RocketMQ实战分享

╰半橙微兮° 2022-02-24 04:54 316阅读 0赞

# RocketMQ分享 #

## 为什么使用RocketMQ ##

> [https://rocketmq.apache.org/docs/motivation/][https_rocketmq.apache.org_docs_motivation]
> 
> [https://rocketmq.apache.org/rocketmq/how-to-support-more-queues-in-rocketmq/][https_rocketmq.apache.org_rocketmq_how-to-support-more-queues-in-rocketmq]

**消息队列的优点：**

*  解耦
 *  异步
 *  削峰

**消息队列缺点：**

*  系统可用性降低
 *  系统复杂度提高
 *  存在一致性问题

**常见MQ对比**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>MQ</th> 
   <th>单机吞吐量</th> 
   <th>时效性</th> 
   <th>可用性</th> 
   <th>备注</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>ActiveMQ</td> 
   <td>万级</td> 
   <td>ms</td> 
   <td>高</td> 
   <td>社区不活跃</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RabbitMQ</td> 
   <td>万级</td> 
   <td>μs</td> 
   <td>高</td> 
   <td>并发性能很强，性能较好，延时低</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RocketMQ</td> 
   <td>10万级</td> 
   <td>ms</td> 
   <td>非常高</td> 
   <td>分布式系统，适用于topic较多（几百、几千）的场景</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Kafaka</td> 
   <td>100万级</td> 
   <td>ms</td> 
   <td>非常高</td> 
   <td>一般配合大数据类的系统来进行实时数据计算、日志采集等场景(ELK+Kafka)，不适用topic较多的场景</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## RocketMQ 特点 ##

> RocketMQ 是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的国内企业使用。
> 
> 目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。

*  灵活可扩展性
 *  海量消息堆积能力
 *  支持顺序消息
 *  支持多种消息过滤方式
 *  支持事务消息
 *  支持回溯消费

## RocketMQ物理结构 ##

![物理结构图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**NameServer：**

*  NameServer是RocketMQ的寻址服务，存储Broker的路由信息以及配置信息，用户端（生成者消费者）依靠NameServer去选择对于的Broker服务
 *  NameServer集群成员之间互补通信
 *  NameServer本身不存储数据，其数据均来自Broker与用户端

**Broker：**

Broker负责存储生产者发送的消息，并为消费者提供消费支撑。

*  Broker以group分开，每个group只允许存在一个master
 *  Master、Slave之间数据同步可选择同步、异步复制，同理Master与Master之间也存在同步
 *  Broker向所有NameServer节点简历长连接，注册Topic信息

## 安装 ##

> 服务器：CentOS7 64位
> 
> JDK：1.8
> 
> 内存：官方建议8G内存

### 下载软件包 ###

# cd /usr/local/
    # wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/rocketmq/4.3.2/rocketmq-all-4.3.2-bin-release.zip
    # unzip rocketmq-all-4.3.2-bin-release.zip
    # mv rocketmq-all-4.3.2-bin-release rocketmq

### 修改日志目录 ###

在`rocketmq/conf`目录下的`logback*.log`文件中配置了日志目录为`${user.home}/logs/....`，如果想要改变目录只需将`${user.home}`改为指定目录即可。

可以使用send命令替换所有logback配置文件中的$\{usr.home\}

# cd /usr/local/rocketmq/conf/
    # sed -i 's#${user.home}#/usr/local/rocketmq#g' *.xml

修改启动内存

rocketmq官方预设的NameServer内存为4G，Broker内存为8G。而在开发测试的往往服务器资源较低，建议降低内存大小。

切换到rocketmq的bin目录下（`cd /usr/local/rocketmq/bin`），分别修改`runbroker.sh`与`runserver.sh`脚本中的`JAVA_OPT`参数

[runserver.sh][]

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=320m"

[runbroker.sh][]

JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -server -Xms8g -Xmx8g -Xmn4g"

### 启动RocketMQ ###

> 对于NameServer与Broker的启动，均可以在启动命令中增加参数，比如使用`-c`指定配置文件，

因为Broker要依赖NameServer，所以应先启动NameServer再启动Broker

**启动NameServer**

# cd /usr/local/rocketmq/conf/bin
    # nohup sh mqnamesrv >/dev/null 2>&1 &
    # 也可以使用-c为其指定配置文件
    # nohup sh mqnamesrv -c namesrv.conf >/dev/null 2>&1 &

