • 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

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？

各种MQ产品的比较

常见的MQ产品包括Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

RocketMQ快速入门

RocketMQ是阿里巴巴2016年MQ中间件，使用Java语言开发，在阿里内部，RocketMQ承接了例如“双11”等高并发场景的消息流转，能够处理万亿级别的消息。

准备工作

下载RocketMQ

RocketMQ最新版本：4.5.1

下载地址

环境要求

  • Linux64位系统

  • JDK1.8(64位)

  • 源码安装需要安装Maven 3.2.x

安装RocketMQ

安装步骤

本教程以二进制包方式安装

  1. 解压安装包
  2. 进入安装目录

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

启动RocketMQ

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

  • 问题描述：

    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

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# 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"

测试RocketMQ

发送消息

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# 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

接收消息

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# 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

关闭RocketMQ

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

RocketMQ集群搭建

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

集群搭建方式

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。

集群模式

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。

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。

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。

多Master多Slave模式（同步）

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。

双主双从集群搭建

总体架构

消息高可用采用2m-2s（同步双写）方式

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。

服务器环境

序号 IP 角色 架构模式
1 192.168.25.135 nameserver、brokerserver Master1、Slave2
2 192.168.25.138 nameserver、brokerserver Master2、Slave1

Host添加信息

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vim /etc/hosts

配置如下:

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# 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

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systemctl restart network

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

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# 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：

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# 开放name server默认端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=9876/tcp --permanent
# 开放master默认端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=10911/tcp --permanent
# 开放slave默认端口 (当前集群模式可不开启)
firewall-cmd --zone=public --add-port=11011/tcp --permanent

firewall-cmd --zone=public --add-port=10909/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=10912/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=11009/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=11012/tcp --permanent

# 重启防火墙
firewall-cmd --reload


## 附加：
# 显示防火墙应用列表
firewall-cmd --list-all
# 查看
firewall-cmd --zone=public --query-port=80/tcp
# 删除
firewall-cmd --zone=public --remove-port=80/tcp --permanent

环境变量配置

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vim /etc/profile

在profile文件的末尾加入如下命令

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#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：

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source /etc/profile

创建消息存储路径

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# 存储路径（同一主机上启动多个broker时，store路径要不同，例如store1，store2...）
mkdir /usr/local/rocketmq/store
# commitLog存储路径
mkdir /usr/local/rocketmq/store/commitlog
# 消费队列存储路径存储路径
mkdir /usr/local/rocketmq/store/consumequeue
# 消息索引存储路径
mkdir /usr/local/rocketmq/store/index

broker配置文件

master1

服务器：192.168.25.135

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

修改配置如下：

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#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/store1
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store1/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store1/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store1/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store/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

slave2

服务器：192.168.25.135

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

修改配置如下：

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#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/store2
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store2/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store2/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store2/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store2/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store2/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

master2

服务器：192.168.25.138

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

修改配置如下：

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#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/store1
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store1/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store1/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store1/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store1/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store1/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

slave1

服务器：192.168.25.138

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

修改配置如下：

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#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/store2
#commitLog 存储路径
storePathCommitLog=/usr/local/rocketmq/store2/commitlog
#消费队列存储路径存储路径
storePathConsumeQueue=/usr/local/rocketmq/store2/consumequeue
#消息索引存储路径
storePathIndex=/usr/local/rocketmq/store2/index
#checkpoint 文件存储路径
storeCheckpoint=/usr/local/rocketmq/store2/checkpoint
#abort 文件存储路径
abortFile=/usr/local/rocketmq/store2/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

修改启动脚本文件

runbroker.sh

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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：

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

runserver.sh

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vim /usr/local/rocketmq/bin/runserver.sh
1
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms256m -Xmx256m -Xmn128m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"

服务启动

启动NameServe集群

分别在192.168.25.135和192.168.25.138启动NameServer

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nohup sh mqnamesrv &

启动Broker集群

  • 在192.168.25.135上启动master1和slave2

master1：

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nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.5.1-bin-release/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties &

slave2：

1
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.5.1-bin-release/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties &
  • 在192.168.25.138上启动master2和slave2

master2

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nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.5.1-bin-release/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties &

slave1

1
nohup sh mqbroker -c /usr/local/rocketmq/rocketmq-all-4.5.1-bin-release/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties &

