RocketMQ中的消息發(fā)送與消費(fèi)詳解
1. 開發(fā)環(huán)境
（1）引入RocketMQ客戶端依賴
<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
<artifactId>rocketmq-client</artifactId>
<version>4.4.0</version>
</dependency>（2）生產(chǎn)和消費(fèi)步驟分析
消息生產(chǎn)者
1.創(chuàng)建消息生產(chǎn)者producer，并指定生產(chǎn)者組名
2.指定Nameserver地址
3.啟動(dòng)producer
4.創(chuàng)建消息對(duì)象，指定主題Topic、Tag和消息體
5.發(fā)送消息
6.關(guān)閉生產(chǎn)者producer
消息消費(fèi)者
1.創(chuàng)建消費(fèi)者Consumer，制定消費(fèi)者組名
2.指定Nameserver地址
3.訂閱主題Topic和Tag
4.設(shè)置回調(diào)函數(shù)，處理消息
5.啟動(dòng)消費(fèi)者consumer
2. 基本樣例
2.2 消息發(fā)送
2.2.1 發(fā)送同步消息
這種可靠性同步地發(fā)送方式使用的比較廣泛，比如：重要的消息通知，短信通知。
public class SyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1.創(chuàng)建消息生產(chǎn)者producer，并指定生產(chǎn)者組名
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("base-sync-producer");
// 2.指定NameServer地址
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.17:9876");
// 3.啟動(dòng)producer
producer.start();
// 4.創(chuàng)建消息對(duì)象，指定topic、tag和消息體
Message message = new Message("TestTopic", "TagA", "Hello World!".getBytes());
// 5.發(fā)送消息
SendResult sendResult = producer.send(message);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
// 6.關(guān)閉生產(chǎn)者
producer.shutdown();
}
}2.2.2 發(fā)送異步消息
異步消息通常用在對(duì)響應(yīng)時(shí)間敏感的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，即發(fā)送端不能容忍長(zhǎng)時(shí)間地等待Broker的響應(yīng)。
public class AsyncProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1.實(shí)例化消息生產(chǎn)者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("base-async-producer");
// 2.設(shè)置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.17:9876");
// 3.啟動(dòng)Producer實(shí)例
producer.start();
// 異步發(fā)送失敗時(shí)，重試次數(shù)。默認(rèn)為2
producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
// 4.創(chuàng)建消息，并指定Topic，Tag和消息體
Message msg = new Message("TestTopic",
"TagA",
"OrderID188",
"Hello World!".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
// 5.SendCallback接收異步返回結(jié)果的回調(diào)
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();
}
});
}
// 休眠一分鐘，否則當(dāng)producer關(guān)閉時(shí)，無(wú)法接收mq的異步回調(diào)結(jié)果
TimeUnit.MINUTES.sleep(1);
// 6.如果不再發(fā)送消息，關(guān)閉Producer實(shí)例。
producer.shutdown();
}
}2.2.3 發(fā)送單向消息
這種方式主要用在不特別關(guān)心發(fā)送結(jié)果的場(chǎng)景，例如日志發(fā)送。
public class OnewayProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1.實(shí)例化消息生產(chǎn)者Producer
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("base-oneway-producer");
// 2.設(shè)置NameServer的地址
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.17:9876");
// 3.啟動(dòng)Producer實(shí)例
producer.start();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
// 4.創(chuàng)建消息，并指定Topic，Tag和消息體
Message msg = new Message("TestTopic",
"TagA",
("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
);
// 5.發(fā)送單向消息，沒(méi)有任何返回結(jié)果
producer.sendOneway(msg);
}
// 6.如果不再發(fā)送消息，關(guān)閉Producer實(shí)例。
producer.shutdown();
}
}2.2 消費(fèi)消息
2.2.1 負(fù)載均衡模式
消費(fèi)者采用負(fù)載均衡方式消費(fèi)消息，多個(gè)消費(fèi)者共同消費(fèi)隊(duì)列消息，每個(gè)消費(fèi)者處理的消息不同。
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1.實(shí)例化消息生產(chǎn)者，指定組名
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 2.指定NameServer地址信息.
