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SpringBoot整合rockerMQ消息队列的方法

发布时间:2022-07-27 09:56:16 来源:亿速云 阅读:118 作者:iii 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍“SpringBoot整合rockerMQ消息队列的方法”,在日常操作中,相信很多人在SpringBoot整合rockerMQ消息队列的方法问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”SpringBoot整合rockerMQ消息队列的方法”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

    Springboot整合RockerMQ

    1、maven依赖

    <dependencies>
        <!-- springboot-web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
            <artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.0.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    2、yml配置文件

    rocketmq:
      ###连接地址nameServer
      name-server: www.kaicostudy.com:9876;
      producer:
        group: kaico_producer
    server:
      port: 8088

    3、生产者

    @RequestMapping("/sendMsg")
        public String sendMsg() {
            OrderEntity orderEntity = new OrderEntity("123456","腾讯视频会员");
            SendResult kaicoTopic = rocketMQTemplate.syncSend("kaicoTopic"+":"+"tag1", orderEntity);
            System.out.println("返回发送消息状态:" + kaicoTopic);
            return "success";
        }

    4、消费者

    @Service
    @RocketMQMessageListener(topic = "kaicoTopic", selectorExpression ="tag1", consumerGroup = "kaico_consumer", messageModel = MessageModel.CLUSTERING)
    public class OrdeConsumer2 implements RocketMQListener<OrderEntity> {
        @Override
        public void onMessage(OrderEntity o) {
            System.out.println("kaico_consumer2消费者接收对象:" + o.toString());
        }
    }

    使用总结

    消费模式

    集群消费
    当 consumer 使用集群消费时,每条消息只会被 consumer 集群内的任意一个 consumer 实例消费一次。
    同时记住一点,使用集群消费的时候,consumer 的消费进度是存储在 broker 上,consumer 自身是不存储消费进度的。消息进度存储在 broker 上的好处在于,当你 consumer 集群是扩大或者缩小时,由于消费进度统一在broker上,消息重复的概率会被大大降低了。
    注意: 在集群消费模式下,并不能保证每一次消息失败重投都投递到同一个 consumer 实例。

    注解配置:messageModel = MessageModel.CLUSTERING

    广播消费
    当 consumer 使用广播消费时,每条消息都会被 consumer 集群内所有的 consumer 实例消费一次,也就是说每条消息至少被每一个 consumer 实例消费一次。
    与集群消费不同的是,consumer 的消费进度是存储在各个 consumer 实例上,这就容易造成消息重复。还有很重要的一点,对于广播消费来说,是不会进行消费失败重投的,所以在 consumer 端消费逻辑处理时,需要额外关注消费失败的情况。
    虽然广播消费能保证集群内每个 consumer 实例都能消费消息,但是消费进度的维护、不具备消息重投的机制大大影响了实际的使用。因此,在实际使用中,更推荐使用集群消费,因为集群消费不仅拥有消费进度存储的可靠性,还具有消息重投的机制。而且,我们通过集群消费也可以达到广播消费的效果。

    注解配置:messageModel = MessageModel.BROADCASTING

    生产者组和消费者组

    生产者组
    一个生产者组,代表着一群topic相同的Producer。即一个生产者组是同一类Producer的组合。

    如果Producer是TransactionMQProducer,则发送的是事务消息。如果节点1发送完消息后,消息存储到broker的Half Message Queue中,还未存储到目标topic的queue中时,此时节点1崩溃,则可以通过同一Group下的节点2进行二阶段提交,或回溯。

    使用时,一个节点下,一个topic会对应一个producer

    消费者组
    一个消费者组,代表着一群topic相同,tag相同(即逻辑相同)的Consumer。通过一个消费者组,则可容易的进行负载均衡以及容错

    使用时,一个节点下,一个topic加一个tag可以对应一个consumer。一个消费者组就是横向上多个节点的相同consumer为一个消费组。

    首先分析一下producer。习惯上我们不会创建多个订阅了相同topic的Producer实例,因为一个Producer实例发送消息时是通过ExecutorService线程池去异步执行的,不会阻塞完全够用,如果创建了多个相同topic的Producer则会影响性能。而Consumer则不同。消息会在一topic下会细分多个tag,需要针对tag需要针对不同的tag创建多个消费者实例。

    注意:多个不同的消费者组订阅同一个topic、tag,如果设定的是集群消费模式,每一个消费者组中都会有一个消费者来消费。也就是说不同的消费者组订阅同一个topic相互之间是没有影响的。

    生产者投递消息的三种方式

    同步: 发送消息后需等待结果,消息的可靠性高发送速度慢;

     SendResult kaicoTopic = rocketMQTemplate.syncSend("kaicoTopic"+":"+"tag1", orderEntity);

    异步: 消息发送后,回调通知结果,消息发送速度快,消息可靠性低;