**启动Broker**

启动Broker之前先为其指定一个配置文件(`broker.conf`)，内容如下：

namesrvAddr=192.168.152.134:9876
    brokerName = broker-a
    brokerId = 0
    deleteWhen = 04
    fileReservedTime = 48
    storePathRootDir=/usr/local/rocketmq/store
    brokerRole = ASYNC_MASTER
    flushDiskType = ASYNC_FLUSH

启动Broker同时通过-c指定该配置文件

# nohup sh mqbroker -c ../conf/broker.conf >/dev/null 2>&1 &

**检测服务是否启动**

使用`jps`命令查看当前java进程，也可以使用`ps`命令

[root@rocketmq-nameserver2 bin]# jps
    3104 Jps
    2689 NamesrvStartup
    2979 BrokerStartup
    [root@rocketmq-nameserver2 bin]# ps -ef|grep mqnamesrv
    root       2683   2303  0 03:57 pts/0    00:00:00 sh mqnamesrv
    root       3120   2303  0 04:08 pts/0    00:00:00 grep --color=auto mqnamesrv
    [root@rocketmq-nameserver2 bin]# ps -ef|grep mqbroker
    root       2972   2303  0 04:06 pts/0    00:00:00 sh mqbroker -c ../conf/broker.conf
    root       3122   2303  0 04:08 pts/0    00:00:00 grep --color=auto mqbroker

### 控制台安装 ###

> apache/rocketmq-externals： [https://github.com/apache/rocketmq-externals][https_github.com_apache_rocketmq-externals]
> 
> rocketmq-externals中的rocketmq-console目录为控制台源码，下载源码，使用`mvn spring-boot:run`命令启动项目，访问地址：[http://127.0.0.1:8080][http_127.0.0.1_8080]

1.  目前官方版本pom文件存在问题，如果直接启动会导致控制台报如下错误：

[ERROR] Failed to execute goal on project rocketmq-console-ng: Could not resolve dependencies for project org.apache:rocketmq-console-ng:jar:1.0.0: Failed to collect dependencies for [org.springframework.boot:spring-boot-starter-web:jar:1.4.3.RELEASE (compile), org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator:jar:1.4.3.RELEASE (compile), org.springframework.boot:spring-boot-starter-test:jar:1.4.3.RELEASE (test), commons-collections:commons-collections:jar:3.2.2 (compile), org.apache.rocketmq:rocketmq-tools:jar:4.4.0-SNAPSHOT (compile), org.apache.rocketmq:rocketmq-namesrv:jar:4.4.0-SNAPSHOT (compile), org.apache.rocketmq:rocketmq-broker:jar:4.4.0-SNAPSHOT (compile), com.google.guava:guava:jar:16.0.1 (compile), org.aspectj:aspectjrt:jar:1.6.11 (compile), org.aspectj:aspectjweaver:jar:1.6.11 (compile), cglib:cglib:jar:2.2.2 (compile), org.jooq:joor:jar:0.9.6 (compile)]: Failed to read artifact descriptor for org.apache.rocketmq:rocketmq-tools:jar:4.4.0-SNAPSHOT: Could not transfer artifact org.apache.rocketmq:rocketmq-tools:pom:4.4.0-SNAPSHOT from/to nexus (http://repo.thunisoft.com/maven2/content/groups/public-snapshots/)

官方issues说是因为pom文件中rocketmq版本问题，将其改为4.4.0即可，原文地址：[https://github.com/apache/rocketmq-externals/issues/208][https_github.com_apache_rocketmq-externals_issues_208]

