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Rocket重试机制,消息模式,刷盘方式

一、Consumer 批量消费(推模式)

Consumer端先启动 

Consumer端后启动. 正常情况下:应该是Consumer需要先启动

consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10

package quickstart;

import java.util.List;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;

import com.alibaba.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;

import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt;

/**

* Consumer,订阅消息

*/

public class Consumer {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");

consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876");

consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);

/**

* 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费<br>

* 如果非第一次启动,那么按照上次消费的位置继续消费 ,(消费顺序消息的时候设置)

*/

consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

consumer.subscribe("TopicTest", "*");

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {

try {

System.out.println("msgs的长度" + msgs.size());

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Receive New Messages: " + msgs);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;

}

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;

}

});由于这里是Consumer先启动,所以他回去轮询MQ上是否有订阅队列的消息,由于每次producer插入一条,Consumer就拿一条所以测试结果如下(每次size都是1

2Consumer端后启动,也就是Producer先启动

由于这里是Consumer后启动,所以MQ上也就堆积了一堆数据,Consumer

1Producer端重试

也就是ProducerMQ上发消息没有发送成功,我们可以设置发送失败重试的次数,发送并触发回调函数

2Consumer端重试

2.1exception的情况,一般重复16 10s30s1分钟、2分钟、3分钟等等

上面的代码中消费异常的情况返回

return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;//重试

正常则返回:

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;//成功

二、消息重试机制:消息重试分为2

1Producer端重试

2Consumer端重试

consumer.start();

System.out.println("Consumer Started.");

}

}

consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10

//设置重试的次数

producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3);

//开启生产者

producer.start();

//创建一条消息

Message msg = new Message("PushTopic", "push", "1", "我是一条普通消息".getBytes());

//发送消息

SendResult result = producer.send(msg);

//发送,并触发回调函数

producer.send(msg, new SendCallback() {

@Override

//成功的回调函数

public void onSuccess(SendResult sendResult) {

System.out.println(sendResult.getSendStatus());

System.out.println("成功了");

}

@Override

//出现异常的回调函数

public void onException(Throwable e) {

System.out.println("失败了"+e.getMessage());

}

});

package quickstart;

import java.util.List;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;

import com.alibaba.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;

import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt;

/**

* Consumer,订阅消息

*/

public class Consumer {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");

consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876");

consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);

/**

* 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费<br>

* 如果非第一次启动,那么按照上次消费的位置继续消费

*/

consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

consumer.subscribe("TopicTest", "*");

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {

try {

// System.out.println("msgs的长度" + msgs.size());

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Receive New Messages: " + msgs);

for (MessageExt msg : msgs) {

String msgbody = new String(msg.getBody(), "utf-8");

if (msgbody.equals("Hello RocketMQ 4")) {

System.out.println("======错误=======");

int a = 1 / 0;

}

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

if(msgs.get(0).getReconsumeTimes()==3){

//记录日志

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;// 成功

}else{

return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;// 重试

}

}

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;// 成功

}

});

consumer.start();

System.out.println("Consumer Started.");

}

}

假如超过了多少次之后我们可以让他不再重试记录 日志。

if(msgs.get(0).getReconsumeTimes()==3){

//记录日志

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;// 成功

}

2.2超时的情况,这种情况MQ会无限制的发送给消费端。

就是由于网络的情况,MQ发送数据之后,Consumer端并没有收到导致超时。也就是消费端没有给我返回return 任何状态,这样的就认为没有到达Consumer端。

这里模拟Producer只发送一条数据。consumer端暂停1分钟并且不发送接收状态给MQ

package model;

import java.util.List;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;

import com.alibaba.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;

import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt;

/**

* Consumer,订阅消息

*/

public class Consumer {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("message_consumer");

consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876");1、集群消费

2、广播消费

rocketMQ默认是集群消费,我们可以通过在Consumer来支持广播消费

三、消费模式

consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);

/**

* 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费<br>

* 如果非第一次启动,那么按照上次消费的位置继续消费

*/

consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

consumer.subscribe("TopicTest", "*");

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {

try {

// 表示业务处理时间

System.out.println("=========开始暂停===============");