consumer.setNamesrvAddr("192.168.1.17:9876");
// 3.訂閱Topic
consumer.subscribe("TestTopic", "*");
// 4.負(fù)載均衡模式消費(fèi)(默認(rèn)就是負(fù)載均衡模式)
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
// 5.注冊(cè)回調(diào)函數(shù)，處理消息
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;
}
});
// 6.啟動(dòng)消息者
consumer.start();
}
}2.2.2 廣播模式
消費(fèi)者采用廣播的方式消費(fèi)消息，每個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)的消息都是相同的。
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1.實(shí)例化消息生產(chǎn)者，指定組名
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
// 2.指定NameServer地址信息.
consumer.setNamesrvAddr("192.168.1.17:9876");
// 3.訂閱Topic
consumer.subscribe("TestTopic", "*");
// 4.廣播模式消費(fèi)(默認(rèn)負(fù)載均衡模式)
consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
// 5.注冊(cè)回調(diào)函數(shù)，處理消息
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;
}
});
// 6.啟動(dòng)消息者
consumer.start();
}
}注意：以下只會(huì)將關(guān)鍵的代碼附上，大家閱讀過(guò)程中知道以下幾個(gè)對(duì)象名稱就知道怎么使用了。比如：producer：表示生產(chǎn)者；consumer：表示消費(fèi)者；message：表示消息。
3. 順序消息
消息有序指的是可以按照消息的發(fā)送順序來(lái)消費(fèi)(FIFO)。RocketMQ可以嚴(yán)格的保證消息有序，可以分為分區(qū)有序或者全局有序。
順序消費(fèi)的原理解析：在默認(rèn)的情況下消息發(fā)送會(huì)采取Round Robin輪詢方式把消息發(fā)送到不同的queue(分區(qū)隊(duì)列)，而消費(fèi)消息的時(shí)候從多個(gè)queue上拉取消息，這種情況發(fā)送和消費(fèi)是不能保證順序。但是如果控制發(fā)送的順序消息只依次發(fā)送到同一個(gè)queue中，消費(fèi)的時(shí)候只從這個(gè)queue上依次拉取，則就保證了順序。當(dāng)發(fā)送和消費(fèi)參與的queue只有一個(gè)，則是全局有序；如果多個(gè)queue參與，則為分區(qū)有序，即相對(duì)每個(gè)queue，消息都是有序的。
3.1 發(fā)送順序消息
下面演示消息入隊(duì)列的片段代碼：
/**
* 參數(shù)一：消息對(duì)象
* 參數(shù)二：消息隊(duì)列選擇器
* 參數(shù)三：選擇隊(duì)列的業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)
*/
SendResult sendResult = producer.send(message, new MessageQueueSelector() {
/**
* 消息隊(duì)列選擇回調(diào)方法
* @param mqs 消息隊(duì)列集合
* @param msg 消息
* @param arg 業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)，也就是order.getId()
* @return
*/
@Override
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
Long id = (Long) arg; //根據(jù)訂單id選擇發(fā)送queue
long index = id % mqs.size();
return mqs.get((int) index);
}
}, order.getId());3.2 消費(fèi)順序消息
消費(fèi)順序消息，RocketMQ會(huì)保證每個(gè)隊(duì)列只有唯一一個(gè)consumer線程來(lái)消費(fèi)，這樣就保證了消息的分區(qū)有序。
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
@Override
public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
context.setAutoCommit(true);
for (MessageExt msg : msgs) {
// 可以看到每個(gè)queue有唯一的consume線程來(lái)消費(fèi), 訂單對(duì)每個(gè)queue(分區(qū))有序
