RocketMQ之Producer_rocketmq producer

一、RocketMQ 4.X 生产者常见核心配置

compressMsgBodyOverHowmuch ：消息超过默认字节4096后进行压缩
retryTimesWhenSendFailed : 失败重发次数
maxMessageSize : 最大消息配置，默认128k
topicQueueNums : 主题下面的队列数量，默认是4
autoCreateTopicEnable : 是否自动创建主题 Topic, 开发建议为 true，生产要为 false
defaultTopicQueueNums : 自动创建服务器不存在的 Topic，默认创建的队列数
autoCreateSubscriptionGroup: 是否允许 Broker 自动创建订阅组，建议线下开发开启，线上关闭
brokerClusterName : 集群名称
brokerId : 0表示Master主节点，大于0表示从节点
brokerIP1 : Broker 服务地址
brokerRole : Broker 角色 ASYNC_MASTER/ SYNC_MASTER/ SLAVE
deleteWhen : 每天执行删除过期文件的时间，默认每天凌晨4点
flushDiskType ：刷盘策略, 默认为 ASYNC_FLUSH (异步刷盘)，另外是 SYNC_FLUSH (同步刷盘)
listenPort ： Broker 监听的端口号
mapedFileSizeCommitLog ： 单个 conmmitlog 文件大小，默认是 1GB
mapedFileSizeConsumeQueue：ConsumeQueue 每个文件默认存30W条，可以根据项目调整
storePathRootDir : 存储消息以及一些配置信息的根目录 默认为用户的 ${HOME}/store
storePathCommitLog：commitlog 存储目录默认为 ${storePathRootDir}/commitlog
storePathIndex： 消息索引存储路径
syncFlushTimeout : 同步刷盘超时时间
diskMaxUsedSpaceRatio ： 检测可用的磁盘空间大小，超过后会写入报错

二、Broker 消息投递状态有四种

FLUSH_DISK_TIMEOUT ：没有在规定时间内完成刷盘 (刷盘策略需要为 SYNC_FLUSH 才会出这个错误)
FLUSH_SLAVE_TIMEOUT ：主从模式下，Broker 是 SYNC_MASTER，没有在规定时间内完成主从同步
SLAVE_NOT_AVAILABLE ： 主从模式下，Broker 是 SYNC_MASTER，没有找到被配置成 Slave 的 Broker
SEND_OK ：发送成功，没有发生上面的三种问题

三、RocketMQ 消息生产和消费异常重试和阈值设定

生产者 Producer 重试（异步和 SendOneWay下配置无效）

消息重投（保证数据的高可靠性），本身内部支持重试，默认次数是2，如果网络情况比较差，或者跨集群则建改多几次

消费端重试

原因：消息处理异常、broker 端到 consumer 端各种问题，如网络原因闪断，消费处理失败，ACK 返回失败等等问题。
注意：
重试间隔时间配置 ,默认每条消息最多重试 16 次
messageDelayLevel=1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h 超过重试次数人工补偿
消费端去重
一条消息无论重试多少次，这些重试消息的 Message ID，key 不会改变。
消费重试只针对集群消费方式生效；广播方式不提供失败重试特性，即消费失败后，失败消息不再重试，继续消费新的消息

四、RocketMQ 异步发送消息

@RequestMapping("/api/v1/pay_cb")
public Object callback(String text) throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {

　　Message message = new Message(JmsConfig.TOPIC,"taga" ,"66881" , ("hello xdclass rocketmq = "+text).getBytes() );

　　payProducer.getProducer().send(message, new SendCallback() {
　　　　@Override
　　　　public void onSuccess(SendResult sendResult) {
　　　　　　System.out.printf("发送结果=%s, msg=%s ", sendResult.getSendStatus(), sendResult.toString());
　　　　}

　　　　@Override
　　　　public void onException(Throwable e) {
　　　　　　e.printStackTrace();
　　　　　　//补偿机制，根据业务情况进行使用，看是否进行重试
　　　　}
　　});

　　return new HashMap<>();
}
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注意：官方例子：如果异步发送消息，调用 producer.shutdown() 后会失败。异步发送：不会重试，发送总次数等于1。

五、RocketMQ OneWay 发送消息及多种场景对比

SYNC：应用场景：重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统等
ASYNC ：应用场景：对RT时间敏感，可以支持更高的并发，回调成功触发相对应的业务，比如注册成功后通知积分系统发放优惠券
ONEWAY：一次发送，无需要等待响应。使用场景：主要是日志收集，适用于某些耗时非常短，但对可靠性要求并不高的场景，也就是 LogServer，只负责发送消息，不等待服务器回应且没有回调函数触发，即只发送请求不等待应答

@RequestMapping("/api/v1/pay_cb")
public Object callback(String text) throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {
    Message message = new Message(JmsConfig.TOPIC,"taga" ,"66881" , ("hello xdclass rocketmq = "+text).getBytes() );
    payProducer.getProducer().sendOneway(message);
    return new HashMap<>();
}
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六、RocketMQ 延迟消息

