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RocketMQ消息发送样例

1. 消息发送样例

  • 导入MQ客户端依赖

    1. maven pom.xml文件配置

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      <dependency>
      <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
      <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
      <!-- 注意版本,版本必须和server端保持一致-->
      <version>4.4.0</version>
      </dependency>
    2. Gradle build.gradle文件配置

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      compile('org.apache.rocketmq:rocketmq-client:4.5.2')
  • 消息发送者步骤分析

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1.创建消息生产者producer,并制定生产者组名
2.指定Nameserver地址
3.启动producer
4.创建消息对象,指定主题Topic、Tag和消息体
5.发送消息
6.关闭生产者producer
  • 消息消费者步骤分析
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1.创建消费者Consumer,制定消费者组名
2.指定Nameserver地址
3.订阅主题Topic和Tag
4.设置回调函数,处理消息
5.启动消费者consumer

1.1 基本样例

1.1.1 消息发送

1)发送同步消息

这种可靠性同步地发送方式使用的比较广泛,比如:重要的消息通知,短信通知。

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public class SyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
"TagA" /* Tag */,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
// 发送消息到一个Broker
SendResult sendResult = producer.send(msg);
// 通过sendResult返回消息是否成功送达
System.out.printf("%s%n", sendResult);
}
// 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}

2)发送异步消息

异步消息通常用在对响应时间敏感的业务场景,即发送端不能容忍长时间地等待Broker的响应。

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public class AsyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
// 异步发送失败后的重试次数
producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
// 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
Message msg = new Message("TopicTest",
"TagA",
"OrderID199",
"Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
// SendCallback接收异步返回结果的回调
producer.send(msg, new SendCallback() {
@Override
public void onSuccess(SendResult sendResult) {
System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,
sendResult.getMsgId());
}
@Override
public void onException(Throwable e) {
System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e);
e.printStackTrace();
}
});
}
// 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}

3)单向发送消息

这种方式主要用在不特别关心发送结果的场景,例如日志发送。

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public class OnewayProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception{
// 实例化消息生产者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
// 设置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动Producer实例
producer.start();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 创建消息,并指定Topic,Tag和消息体
Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
"TagA" /* Tag */,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
);
// 发送单向消息,没有任何返回结果
producer.sendOneway(msg);

}
// 如果不再发送消息,关闭Producer实例。
producer.shutdown();
}
}

1.1.2 消费消息

1)负载均衡模式

消费者采用负载均衡方式消费消息,多个消费者共同消费队列消息,每个消费者处理的消息不同

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public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者,指定组名
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 指定Namesrv地址信息.
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 订阅Topic
consumer.subscribe("Test", "*");
//负载均衡模式消费,不指定默认是负载均衡的消息消费模式
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
// 注册回调函数,处理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n",
Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
//启动消息者
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

2)广播模式

消费者采用广播的方式消费消息,每个消费者消费的消息都是相同的

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public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消息生产者,指定组名
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 指定Namesrv地址信息.
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 订阅Topic
consumer.subscribe("Test", "*");
//广播模式消费
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
// 注册回调函数,处理消息
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
ConsumeConcurrentlyContext context) {
System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n",
Thread.currentThread().getName(), msgs);
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
//启动消息者
consumer.start();
System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

1.2 顺序消息

消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费(FIFO)。RocketMQ可以严格的保证消息有序,可以分为分区有序或者全局有序。

顺序消费的原理解析,在默认的情况下消息发送会采取Round Robin轮询方式把消息发送到不同的queue(分区队列);而消费消息的时候从多个queue上拉取消息,这种情况发送和消费是不能保证顺序。但是如果控制发送的顺序消息只依次发送到同一个queue中,消费的时候只从这个queue上依次拉取,则就保证了顺序。当发送和消费参与的queue只有一个,则是全局有序;如果多个queue参与,则为分区有序,即相对每个queue,消息都是有序的。

下面用订单进行分区有序的示例。一个订单的顺序流程是:创建、付款、推送、完成。订单号相同的消息会被先后发送到同一个队列中,消费时,同一个OrderId获取到的肯定是同一个队列。