System.out.println("consumeThread=" + Thread.currentThread().getName() + "，queueId=" + msg.getQueueId() + ", content:" + new String(msg.getBody()));
}
return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
}
});4. 延時(shí)消息
延時(shí)消息通常用于在某個(gè)時(shí)間段后去投遞并消費(fèi)消息。比如我們平時(shí)買火車票，提交訂單后有半小時(shí)的支付時(shí)間，此時(shí)在提交訂單時(shí)就有一條延時(shí)消息，半小時(shí)后去檢查這個(gè)訂單的狀態(tài)，如果還是未付款就取消訂單。
4.1 發(fā)送延時(shí)消息
發(fā)送延時(shí)消息很簡(jiǎn)單，只需要設(shè)置消息對(duì)象的延遲級(jí)別，比如：
// 設(shè)置消息延遲級(jí)別為3，即延遲10s message.setDelayTimeLevel(3);
默認(rèn)的延遲級(jí)別： 1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h ，共18個(gè)級(jí)別。
4.2 消費(fèi)延時(shí)消息
消費(fèi)端不需要做任何的特殊處理，比如：
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;
}
});5. 批量消息
批量發(fā)送消息能顯著提高傳遞小消息的性能。限制是這些批量消息應(yīng)該有相同的topic，相同的waitStoreMsgOK，而且不能是延時(shí)消息。此外，默認(rèn)情況下這一批消息的總大小不應(yīng)超過(guò)4MB。
5.1 發(fā)送批量消息
如果我們每次只發(fā)送不超過(guò)4MB的消息，則很容易使用批處理，樣例如下：
// 創(chuàng)建消息對(duì)象，指定topic、tag和消息體
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new Message(topic, "TagA", "Hello World 0".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagB", "Hello World 1".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagC", "Hello World 2".getBytes()));
// 發(fā)送消息
SendResult sendResult = producer.send(messages);
System.out.printf("%s%n", sendResult);如果消息的總大小可能大于4MB時(shí)，最好把消息進(jìn)行分割：
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; // 增加日志的開銷20字節(jié)
if (tmpSize > SIZE_LIMIT) {
//單個(gè)消息超過(guò)了最大的限制
//忽略,否則會(huì)阻塞分裂的進(jìn)程
if (nextIndex - currIndex == 0) {
//假如下一個(gè)子列表沒(méi)有元素,則添加這個(gè)子列表然后退出循環(huán),否則只是退出循環(huán)
nextIndex++;
}
break;
}
if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
break;
} else {
totalSize += tmpSize;
}
}
List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
currIndex = nextIndex;
return subList;
}
}使用：
//把大的消息分裂成若干個(gè)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();
//處理error
}
}6. 過(guò)濾消息
在大多數(shù)情況下，TAG是一個(gè)簡(jiǎn)單而有用的設(shè)計(jì)，其可以來(lái)選擇您想要的消息。例如：
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampeConsumerGroup");
consumer.subscribe("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC");消費(fèi)者將接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一個(gè)消息只能有一個(gè)標(biāo)簽，這對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景可能不起作用。在這種情況下，可以使用SQL表達(dá)式篩選消息。SQL特性可以通過(guò)發(fā)送消息時(shí)的屬性來(lái)進(jìn)行計(jì)算。在RocketMQ定義的語(yǔ)法下，可以實(shí)現(xiàn)一些簡(jiǎn)單的邏輯。下面是一個(gè)例子：
