大家好，欢迎来到IT知识分享网。

RocketMQ 普通消息发送

普通消息同步发送

生产者向 RocketMQ 发送一条消息，RocketMQ 返回生产者其发送结果，可用于判断是否发送成功。

使用场景

对消息可靠程度要求比较高、需要有是否发送成功的应答的场景。比如：重要的消息通知、通信通知等。

代码实现

以下是核心代码片段，详情可以查看 GitHub 上的源码： rocketmq-learning ，如果觉得对你有帮助，希望可以给我个小星星鼓励鼓励噢~

• 生产者定义

@Bean public DefaultMQProducer defaultMQProducer() throws MQClientException { // 创建消息生产者 DefaultMQProducer defaultMQProducer = new DefaultMQProducer(); // 设置生产者 NameServer 地址，用于寻找 Broker defaultMQProducer.setNamesrvAddr(rocketMQProducerProperties.getNameServerAddr()); // 设置生产者组 defaultMQProducer.setProducerGroup((RocketMQConstant.PRODUCER_GROUP_PREFIX + "client")); // 启动生产者组 defaultMQProducer.start(); // 把创建的生产者放到一个集合，当程序结束时统一销毁 mqProducers.add(defaultMQProducer); return defaultMQProducer; }

• 生产者发送消息

@ApiOperation("同步发送普通消息") @GetMapping("/sync-ordinary") public SendResult sendOrdinaryMessageSynchronously() throws MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException, MQClientException { Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client"), "sync", "send ordinary message synchronously".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); SendResult sendResult = this.defaultMQProducer.send(message); log.info("消息发送状态：{}", sendResult); return sendResult; }

• 消费者定义

@Bean public DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer(MessageListenerConcurrently defaultListener) throws MQClientException { // 创建消息消费者 DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); // 设置消费者 NameServer 地址，用于寻找 Broker defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); // 设置消费者组 defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client")); // 设置消费者组订阅的 Topic 等信息 defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client"), "*"); // 设置消费者消息监听器 defaultMQPushConsumer.setMessageListener(defaultListener); // 启动消费者 defaultMQPushConsumer.start(); // 把创建的消费者放到一个集合中，当程序结束时统一销毁 mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; }

• 消费者监听消息

@Slf4j @Component public class DefaultListener implements MessageListenerConcurrently { @Override public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messageExtList, ConsumeConcurrentlyContext context) { if (CollectionUtils.isEmpty(messageExtList)) { log.info("本次消息为空"); return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; } for (MessageExt messageExt : messageExtList) { String topic = messageExt.getTopic(); String tags = messageExt.getTags(); String body = new String(messageExt.getBody(), StandardCharsets.UTF_8); log.info("消息 topic: {}, tags: {}, 消息内容：{}", topic, tags, body); if (messageExt.getDelayTimeLevel() != 0) { log.info("本次消息延时等级：{}, 延时时长为：{}", messageExt.getDelayTimeLevel(), messageExt.getProperty("delayTime")); } try { // 线程休眠模拟消费者业务执行 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1500); } catch (InterruptedException e) { log.info("消费者业务逻辑发生异常", e); log.info("本次消息将放入重试队列"); return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER; } } return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; } }

普通消息异步发送

RocketMQ 将会在成功接收到消息后或接收异常时开启一个异步线程回调生产者的接口，通知生产者本次消息的发送状态。

使用场景

一般对响应时间敏感的业务场景都合适。适合发送的消息太大或者业务对等待发送结果的时间较为敏感。

代码实现

和普通消息同步发送的区别在于发送时调用的方法，其他代码都一致。

@ApiOperation("异步发送普通消息") @GetMapping("/async-ordinary") public String sendOrdinaryMessageAsynchronously() throws RemotingException, InterruptedException, MQClientException { Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client"), "async", "send ordinary message asynchronously".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); this.defaultMQProducer.send(message, new SendCallback() { @Override public void onSuccess(SendResult sendResult) { log.info("消息发送成功：{}", sendResult.toString()); } @Override public void onException(Throwable e) { log.info("消息发送失败，原因：", e); } }); return "send complete"; }

普通消息单向发送

把消息发送后就完成本次操作，性能较高。

使用场景

适合不需要关心消息发送的的到达状态的场景，如日志采集等。

代码实现

和普通消息同步发送的区别在于发送时调用的方法，其他代码都一致。

@ApiOperation("发送单向普通消息") @GetMapping("/one-way") public String sendOneWayMessage() throws RemotingException, InterruptedException, MQClientException { Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client"), "one-way", "send one-way message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); this.defaultMQProducer.sendOneway(message); return "send complete"; }

RocketMQ 消息消费模式

集群消费模式

如果一个消费者组内有多个消费者，它们订阅同一个 Topic 的消息，当队列中有消息到来时，RocketMQ 会「雨露均沾」地分发这些消息给各个消费者， 消费者均摊这些消息 ，这些消息只会被投放到具体一个消费者实例，消息只会被消费一次。