1.2.1 顺序消息生产

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/**
* Producer,发送顺序消息
*/
public class Producer {

public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");

producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");

producer.start();

String[] tags = new String[]{"TagA", "TagC", "TagD"};

// 订单列表
List<OrderStep> orderList = new Producer().buildOrders();

Date date = new Date();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dateStr = sdf.format(date);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 加个时间前缀
String body = dateStr + " Hello RocketMQ " + orderList.get(i);
Message msg = new Message("TopicTest", tags[i % tags.length], "KEY" + i, body.getBytes());

SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
@Override
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Long id = (Long) arg; //根据订单id选择发送queue
long index = id % mqs.size(); // 求模确定队列的位置
return mqs.get((int) index);
}
}, orderList.get(i).getOrderId());//订单id

System.out.println(String.format("SendResult status:%s, queueId:%d, body:%s",
sendResult.getSendStatus(),
sendResult.getMessageQueue().getQueueId(),
body));
}

producer.shutdown();
}

/**
* 订单的步骤
*/
private static class OrderStep {
private long orderId;
private String desc;

public long getOrderId() {
return orderId;
}

public void setOrderId(long orderId) {
this.orderId = orderId;
}

public String getDesc() {
return desc;
}

public void setDesc(String desc) {
this.desc = desc;
}

@Override
public String toString() {
return "OrderStep{" +
"orderId=" + orderId +
", desc='" + desc + '\'' +
'}';
}
}

/**
* 生成模拟订单数据
*/
private List<OrderStep> buildOrders() {
List<OrderStep> orderList = new ArrayList<OrderStep>();

OrderStep orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("创建");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111065L);
orderDemo.setDesc("创建");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("付款");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103117235L);
orderDemo.setDesc("创建");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111065L);
orderDemo.setDesc("付款");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103117235L);
orderDemo.setDesc("付款");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111065L);
orderDemo.setDesc("完成");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("推送");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103117235L);
orderDemo.setDesc("完成");
orderList.add(orderDemo);

orderDemo = new OrderStep();
orderDemo.setOrderId(15103111039L);
orderDemo.setDesc("完成");
orderList.add(orderDemo);

return orderList;
}
}

1.2.2 顺序消费消息

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/**
* 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 ConsumerInOrder {

public static void main(String[] args) throws Exception {
DefaultMQPushConsumer consumer = new
DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_3");
consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
/**
* 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("TopicTest", "TagA || TagC || TagD");

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {

Random random = new Random();

@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
context.setAutoCommit(true);
for (MessageExt msg : msgs) {
// 可以看到每个queue有唯一的consume线程来消费, 订单对每个queue(分区)有序
System.out.println("consumeThread=" + Thread.currentThread().getName() + "queueId=" + msg.getQueueId() + ", content:" + new String(msg.getBody()));
}

try {
//模拟业务逻辑处理中...
TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(10));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
}
});

consumer.start();

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

1.3 延时消息

比如电商里,提交了一个订单就可以发送一个延时消息,1h后去检查这个订单的状态,如果还是未付款就取消订单释放库存。

1.3.1 启动消息消费者

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public class ScheduledMessageConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化消费者
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampleConsumer");
// 订阅Topics
consumer.subscribe("TestTopic", "*");
// 注册消息监听者
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messages, ConsumeConcurrentlyContext context) {
for (MessageExt message : messages) {
// Print approximate delay time period
System.out.println("Receive message[msgId=" + message.getMsgId() + "] " + (System.currentTimeMillis() - message.getStoreTimestamp()) + "ms later");
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 启动消费者
consumer.start();
}
}

1.3.2 发送延时消息

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public class ScheduledMessageProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 实例化一个生产者来产生延时消息
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup");
// 启动生产者
producer.start();
int totalMessagesToSend = 100;
for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) {
Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
// 设置延时等级3,这个消息将在10s之后发送(现在只支持固定的几个时间,详看delayTimeLevel)
message.setDelayTimeLevel(3);
// 发送消息
producer.send(message);
}
// 关闭生产者
producer.shutdown();
}
}