------------ | message | |----------| a > 5 AND b = 'abc' | a = 10 | --------------------> Gotten | b = 'abc'| | c = true | ------------ ------------ | message | |----------| a > 5 AND b = 'abc' | a = 1 | --------------------> Missed | b = 'abc'| | c = true | ------------
6.1 SQL基本語(yǔ)法
RocketMQ只定義了一些基本語(yǔ)法來(lái)支持這個(gè)特性。你也可以很容易地?cái)U(kuò)展它。
- 數(shù)值比較，比如：>，>=，<，<=，BETWEEN，=；
- 字符比較，比如：=，<>，IN；
- IS NULL 或者 IS NOT NULL；
- 邏輯符號(hào) AND，OR，NOT；
常量支持類型為：
- 數(shù)值，比如：123，3.1415；
- 字符，比如：‘abc’，必須用單引號(hào)包裹起來(lái)；
- NULL，特殊的常量
- 布爾值，TRUE 或 FALSE
只有使用push模式的消費(fèi)者才能用使用SQL92標(biāo)準(zhǔn)的sql語(yǔ)句，接口如下：
public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)
6.2 消息生產(chǎn)者
發(fā)送消息時(shí)，我們可以通過(guò) putUserProperty 來(lái)設(shè)置消息的屬性。
for (int i = 0; i < 10; i++) {
// 創(chuàng)建消息對(duì)象，指定topic、tag和消息體
Message messages = new Message("TestTopic", ("Hello, this is filter msg body! My index is :" + i).getBytes());
messages.putUserProperty("index", String.valueOf(i));
// 發(fā)送消息
SendResult sendResult = producer.send(messages);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
}6.3 消息消費(fèi)者
用 MessageSelector.bySql 來(lái)使用sql篩選消息。
// 訂閱Topic，且只有訂閱的消息有這個(gè)index屬性, index >=0 and index <= 3
consumer.subscribe("TestTopic", MessageSelector.bySql("index between 0 and 3"));需要注意的是，使用 MessageSelector.bySql 時(shí)，需要在 broker.conf 中配置 enablePropertyFilter=true ，否則會(huì)報(bào)如下錯(cuò)誤：
# org.apache.rocketmq.broker.processor.ClientManageProcessor.checkClientConfig() The broker does not support consumer to filter message by SQL92
7. 事務(wù)消息
7.1 流程分析
事務(wù)消息的大致方案，其中分為兩個(gè)流程：正常事務(wù)消息的發(fā)送及提交、事務(wù)消息的補(bǔ)償流程。
7.1.1 事務(wù)消息發(fā)送及提交
(1) 發(fā)送消息（half消息）。
(2) 服務(wù)端響應(yīng)消息寫入結(jié)果。
(3) 根據(jù)發(fā)送結(jié)果執(zhí)行本地事務(wù)（如果寫入失敗，此時(shí)half消息對(duì)業(yè)務(wù)不可見，本地邏輯不執(zhí)行）。
(4) 根據(jù)本地事務(wù)狀態(tài)執(zhí)行Commit或者Rollback（Commit操作生成消息索引，消息對(duì)消費(fèi)者可見）。
7.1.2 事務(wù)補(bǔ)償
(1) 對(duì)沒(méi)有Commit/Rollback的事務(wù)消息（pending狀態(tài)的消息），從服務(wù)端發(fā)起一次“回查”。
(2) Producer收到回查消息，檢查回查消息對(duì)應(yīng)的本地事務(wù)的狀態(tài)。
(3) 根據(jù)本地事務(wù)狀態(tài)，重新Commit或者Rollback。
其中，補(bǔ)償階段用于解決消息Commit或者Rollback發(fā)生超時(shí)或者失敗的情況。
7.1.3 事務(wù)消息狀態(tài)
事務(wù)消息共有三種狀態(tài)，提交狀態(tài)、回滾狀態(tài)、中間狀態(tài)：
- TransactionStatus.CommitTransaction: 提交事務(wù)，它允許消費(fèi)者消費(fèi)此消息。
- TransactionStatus.RollbackTransaction: 回滾事務(wù)，它代表該消息將被刪除，不允許被消費(fèi)。
- TransactionStatus.Unknown: 中間狀態(tài)，它代表需要檢查消息隊(duì)列來(lái)確定狀態(tài)。
7.2 發(fā)送事務(wù)消息
7.2.1 創(chuàng)建事務(wù)性生產(chǎn)者
