RocketMQ事务消费和顺序消费详解

转载说明:该文章纯转载,若有侵权或给原作者造成不便望告知,仅供学习参考。

一、RocketMq有3中消息类型

1.普通消费

2. 顺序消费

3.事务消费

  • 顺序消费场景

在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一、创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成。也就是这个三个环节要有顺序,这个订单才有意义。RocketMQ可以保证顺序消费。

  • rocketMq实现顺序消费的原理

produce在发送消息的时候,把消息发到同一个队列(queue)中,消费者注册消息监听器为MessageListenerOrderly,这样就可以保证消费端只有一个线程去消费消息

注意:是把把消息发到同一个队列(queue),不是同一个topic,默认情况下一个topic包括4个queue

单个节点(Producer端1个、Consumer端1个)

1、Producer.java 

package order;  

import java.util.List;  

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQBrokerException;
import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.MessageQueueSelector;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.SendResult;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.Message;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageQueue;
import com.alibaba.rocketmq.remoting.exception.RemotingException; /**
* Producer,发送顺序消息
*/
public class Producer {
public static void main(String[] args) {
try {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("order_Producer");
producer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876"); producer.start(); // String[] tags = new String[] { "TagA", "TagB", "TagC", "TagD",
// "TagE" }; for (int i = 1; i <= 5; i++) { Message msg = new Message("TopicOrderTest", "order_1", "KEY" + i, ("order_1 " + i).getBytes()); SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Integer id = (Integer) arg;
int index = id % mqs.size();
return mqs.get(index);
}
}, 0); System.out.println(sendResult);
} producer.shutdown();
} catch (MQClientException e) {
e.printStackTrace();
} catch (RemotingException e) {
e.printStackTrace();
} catch (MQBrokerException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

2、Consumer.java

package order;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyContext;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeOrderlyStatus;
import com.alibaba.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerOrderly;
import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import com.alibaba.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt; /**
* 顺序消息消费,带事务方式(应用可控制Offset什么时候提交)
*/
public class Consumer1 { public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("order_Consumer");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876"); /**
* 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("TopicOrderTest", "*"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
AtomicLong consumeTimes = new AtomicLong(0); public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
// 设置自动提交
context.setAutoCommit(true);
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println(msg + ",内容:" + new String(msg.getBody()));
} try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5L);
} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();
}
; return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
}
}); consumer.start(); System.out.println("Consumer1 Started.");
} }

结果如下图所示:

这个五条数据被顺序消费了

  • 多个节点(Producer端1个、Consumer端2个)

Producer.java

package order;  

import java.util.List;  

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQBrokerException;
import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.MessageQueueSelector;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.SendResult;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.Message;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageQueue;
import com.alibaba.rocketmq.remoting.exception.RemotingException; /**
* Producer,发送顺序消息
*/
public class Producer {
public static void main(String[] args) {
try {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("order_Producer");
producer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876"); producer.start(); // String[] tags = new String[] { "TagA", "TagB", "TagC", "TagD",
// "TagE" }; for (int i = 1; i <= 5; i++) { Message msg = new Message("TopicOrderTest", "order_1", "KEY" + i, ("order_1 " + i).getBytes()); SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Integer id = (Integer) arg;
int index = id % mqs.size();
return mqs.get(index);
}
}, 0); System.out.println(sendResult);
}
for (int i = 1; i <= 5; i++) { Message msg = new Message("TopicOrderTest", "order_2", "KEY" + i, ("order_2 " + i).getBytes()); SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Integer id = (Integer) arg;
int index = id % mqs.size();
return mqs.get(index);
}
}, 1); System.out.println(sendResult);
}
for (int i = 1; i <= 5; i++) { Message msg = new Message("TopicOrderTest", "order_3", "KEY" + i, ("order_3 " + i).getBytes()); SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Integer id = (Integer) arg;
int index = id % mqs.size();
return mqs.get(index);
}
}, 2); System.out.println(sendResult);
} producer.shutdown();
} catch (MQClientException e) {
e.printStackTrace();
} catch (RemotingException e) {
e.printStackTrace();
} catch (MQBrokerException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