查看进程状态

启动后通过JPS查看启动进程

查看日志

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# 查看nameServer日志
tail -500f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
# 查看broker日志
tail -500f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log

mqadmin管理工具（了解）

使用方式

进入RocketMQ安装位置，在bin目录下执行./mqadmin {command} {args}

命令介绍

Topic相关












































































































































































































名称 含义 命令选项 说明
updateTopic 创建更新Topic配置 -b Broker 地址，表示 topic 所在
Broker，只支持单台Broker，地址为ip:port
-c cluster 名称，表示 topic 所在集群（集群可通过
clusterList 查询）
-h- 打印帮助
-n NameServer服务地址，格式 ip:port
-p 指定新topic的读写权限( W=2|R=4|WR=6 )
-r 可读队列数（默认为 8）
-w 可写队列数（默认为 8）
-t topic 名称（名称只能使用字符
^[a-zA-Z0-9_-]+$ ）
deleteTopic 删除Topic -c cluster 名称，表示删除某集群下的某个 topic （集群
可通过 clusterList 查询）
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic 名称（名称只能使用字符
^[a-zA-Z0-9_-]+$ ）
topicList 查看 Topic 列表信息 -h 打印帮助
-c 不配置-c只返回topic列表，增加-c返回clusterName,
topic, consumerGroup信息，即topic的所属集群和订阅关系，没有参数
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
topicRoute 查看 Topic 路由信息 -t topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
topicStatus 查看 Topic 消息队列offset -t topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
topicClusterList 查看 Topic 所在集群列表 -t topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
updateTopicPerm 更新 Topic 读写权限 -t topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-b Broker 地址，表示 topic 所在
Broker，只支持单台Broker，地址为ip:port
-p 指定新 topic 的读写权限( W=2|R=4|WR=6 )
-c cluster 名称，表示 topic 所在集群（集群可通过
clusterList 查询），-b优先，如果没有-b，则对集群中所有Broker执行命令
updateOrderConf 从NameServer上创建、删除、获取特定命名空间的kv配置，目前还未启用 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic，键
-v orderConf，值
-m method，可选get、put、delete
allocateMQ 以平均负载算法计算消费者列表负载消息队列的负载结果 -t topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-i ipList，用逗号分隔，计算这些ip去负载Topic的消息队列
statsAll 打印Topic订阅关系、TPS、积累量、24h读写总量等信息 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-a 是否只打印活跃topic
-t 指定topic

集群相关
































































名称 含义 命令选项 说明
clusterList 查看集群信息，集群、BrokerName、BrokerId、TPS等信息 -m 打印更多信息 (增加打印出如下信息 #InTotalYest,
#OutTotalYest, #InTotalToday ,#OutTotalToday)
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-i 打印间隔，单位秒
clusterRT 发送消息检测集群各Broker RT。消息发往${BrokerName} Topic。 -a amount，每次探测的总数，RT = 总时间 /
amount
-s 消息大小，单位B
-c 探测哪个集群
-p 是否打印格式化日志，以|分割，默认不打印
-h 打印帮助
-m 所属机房，打印使用
-i 发送间隔，单位秒
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port

Broker相关
































































































































































名称 含义 命令选项 说明
updateBrokerConfig 更新 Broker 配置文件，会修改Broker.conf -b Broker 地址，格式为ip:port
-c cluster 名称
-k key 值
-v value 值
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
brokerStatus 查看 Broker 统计信息、运行状态（你想要的信息几乎都在里面） -b Broker 地址，地址为ip:port
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
brokerConsumeStats Broker中各个消费者的消费情况，按Message Queue维度返回Consume
Offset，Broker Offset，Diff，TImestamp等信息		 -b Broker 地址，地址为ip:port
-t 请求超时时间
-l diff阈值，超过阈值才打印
-o 是否为顺序topic，一般为false
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
getBrokerConfig 获取Broker配置 -b Broker 地址，地址为ip:port
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
wipeWritePerm 从NameServer上清除 Broker写权限 -b Broker 地址，地址为ip:port
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
cleanExpiredCQ 清理Broker上过期的Consume Queue，如果手动减少对列数可能产生过期队列 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-b Broker 地址，地址为ip:port
-c 集群名称
cleanUnusedTopic 清理Broker上不使用的Topic，从内存中释放Topic的Consume
Queue，如果手动删除Topic会产生不使用的Topic		 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-b Broker 地址，地址为ip:port
-c 集群名称
sendMsgStatus 向Broker发消息，返回发送状态和RT -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-b BrokerName，注意不同于Broker地址
-s 消息大小，单位B
-c 发送次数

