RocketMQ 详解系列

什么是RocketMQ

RocketMQ作为一款纯java、分布式、队列模型的开源消息中间件，支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。主要功能是异步解耦和流量削峰：。

常见的MQ主要有：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ

四种消息中间件的基本介绍：

特性	ActiveMQ	RabbitMQ	RocketMQ	Kafka
单机吞吐量	万级，比RocketMQ和Kafka第一个级别	同ActiveMQ	10万级，支撑高吞吐	10万级，高吞吐，一般配合大数据类的系统进行实时数据计算、日志采集等场景
topic数量对吞吐量的影响			topic可以达到几百/几千级别，吞吐量会有较小幅度的下降，这是RocketMQ的一大优势，在同等机器下，可以支撑大量的topic	topic从几十到几百时，吞吐量会大幅度下降，在同等机器下，kafka尽量保证topic数量不要过多，如果要支撑大规模的topic，需要增加更多的机器资源
时效性	ms级	微秒级别，RabbitMQ的特性，延迟最低	ms级别	延迟在ms级别以内
可用性	高，基于主从架构实现高可用	同ActiveMQ	非常高，分布式架构	非常高，分布式一个数据多个副本，少数机器宕机，不会丢失数据，不会导致不可用
消息可靠性	有较低的概率丢失数据	基本不丢	经过参数优化配置，可以做到0丢失	经过参数优化配置，可以做到0丢失
功能支持	MQ领域的功能机器完备	基于erlang开发，并发能力很强，性能极好，延时很低	MQ功能较为完善，基本分布式，扩展性好	功能较简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用
其他	Apache开发，起步早，没有经过高吞吐场景验证，社区不活跃	开源、稳定、社区活跃度高	阿里开源，交给Apache，社区活跃度低	Apache开发，开源、高吞吐量、社区活跃度高

消息中间件的使用场景：

异步与解耦：

当我们下了一个订单之后，订单系统会进行RPC同步调用 支付系统、库存系统、物流系统等，那么系统之间就会有耦合性，耦合性越高的话，容错性就越低，比如我们的支付系统如果宕机了，就会导致我们整个交易的异常，从而影响用户的体验。

如果我们中间加入了消息中间件，不管是支付还是库存等系统，都是通过异步的方式进行调用的，如果其中一个系统宕机了，不会影响我们用户下单的使用。

本质上MQ第一步完成了 异步 ，第二步完成了 解耦 。那么系统的容错性就越高。

流量削峰：

流量削峰也可以叫削峰填谷，比如一些互联网公司大促场景，双十一、店庆或者秒杀活动，都会使用到消息中间件。

如果在不使用消息中间件或者没有流量削峰，每秒是很高的并发，这个时候如果我们的A系统，如果要将数据写入到我们的MYSQL中，受限于MYSQL本身服务的上限，最大我们只能每秒处理200请求，这个时候会有大量的消息进行堆积，从而导致A系统的奔溃。

这个时候我们可以将用户的请求消息通过MQ进行写入，因为消息中间件本身是对数据量处理比较高的一个系统，所以对于每秒2000请求，消息中间件可以处理，然后A系统作为消息中间件的一个消费者，以固定的速度从MQ中拉取200个消息，完成我们的业务操作，用时间换空间 从而确保我们A系统的稳定性。

数据分发：

如果S系统，在对系统进行开发的时候，需要对接多个(A、B、C、D)系统，使用传统的接口调用，中间有改动就需要修改我们的代码，当新增了A系统，我们需要去修改代码去调用A系统来完成对应的业务逻辑，如果我们当中的D系统需要移除， 同样也需要修改代码删除对应的接口调用。

如果S系统使用了消息中间件，我们S系统只要将消息交给MQ，剩下的不论是新增还是移除，还是原有的，他们都只是消息中间件的一个消费者，这个时候我们就便于数据的分发。

比如我们新增一个系统，我们只需要新增一个MQ的消费者，直接从MQ里面拿消息就可以，当我们需要移除一个系统的时候，只需要取消对MQ消息的监听即可。对于我们原有的S系统不需要进行额外的修改。如果使用MQ作为数据分发，减少数据的修改，提高开发的效率。

RocketMQ 基本概念

RocketMQ主要有四大核心组成部分：NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分。这些角色通常以集群的方式存在，RocketMQ 基于纯Java开发，具有高吞吐量、高可用性、适合大规模分布式系统应用的特点。

对于 RockerMQ 而言，我们想要启动，必须首先启动 NameServer，在启动 Brober 主机， Brober 会向 NameServer 注册对应的路由和服务(Broker 地址、主体和)，Producer会进行路由的发现，向NameServer请求Broker路由信息，进行消息的发送。

作为Consumer要连通NameServer，获取到相关的路由信息，方便我们进行消息的订阅。

Broker 也是一个很重要的角色，主要负责消息的存储，不管是生产消息还是订阅消息，消息的来源都是 Broker，一般来说消息的发送(Producer)只会发到主节点，然后Broker会进行消息的同步，同步到从节点，作为消费者(Consumer)也只会优先从Master节点，获取消息，进行消费，除非主节点不可用或者非常繁忙，才会从从节点进行消费，Broker除了消息的中转，还负责消息的持久化以及主从数据之间的复制

NameServer：

NameServer 是一个服务与注册的发现中心。也是整个 RocketMQ 的“大脑”，所以 RocketMQ 需要先启动 NameServer 再启动 RocketMQ 中的 Broker

NameServer 是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。NameServer底层由 Netty 实现，是内存式存储，所以 NameServer 中的 broker、topic不会持久化。

