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在踏入投递消息 send 方法源码解读开始前,要先搞清楚消息的结构以及消息的不同的方式实现,以便于在阅读底层源码时不至于要重头过来再梳理各自的类、属性结构起到了什么作用,在这里再啰嗦啰嗦,让 RocketMQ 源码能够更加完整.
RocketMQ 专栏篇:
从零开始:手把手搭建 RocketMQ 单节点、集群节点实例
保护数据完整性:探索 RocketMQ 分布式事务消息的力量
RocketMQ 分布式事务消息实战指南:确保数据一致性的关键设计
RocketMQ 生产者源码分析:DefaultMQProducer、DefaultMQProducerImpl
RocketMQ MQClientInstance、生产者实例启动源码分析
RocketMQ 消息构成的结构如下:
Keys、Tag:无论是 RocketMQ Tag 过滤还是延迟消息等都会利用 Properties 消息属性机制,这些特殊信息都使用了系统保留的属性 Key,设置自定义属性时要避免和系统属性 Key 相冲突
服务端会根据 Keys 创建哈希索引,设置以后,可以在 Console 系统通过 Topic、Keys 来查询消息,由于是哈希索引,尽可能保证 Key 唯一,例如:订单号、会员 Id 等
RocketMQ 系统保留的属性 Key 集合,在使用消息属性机制时尽量避免:org.apache.rocketmq.common.message.MessageConst
在 Message 结构体中可以设置的属性如下:
字段名 | 默认值 | 必要性 | 说明 |
---|---|---|---|
Topic | null | 必填 | 消息所属 Topic 名称 |
Body | null | 必填 | 消息体 |
Tags | null | 选填 | 消息标签:方便服务器过滤消息使用 消息属性:TAGS |
Keys | null | 选填 | 代表这条消息的业务关键词 消息属性:KEYS |
Flag | 0 | 选填 | 由应用程序设置,RocketMQ 不作干预 |
DelayTimeLevel | 0 | 选填 | 消息延迟级别,0 表示不延时, 大于 0 会延迟特定的时间才会被消息 消息属性:DELAY |
WaitStoreMsgOK | true | 选填 | 表示消息是否在服务器落盘后才返回 SEND_OK 消息属性:WAIT |
Topic、Tag 都是用来在业务上分类的标识,区别在于 Topic 是一级分类,Tag 理解为是二级分类,使用 Tag 可以实现对 Topic 中的消息进行过滤
Topic:消息主题,通过 Topic 对不同的业务消息进行分类
Tag:消息标签,用来进一步区分某个 Topic 下的消息分类,消息从生产者发出时就带上的属性
Tag 属性可以为 Topic 做另外一层业务上再细粒化地区分子业务
什么时候该用 Topic,什么该用 Tag?
一般可以从以下几方面进行判别:
消息类型是否一致:普通消息、事务消息、定时(延时)消息、顺序消息,不同的消息类型使用不同的 Topic,无法通过 Tag 进行区分
除了普通消息以外,其余的消息类型应该使用对应的后缀拼接,如:事务 _transaction、延迟 _delay、顺序 _order
业务是否相关联:没有直接关联的消息,如淘宝交易消息与京东物流消息使用不同的 Topic 区分;若同样的是京东物流消息,电器类订单、男装类订单、鞋类订单的消息可以使用 Tag 进行划分
消息优先级是否一致:如同样是物流消息,盒马必须小时内送达,天猫超市 24 小时内送达,淘宝物流则相对会慢一些,不同优先级的消息用不同的 Topic 进行区分
消息量级是否相当:有些业务消息虽然量小但是实时性要求高,如果跟某些万亿量级的消息使用同一个 Topic,则有可能会因为过长的等待时间而“饿死”,此时需要将不同量级的消息进行拆分,使用不同的 Topic
总的来说,针对消息分类,可以选择创建多个 Topic,或者在同一个 Topic 下创建多个 Tag;通常情况下,不同的 Topic 之间消息没有必然的联系,而 Tag 则用来区分同一个 Topic 下相互关联的消息,例如:全集、子集的关系,流程先后的关系.
