activemq 信息优先级

布满荆棘的人生 2022-06-13 07:51 140阅读 0赞

我们可以在发送消息时，指定消息的权重，broker可以***建议***权重较高的消息将会优先发送给Consumer。在某些场景下，我们通常希望权重较高的消息优先传送；不过因为各种原因，priority并不能决定消息传送的严格顺序(order)。

JMS标准中约定priority可以为0~9的数值，值越大表示权重越高，默认值为4。不过activeMQ中各个存储器对priority的支持并非完全一样。比如JDBC存储器可以支持0~9，因为JDBC存储器可以基于priority对消息进行排序和索引化；但是对于kahadb/levelDB等这种基于日志文件的存储器而言，priority支持相对较弱，只能识别三种优先级(LOW: < 4,NORMAL: =4,HIGH: > 4)。在broker端，默认是不支持priority排序的，我们需要手动开启:

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1.  <policyEntry queue=">" prioritizedMessages="true"/>

一旦开启了此属性，此后消息存储时，将会按照prioprity的倒序索引化消息(比如kahadb B+Tree，此后priority将作为索引的一部分)。此后broker从存储器中获取消息时，权重较高的消息将会被优先获取；对于JDBC等其他存储器，可能在获取消息时，按照priority作为排序列来筛选消息。

我们首先简单的描述一下，消息在broker端pending的过程，这涉及到prefetch机制以及消息是否持久化等方面的问题。在broker端，为了优化Consumer消费的效率，通常开启prefetch策略，即从通道中(Queue/Topic)批量加载多条消息，这些消息可能来自内存(非持久化)，也可能来自存储文件(持久化消息，或者非持久化消息被swap到临时文件中)；borker会为每个Consumer创建一个基于内存的pending buffer，用来保存即将发送给Consumer的消息列表。当buffer中的消息被Consumer消费之后，将会从内存或者文件中继续加载多条消息，然后再根据需要将一定量的消息放入到pending buffer中。由此可见，我们只能保证每次prefetch的消息列表是按照priority排序的，但是有可能在buffer中的消息还没有发送之前，会有更高优先级的消息被写入文件或内存，事实上这已经不能改变消息发送的顺序了；因为我们无法在全局范围内，保证Consumer即将消费的消息是权重最高的！！

不过对于“非持久化”类型的消息(如果没有被swap到临时文件)，它们被保存在内存中，它们不存在从文件Paged in到内存的过程，因为可以保证优先级较高的消息，总是在prefetch的时候被优先获取，这也是“非持久化”消息可以担保消息发送顺序的优点。

Broker在收到Producer的消息之后，将会把消息cache到内存，如果消息需要持久化，那么同时也会把消息写入文件；如果通道中Consumer的消费速度足够快(即积压的消息很少，尚未超过内存限制，我们通过上文能够知道，每个通道都可以有一定的内存用来cache消息)，那么消息几乎不需要从存储文件中Paged In，直接就能从内存的cache中获取即可，这种情况下，priority可以担保“全局顺序”；不过，如果消费者滞后太多，cache已满，就会触发新接收的消息直接保存在磁盘中，那么此时，priority就没有那么有效了。

在Queue中，prefetch的消息列表默认将会采用“轮询”的方式(**roundRobin，注意并不是roundRobinDispatch**)\[备注：因为Queue不支持任何DispatchPolicy\]，依次添加到每个consumer的pending buffer中，比如有m1-m2-m3-m4四条消息，有C1-C2两个消费者，那么: m1->C1,m2->C2,m3->C1,m4->C2。这种轮序方式，会对基于权重的消息发送有些额外的影响，假如四条消息的权重都不同，但是(m1,m3)->C1，事实上m2的权重>m3,对于C1而言，它似乎丢失了“顺序性”。