消息相关




















































































































































































































































































































名称 含义 命令选项 说明
queryMsgById 根据offsetMsgId查询msg，如果使用开源控制台，应使用offsetMsgId，此命令还有其他参数，具体作用请阅读QueryMsgByIdSubCommand。 -i msgId
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
queryMsgByKey 根据消息 Key 查询消息 -k msgKey
-t Topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
queryMsgByOffset 根据 Offset 查询消息 -b Broker 名称，（这里需要注意
填写的是 Broker 的名称，不是 Broker 的地址，Broker 名称可以在 clusterList 查到）
-i query 队列 id
-o offset 值
-t topic 名称
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
queryMsgByUniqueKey 根据msgId查询，msgId不同于offsetMsgId，区别详见常见运维问题。-g，-d配合使用，查到消息后尝试让特定的消费者消费消息并返回消费结果 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-i uniqe msg id
-g consumerGroup
-d clientId
-t topic名称
checkMsgSendRT 检测向topic发消息的RT，功能类似clusterRT -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic名称
-a 探测次数
-s 消息大小
sendMessage 发送一条消息，可以根据配置发往特定Message Queue，或普通发送。 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic名称
-p body，消息体
-k keys
-c tags
-b BrokerName
-i queueId
consumeMessage 消费消息。可以根据offset、开始&结束时间戳、消息队列消费消息，配置不同执行不同消费逻辑，详见ConsumeMessageCommand。 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic名称
-b BrokerName
-o 从offset开始消费
-i queueId
-g 消费者分组
-s 开始时间戳，格式详见-h
-d 结束时间戳
-c 消费多少条消息
printMsg 从Broker消费消息并打印，可选时间段 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic名称
-c 字符集，例如UTF-8
-s subExpress，过滤表达式
-b 开始时间戳，格式参见-h
-e 结束时间戳
-d 是否打印消息体
printMsgByQueue 类似printMsg，但指定Message Queue -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-t topic名称
-i queueId
-a BrokerName
-c 字符集，例如UTF-8
-s subExpress，过滤表达式
-b 开始时间戳，格式参见-h
-e 结束时间戳
-p 是否打印消息
-d 是否打印消息体
-f 是否统计tag数量并打印
resetOffsetByTime 按时间戳重置offset，Broker和consumer都会重置 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-g 消费者分组
-t topic名称
-s 重置为此时间戳对应的offset
-f 是否强制重置，如果false，只支持回溯offset，如果true，不管时间戳对应offset与consumeOffset关系
-c 是否重置c++客户端offset

消费者、消费组相关
















































































































































































名称 含义 命令选项 说明
consumerProgress 查看订阅组消费状态，可以查看具体的client IP的消息积累量 -g 消费者所属组名
-s 是否打印client IP
-h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
consumerStatus 查看消费者状态，包括同一个分组中是否都是相同的订阅，分析Process
Queue是否堆积，返回消费者jstack结果，内容较多，使用者参见ConsumerStatusSubCommand		 -h 打印帮助
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-g consumer group
-i clientId
-s 是否执行jstack
getConsumerStatus 获取 Consumer 消费进度 -g 消费者所属组名
-t 查询主题
-i Consumer 客户端 ip
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
updateSubGroup 更新或创建订阅关系 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-b Broker地址
-c 集群名称
-g 消费者分组名称
-s 分组是否允许消费
-m 是否从最小offset开始消费
-d 是否是广播模式
-q 重试队列数量
-r 最大重试次数
-i 当slaveReadEnable开启时有效，且还未达到从slave消费时建议从哪个BrokerId消费，可以配置备机id，主动从备机消费
-w 如果Broker建议从slave消费，配置决定从哪个slave消费，配置BrokerId，例如1
-a 当消费者数量变化时是否通知其他消费者负载均衡
deleteSubGroup 从Broker删除订阅关系 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-b Broker地址
-c 集群名称
-g 消费者分组名称
cloneGroupOffset 在目标群组中使用源群组的offset -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-s 源消费者组
-d 目标消费者组
-t topic名称
-o 暂未使用