NameServer 其角色类似Dubbo和zookeeper，主要负责Broker的动态注册与发现。为什么不使用zookeeper？rocketmq主要是在分布式情况下使用追求性能，因为zookeeper最求最终一致性，所以在性能上会有所折扣。

Broker：

消息服务器（Broker）是消息存储中心，主要作用是接收来自 Producer 的消息并存储，Consumer 从这里取得消息。存储与消息相关的元数据，包括用户组、消费进度偏移量、队列信息等。从部署结构图中可以看出 Broker 有 Master 和 Slave 两种类型， Master 既可以写又可以读，Slave 不可以写只可以读。

Producer：

Producer 也称为消息发布者(生产者)，负责生产并发送消息至 Topic。生产者向 broker 发送由业务应用程序系统生成的消息。RocketMQ 提供了发送：同步、异步和单向（one-way）的多种范例。

Consumer：

也称为消息订阅者，负责从 Topic 接收并消费消息。消费者从 brokers 那里拉取信息并将其输入应用程序。从Master拿到消息，执行完成后，会发送一个消息给Broker进行确认，这个就是ACK确认

RocketMQ 基本概念

分组(Group)

Group 分为两个部分 生产者和消费者

• 生产者： 表示发送同一类消息的 Producer，通常情况下发送逻辑是一致的。发送普通消息时，用于标识使用，没有特别的用处。

  主要用来作用于事务消息，当事务消息中某条消息一直处于等待状态并超时，Broker会回查同一个Group下的其他producer，确定该消息是 commit 还是 rollback

• 消费者： 消费者的分组就非常有意义了，消费者是标识一类 Consumer 的集合名称，这类 Consumer 通常消费一类消息，且消费逻辑一致。同一个 Consumer Group 下的各个实例将共同消费 topic 的消息，起到负载均衡的作用。

  消费进度以 Consumer Group 为粒度管理，不同 Consumer Group 之间消费进度彼此不受影响，即消息 A 被 Consumer Group1 消费过，也会再给 Consumer Group2 消费。

主体(Topic)

用来区分消息的种类，表示一类消息的逻辑名字，消息的逻辑管理单位，无论生产还是消费消息，都需要执行Topic。

一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic;

一个消息接受者可以订阅一个或多个Topic消息；

消息队列(Message Queue)

消息队列 简称 Queue ，消息物理管理单位。用来并行发送和接收消息，相当于是Topic的分区。

一个Topic会有若干个Queue，消息的生产一般会比消息消费的速度要快，消息进行消费的时会有对应的业务逻辑进行处理，这个时候就会降低消息消费的速度。所有一般Topic会有若干个Queue。主要用来解决生产很快，消费很慢。

如果同一个Topic创建在不同的Broker，那么不同的Broker有不同的Queue，将物理存储在不同的Broker节点之上，具有水平扩展的能力。无论是生产者还是消费者，实际的操作都是针对Queue级别。

标签（Tag）

RocketMQ 支持在发送时给 topic 的消息设置 tag，用于同一主题下区分不同类型的消息。

来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。比如有一个 Topic 消息为水果，那么水果可以有其他的标签 可以是 香蕉、西瓜、草莓等等，我们可以把对应的消息，打上对应的标签(Tag)，这个就是方便我们在消费的时候做对应的筛选。

标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化 RocketMQ 提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。

偏移量(Offset)

在 RocketMQ 中，有很多 offset 的概念。一般我们只关心暴露到客户端的 offset。不指定的话，一般指的是消费者消息的偏移量(ConsumerOffset)

Message queue 是无限长的数组。一条消息进来下标就会涨 1，而这个数组的下标就是 offset。

Message queue 中的 max offset 表示消息的最大 offset，Consumer offset 可以理解为标记 Consumer Group 在一条逻辑 Message Queue 上，消息消费到哪里即消费进度。

RocketMQ 下载安装

下载地址：https://rocketmq.apache.org/dowloading/releases/

环境要求：

• Windows/Linux 64位系统
• JDK1.8(64位)
• 源码安装需要安装Maven 3.2.x

这里我们用 rocketmq-4.9.2 来做演示案例。
设置环境变量：

变量名： ROCKETMQ_HOME

变量值： MQ解压路径\MQ文件夹名

启动

在rocketmq-4.9.2\bin目录下，打开cmd窗口

先启动 nameServer，启动命令：start mqnamesrv.cmd

然后在启动 Broker，启动命令：start mqbroker.cmd -n 127.0.0.1:7906 autoCreateTopicEnable=true

管理端插件安装：

老版本地址下载：https://codeload.github.com/apache/rocketmq-externals/zip/master

新版本地址：https://github.com/apache/rocketmq-dashboard

启动完成之后，浏览器中输入‘127.0.0.1:8089’，成功后即可进行管理端查看。

消息发送

RocketMQ提供的原生客户端的API，当然除了原生客户端外，SpringBoot、SpringCloudStream也进行了集成，但本质上这些也是基于原生API的封装，所以只需掌握原生API，其他的也会水到渠成。

导入MQ客户端依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
  <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
  <version>4.9.2</version>
</dependency>

消息发送：

/**
 * 同步发送
 */
public class SyncProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        // 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group_test");

        // 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        //producer.setSendLatencyFaultEnable(true);

        // 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);
            System.out.printf("%s%n", sendResult);
        }
        //如果不再发送消息，关闭Producer实例。
        producer.shutdown();
    }
}

总结

怕什么真理无穷，进一步有进一步的欢喜，大家加油！