1.  在`rocketmq-console\src\main\resources\application.properties`文件中指定配置

server.contextPath=
    server.port=8080
    #spring.application.index=true
    spring.application.name=rocketmq-console
    spring.http.encoding.charset=UTF-8
    spring.http.encoding.enabled=true
    spring.http.encoding.force=true
    logging.config=classpath:logback.xml
    #if this value is empty,use env value rocketmq.config.namesrvAddr  NAMESRV_ADDR | now, you can set it in ops page.default localhost:9876
    rocketmq.config.namesrvAddr=192.168.152.134:9876
    #if you use rocketmq version < 3.5.8, rocketmq.config.isVIPChannel should be false.default true
    rocketmq.config.isVIPChannel=
    #rocketmq-console's data path:dashboard/monitor
    rocketmq.config.dataPath=/tmp/rocketmq-console/data
    #set it false if you don't want use dashboard.default true
    rocketmq.config.enableDashBoardCollect=true
    #set the message track trace topic if you don't want use the default one
    rocketmq.config.msgTrackTopicName=

1.  RocketMQ-Console中的消息状态，对于源码包中的`org.apache.rocketmq.tools.admin.api.TrackType`
    
    1.  CONSUMED 代表该消息已经被消费
    2.  NOT\_CONSUME\_YET 还没被消费
    3.  UNKNOW\_EXCEPTION 消费出现异常
    4.  NOT\_ONLINE 消费者离线

### NameServer配置项 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>配置项</th> 
   <th>名称</th> 
   <th>备注</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>listenPort</td> 
   <td>监昕端口，值默认9876</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>serverWorkerThreads</td> 
   <td>Netty 业务线程池线程个数，默认值为8</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>serverCallbackExecutorThreads</td> 
   <td>Netty public 任务线程池线程个数</td> 
   <td>Netty网络设计，根据业务类型会创建不同的线程池，比如处理消息发送、消息消费、心跳检测等</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>serverSelectorThreads</td> 
   <td>IO 线程池线程个数，默认为3，主要是 NameServer Broker 端解析请求、返回相应的线程个数</td> 
   <td>这类线程主要是处理网络请求的，解析请求包， 然后转发到各个业务线程池完成具体的业务操作，然后将结果再返回调用方</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>serverOnewaySemaphoreValue</td> 
   <td>单次消息最大并发度，默认256</td> 
   <td>消息请求并发度</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>serverAsyncSemaphoreValue</td> 
   <td>异步消息最大并发度，默认64</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>serverChannelMaxIdleTimeSeconds</td> 
   <td>网络最大空闲时间，默认120秒</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### Broker配置项 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>配置项</th> 
   <th>名称</th> 
   <th>备注</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>brokerClusterName</td> 
   <td>所属集群名字</td> 
   <td>默认值DefaultCluster</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>brokerName</td> 
   <td>broker 名字</td> 
   <td>不同的主节点应配置不同的名称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>brokerId</td> 
   <td>broker Id</td> 
   <td>0 表示 Master，&gt;0 表示 Slave</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>namesrvAddr</td> 
   <td>namesrvAddr地址</td> 
   <td>多个地址用分号分隔</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>defaultTopicQueueNums</td> 
   <td>默认主题队列数，默认4</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>autoCreateTopicEnable</td> 
   <td>自动创建主题状态，默认false</td> 
   <td>是否允许 Broker 自动创建 Topic，建议线下开启，线上关闭</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>autoCreateSubscriptionGroup</td> 
   <td>自动创建订阅组状态，默认false</td> 
   <td>是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开启，线上关闭</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>listenPort</td> 
   <td>监听端口</td> 
   <td>Broker 对外服务的监听端口</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>deleteWhen</td> 
   <td>删除文件时间点，默认凌晨 4 点（04）</td> 
   <td>与清理机制有关</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>fileReservedTime</td> 
   <td>文件保留时间，默认48小时</td> 
   <td>与清理机制有关</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapedFileSizeCommitLog</td> 
   <td>commitLog 每个文件的大小默认 1G</td> 
   <td>文件超过该值后，会新建一个文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapedFileSizeConsumeQueue</td> 
   <td>ConsumeQueue 每个文件存储个数，默认存 30W 条</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>destroyMapedFileIntervalForcibly</td> 
   <td>文件拒绝删除后存活的最大时间，毫秒</td> 
   <td>第一次拒绝删除之后能保留的最大时间</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>deletePhysicFilesInterval</td> 
   <td>删除物理文件间隔，毫秒</td> 
   <td>因为在一次清除过程中，可能需要删除的文件不止一个，该值指定两次删除文件的间隔时间。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>diskMaxUsedSpaceRatio</td> 
   <td>检测物理文件磁盘空间，默认75</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>diskSpaceWarningLevelRatio</td> 
   <td>磁盘空间警戒大小</td> 
   <td>磁盘空间警戒大小，超过，则停止接收新消息（出于保护自身目的）默认是90</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>diskSpaceCleanForciblyRatio</td> 
   <td>磁盘空间强制删除文件大小。默认是85</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>storePathRootDir</td> 
   <td>文件存储路径</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>storePathCommitLog</td> 
   <td>commitLog 存储路径</td> 
   <td>存储消息</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>storePathConsumeQueue</td> 
   <td>消费队列存储路径存储路径</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>storePathIndex</td> 
   <td>消息索引存储路径</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>storeCheckpoint</td> 
   <td>checkpoint 文件存储路径</td> 
   <td>异常恢复时根据checkpoint点来恢复消息</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>abortFile</td> 
   <td>abort 文件存储路径</td> 
   <td>临时文件，主要记录是否正常关闭</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maxMessageSize</td> 
   <td>消息最大大小</td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>brokerRole</td> 
   <td>Broker 的角色</td> 
   <td>ASYNC_MASTER 异步复制主节点 ；SYNC_MASTER 同步双写主节点； SLAVE 从节点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>flushDiskType</td> 
   <td>刷盘方式</td> 
   <td>ASYNC_FLUSH 异步刷盘;SYNC_FLUSH 同步刷盘</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### Broker高可用 ###