Consumer1.java

/**
* 顺序消息消费,带事务方式(应用可控制Offset什么时候提交)
*/
public class Consumer1 { public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("order_Consumer");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876"); /**
* 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("TopicOrderTest", "*"); /**
* 实现了MessageListenerOrderly表示一个队列只会被一个线程取到
*,第二个线程无法访问这个队列
*/
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
AtomicLong consumeTimes = new AtomicLong(0); public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
// 设置自动提交
context.setAutoCommit(true);
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println(msg + ",内容:" + new String(msg.getBody()));
} try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5L);
} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();
}
; return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
}
}); consumer.start(); System.out.println("Consumer1 Started.");
} }

Consumer2.java

/**
* 顺序消息消费,带事务方式(应用可控制Offset什么时候提交)
*/
public class Consumer2 { public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("order_Consumer");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876"); /**
* 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("TopicOrderTest", "*"); /**
* 实现了MessageListenerOrderly表示一个队列只会被一个线程取到
*,第二个线程无法访问这个队列
*/
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
AtomicLong consumeTimes = new AtomicLong(0); public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
// 设置自动提交
context.setAutoCommit(true);
for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println(msg + ",内容:" + new String(msg.getBody()));
} try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5L);
} catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();
}
; return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
}
}); consumer.start(); System.out.println("Consumer2 Started.");
} }

先启动Consumer1和Consumer2,然后启动Producer,Producer会发送15条消息
Consumer1消费情况如图,都按照顺序执行了

Consumer2消费情况如图,都按照顺序执行了

二、事务消费

这里说的主要是分布式事物。下面的例子的数据库分别安装在不同的节点上。

事物消费需要先说说什么是事务。比如说:我们跨行转账,从工商银行转到建设银行,也就是我从工商银行扣除1000元之后,我的建设银行也必须加1000元。这样才能保证数据的一致性。假如工商银行转1000元之后,建设银行的服务器突然宕机,那么我扣除了1000,但是并没有在建设银行给我加1000,就出现了数据的不一致。因此加1000和减1000才行,减1000和减1000必须一起成功,一起失败。

再比如,我们进行网购的时候,我们下单之后,订单提交成功,仓库商品的数量必须减一。但是订单可能是一个数据库,仓库数量可能又是在另个数据库里面。有可能订单提交成功之后,仓库数量服务器突然宕机。这样也出现了数据不一致的问题。

使用消息队列来解决分布式事物:

现在我们去外面饭店吃饭,很多时候都不会直接给了钱之后直接在付款的窗口递饭菜,而是付款之后他会给你一张小票,你拿着这个小票去出饭的窗口取饭。这里和我们的系统类似,提高了吞吐量。即使你到第二个窗口,师傅告诉你已经没饭了,你可以拿着这个凭证去退款,即使中途由于出了意外你无法到达窗口进行取饭,但是只要凭证还在,可以将钱退给你。这样就保证了数据的一致性。

如何保证凭证(消息)有2种方法:

1、在工商银行扣款的时候,余额表扣除1000,同时记录日志,而且这2个表是在同一个数据库实例中,可以使用本地事物解决。然后我们通知建设银行需要加1000给该用户,建设银行收到之后给我返回已经加了1000给用户的确认信息之后,我再标记日志表里面的日志为已经完成。

2、通过消息中间件

原文地址:http://www.jianshu.com/p/453c6e7ff81c

RocketMQ第一阶段发送Prepared消息时,会拿到消息的地址,第二阶段执行本地事物,第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息,并修改消息的状态。

细心的你可能又发现问题了,如果确认消息发送失败了怎么办?RocketMQ会定期扫描消息集群中的事物消息,如果发现了Prepared消息,它会向消息发送端(生产者)确认,Bob的钱到底是减了还是没减呢?如果减了是回滚还是继续发送确认消息呢?RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。

例子:

Consumer.java

package transaction;  