连接相关












































名称 含义 命令选项 说明
consumerConnec tion 查询 Consumer 的网络连接 -g 消费者所属组名
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
producerConnec tion 查询 Producer 的网络连接 -g 生产者所属组名
-t 主题名称
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助

NameServer相关
















































































名称 含义 命令选项 说明
updateKvConfig 更新NameServer的kv配置，目前还未使用 -s 命名空间
-k key
-v value
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
deleteKvConfig 删除NameServer的kv配置 -s 命名空间
-k key
-n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
getNamesrvConfig 获取NameServer配置 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
updateNamesrvConfig 修改NameServer配置 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助
-k key
-v value

其他






















名称 含义 命令选项 说明
startMonitoring 开启监控进程，监控消息误删、重试队列消息数等 -n NameServer 服务地址，格式 ip:port
-h 打印帮助

注意事项

  • 几乎所有命令都需要配置-n表示NameServer地址，格式为ip:port
  • 几乎所有命令都可以通过-h获取帮助
  • 如果既有Broker地址（-b）配置项又有clusterName（-c）配置项，则优先以Broker地址执行命令；如果不配置Broker地址，则对集群中所有主机执行命令

集群监控平台搭建

概述

RocketMQ有一个对其扩展的开源项目incubator-rocketmq-externals，这个项目中有一个子模块叫rocketmq-console，这个便是管理控制台项目了，先将incubator-rocketmq-externals拉到本地，因为我们需要自己对rocketmq-console进行编译打包运行。

下载并编译打包

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git clone https://github.com/apache/rocketmq-externals
cd rocketmq-console
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

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

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# 修改 /rocketmq-externals-master/rocketmq-console/src/main/resources/application.properties 文件
rocketmq.config.namesrvAddr=192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876

启动rocketmq-console：

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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：

集群状态：

消息发送样例

  • 导入MQ客户端依赖
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<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
    <version>4.4.0</version>
</dependency>
  • 消息发送者步骤分析r
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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
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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

消息发送

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。

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public class SyncProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    	// 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer 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Broker
            SendResult 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();
    }
}

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。

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public class AsyncProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    	// 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer 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() {
                    @Override
                    public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                        System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,
                            sendResult.getMsgId());
                    }
                    @Override
                    public 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();
    }
}

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。

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public class OnewayProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
    	// 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer 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

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

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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Topic
    consumer.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() {
        @Override
        public 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");
}

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

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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Topic
    consumer.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() {
        @Override
        public 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");
}

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。

顺序消息生产

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/**
* 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;
   }
}

顺序消费消息

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/**
* 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.");
   }
}

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。

启动消息消费者

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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();
  }
}

发送延时消息

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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();
  }
}

验证

您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒

使用限制

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// 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

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：

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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

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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
  }
}

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：

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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：

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| message  |
|----------|  a > 5 AND b = 'abc'
| a = 10   |  --------------------> Gotten
| b = 'abc'|
| c = true |
------------
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| message  |
|----------|   a > 5 AND b = 'abc'
| a = 1    |  --------------------> Missed
| b = 'abc'|
| c = true |
------------

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：

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public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)

消息生产者

发送消息时，你能通过putUserProperty来设置消息的属性

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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();

消息消费者

用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息

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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();

事务消息

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。

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）

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。

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。

发送事务消息

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。

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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();
    }
}

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。

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public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {

    @Override
    public 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;
        }

    }

    @Override
    public 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;
    }
}

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。