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1.  //参见org.apache.activemq.broker.region.Queue  
2.  //doActualDispatch方法  
3.  //伪代码，描述  
4.    
5.  //pendingList: 从store中PageIn 的消息列表，亟待发送  
6.  Iterator it = pendingList.iterator();  
7.  //为了当前Page的消息发送，创建一个消费者列表的copy  
8.  //每个Queue都持有目前所有的消费者列表。  
9.  //在broker端，Subscription负责和Consumer客户端通讯  
10. List<Subscription> copyConsumers = **new** ArrayList<Subscription>(**this**.allSubscriptions);  
11. Set<Subscription> fullConsumers = **new** HashSet<Subscription>();  
12. **while**(it.hasNext())\{  
13.     Message mx = it.next();  
14.     **for**(Subscription consumer : copyConsumers)\{  
15.         **if**(fullConsumers.contains(consumer))\{  
16.             **break**;//如果当前consumer亟待确认的消息已经超过了prefetch  
17.         \}  
18.         //如果当前consumer中的pendingBuffer没有满  
19.         **if**(!consumer.isFull())\{  
20.             it.remove();  
21.             consumer.dispatch(mx);//异步发送消息，addBuffer  
22.             **if**(!strictOrderDispatch)\{  
23.                 //如果不是严格顺序发送  
24.                 //对consumers按照权重排序  
25.                 //权重高的consumer，将会被有限填充buffer  
26.                 //当权重相同时，将会按照它们最后发送消息的ID，倒序排列  
27.                 //即消息ID较小的，将会优先获取新消息。  
28.                 Collections.sort(**this**.allSubscritpions);  
29.                 //重建copy  
30.                 copyConsumers = **new** ArrayList<Subscription>(**this**.allSubscriptions);   
31.             \}  
32.         \}**else**\{  
33.             fullConsumers.add(consumer);  
34.         \}  
35.               
36. \}  
37. **if**(!pendingList.isEmpty()) \{  
38.     //剩余的消息，将会被cache起来，继续轮训上述过程  
39. \}

为了让priority的消息更加具备顺序性，我们可以通过如下配置来调整：

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1.  //queue or topic  
2.  <policyEntry queue=">" strictOrderDispatch="true" />

**strictOrderDispatch**“严格顺序转发”，这是区别于“轮询”的一种消息转发手段；不过不要误解它为“全局严格顺序”，它只不过是将prefetch的消息依次填满每个consumer的pending buffer。比如上述例子中，如果C1-C2两个消费者的buffer尺寸为3，那么(m1,m2,m3)->C1,(m4)->C2;当C1填充完毕之后，才会填充C2。由此这种策略可以保证buffer中所有的消息都是“权重临近的”、有序的。(需要注意：strictOrderDispatch并非是解决priority消息顺序的问题而生，只是在使用priority时需要关注它)。

对于Queue而言，仅仅使用strictOrderDispatch并不能完全解决顺序问题，它可能是相对高效但是比较粗略的方式；如果需要严格保证有序性，我们需要按照如下方式配置：

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1.  <policyEntry queue=">" prioritizedMessages="true" useCache="false" expireMessagesPeriod="0" queuePrefetch="1" />

useCache=false来关闭内存，强制将所有的消息都立即写入文件(索引化，但是会降低消息的转发效率)；queuePrefetch=1来约束每个consumer任何时刻只有一个消息正在处理，那些消息消费之后，将会从文件中重新获取，这大大增加了消息文件操作的次数，不过每次读取肯定都是priority最高的消息。\[对于broker而言，如果指定了prioritizedMessage将在存储时就根据消息的权重建立索引顺序，在内存中使用PrioritizedPendingList保存消息；否则将使用OrderedPendingList\]

“strictOrderDispatch”也适用于Topic，broker可以保证所有Subscriber获得的消息的顺序是一致的。不过Topic支持DispatchPolicy，但是不支持"strictOrderDispatch"属性，这个与Queue有所不同。

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1.  <policyEntry topic=">">  
2.      <dispatchPolicy>  
3.          <strictOrderDispatchPolicy />  
4.      </dispatchPolicy>  
5.  </policyEntry>

此外，对于Consumer而言，我们需要关注一个参数:messagePrioritySupported；它表示consumer端是否支持权重排序，默认为true，即当Consumer客户端使用了prefetchSize时，将会对这些已经到达Session但还没有转发给Consumer的消息列表，按照权重排序。我们可以通过这种方式开启：

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1.  //brokerUrl中  
2.  jms.messagePrioritySupported=**true**

如果你关闭了此选项，那么需要注意，当高权重的消息因为消费异常而重发时，将不能被优先消费。

设置方式

消息的优先级。0-4为正常的优先级，5-9为高优先级。可以通过下面方式设置：  
producer.setPriority(9);

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