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("transaction_Consumer");
consumer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876");
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("TopicTransactionTest", "*"); consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() { public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) { try { for (MessageExt msg : msgs) {
System.out.println(msg + ",内容:" + new String(msg.getBody()));
} } catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;// 重试 } return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;// 成功
}
}); consumer.start(); System.out.println("transaction_Consumer Started.");
}
}

Producer.java

package transaction;  

import com.alibaba.rocketmq.client.exception.MQClientException;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.SendResult;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.TransactionCheckListener;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.Message; /**
* 发送事务消息例子
*
*/
public class Producer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException { TransactionCheckListener transactionCheckListener = new TransactionCheckListenerImpl();
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("transaction_Producer");
producer.setNamesrvAddr("192.168.100.145:9876;192.168.100.146:9876;192.168.100.149:9876;192.168.100.239:9876");
// 事务回查最小并发数
producer.setCheckThreadPoolMinSize(2);
// 事务回查最大并发数
producer.setCheckThreadPoolMaxSize(2);
// 队列数
producer.setCheckRequestHoldMax(2000);
producer.setTransactionCheckListener(transactionCheckListener);
producer.start(); // String[] tags = new String[] { "TagA", "TagB", "TagC", "TagD", "TagE"
// };
TransactionExecuterImpl tranExecuter = new TransactionExecuterImpl();
for (int i = 1; i <= 2; i++) {
try {
Message msg = new Message("TopicTransactionTest", "transaction" + i, "KEY" + i,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes());
SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, tranExecuter, null);
System.out.println(sendResult); Thread.sleep(10);
} catch (MQClientException e) {
e.printStackTrace();
}
} for (int i = 0; i < 100000; i++) {
Thread.sleep(1000);
} producer.shutdown(); }
}

TransactionExecuterImpl .java --执行本地事务

package transaction;  

import com.alibaba.rocketmq.client.producer.LocalTransactionExecuter;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.Message; /**
* 执行本地事务
*/
public class TransactionExecuterImpl implements LocalTransactionExecuter {
// private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(1); public LocalTransactionState executeLocalTransactionBranch(final Message msg, final Object arg) { System.out.println("执行本地事务msg = " + new String(msg.getBody())); System.out.println("执行本地事务arg = " + arg); String tags = msg.getTags(); if (tags.equals("transaction2")) {
System.out.println("======我的操作============,失败了 -进行ROLLBACK");
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
}
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
// return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
}

TransactionCheckListenerImpl--未决事务,服务器回查客户端(目前已经被阉割啦)

package transaction;  

import com.alibaba.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import com.alibaba.rocketmq.client.producer.TransactionCheckListener;
import com.alibaba.rocketmq.common.message.MessageExt; /**
* 未决事务,服务器回查客户端
*/
public class TransactionCheckListenerImpl implements TransactionCheckListener {
// private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0); //在这里,我们可以根据由MQ回传的key去数据库查询,这条数据到底是成功了还是失败了。
public LocalTransactionState checkLocalTransactionState(MessageExt msg) {
System.out.println("未决事务,服务器回查客户端msg =" + new String(msg.getBody().toString()));
// return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; // return LocalTransactionState.UNKNOW;
}
}

producer端:发送数据到MQ,并且处理本地事物。这里模拟了一个成功一个失败。Consumer只会接收到本地事物成功的数据。第二个数据失败了,不会被消费。

Consumer只会接收到一个,第二个数据不会被接收到

【转】RocketMQ事务消费和顺序消费详解的更多相关文章

  1. RocketMQ事务消费和顺序消费详解

    一.RocketMq有3中消息类型 1.普通消费 2. 顺序消费 3.事务消费 顺序消费场景 在网购的时候,我们需要下单,那么下单需要假如有三个顺序,第一.创建订单 ,第二:订单付款,第三:订单完成. ...

  2. 实际业务处理 Kafka 消息丢失、重复消费和顺序消费的问题

    关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比 ...

  3. 数据库常用的事务隔离级别和原理?&&mysql-Innodb事务隔离级别-repeatable read详解

    转载地址:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1611918898724887602&wfr=spider&for=pc https://blog.csd ...

