基于RocketMQ推拉模式詳解
消費者客戶端有兩種方式從消息中間件獲取消息并消費。嚴(yán)格意義上來講，RocketMQ并沒有實現(xiàn)PUSH模式，而是對拉模式進(jìn)行一層包裝，名字雖然是 Push 開頭，實際在實現(xiàn)時，使用 Pull 方式實現(xiàn)。
通過 Pull 不斷輪詢 Broker 獲取消息。當(dāng)不存在新消息時，Broker 會掛起請求，直到有新消息產(chǎn)生，取消掛起，返回新消息。
1、概述
1.1、PULL方式
由消費者客戶端主動向消息中間件（MQ消息服務(wù)器代理）拉取消息；采用Pull方式，如何設(shè)置Pull消息的拉取頻率需要重點去考慮，舉個例子來說，可能1分鐘內(nèi)連續(xù)來了1000條消息，然后2小時內(nèi)沒有新消息產(chǎn)生（概括起來說就是“消息延遲與忙等待”）。
如果每次Pull的時間間隔比較久，會增加消息的延遲，即消息到達(dá)消費者的時間加長，MQ中消息的堆積量變大；若每次Pull的時間間隔較短，但是在一段時間內(nèi)MQ中并沒有任何消息可以消費，那么會產(chǎn)生很多無效的Pull請求的RPC開銷，影響MQ整體的網(wǎng)絡(luò)性能；
1.2、PUSH方式
由消息中間件（MQ消息服務(wù)器代理）主動地將消息推送給消費者；采用Push方式，可以盡可能實時地將消息發(fā)送給消費者進(jìn)行消費。
但是，在消費者的處理消息的能力較弱的時候(比如，消費者端的業(yè)務(wù)系統(tǒng)處理一條消息的流程比較復(fù)雜，其中的調(diào)用鏈路比較多導(dǎo)致消費時間比較久。
概括起來地說就是“慢消費問題”)，而MQ不斷地向消費者Push消息，消費者端的緩沖區(qū)可能會溢出，導(dǎo)致異常；
2、PUSH模式
主動推送的模式實現(xiàn)起來簡單，避免了拉取的消費端業(yè)務(wù)邏輯的復(fù)雜度，消息的消費可以認(rèn)為是實時的，同時也存在一定的弊端，要求消費端要有很強的消費能力。
2.1、代碼實現(xiàn)
public class Consumer1 {
public static void main(String[] args){
try {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer();
consumer.setConsumerGroup("consumer_push");
consumer.setNamesrvAddr("10.10.12.203:9876;10.10.12.204:9876");
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently(){
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> paramList,
ConsumeConcurrentlyContext paramConsumeConcurrentlyContext) {
try {
for(MessageExt msg : paramList){
String msgbody = new String(msg.getBody(), "utf-8");
SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd HH:mm:ss");
Date date = new Date(msg.getStoreTimestamp());
System.out.println("Consumer1=== 存入時間 : "+ sd.format(date) +" == MessageBody: "+ msgbody);//輸出消息內(nèi)容
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER; //稍后再試
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; //消費成功
}
});
consumer.start();
System.out.println("Consumer1===啟動成功!");
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
PUSH消費方式，需要注冊一個監(jiān)聽器Listener,，用來監(jiān)聽最新的消息，進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，同時反饋消息的消費狀態(tài)，消費成功（CONSUME_SUCCESS）、消費重試（RECONSUME_LATER），消息重試會根據(jù)配置的消息的延遲等級的時間間隔，定時重新發(fā)送消費失敗的記錄。（PS：延遲消息中會重點討論）
PUSH消息方式由于返回了消息的狀態(tài)，服務(wù)端會維護(hù)每個消費端的消費進(jìn)度，內(nèi)部會記錄消費進(jìn)度，消息發(fā)送成功后會更新消費進(jìn)度。
PUSH消息方式的局限性，是在HOLD住Consumer請求的時候需要占用資源，它適合用在消息隊列這種客戶端連接數(shù)可控的場景中。
上一個章節(jié)說明了服務(wù)端存儲的每個主題對應(yīng)的消費組的每個消息隊列的偏移量
查看服務(wù)器文件上的消費進(jìn)度信息：
/usr/local/rocketmq-all-4.2.0/store/config/consumerOffset.json
3、PULL模式
3.1、代碼實現(xiàn)（1）
public class PullConsumer {
private static final Map<MessageQueue, Long> offseTable = new HashMap<MessageQueue, Long>();
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("pullConsumer");
consumer.setNamesrvAddr("10.10.12.203:9876;10.10.12.204:9876");
consumer.start();
Set<MessageQueue> mqs = consumer.fetchSubscribeMessageQueues("TopicTest");
for (MessageQueue mq : mqs) {
SINGLE_MQ: while (true) {
try {
PullResult pullResult =
consumer.pullBlockIfNotFound(mq, null, getMessageQueueOffset(mq), 32);
System.out.println("=============================================================");
