一. 生产者,根据某个标识将消息放到同一个队列中

在发送消息时,使用SelectMessageQueueByHash,该类根据传入进去的arg,进行hash计算,将消息分配到相应的队列中。

public class Producer {

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

        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroupName");
producer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
producer.setInstanceName("Producer");
producer.setVipChannelEnabled(false);
producer.start(); String[] tags = {"tagA","tagB"}; for (int i = 1; i <= 10; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTest",tags[i%tags.length],"key1"+i,("订单一号" + i).getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg, new SelectMessageQueueByHash(),1);
System.out.println(sendResult);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTest",tags[i%tags.length],"key2"+i,("订单二号" + i).getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg, new SelectMessageQueueByHash(),2);
System.out.println(sendResult);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTest",tags[i%tags.length],"key3"+i,("订单三号" + i).getBytes());
SendResult sendResult = producer.send(msg, new SelectMessageQueueByHash(),3);
System.out.println(sendResult);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
producer.shutdown();
}
}

  上述代码执行后Topic队列中的内容:

二. 消费者

(1). 顺序消费

使用MessageListenerOrderly,顺序消费同一个队列中的数据,只有第一个数据消费成功了才会消费第二个数据。

模拟在消费某个队列中的数据时出现了阻塞状态。

public class ConsumerOrderly {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ConsumerGroupName");
consumer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
consumer.setInstanceName("Consumer1");
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
consumer.subscribe("TopicTest", "*"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
//设置自动提交,如果不设置自动提交就算返回SUCCESS,消费者关闭重启 还是会重复消费的
context.setAutoCommit(true);
try {
for (MessageExt msg:msgs) {
String msgKey = msg.getKeys();
if(msgKey.equals("key13") || msgKey.equals("key22")){
Thread.sleep(1000);
}
System.out.println(" 消费者1 ==> 当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+" ,quenuID: "+msg.getQueueId()+ " ,content: " + new String(msg.getBody()));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//如果出现异常,消费失败,挂起消费队列一会会,稍后继续消费
return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT;
} //消费成功
return ConsumeOrderlyStatus.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
*/
consumer.start(); System.out.println("C1 Started.");
}
}

  测试结果如下:

当"订单一号3"没有消费时 "订单一号4","订单一号5"是不能被消费的,"订单二号2"也是同样的情况。

(2). 并发消费

使用MessageListenerConcurrently,并发消费同一个队列中的数据,不能保证消费的顺序。

模拟在消费某个数据时出现了阻塞状态。

public class ConsumerConcurrently {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ConsumerGroupName");
consumer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
consumer.setInstanceName("Consumer1");
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
try {
for (MessageExt msg:msgs) {
String msgKey = msg.getKeys();
if(msgKey.equals("key13") || msgKey.equals("key22")){
Thread.sleep(1000);
}
System.out.println(" 消费者1 ==> 当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+" ,quenuID: "+msg.getQueueId()+ " ,content: " + new String(msg.getBody()));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
} //消费成功
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();
System.out.println("C1 Started.");
}
}

  测试结果如下

当消费"订单一号3"阻塞时,会将后面的数据交给其他线程消费,所以"订单一号4" ,"订单一号5"在 "订单一号3"之前消费了。

(3). 集群消费

不同消费者设置成相同的组名,在MessageModel.CLUSTERING模式下,不同消费者会消费不同的队列,同一个消费者中保证顺序

消费者1

public class ConsumerOrderly_1 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ConsumerGroupName");
consumer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
consumer.setInstanceName("Consumer1");
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
consumer.subscribe("TopicTest", "*"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
//设置自动提交,如果不设置自动提交就算返回SUCCESS,消费者关闭重启 还是会重复消费的
context.setAutoCommit(true);
try {
for (MessageExt msg:msgs) {
String msgKey = msg.getKeys();
if(msgKey.equals("key13")){
Thread.sleep(1000);
}
System.out.println(" 消费者1 ==> 当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+" ,quenuID: "+msg.getQueueId()+ " ,content: " + new String(msg.getBody()));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//如果出现异常,消费失败,挂起消费队列一会会,稍后继续消费
return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT;
} //消费成功
return ConsumeOrderlyStatus.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
*/
consumer.start(); System.out.println("C1 Started.");
}
}