  4. (转)CAS (4) —— CAS浏览器SSO访问顺序图详解(CAS Web Flow Diagram by Example)

    CAS (4) —— CAS浏览器SSO访问顺序图详解(CAS Web Flow Diagram by Example) tomcat版本: tomcat-8.0.29 jdk版本: jdk1.8.0 ...

  5. CAS (6) —— Nginx代理模式下浏览器访问CAS服务器网络顺序图详解

    CAS (6) -- Nginx代理模式下浏览器访问CAS服务器网络顺序图详解 tomcat版本: tomcat-8.0.29 jdk版本: jdk1.8.0_65 nginx版本: nginx-1. ...

  6. CAS (4) —— CAS浏览器SSO访问顺序图详解(CAS Web Flow Diagram by Example)

    CAS (4) -- CAS浏览器SSO访问顺序图详解(CAS Web Flow Diagram by Example) tomcat版本: tomcat-8.0.29 jdk版本: jdk1.8.0 ...

  7. 分布式消息队列RocketMQ&Kafka -- 消息的“顺序消费”

    在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却 ...

  8. Kafka丢数据、重复消费、顺序消费的问题

    面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者 ...

  9. 为什么说JAVA中要慎重使用继承 C# 语言历史版本特性(C# 1.0到C# 8.0汇总) SQL Server事务 事务日志 SQL Server 锁详解 软件架构之 23种设计模式 Oracle与Sqlserver:Order by NULL值介绍 asp.net MVC漏油配置总结

    为什么说JAVA中要慎重使用继承   这篇文章的主题并非鼓励不使用继承,而是仅从使用继承带来的问题出发,讨论继承机制不太好的地方,从而在使用时慎重选择,避开可能遇到的坑. JAVA中使用到继承就会有两 ...

随机推荐

  1. C:源文件编译过程

    可以大致概括为3个阶段: 源文件 → 汇编代码(文本) 汇编代码 → 机器语言(二进制) 各个目标文件的处理 详细过程: 预编译处理 Pre-processing(*.c/ *.cpp → *.i) ...

  2. HDU - 6437:Videos (裸的费用流)

    ...懒得说什么了 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; <<;int To[maxn],Laxt[maxn],Next ...

  3. lib包含# #pragma comment

    #pragma comment(lib,"d2d1.lib")#pragma comment(lib,"dwrite.lib")#pragma comment( ...

  4. tidb 集群扩容

    1. tidb 新增节点 a. 编辑 inventory.ini [tidb_servers] 10.0.230.14 10.0.230.15 10.10.230.20 b. 初始化新增节点 ansi ...

  5. Python 函数 memoryview()

    memoryview() 函数返回给定参数的内存查看对象(Momory view). 所谓内存查看对象,是指对支持缓冲区协议的数据进行包装,在不需要复制对象基础上允许Python代码访问.返回元组列表 ...

  6. FastAdmin 中 Bootstrap-Table 列宽控制

    FastAdmin 中 Bootstrap-Table 列宽控制 使用 css 控制 1 使用 formatter 处理 2 http://issues.wenzhixin.net.cn/bootst ...

  7. 记一次 FastAdmin CMS 内容提示空的问题

    记一次 FastAdmin CMS 内容提示空的问题 有小伙伴反馈 FastAdmin CMS 安装后出现内容有文字,但提示错误 的问题. 我在本地重新安装测试并没有发现这个问题,一切正常,编辑器也可 ...

  8. oracle 之 手动建库

    1.-- 查看服务器 ORA 环境变量情况[oracle@orastb ~]$ env|grep ORAORACLE_BASE=/u01/app/oracleORACLE_HOME=/u01/app/ ...

  9. requirejs 到底有什么好处?

    无论是在backbone时代,还是angularjs 时代 我都用过requirejs, 后来慢慢全都去掉了, 因为在前端开发requirejs 感觉没有带来任何实质性的好处. 从几个方面说说我的感受 ...

  10. 【备忘】mysql主从设置

    主(master)192.168.1.10机器设置: [root@vm-vagrant mysql]# vi my.cnf [mysqld]节点下添加以下配置server-id=1log-bin=my ...