Thread.sleep(60000);

for (MessageExt msg : msgs) {

System.out.println(" Receive New Messages: " + msg);

}

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;// 重试

}

return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;// 成功

}

});

consumer.start();

System.out.println("Consumer Started.");

}

}

consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);// 广播消费

package model;

import java.util.List;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;

import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;

import com.alibaba.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;

import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt;

import com.alibaba.rocketmq.common.protocol.heartbeat.MessageModel;

/**

* Consumer,订阅消息

*/

public class Consumer2 {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("message_consumer");

consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876");

consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);

consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);// 广播消费

consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

consumer.subscribe("TopicTest", "*");

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {

try {异步复制和同步双写主要是主和从的关系。消息需要实时消费的,就需要采用主从模式部署

异步复制:比如这里有一主一从,我们发送一条消息到主节点之后,这样消息就算从producer端发送成功了,然后通过异步复制的方法将数据复制到从节点

同步双写:比如这里有一主一从,我们发送一条消息到主节点之后,这样消息就并不算从producer端发送成功了,需要通过同步双写的方法将数据同步到从节点后, 才算数据发

送成功。

如果rocketMq才用双master部署,ProducerMQ上写入20条数据 其中Master1中拉取了12条 。Master2中拉取了8 条,这种情况下,Master1宕机,那么我们消费数据的时

候,只能消费到Master2中的8条,Master1中的12条默认持久化,不会丢失消息,需要Master1恢复之后这12条数据才能继续被消费,如果想保证消息实时消费,就才用双

MasterSlave的模式

同步刷盘:在消息到达MQ后,RocketMQ需要将数据持久化,同步刷盘是指数据到达内存之后,必须刷到commitlog日志之后才算成功,然后返回producer数据已经发送成功。

异步刷盘:,同步刷盘是指数据到达内存之后,返回producer说数据已经发送成功。,然后再写入commitlog日志。

commitlog

commitlog就是来存储所有的元信息,包含消息体,类似于MySQLOracleredolog,所以主要有CommitLog在,Consume Queue即使数据丢失,仍然可以恢复出来。

consumequeue:记录数据的位置,以便Consume快速通过consumequeue找到commitlog中的数据

当生产者向Kafka发送消息,且正常得到响应的时候,可以确保生产者不会产生重复的消息。但是,如果生产者发送消息后,遇到网络问题,无法获取响应,生产者就无法判断该

消息是否成功提交给了Kafka。根据生产者的机制,我们知道,当出现异常时,会进行消息重传,这就可能出现“At least one”语义。为了实现“Exactly once”语义,这里提供两个

可选方案:

如果业务数据产生消息可以找到合适的字段作为主键,或是有一个全局ID生成器,可以优先考虑选用第二种方案。

为了实现消费者的“Exactly once”语义,在这里提供一种方案,供读者参考:消费者将关闭自动提交offset的功能且不再手动提交offset,这样就不使用Offsets Topic这个内部

Topic记录其offset,而是由消费者自己保存offset。这里利用事务的原子性来实现“Exactly once”语义,我们将offset和消息处理结果放在一个事务中,事务执行成功则认为此消

息被消费,否则事务回滚需要重新消费。当出现消费者宕机重启或Rebalance操作时,消费者可以从关系型数据库中找到对应的offset,然后调用KafkaConsumer.seek()方法手

动设置消费位置,从此offset处开始继续消费。

ISRIn-SyncReplica)集合表示的是目前可用alive)且消息量与Leader相差不多的副本集合,这是整个副本集合的一个子集。可用相差不多都是很模糊的描述,其实际

含义是ISR集合中的副本必须满足下面两个条件:

四、conf下的配置文件说明

五、刷盘方式

传递保证语义:

At most once:消息可能会丢,但绝不会重复传递。

At least once:消息绝不会丢,但可能会重复传递。

Exactly once: 每条消息只会被传递一次。

生产者的“Exactly once”语义方案

每个分区只有一个生产者写入消息,当出现异常或超时的情况时,生产者就要查询此分区的最后一个消息,用来决定后续操作是消息重传还是继续发送。

为每个消息添加一个全局唯一主键,生产者不做其他特殊处理,按照之前分析方式进行重传,由消费者对消息进行去重,实现“Exactly once”语义。

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