消费者2

public class ConsumerOrderly_2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ConsumerGroupName");
consumer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
consumer.setInstanceName("Consumer2");
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
consumer.subscribe("TopicTest", "*"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
//设置自动提交,如果不设置自动提交就算返回SUCCESS,消费者关闭重启 还是会重复消费的
context.setAutoCommit(true);
try {
for (MessageExt msg:msgs) {
String msgKey = msg.getKeys();
if(msgKey.equals("key22")){
Thread.sleep(1000);
}
System.out.println(" 消费者2 ==> 当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+" ,quenuID: "+msg.getQueueId()+ " ,content: " + new String(msg.getBody()));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//如果出现异常,消费失败,挂起消费队列一会会,稍后继续消费
return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT;
} //消费成功
return ConsumeOrderlyStatus.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
*/
consumer.start(); System.out.println("C2 Started.");
}
}

测试结果如下:

消费者1负责队列1,并保证队列1中的所有消息是按照顺序消费的

消费者2负责队列2和队列3,根据"订单二号2"可以看出,他保证了队列2和队列3的顺序消费。

(4). 消费者A和消费者B同组,消费者A消费tagA,消费者B消费tagB如图

在这种情况下,因为集群中订阅消息不一致,导致消费出现问题,最后启动的消费者才可以正常消费消息。

要解决这个问题,需要保证集群中的消费者拥有统一的订阅消息,Topic和Tag要一致才可以。

参考:
https://www.jianshu.com/p/524ef06ce25a
https://mp.weixin.qq.com/s/HbIS0yEJsCPMYwwYDBIvMQ

(5). 消费者A和消费者B不同组,消费者A消费tagA,消费者B消费tagB

在消费者1中,能保证tagA1,tagA2顺序的消费,消费者2中能保证tagB1,tagB2顺序的消费。
但是不能保证tagA1和tagB1的消费顺序。

测试代码:

消费者1

public class ConsumerOrderly_1 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ConsumerGroupName");
consumer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
consumer.setInstanceName("Consumer1");
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
consumer.subscribe("TopicTest", "tagA"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
//设置自动提交,如果不设置自动提交就算返回SUCCESS,消费者关闭重启 还是会重复消费的
context.setAutoCommit(true);
try {
for (MessageExt msg:msgs) {
System.out.println(" 消费者1 ==> 当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+" ,quenuID: "+msg.getQueueId()+ " ,content: " + new String(msg.getBody()));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//如果出现异常,消费失败,挂起消费队列一会会,稍后继续消费
return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT;
} //消费成功
return ConsumeOrderlyStatus.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
*/
consumer.start(); System.out.println("C1 Started.");
}
}

消费者2

public class ConsumerOrderly_2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
MQClientException { DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ConsumerGroupName1");
consumer.setNamesrvAddr("10.130.41.36:9876");
consumer.setInstanceName("Consumer2");
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
consumer.subscribe("TopicTest", "tagB"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
//设置自动提交,如果不设置自动提交就算返回SUCCESS,消费者关闭重启 还是会重复消费的
context.setAutoCommit(true);
try {
for (MessageExt msg:msgs) {
String msgKey = msg.getKeys();
if(msgKey.equals("key11")){
Thread.sleep(1000);
}
System.out.println(" 消费者2 ==> 当前线程:"+Thread.currentThread().getName()+" ,quenuID: "+msg.getQueueId()+ " ,content: " + new String(msg.getBody()));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//如果出现异常,消费失败,挂起消费队列一会会,稍后继续消费
return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT;
} //消费成功
return ConsumeOrderlyStatus.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
*/
consumer.start(); System.out.println("C2 Started.");
}
}

测试结果:

消费者1

消费者2

"订单一号2" 在 "订单一号1" 前被消费了。

RocketMQ生产消费模型选择的更多相关文章

  1. Python并发编程-生产消费模型

    生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import t ...

  2. Python学习之路并发编程--信号量、事件、队列及生产消费模型

    1. 信号量 对于多进程来说,多个进程同时修改数据,就可能出现安全隐患,所以引入了锁,这一机制,但锁只能有一把来控制一个的开关,当你需要几把锁的时候,就可能用到信号量的概念.他是用了锁的原理,内置了一 ...