使用 TransactionMQProducer 類創(chuàng)建生產(chǎn)者，并指定唯一的 ProducerGroup ，就可以設(shè)置自定義線程池來(lái)處理這些檢查請(qǐng)求。執(zhí)行本地事務(wù)后、需要根據(jù)執(zhí)行結(jié)果對(duì)消息隊(duì)列進(jìn)行回復(fù)。
public class TransactionMsgProducer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
// 1.創(chuàng)建事務(wù)監(jiān)聽器
TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
// 2.創(chuàng)建消息生產(chǎn)者
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("ExampleProducerGroup");
producer.setNamesrvAddr("192.168.1.17:9876");
// 3.設(shè)置事務(wù)監(jiān)聽器
producer.setTransactionListener(transactionListener);
// 4.啟動(dòng)消息生產(chǎn)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();
}
}
// 5.關(guān)閉
producer.shutdown();
}
}7.2.2 實(shí)現(xiàn)事務(wù)的監(jiān)聽接口
當(dāng)發(fā)送半消息成功時(shí)，我們使用 executeLocalTransaction 方法來(lái)執(zhí)行本地事務(wù)。它返回前一節(jié)中提到的三個(gè)事務(wù)狀態(tài)之一。checkLocalTranscation 方法用于檢查本地事務(wù)狀態(tài)，并回應(yīng)消息隊(duì)列的檢查請(qǐng)求。它也是返回前一節(jié)中提到的三個(gè)事務(wù)狀態(tài)之一。
public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
System.out.println("執(zhí)行本地事務(wù)");
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檢查消息Tag【" + msg.getTags() + "】的本地事務(wù)執(zhí)行結(jié)果");
return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}
}7.2.3 使用限制
- 事務(wù)消息不支持延時(shí)消息和批量消息。
- 為了避免單個(gè)消息被檢查太多次而導(dǎo)致半隊(duì)列消息累積，我們默認(rèn)將單個(gè)消息的檢查次數(shù)限制為 15 次，但是用戶可以通過(guò) Broker 配置文件的 transactionCheckMax參數(shù)來(lái)修改此限制。如果已經(jīng)檢查某條消息超過(guò)N 次的話（ N = transactionCheckMax ） 則 Broker 將丟棄此消息，并在默認(rèn)情況下同時(shí)打印錯(cuò)誤日志。用戶可以通過(guò)重寫 AbstractTransactionCheckListener 類來(lái)修改這個(gè)行為。
- 事務(wù)消息將在 Broker 配置文件中的參數(shù) transactionMsgTimeout 這樣的特定時(shí)間長(zhǎng)度之后被檢查。當(dāng)發(fā)送事務(wù)消息時(shí)，用戶還可以通過(guò)設(shè)置用戶屬性 CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS 來(lái)改變這個(gè)限制，該參數(shù)優(yōu)先于 transactionMsgTimeout 參數(shù)。
- 事務(wù)性消息可能不止一次被檢查或消費(fèi)。
- 提交給用戶的目標(biāo)主題消息可能會(huì)失敗，目前這依日志的記錄而定。它的高可用性通過(guò) RocketMQ 本身的高可用性機(jī)制來(lái)保證，如果希望確保事務(wù)消息不丟失、并且事務(wù)完整性得到保證，建議使用同步的雙重寫入機(jī)制。
- 事務(wù)消息的生產(chǎn)者 ID 不能與其他類型消息的生產(chǎn)者 ID 共享。與其他類型的消息不同，事務(wù)消息允許反向查詢、MQ服務(wù)器能通過(guò)它們的生產(chǎn)者 ID 查詢到消費(fèi)者。
到此這篇關(guān)于RocketMQ中的消息發(fā)送與消費(fèi)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)RocketMQ消息發(fā)送與消費(fèi)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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Java實(shí)現(xiàn)狀態(tài)模式的示例代碼
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