**主从同步方式：**

*  同步双写：Master节点收到消息后，同步消息到Slave节点，主备都写成功，再向返回成功
 *  异步复制：Master节点收到消息后，先返回成功，再同步到Slave节点

**刷盘方式：**

*  同步刷盘：节点收到消息后，将数据持久化到硬盘后，再返回成功
 *  异步刷盘：节点收到消息后，将消息存储在内存中，先返回成功，再持久化到硬盘中

**官方提供的配置：**

在`rocketmq/conf`目录下存在3个配置文件示例，分别为：

*  2m-2s-async 异步复制、异步刷盘
 *  2m-2s-sync 同步双写，异步刷盘
 *  2m-noslave 多主节点、异步刷盘

\*\*推荐使用：\*\*同步双写，异步刷盘

\*\*最稳妥的方式：\*\*同步双写、同步刷盘

## 消息存储 ##

### 消息存储结构 ###

![消息结构图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 偏移量（`Offset`） ###

*  Offset是消费进度的核心
 *  Offset的存储实现分为远程存储于本地存储两种
 *  对于PushConsumer（集群），Offset存储在Broker端；对于PullComsumer，Offset需要消费者自己维护，将其存在在消费者端
 *  集群消费模式，Offset存储在Broker端；广播消费模式，Offset春常在消费者端
 *  Consumer Offset用于标记Consumer Group在一条Consumer Queue上的消费进度

## 生成者 ##

### 核心参数 ###

*  producerGroup：组名唯一
 *  createTopicKey：创建主题时需要的密钥
 *  defaultTopicQueueNums：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，默认4
 *  sendMsgTimeout：发送消息超时时间
 *  compressMsgBodyOverHowmuch：消息压缩字节，默认4096字节，超过该值，rocketmq就会对消息进行压缩
 *  retryTimesWhenSendFailed：重发策略，同理存在异步的（retryTimesWhenSendAsyncFailed）
 *  retryAnotherBrokerWhenNotStoreOk:默认false
 *  maxMessagerSize：消息最大容量，默认128k

### 发送消息 ###

同步发送消息：DefaultMQProducerImpl.producer.send(msg);

异步发送消息：producer.send(Message msg,SendCallback sendCallback);