  3. 初识Kafka:构架、生产消费模型以及其他相关概念

    当前使用的事件总线采用的是Kafka分布式消息队列来完成的,近来项目需要接入到事件总线中,故开启了kafka的学习之旅(之前一直在听说kafka这玩意儿,但是学习计划中还没有将它安排进去,借着这个机会 ...

  4. 并发编程:生产消费模型、死锁与Rlock、线程、守护线程、信号量、锁

    一.生产者消费者模型1 二.生产者消费者模型2 三.守护线程 四.常用方法 五.启动线程的另一种方式 六.锁 七.锁死 八.死锁 九.单个锁能不能死锁 十.信号旗 一.生产者消费者模型1 import ...

  5. Day9 进程同步锁 进程队列 进程池 生产消费模型 进程池 paramike模块

    进程同步锁: 当运行程序的时候,有可能你的程序同时开多个进程,开进程的时候会将多个执行结果打印出来,这样的话打印的信息都是错乱的,怎么保证打印信息是有序的呢? 其实也就是相当于让进程独享资源. fro ...

  6. JAVA 多线程制作大球吃小球 一、实现球的自动生成及运动 生产消费模型

    前几天用多线程实现了创建小球并移动,想到大鱼吃小鱼,便突发奇想要写一个大球吃小球.首先第一步自然是先把界面弄好啦 public class BallUI extends JPanel { privat ...

  7. 并发编程: 生产消费模型、死锁与Rlock、线程、守护线程、信号量、锁

    一.守护进程 二.互斥锁 三.抢票 四.进程间通讯 五.进程间通讯2 一.守护进程 """ 进程间通讯的另一种方式 使用queue queue 队列 队列的特点: 先进的 ...

  8. 使用wait/notify实现生产消费模型

    public class A { private Deque<Integer> list = new LinkedList<>(); private int max = 10; ...

  9. Linux——多线程下解决生产消费者模型

    我们学习了操作系统,想必对生产消费者问题都不陌生.作为同步互斥问题的一个经典案例,生产消费者模型其实是解决实际问题的基础模型,解决很多的实际问题都会依赖于它.而此模型要解决最大的问题便是同步与互斥.而 ...

随机推荐

  1. codeblocks更改颜色主题

    链接:http://www.cnblogs.com/wenbosheng/p/5899483.html

  2. pythonのsimple_tag

    当我们需要在页面种直接调用py文件中的某些方法时,我们就要用到simple_tag.具体步骤如下: 1.在某个app下创建templatetags文件夹,切记该名称是不可以改变的. 2.在该文件夹下创 ...

  3. Python学习笔记-Linux下安装Python

    Linux系统CentOS 1.安装依赖组件 yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel s ...

  4. xheditor编辑器上传图片

    之前在用csdn的时候,觉得他们家的编辑器挺好用,精美,简洁,大方,功能强大.最近自己的项目也要用到编辑器,我就想起了xheditor. 好多大网站都用到它~好棒! 我把xheditor用于文章模块, ...

  5. MS SQL Server 查询元数据

    use test -- 查询数据库中所有的表和架构名称select SCHEMA_NAME(schema_id) as table_schema_name, name as table_name fr ...

  6. js 禁止f12、Ctrl +S 、右键

    <script language=javascript> window.onload=function(){ document.onkeydown=function(){ ]; ){ re ...

  7. 第十一篇:Mysql系列

    Python开发基础之路 第十一篇:Mysql系列 Python-数据库 基本SQL语句 Python-数据类型 主键auto_increment Python-多表关联 外键 级联 Python-s ...

  8. linux磁盘阵列 逻辑卷管理器

    Difficult doesn't mean impossible.It simply meansthat you have to work hard.困难并不代表不可能,它仅仅意味着你必须努力奋斗. ...

  9. add web server(nginx+apache)

    #!/bin/bash # # Web Server Install Script # Last Updated 2012.09.24 # ##### modify by WanJie 2012.09 ...

  10. sqlserver(查看被锁进程)

    -- ###### 查看被锁进程 ###### select 标志, 进程ID=spid,线程ID=kpid,块进程ID=blocked,数据库ID=dbid, 数据库名=db_name(dbid), ...