     //异步发送
            rocketMQTemplate.asyncSend("kaicoTopic" + ":" + "tag1", orderEntity, new SendCallback() {
                @Override
                public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                    System.out.println("异步发送消息成功");
                }
                @Override
                public void onException(Throwable throwable) {
                    System.out.println("异步发送消息失败");
                }
            });

    单向(oneway):消息发送后,不关心结果,发送速度最快,消息可靠性最差,适用于在大量日志数据和用户行为数据等场景发送数据。

    //单向(oneway)发送
            rocketMQTemplate.sendOneWay("kaicoTopic"+":"+"tag1", orderEntity);

    如何保证消息不丢失

    主要三个步骤
    1、生产者保证消息发送成功
    采用同步发送消息的方式,发送消息后有返回结果,保证消息发送成功。(代码见上面)
    返回四个状态

    • SEND_OK:消息发送成功。需要注意的是,消息发送到 broker 后,还有两个操作:消息刷盘和消息同步到 slave 节点,默认这两个操作都是异步的,只有把这两个操作都改为同步,SEND_OK 这个状态才能真正表示发送成功。

    • FLUSH_DISK_TIMEOUT:消息发送成功但是消息刷盘超时。

    • FLUSH_SLAVE_TIMEOUT:消息发送成功但是消息同步到 slave 节点时超时。

    • SLAVE_NOT_AVAILABLE:消息发送成功但是 broker 的 slave 节点不可用。

    2、rocketMQ将消息持久化,保证宕机后消息不会丢失。持久化策略(刷盘策略)

    • 异步刷盘:默认。消息写入 CommitLog 时,并不会直接写入磁盘,而是先写入 PageCache 缓存后返回成功,然后用后台线程异步把消息刷入磁盘。异步刷盘提高了消息吞吐量,但是可能会有消息丢失的情况,比如断点导致机器停机,PageCache 中没来得及刷盘的消息就会丢失。

    • 同步刷盘:消息写入内存后,立刻请求刷盘线程进行刷盘,如果消息未在约定的时间内(默认 5 s)刷盘成功,就返回 FLUSH_DISK_TIMEOUT,Producer 收到这个响应后,可以进行重试。同步刷盘策略保证了消息的可靠性,同时降低了吞吐量,增加了延迟。要开启同步刷盘,需要增加下面配置:

    flushDiskType=SYNC_FLUSH

    3、Broker 多副本和高可用
    Broker 为了保证高可用,采用一主多从的方式部署。
    消息发送到 master 节点后,slave 节点会从 master 拉取消息保持跟 master 的一致。这个过程默认是异步的,即 master 收到消息后,不等 slave 节点复制消息就直接给 Producer 返回成功。

    这样会有一个问题,如果 slave 节点还没有完成消息复制,这时 master 宕机了,进行主备切换后就会有消息丢失。为了避免这个问题,可以采用 slave 节点同步复制消息,即等 slave 节点复制消息成功后再给 Producer 返回发送成功。只需要增加下面的配置:
    brokerRole=SYNC_MASTER

    改为同步复制后,消息复制流程如下:

    • slave 初始化后,跟 master 建立连接并向 master 发送自己的 offset;

    • master 收到 slave 发送的 offset 后,将 offset 后面的消息批量发送给 slave;

    • slave 把收到的消息写入 commitLog 文件,并给 master 发送新的 offset;

    • master 收到新的 offset 后,如果 offset >= producer 发送消息后的 offset,给 Producer 返回 SEND_OK。

    4、消费者保证消息消费成功
    消费者消费消息后,如果 Consumer 消费成功,返回 CONSUME_SUCCESS,提交 offset 并从 Broker 拉取下一批消息。