System.out.println("Consume from the queue: " + mq + "offset:" + getMessageQueueOffset(mq) + "結(jié)果：" + pullResult.getPullStatus());
putMessageQueueOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
List<MessageExt> messageExtList = pullResult.getMsgFoundList();
for (MessageExt m : messageExtList) {
System.out.print(new String(m.getBody()) +" == ");
}
System.out.println("");
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
break SINGLE_MQ;
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
consumer.shutdown();
}
private static void putMessageQueueOffset(MessageQueue mq, long offset) {
offseTable.put(mq, offset);
}
private static long getMessageQueueOffset(MessageQueue mq) {
Long offset = offseTable.get(mq);
if (offset != null)
return offset;
return 0;
}
}
結(jié)果：
每次拉取消息的時候需要提供偏移量和拉取的消息的個數(shù)，需要自己業(yè)務(wù)實現(xiàn)每個主題下的隊列的消費進(jìn)度。
代碼實現(xiàn)（1）這種方式只能拉取歷史的消息，最新的消息拉取不了，也可以進(jìn)行改造，來實現(xiàn)一直拉取。
3.2、代碼實現(xiàn)（2）
在MQPullConsumer這個類里面，有一個MessageQueueListener，它的目的就是當(dāng)queue發(fā)生變化的時候，通知Consumer。也正是這個借口，幫助我們在Pull模式里面，實現(xiàn)負(fù)載均衡。
注意，這個接口在MQPushConsumer里面是沒有的，那里面有的是上面代碼里的MessageListener。
void registerMessageQueueListener(final String topic, final MessageQueueListener listener);
public interface MessageQueueListener {
void messageQueueChanged(final String topic, final Set<MessageQueue> mqAll,
final Set<MessageQueue> mqDivided);
}
有了這個Listener，我們就可以動態(tài)的知道當(dāng)前的Consumer分?jǐn)偟搅藥讉€MessageQueue。然后對這些MessageQueue，我們可以開個線程池來消費。
public class PullConsumerExtend {
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
//消費組
final MQPullConsumerScheduleService scheduleService = new MQPullConsumerScheduleService("pullConsumer");
//MQ NameService地址
scheduleService.getDefaultMQPullConsumer().setNamesrvAddr("10.10.12.203:9876;10.10.12.204:9876");
//負(fù)載均衡模式
scheduleService.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
//需要處理的消息topic
scheduleService.registerPullTaskCallback("TopicTest", new PullTaskCallback() {
@Override
public void doPullTask(MessageQueue mq, PullTaskContext context) {
MQPullConsumer consumer = context.getPullConsumer();
try {
long offset = consumer.fetchConsumeOffset(mq, false);
if (offset < 0)
offset = 0;
PullResult pullResult = consumer.pull(mq, "*", offset, 32);
System.out.println("");
System.out.println("Consume from the queue: " + mq + "offset:" + offset + "結(jié)果：" + pullResult.getPullStatus());
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
List<MessageExt> messageExtList = pullResult.getMsgFoundList();
for (MessageExt m : messageExtList) {
System.out.print(new String(m.getBody()) +" == ");
}
break;
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
consumer.updateConsumeOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
//設(shè)置下一下拉取的間隔時間
context.setPullNextDelayTimeMillis(10000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
scheduleService.start();
}
}
結(jié)果：
比較**代碼實現(xiàn)（1）**這種方式改進(jìn)了很多，不需要業(yè)務(wù)維護(hù)每個消費隊列的消費進(jìn)度，可以更新到服務(wù)端的。
弊端也很明顯就是每次隊列拉取消息的時間間隔，時間長導(dǎo)致消息擠壓，時間段消息少，影響服務(wù)端性能。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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