## 消费者 ##

### 消费模式 ###

**集群模式：**

*  RocketMQ默认采用集群消费模式
 *  同一ComsumerGroup中的消费者只消费一次

**广播模式：**

*  广播模式下，每个Consumer都会对消息进行消费

### 消息类型 ###

> 首先先定义一个MessageListenerConcurrently

public class MyMessageListenerConcurrently implements MessageListenerConcurrently { 
        @Override
        public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> list,
            ConsumeConcurrentlyContext consumeConcurrentlyContext) { 
            try { 
                MessageExt messageExt = list.get(0);
                String body = new String(messageExt.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET);
                System.out.printf("QueueId:%s;Book:%s%n", messageExt.getQueueId(), body);
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            } catch (UnsupportedEncodingException e) { 
                e.printStackTrace();
                return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
            }
        }
    }

#### 定时消息 ####

> 定时消息是指消息发到 Broker 后，不能立刻被 Consumer 消费，要到特定的时间点或者等待特定的时间后才能被消费

目前Rocket只支持固定精度的定时消息，官方解释为：

> 如果要支持任意的时间精度，在 Broker 层面，必须要做消息排序，如果再涉及到持久化，那么消息排序要不可避免的产生巨大性能开销

其精度如下：

**producer代码：**

public class Producer { 
        public static void main(String[] args) throws Exception { 
            DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("test_producer_group");
            producer.setNamesrvAddr(MessageConstants.NAMESRV_ADDR);
            producer.start();
            int totalMessagesToSend = 100;
            for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) { 
                Message message = new Message("schedule_message_test_topic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
                //设置级别为3，延迟10s
                message.setDelayTimeLevel(3);
                producer.send(message);
            }
            producer.shutdown();
        }
    }

**consumer代码：**

public class Consumer { 
        public static void main(String[] args) throws MQClientException { 
            DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("test_consumer_group");
            consumer.setNamesrvAddr(MessageConstants.NAMESRV_ADDR);
            consumer.subscribe("test_scheduled", "*");
            consumer.registerMessageListener(new MyMessageListenerConcurrently());
            consumer.start();
            System.out.printf("Consumer Started.%n");
        }
    }

#### 顺序消息 ####

*  顺序消息：指的是消息的消费顺序与生存顺序相同
 *  全局顺序：在某个topic下，所有消息都要保证顺序，设置一个队列
 *  局部顺序：只要保证每一组消息被顺序消费即可，根据消息特性，投放到指定队列

**producer代码：**

public class Producer { 
        public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException { 
            DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("test_producer_group");
            producer.setNamesrvAddr(MessageConstants.NAMESRV_ADDR);
            producer.start();
            Map<Integer, Book> bookMap = new HashMap<>();
            bookMap.put(1, new Book(1, "语文"));
            bookMap.put(2, new Book(2, "数学"));
            bookMap.put(3, new Book(3, "英语"));
            bookMap.put(4, new Book(4, "物理"));
            for (int i = 1; i <= 8; i++) { 
                try { 
                    int bookId = i % 4;
                    if (bookId == 0) { 
                        bookId = 4;
                    }
                    Book book = bookMap.get(bookId);
                    Message msg = new Message("test_book", "TagA",
                        JSON.toJSONString(book).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                    msg.setKeys("book_id_" + book.getId());
                    SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() { 
                        @Override
                        public MessageQueue select(List<MessageQueue> list, Message message, Object o) { 
                            Integer id = (Integer)o;
                            int index = id % list.size();
                            return list.get(index);
                        }
                    }, book.getId());
                    System.out.printf("%s%n", sendResult);
                } catch (Exception e) { 
                    e.printStackTrace();
                    Thread.sleep(1000);
                }
            }
            producer.shutdown();
        }
    }
    class Book { 
        private int id;
        private String name;
        public Book(int id, String name) { 
            this.id = id;
            this.name = name;
        }
        public int getId() { 
            return id;
        }
        public void setId(int id) { 
            this.id = id;
        }
        public String getName() { 
            return name;
        }
        public void setName(String name) { 
            this.name = name;
        }
    }

**consumer代码：**

public class Consumer { 
        public static void main(String[] args) throws MQClientException { 
            DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("test_consumer_group");
            consumer.setNamesrvAddr(MessageConstants.NAMESRV_ADDR);
            consumer.subscribe("test_book", "TagA");
            consumer.registerMessageListener(new MyMessageListenerConcurrently());
            consumer.start();
            System.out.printf("Consumer Started.%n");
        }
    }