    @Service
    public class NoSpringBootOrderConsumer {
        private DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer;
        @Value("${rocketmq.name-server}")
        private String namesrvAddr;
        protected String consumerGroup;
        protected String topic;
        protected String topicTag;
        public void setNamesrvAddr(String namesrvAddr) {
            this.namesrvAddr = namesrvAddr;
        }
        public void setConsumerGroup(String consumerGroup) {
            this.consumerGroup = consumerGroup;
        }
        public void setTopic(String topic) {
            this.topic = topic;
        }
        public void setTopicTag(String topicTag) {
            this.topicTag = topicTag;
        }
        public static String encoding = System.getProperty("file.encoding");
        /*
         * @Author ex_fengkai
         * @Description //TODO 初始化数据(消费者组名称、topic、topic的tag、nameServer的信息)
         * @Date 2020/11/9 14:36
         * @Param []
         * @return void
         **/
        private void initParam() {
            this.consumerGroup = "kaico_consumer3";
            this.topic = "kaicoTopic";
            this.topicTag = "tag1";
            this.setNamesrvAddr(namesrvAddr);
        }
        @PostConstruct
        private void init() throws InterruptedException, MQClientException {
            initParam();
            // ConsumerGroupName需要由应用来保证唯一,用于把多个Consumer组织到一起,提高并发处理能力
            defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(consumerGroup);
            defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(namesrvAddr); //设置nameServer服务器
            defaultMQPushConsumer.setInstanceName(String.valueOf(System.currentTimeMillis()));
            defaultMQPushConsumer.setVipChannelEnabled(false);
            // 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费
            defaultMQPushConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
            // 订阅指定Topic下的topicTag
            System.out.println("consumerGroup:" + consumerGroup + " topic:" + topic + " ,topicTag:" + topicTag);
            defaultMQPushConsumer.subscribe(topic, topicTag);
            // 设置为集群消费
            defaultMQPushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
            // 通过匿名消息监听处理消息消费
            defaultMQPushConsumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
                // 默认msgs里只有一条消息,可以通过设置consumeMessageBatchMaxSize参数来批量接收消息
                @Override
                public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                    MessageExt msg = msgs.get(0);
                    if (msg.getTopic().equals(topic) && msg.getTags() != null && msg.getTags().equals(topicTag)) {
                        // 执行topic下对应tag的消费逻辑
                        try {
                            onMessage(new String(msg.getBody(),"utf-8"));
    
                        } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                            System.out.println("系统不支持消息编码格式:" + encoding);
                            return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
    
                        } catch (Exception e) {
                            System.out.println("消息处理异常");
                            return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
                        }
                        System.out.println("consumerGroup:" + consumerGroup + " MsgId:" + msg.getMsgId() + " was done!");
                    }
                    // 如果没有return success ,consumer会重新消费该消息,直到return success
                    return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
                }
            });
            // Consumer对象在使用之前必须要调用start初始化,初始化一次即可
            defaultMQPushConsumer.start();
            System.out.println("consumerGroup:" + consumerGroup + " namesrvAddr:" + namesrvAddr + "  start success!");
        }
        @PreDestroy
        public void destroy() {
            defaultMQPushConsumer.shutdown();
        }
        private void onMessage(String s) {
            System.out.println(consumerGroup + "用spring的方式的消费者消费:" + s);
        }
    }

    Consumer 重试
    Consumer 消费失败,这里有 3 种情况:

    • 返回 RECONSUME_LATER

    • 返回 null

    • 抛出异常

    Broker 收到这个响应后,会把这条消息放入重试队列,重新发送给 Consumer。

    注意:Broker 默认最多重试 16 次,如果重试 16 次都失败,就把这条消息放入死信队列,Consumer 可以订阅死信队列进行消费。重试只有在集群模式(MessageModel.CLUSTERING)下生效,在广播模式(MessageModel.BROADCASTING)下是不生效的。Consumer 端一定要做好幂等处理。

    顺序消息

    • 生产者投递消息根据key投递到同一个队列中存放

    • 消费者应该订阅到同一个队列实现消费

    • 最终应该使用同一个线程去消费消息(不能够实现多线程消费。)

    生产者代码

    //发送顺序消息
        @RequestMapping("/sendMsg1")
        public String sendMsg1() throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {
            Long orderId = System.currentTimeMillis();
            String insertSql = getSqlMsg("insert", orderId);
            String updateSql = getSqlMsg("update", orderId);
            String deleteSql = getSqlMsg("delete", orderId);
            Message insertMsg = new Message("kaicoTopic", "tag6", insertSql.getBytes());
            Message updateMsg = new Message("kaicoTopic", "tag6", updateSql.getBytes());
            Message deleteMsg = new Message("kaicoTopic", "tag6", deleteSql.getBytes());
            DefaultMQProducer producer = rocketMQTemplate.getProducer();
            rocketMQTemplate.getProducer().send(insertMsg
                    , new MessageQueueSelector() {
                        @Override
                        public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg,
                                                   Object arg) {
                            // 该消息存放到队列0中
                            return  mqs.get(0);
                        }
                    }, orderId);
            rocketMQTemplate.getProducer().send(updateMsg
                    , new MessageQueueSelector() {
                        @Override
                        public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg,
                                                   Object arg) {
                            // 该消息存放到队列0中
                            return mqs.get(0);
                        }
                    }, orderId);
            rocketMQTemplate.getProducer().send(deleteMsg
                    , new MessageQueueSelector() {
                        @Override
                        public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg,
                                                   Object arg) {
                            // 该消息存放到队列0中
                            return  mqs.get(0);
                        }
                    }, orderId);
            return orderId + "";
        }