1.3.3 验证

您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒

1.3.4 使用限制

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// org/apache/rocketmq/store/config/MessageStoreConfig.java
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

现在RocketMq并不支持任意时间的延时,需要设置几个固定的延时等级,从1s到2h分别对应着等级1到18

1.4 批量消息

批量发送消息能显著提高传递小消息的性能。限制是这些批量消息应该有相同的topic,相同的waitStoreMsgOK,而且不能是延时消息。此外,这一批消息的总大小不应超过4MB。

1.4.1 发送批量消息

如果您每次只发送不超过4MB的消息,则很容易使用批处理,样例如下:

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String topic = "BatchTest";
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID001", "Hello world 0".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID002", "Hello world 1".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID003", "Hello world 2".getBytes()));
try {
producer.send(messages);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//处理error
}

如果消息的总长度可能大于4MB时,这时候最好把消息进行分割

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public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> {
private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4;
private final List<Message> messages;
private int currIndex;
public ListSplitter(List<Message> messages) {
this.messages = messages;
}
@Override
public boolean hasNext() {
return currIndex < messages.size();
}
@Override
public List<Message> next() {
int nextIndex = currIndex;
int totalSize = 0;
for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) {
Message message = messages.get(nextIndex);
int tmpSize = message.getTopic().length() + message.getBody().length;
Map<String, String> properties = message.getProperties();
for (Map.Entry<String, String> entry : properties.entrySet()) {
tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length();
}
tmpSize = tmpSize + 20; // 增加日志的开销20字节
if (tmpSize > SIZE_LIMIT) {
//单个消息超过了最大的限制
//忽略,否则会阻塞分裂的进程
if (nextIndex - currIndex == 0) {
//假如下一个子列表没有元素,则添加这个子列表然后退出循环,否则只是退出循环
nextIndex++;
}
break;
}
if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
break;
} else {
totalSize += tmpSize;
}

}
List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
currIndex = nextIndex;
return subList;
}
}
//把大的消息分裂成若干个小的消息
ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
while (splitter.hasNext()) {
try {
List<Message> listItem = splitter.next();
producer.send(listItem);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//处理error
}
}

1.5 过滤消息

在大多数情况下,TAG是一个简单而有用的设计,其可以来选择您想要的消息。例如:

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DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_EXAMPLE");
consumer.subscribe("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC");

消费者将接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一个消息只能有一个标签,这对于复杂的场景可能不起作用。在这种情况下,可以使用SQL表达式筛选消息。SQL特性可以通过发送消息时的属性来进行计算。在RocketMQ定义的语法下,可以实现一些简单的逻辑。下面是一个例子:

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| message |
|----------| a > 5 AND b = 'abc'
| a = 10 | --------------------> Gotten
| b = 'abc'|
| c = true |
------------
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| message |
|----------| a > 5 AND b = 'abc'
| a = 1 | --------------------> Missed
| b = 'abc'|
| c = true |
------------

1.5.1 SQL基本语法

RocketMQ只定义了一些基本语法来支持这个特性。你也可以很容易地扩展它。

  • 数值比较,比如:>,>=,<,<=,BETWEEN,=;
  • 字符比较,比如:=,<>,IN;
  • IS NULL 或者 IS NOT NULL;
  • 逻辑符号 AND,OR,NOT;

常量支持类型为:

  • 数值,比如:123,3.1415;
  • 字符,比如:‘abc’,必须用单引号包裹起来;
  • NULL,特殊的常量
  • 布尔值,TRUEFALSE

只有使用push模式的消费者才能用使用SQL92标准的sql语句,接口如下:

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public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)

1.5.2 消息生产者

发送消息时,你能通过putUserProperty来设置消息的属性

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DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.start();
Message msg = new Message("TopicTest",
tag,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
);
// 设置一些属性
msg.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
SendResult sendResult = producer.send(msg);

producer.shutdown();

1.5.3 消息消费者

用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息

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DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
// 只有订阅的消息有这个属性a, a >=0 and a <= 3
consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
consumer.start();