什么是延迟消息？

Producer 将消息发送到消息队列 RocketMQ 服务端，但并不期望这条消息立马投递，而是推迟到在当前时间点之后的某一个时间投递到 Consumer 进行消费，该消息即延迟消息，目前支持固定延迟精度的消息。

固定精度为：“1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h”

使用 message.setDelayTimeLevel(xxx); xxx是级别，1表示配置里面的第一个级别，2表示第二个级别。

@RequestMapping("/api/v1/pay_cb")
public Object callback(String text) throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {
    Message message = new Message(JmsConfig.TOPIC,"taga" ,"66881" , ("hello xdclass rocketmq = "+text).getBytes() );
    message.setDelayTimeLevel(2);// 表示5s后进行投递
    payProducer.getProducer().sendOneway(message);
    return new HashMap<>();
}
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使用场景

通过消息触发一些定时任务，比如在某一固定时间点向用户发送提醒消息。
消息生产和消费有时间窗口要求：比如在天猫电商交易中超时未支付关闭订单的场景，在订单创建时会发送一条 延时消息。这条消息将会在 30 分钟以后投递给消费者，消费者收到此消息后需要判断对应的订单是否已完成支付。 如支付未完成，则关闭订单。如已完成支付则忽略。
RocketMQ 还有定时消息功能，目前开源版本还不支持，商业版本则有，两者使用场景类似。

七、RocketMQ 生产消息使用 MessageQueueSelector 投递到 Topic 下指定的 queue

应用场景：顺序消息，分摊负载。

默认 Topic 下的 queue 数量是4，可以配置。

public class PayController {

    @Autowired
    private PayProducer payProducer;


    @RequestMapping("/api/v1/pay_cb")
    public Object callback(String text) throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {

        Message message = new Message(JmsConfig.TOPIC,"taga" ,"66881" , ("hello xdclass rocketmq = "+text).getBytes() );

        //同步发送
//      SendResult sendResult =  payProducer.getProducer().send(message, new MessageQueueSelector() {
//           @Override
//            public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
//               int queueNum = Integer.parseInt(arg.toString());
//               return mqs.get(queueNum);
//            }
//
//      }, 3);
//      System.out.printf("发送结果=%s, msg=%s ", sendResult.getSendStatus(), sendResult.toString());

        //异步发送到指定queue， SendCallback不能用lambda表达式，有两个函数需要被实现
        payProducer.getProducer().send(message, (mqs, msg, arg) -> {
            int queueNum = Integer.parseInt(arg.toString());
            return mqs.get(queueNum);

        }, 0, new SendCallback() {
            @Override
            public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                System.out.printf("发送结果=%s, msg=%s ", sendResult.getSendStatus(), sendResult.toString());
            }

            @Override
            public void onException(Throwable e) {
                e.printStackTrace();
            }
        });

        return new HashMap<>();
    }
}
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支持同步，异步发送指定的 MessageQueue。

注意：选择的 queue 数量必须小于配置的，否则会出错。

八、顺序消息在电商和证券系统中的应用场景

什么是顺序消息：消息的生产和消费顺序一致
1.全局顺序：topic下面全部消息都要有序(少用)
性能要求不高，所有的消息严格按照 FIFO 原则进行消息发布和消费的场景，并行度成为消息系统的瓶颈, 吞吐量不够.
在证券处理中，以人民币兑换美元为例子，在价格相同的情况下，先出价者优先处理，则可以通过全局顺序的方式按照 FIFO 的方式进行发布和消费
2.局部顺序：只要保证一组消息被顺序消费即可（RocketMQ 使用）
性能要求高
电商的订单创建，同一个订单相关的创建订单消息、订单支付消息、订单退款消息、订单物流消息、订单交易成功消息 都会按照先后顺序来发布和消费（阿里巴巴集团内部电商系统均使用局部顺序消息，既保证业务的顺序，同时又能保证业务的高性能）
顺序发布：对于指定的一个 Topic，客户端将按照一定的先后顺序发送消息
顺序消费：对于指定的一个 Topic，按照一定的先后顺序接收消息，即先发送的消息一定会先被客户端接收到。
注意：
顺序消息暂不支持广播模式
顺序消息不支持异步发送方式，否则将无法严格保证顺序

九、顺序消息的使用

生产端保证发送消息有序，且发送到同一个 Topic 的同个 queue 里面，RocketMQ 的确是能保证 FIFO 的。

例子：订单的顺序流程是：创建、付款、物流、完成，订单号相同的消息会被先后发送到同一个队列中，根据 MessageQueueSelector 里面自定义策略，根据同个业务 id 放置到同个 queue 里面，如订单号取模运算再放到 selector 中，同一个模的值都会投递到同一条 queue。

public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
    //如果是订单号是字符串，则进行hash，得到一个hash值
    Long id = (Long) arg;
    long index = id % mqs.size();
    return mqs.get((int)index);
}
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消费端要在保证消费同个 Topic 里的同个队列，不应该用 MessageListenerConcurrently，应该使用 MessageListenerOrderly，自带单线程消费消息，不能再 Consumer 端再使用多线程去消费，消费端分配到的 queue 数量是固定的，集群消会锁住当前正在消费的队列集合的消息，所以会保证顺序消费。