RocketMQ 每个消息可以在业务层面上设置唯一标识码 Keys 字段,方便将来定位消息丢失的问题,Broker 会为每个消息创建哈希索引,应用可以通过 Topic、Key 来查询这条消息的内容,以及消息被谁消费,由于是哈希索引,请务必保证 Key 尽可能唯一,这样可以避免潜在的哈希冲突
// 订单Id
String orderId = "2024016163739";
message.setKeys(orderId);
为了支持高并发以及水平扩展,需要对 Topic 进行分区「类比于 Kafka Partition 机制」在 RocketMQ 中被称之为队列,一个 Topic 下可能有多个队列,并且可能分布在不同的 Broker 上
一般来说一条消息,若没有重复发送(比如:因为客户端没有响应而进行重试)则只会存在 Topic 其中的一个队列,消息在队列中按照先进先出的原则存储,每条消息会有自己的位点,每个队列会统计当前消息的总条数,这个称为最大位点:MaxOffset;队列的起始位置对应的位置叫做起始位点 MinOffset,队列可以提升消息发送和消费的并发度.
在这里谈到了 Topic、Queue 之间的关联,也就有必要说说 RocketMQ 中的 AKF 原则了
当 send 方法 SendCallback 参数不为空,说明它是属于异步发送的方式,异步发送:发送方发出一条消息以后,不等待服务端返回响应,会接着发送下一条消息
SendCallback 是基于异步发送时需要的指定的回调接口,它提供了两个方法:
public interface SendCallback {
void onSuccess(final SendResult sendResult);
void onException(final Throwable e);
}
消息发送方在发送了一条消息后,不需要等待服务端响应即可发送第二条消息,发送方通过回调接口接收服务端响应,并处理响应结果。异步发送一般用于链路耗时较长,对响应时间较为敏感的业务场景。例如:视频上传后通知启动转码服务,转码完成后通知推送转码结果等
同步发送示例代码:
DefaultMQProducer mqProducer = new DefaultMQProducer();
mqProducer.setProducerGroup("vnjohn");
mqProducer.setNamesrvAddr("172.16.249.10:9876");
mqProducer.start();
Message message = new Message();
message.setTopic("vnjohn");
message.setWaitStoreMsgOK(Boolean.FALSE);
message.setKeys("2024016163739");
message.setBody("Hello RocketMQ".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
message.setTags("blog");
mqProducer.send(message);
异步发送示例代码:
mqProducer.send(message, new SendCallback() {
@Override
public void onSuccess(SendResult sendResult) {
System.out.println("message send success...");
}
@Override
public void onException(Throwable e) {
System.out.println("message send exception...");
}
});
异步发送、同步发送代码唯一区别在于调用 send 接口的参数不同,异步发送不会等待发送返回,取而代之的是 send 方法需要传入 SendCallback 的实现,SendCallback 接口主要有 onSuccess、onException 两个方法,表示消息发送成功和消息发送失败
当 send 方法时,指定了 MessageQueue 参数,说明要将消息指定投递给 Topic 其中的一个队列:Queue
// MessageQueue:指定 Topic 主题、Broker、Topic-Queue
private String topic;
private String brokerName;
private int queueId;
比如我要将消息投递给 「Topic:vnjohn」 下的 「Queue:0」所属的 「brokerName:broker-0」
mqProducer.send(message, new MessageQueue("vnjohn", "broker-0", 0));
在生产者投递消息时,通过该类可以指定将需要保证顺序消费的消息「通过 args 来指定」放入到同一个队列中,确保在消费时可以通过消费这一个队列保证消费的顺序性