#### 事务消息 ####

![事务消息][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**MyTransactionListener代码：**

public class MyTransactionListener implements TransactionListener { 
        @Override
        public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message message, Object o) { 
            System.out.printf("executeLocalTransaction，Obejct:%s%n", JSON.toJSONString(o));
            try { 
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) { 
                e.printStackTrace();
            }
            // 该方法主要是设置本地事务状态，与业务方代码在一个事务中，只要本地事务提交成功，该方法也会提交成功
            return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
        }
        @Override
        public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt messageExt) { 
            // 告知RocketMQ是提交还是回滚
            // 新版本将该方法与executeLocalTransaction进行合并
            return null;
        }
    }

**producer代码：**

public class Producer { 
        public static void main(String[] args) throws MQClientException { 
            TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("test_trans_group");
            producer.setNamesrvAddr(MessageConstants.NAMESRV_ADDR);
            ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() { 
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) { 
                        Thread thread = new Thread(r);
                        thread.setName("TransactionMQProducer-CheckThread");
                        return thread;
                    }
                });
            producer.setExecutorService(executorService);
            producer.setTransactionListener(new MyTransactionListener());
            producer.start();
            ArgBean arg = new ArgBean();
            arg.setA("testa");
            arg.setB("testb");
            Message message
                = new Message("test_trans", "TagA", ("test trans messsage!!obj:" + JSON.toJSONString(arg)).getBytes());
            producer.sendMessageInTransaction(message, arg);
        }
    }
    class ArgBean { 
        private String a;
        private String b;
        public String getA() { 
            return a;
        }
        public void setA(String a) { 
            this.a = a;
        }
        public String getB() { 
            return b;
        }
        public void setB(String b) { 
            this.b = b;
        }
    }

**consumer代码：**

public class Consumer { 
        public static void main(String[] args) throws MQClientException { 
            DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("test_consumer_group");
            consumer.setNamesrvAddr(MessageConstants.NAMESRV_ADDR);
            consumer.subscribe("test_trans", "TagA");
            consumer.registerMessageListener(new MyMessageListenerConcurrently());
            consumer.start();
            System.out.printf("Consumer Started.%n");
        }
    }

### 消费总览 ###

![rocketmq消费者消费消息流程][rocketmq]

几个重要的变量：

*  PullMessageService.pullRequestQueue 记录要发送到broker的请求
 *  PullRequest.processQueue 流量控制，控制ConsumeRequest的并发访问
 *  PullRequestHoldService.pullRequestTable 保存正在进行长轮询的请求信息
 *  ManyPullRequest.pullRequestList 记录正在进行长轮询的PullRequest

### Rebalance介绍 ###

#### Consumer与ConsumerQueue ####

![消费者与队列的关系][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

#### 平衡算法 ####

核心代码`RebalanceImpl#rebalanceByTopic`:

allocateResult = strategy.allocate(
                                this.consumerGroup,
                                this.mQClientFactory.getClientId(),
                                mqAll,
                                cidAll);

平衡算法`AllocateMessageQueueStrategy`的实现类

[https_rocketmq.apache.org_docs_motivation]: https://rocketmq.apache.org/docs/motivation/
[https_rocketmq.apache.org_rocketmq_how-to-support-more-queues-in-rocketmq]: https://rocketmq.apache.org/rocketmq/how-to-support-more-queues-in-rocketmq/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220224/f8c53fb00e694a80b9aeda8ad5baeaae.png
[runserver.sh]: http://runserver.sh
[runbroker.sh]: http://runbroker.sh
[https_github.com_apache_rocketmq-externals]: https://github.com/apache/rocketmq-externals
[http_127.0.0.1_8080]: http://127.0.0.1:8080
[https_github.com_apache_rocketmq-externals_issues_208]: https://github.com/apache/rocketmq-externals/issues/208
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220224/a6881e1bf02940b7945b26828cc37667.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220224/b1f5048f1d654997b51c4edca2d62fdb.png
[rocketmq]: /images/20220224/06efe9ee82fe44ba84c13ae44913dbbb.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2psaDkxMjAwODU0OA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220224/0416fe40d20144d28484e568a2235e43.png