1.6 事务消息

1.6.1 流程分析

上图说明了事务消息的大致方案,其中分为两个流程:正常事务消息的发送及提交、事务消息的补偿流程。

1)事务消息发送及提交

​ (1) 发送消息(half消息)。

​ (2) 服务端响应消息写入结果。

​ (3) 根据发送结果执行本地事务(如果写入失败,此时half消息对业务不可见,本地逻辑不执行)。

​ (4) 根据本地事务状态执行Commit或者Rollback(Commit操作生成消息索引,消息对消费者可见)

2)事务补偿

​ (1) 对没有Commit/Rollback的事务消息(pending状态的消息),从服务端发起一次“回查”

​ (2) Producer收到回查消息,检查回查消息对应的本地事务的状态

​ (3) 根据本地事务状态,重新Commit或者Rollback

​ 其中,补偿阶段用于解决消息Commit或者Rollback发生超时或者失败的情况。

3)事务消息状态

事务消息共有三种状态,提交状态、回滚状态、中间状态:

  • TransactionStatus.CommitTransaction: 提交事务,它允许消费者消费此消息。
  • TransactionStatus.RollbackTransaction: 回滚事务,它代表该消息将被删除,不允许被消费。
  • TransactionStatus.Unknown: 中间状态,它代表需要检查消息队列来确定状态。

1.6.2 发送事务消息

1) 创建事务性生产者

使用 TransactionMQProducer类创建生产者,并指定唯一的 ProducerGroup,就可以设置自定义线程池来处理这些检查请求。执行本地事务后、需要根据执行结果对消息队列进行回复。回传的事务状态在请参考前一节。

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public class Producer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
//创建事务监听器
TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
//创建消息生产者
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group6");
producer.setNamesrvAddr("192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876");
//生产者这是监听器
producer.setTransactionListener(transactionListener);
//启动消息生产者
producer.start();
String[] tags = new String[]{"TagA", "TagB", "TagC"};
for (int i = 0; i < 3; i++) {
try {
Message msg = new Message("TransactionTopic", tags[i % tags.length], "KEY" + i,
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//producer.shutdown();
}
}

2)实现事务的监听接口

当发送半消息成功时,我们使用 executeLocalTransaction 方法来执行本地事务。它返回前一节中提到的三个事务状态之一。checkLocalTranscation 方法用于检查本地事务状态,并回应消息队列的检查请求。它也是返回前一节中提到的三个事务状态之一。

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public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {

@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
System.out.println("执行本地事务");
if (StringUtils.equals("TagA", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
} else if (StringUtils.equals("TagB", msg.getTags())) {
return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
} else {
return LocalTransactionState.UNKNOW;
}

}

@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
System.out.println("MQ检查消息Tag【"+msg.getTags()+"】的本地事务执行结果");
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}
}

1.6.3 使用限制

  1. 事务消息不支持延时消息和批量消息。
  2. 为了避免单个消息被检查太多次而导致半队列消息累积,我们默认将单个消息的检查次数限制为 15 次,但是用户可以通过 Broker 配置文件的 transactionCheckMax参数来修改此限制。如果已经检查某条消息超过 N 次的话( N = transactionCheckMax ) 则 Broker 将丢弃此消息,并在默认情况下同时打印错误日志。用户可以通过重写 AbstractTransactionCheckListener 类来修改这个行为。
  3. 事务消息将在 Broker 配置文件中的参数 transactionMsgTimeout 这样的特定时间长度之后被检查。当发送事务消息时,用户还可以通过设置用户属性 CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS 来改变这个限制,该参数优先于 transactionMsgTimeout 参数。
  4. 事务性消息可能不止一次被检查或消费。
  5. 提交给用户的目标主题消息可能会失败,目前这依日志的记录而定。它的高可用性通过 RocketMQ 本身的高可用性机制来保证,如果希望确保事务消息不丢失、并且事务完整性得到保证,建议使用同步的双重写入机制。
  6. 事务消息的生产者 ID 不能与其他类型消息的生产者 ID 共享。与其他类型的消息不同,事务消息允许反向查询、MQ服务器能通过它们的生产者 ID 查询到消费者。
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