生产顺序性:
RocketMQ 通过生产者和服务端的协议保障 单个生产者以串行的方式
发送消息,并按序存储和持久化,如需保证消息生产的有序性,则必须满足以下条件:
满足以上条件的生产者,将顺序消息发送至服务端以后,会保证设置了同一分区键的消息,按照发送的顺序存储在同一个队列中
在 RocketMQ 中,Topic 下只存在一个 Queue 时,生产者可以保证
全局有序性
,否则生产者就只能保证局部有序性
对于一个指定的 Topic,消息严格按照先进先出(FIFO)的原则进行消息发布和消费,即先发布的消息先消费,后发布的消息后消费。在 RocketMQ 中支持分区顺序消息,如下图所示:我们可以按照某一个标准对消息进行分区(比如图中的 ShardingKey),同一个 ShardingKey 消息会被分配到同一个队列中,并按照顺序被消费
顺序消息的应用场景非常广泛,在有序事件处理、撮合交易、数据实时增量同步等场景下,异构系统之间需要维持强一致的状态同步,上游的事件变更需要按照顺序传递到下游进行处理
例如:创建订单的场景,需要保证同一个订单的生成、付款和发货,这三个操作被顺序执行;如果是普通消息,订单-A 的消息可能会被轮询发送到不同的队列中,不同队列的消息将无法保证顺序,而顺序消息发送时将 ShardingKey 相同(同一个订单号)的消息路由到同一个逻辑队列中
提到的 SharingKey 指的就是在往服务端有序发送消息时,必须指定的一个参数:Object arg,假设它就是订单 id
MessageQueueSelector 是一个接口,它的定义如下:
public interface MessageQueueSelector {
MessageQueue select(final List<MessageQueue> mqs, final Message msg, final Object arg);
}
其中 mqs 是可以发送的队列,msg 是消息,arg 是 send 方法时传递的 Object 对象,返回的是该消息需要发送到的队列
通过 MessageQueueSelector 顺序发送消息的示例代码如下:
MessageQueueSelector customMessageQueueSelector = (mqs, msg, arg) -> {
int shardingKey = arg.hashCode();
int messageQueueIndex = mqs.size() % shardingKey;
return mqs.get(messageQueueIndex);
};
mqProducer.send(message, customMessageQueueSelector, "20240107015444");
生产环境中建议选择最细粒度的分区键进行拆分,例如:将订单 ID、用户 ID 作为分区键关键字,可实现同一个终端用户的消息按照顺序处理,不同用户的消息无须保证顺序.
若一个 Broker 掉线,队列总数发送变化会如何?
若发送变化,那么同一个 ShardingKey 的消息就会发送到不同的队列上,造成乱序;若不发生变化,那消息将会发送到掉线 Broker 队列上,必然是失败的;因此 RocketMQ 提供了两种模式:严格顺序、顺序可用性,如果要保证严格顺序而不是可用性,创建 Topic 时要指定 -o
(-order)参数,表示顺序消息主题
$ sh bin/mqadmin updateTopic -c DefaultCluster -t TopicTest -o true -n 127.0.0.1:9876
create topic to 127.0.0.1:10911 success.
TopicConfig [topicName=TopicTest, readQueueNums=8, writeQueueNums=8, perm=RW-, topicFilterType=SINGLE_TAG, topicSysFlag=0, order=true, attributes=null]
其次就是要保证 nameserver 中的配置参数:orderMessageEnable
、returnOrderTopicConfigToBroker
必须是 true,如果上述任意一个条件不满足,则是保证可用性而不是严格顺序
该篇博文主要介绍 Message 结构体有哪些以及它里面属性的作用,同步与异步发送之间的区别参数:SendCallback 回调接口,指定 Queue 投递消息:MessageQueue,生产者侧确保消息能够有序地投递:MessageQueueSelector,以及在 RocketMQ 如何保证全局有序、局部有序:生产者确保单 Queue 全局有序、生产者确保多 Queue 局部有序,希望该篇博文你能够喜欢,感谢三连支持??
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