    消费者代码

    @Service
    @RocketMQMessageListener(topic = "kaicoTopic", selectorExpression ="tag6", consumerGroup = "kaico_consumer1",
            messageModel = MessageModel.CLUSTERING, consumeMode = ConsumeMode.ORDERLY, consumeThreadMax = 1)
    public class OrdeConsumer implements RocketMQListener<MessageExt> {
        @Override
        public void onMessage(MessageExt msg) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "-kaico_consumer1消费者接收对象:队列" + msg.getQueueId()
                    + "=消息:" +  new String(msg.getBody()));
        }
    }

    分布式事务

    SpringBoot整合rockerMQ消息队列的方法

    实现思路

    • 生产者(发送方)投递事务消息到Broker中,设置该消息为半消息 不可以被消费;

    • 开始执行我们的本地事务,将本地事务执行的结果(回滚或者提交)发送给Broker

    • Broker获取回滚或者提交,如果是回滚的情况则删除该消息、如果是提交的话,该消息就可以被消费者消费;

    • Broker如果没有及时的获取发送方本地事务结果的话,会主动查询本地事务结果。

    1、生产者发送事务消息sendMessageInTransaction

     public String saveOrder() {
         // 提前生成我们的订单id
         String orderId = System.currentTimeMillis() + "";
         /**
          * 1.提前生成我们的半消息
          * 2.半消息发送成功之后,在执行我们的本地事务
          */
         OrderEntity orderEntity = createOrder(orderId);
         String msg = JSONObject.toJSONString(orderEntity);
         MessageBuilder<String> stringMessageBuilder = MessageBuilder.withPayload(msg);
         stringMessageBuilder.setHeader("msg", msg);
         Message message = stringMessageBuilder.build();
         // 该消息不允许被消费者消费,生产者的事务逻辑代码在生产者事务监听类中executeLocalTransaction方法中执行。
         rocketMQTemplate.sendMessageInTransaction("kaicoProducer",
                 "orderTopic", message, null);
         return orderId;
    
    }

    2、事务监听类

    @Slf4j
    @Component
    @RocketMQTransactionListener(txProducerGroup = "kaicoProducer") //这个mayiktProducer生产者的事务管理
    public class SyncProducerListener implements RocketMQLocalTransactionListener {
        @Autowired
        private OrderMapper orderMapper;
    
        @Autowired
        private TransationalUtils transationalUtils;
        /**
         * 执行我们订单的事务
         * @param msg
         * @param arg
         * @return
         */
        @Override
        public RocketMQLocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
            MessageHeaders headers = msg.getHeaders();
            //拿到消息
            Object object = headers.get("msg");
            if (object == null) {
                return null;
            }
            String orderMsg = (String) object;
            OrderEntity orderEntity = JSONObject.parseObject(orderMsg, OrderEntity.class);
            TransactionStatus begin = null;
            try {
                begin = transationalUtils.begin();
                int result = orderMapper.addOrder(orderEntity);
                transationalUtils.commit(begin);
                if (result <= 0) {
                    return RocketMQLocalTransactionState.ROLLBACK;
                }
                // 告诉我们的Broke可以消费者该消息
                return RocketMQLocalTransactionState.COMMIT;
            } catch (Exception e) {
                if (begin != null) {
                    transationalUtils.rollback(begin);
                    return RocketMQLocalTransactionState.ROLLBACK;
                }
            }
            //add.Order
            return null;
        }
        /**
         * 提供给我们的Broker定时检查
         * @param msg
         * @return
         */
        @Override
        public RocketMQLocalTransactionState checkLocalTransaction(Message msg) {
            MessageHeaders headers = msg.getHeaders();
            Object object = headers.get("msg");
            if (object == null) {
                return RocketMQLocalTransactionState.ROLLBACK;
            }
            String orderMsg = (String) object;
            OrderEntity orderEntity = JSONObject.parseObject(orderMsg, OrderEntity.class);
            String orderId = orderEntity.getOrderId();
            // 直接查询我们的数据库
            OrderEntity orderDbEntity = orderMapper.findOrderId(orderId);
            if (orderDbEntity == null) {
                //不确认,继续重试
                return RocketMQLocalTransactionState.UNKNOWN;
            }
            //提交事务
            return RocketMQLocalTransactionState.COMMIT;
        }
    }

    3、消费者消费消息

    @Service
    @RocketMQMessageListener(topic = "orderTopic", consumerGroup = "kaicoTopic")
    public class OrdeConsumer implements RocketMQListener<String> {
        @Autowired
        private DispatchMapper dispatchMapper;
        @Override
        public void onMessage(String msg) {
            OrderEntity orderEntity = JSONObject.parseObject(msg, OrderEntity.class);
            String orderId = orderEntity.getOrderId();
            // 模拟userid为=123456
            DispatchEntity dispatchEntity = new DispatchEntity(orderId, 123456L);
            dispatchMapper.insertDistribute(dispatchEntity);
        }
    }

    到此,关于“SpringBoot整合rockerMQ消息队列的方法”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!

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