默认的模式，消费进度存储在 Broker 中，可靠性更高。

代码实现

• 定义两个集群模式的消费者

/** * 集群消费的消费者 1 */ @Bean public DefaultMQPushConsumer clusteringMQPushConsumerOne(MessageListenerConcurrently clusteringListenerOne) throws MQClientException { DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQPushConsumer.setInstanceName("clustering-consumer-one"); defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client-clustering")); // 设置消费模式，默认是集群消费模式 defaultMQPushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-clustering"), "*"); defaultMQPushConsumer.setMessageListener(clusteringListenerOne); defaultMQPushConsumer.start(); mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; } /** * 集群消费的消费者 2 */ @Bean public DefaultMQPushConsumer clusteringMQPushConsumerTwo(MessageListenerConcurrently clusteringListenerTwo) throws MQClientException { DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(this.rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQPushConsumer.setInstanceName("clustering-consumer-two"); defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client-clustering")); // 设置消费模式，默认是集群消费模式 defaultMQPushConsumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING); defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-clustering"), "*"); defaultMQPushConsumer.setMessageListener(clusteringListenerTwo); defaultMQPushConsumer.start(); mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; }

由于需要同一个消费者组定义多个消费者，RocketMQ 不能自动区分这些消费者，所以我们需要手动为消费者设置一个用于区分的名字，使用 setInstanceName() 方法。

• 消费结果

可以看到两个消费者是共同平分了这些消息的。

广播消费模式

如果一个消费者组内有多个消费者，它们订阅同一个 Topic 的消息，当队列中有消息到来时，这些消息都会被 投放到每一个消费者实例上 。

这种消费模式下，消费进度不会保存到 Broker 中，而是持久化到消费者实例中，因为消息被复制成多分给多个消费者进行消费了，消费进度只和消费者实例相关。

消息重复消费的风险会变大，不支持顺序消费，无法重置消费位点，当消费者客户端重启，会丢失重启时间段内传到 RocketMQ 的消息， 一般情况不推荐使用 。

代码实现

• 定义两个广播模式的消费者，和集群模式的定义唯一的区别就是消费模式的区别。

/** * 广播消费的消费者 1 */ @Bean public DefaultMQPushConsumer broadcastMQPushConsumerOne(MessageListenerConcurrently broadcastListenerOne) throws MQClientException { DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(this.rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQPushConsumer.setInstanceName("broadcast-consumer-one"); defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client-broadcast")); // 设置消费模式，默认是集群消费模式 defaultMQPushConsumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING); defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-broadcast"), "*"); defaultMQPushConsumer.setMessageListener(broadcastListenerOne); defaultMQPushConsumer.start(); mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; } /** * 广播消费的消费者 2 */ @Bean public DefaultMQPushConsumer broadcastMQPushConsumerTwo(MessageListenerConcurrently broadcastListenerTwo) throws MQClientException { DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(this.rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQPushConsumer.setInstanceName("broadcast-consumer-two"); defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client-broadcast")); // 设置消费模式，默认是集群消费模式 defaultMQPushConsumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING); defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-broadcast"), "*"); defaultMQPushConsumer.setMessageListener(broadcastListenerTwo); defaultMQPushConsumer.start(); mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; }

• 消费结果

可以看到尽管消息消费的顺序不尽相同，但是两个消费者都消费了每一个消息。

RocketMQ 顺序消息

生产者按照顺序把消息发送到 RocketMQ，然后 RocketMQ 按照投递消息的顺序把消息投递给消费者消费。

使用场景

适合逻辑上具有先后次序的业务场景。比如：先下单后支付等。

顺序消费消息

一般消费者消费消息时会实现 MessageListenerConcurrently 接口，消费者可以并发地消费消息，提高消费效率。

但是当消费者需要按顺序消费消息则需要实现 MessageListenerOrderly 接口。并且当消息消费异常时，返回的状态是 SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT 代表等待一会之后再消费，不能放到重试队列，因为会导致顺序性被破坏。

代码实现，以全局有序消费者为例：

@Slf4j @Component public class GlobalOrderListener implements MessageListenerOrderly { private final Lock lock = new ReentrantLock(); // 随机消费失败 3 次演示顺序消息遇到消费不到的消息的处理方式 private int times = 0; // 记录上一次消费失败消息的 number 属性值，下一次消费时不再失败 private int lastNumber = -1; @Override public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messageExtList, ConsumeOrderlyContext context) { // 能保证每次只有一条消息 MessageExt messageExt = messageExtList.get(0); String body = new String(messageExt.getBody(), StandardCharsets.UTF_8); if (times < 3) { int number = Integer.parseInt(messageExt.getProperty("number")); // 如果是 3 的倍数且失败次数还没达到，那么手动让本次消息消费失败 if (lastNumber != number && number % 3 == 0) { log.info("GlobalOrderListener 消费消息失败，稍后再消费"); try { lock.lock(); times++; lastNumber = number; } finally { lock.unlock(); } return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT; } else { log.info("GlobalOrderListener 成功消费消息：{}", body); return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS; } } else { log.info("GlobalOrderListener 成功消费消息：{}", body); return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS; } } }

生产全局顺序消息

只创建一个 Queue，生产者把所有消息都发送到这个 Queue 上，此时所有消息都只能按照先进先出的特点消费。而且一个Queue只能由一个消费者来订阅，所以也只能有一个消费者来消费消息，此时消息中间件的存在意义很低。

这种方式导致整个业务变得不灵活，而且效率也不高， 不推荐使用 。

代码实现

• 生产者定义

@Bean public DefaultMQProducer globalMQProducer() throws MQClientException { DefaultMQProducer defaultMQProducer = new DefaultMQProducer(); defaultMQProducer.setNamesrvAddr(rocketMQProducerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQProducer.setProducerGroup((RocketMQConstant.PRODUCER_GROUP_PREFIX + "client-global-order")); // 全局有序消息，生产者只定义一个队列 defaultMQProducer.setDefaultTopicQueueNums(1); defaultMQProducer.start(); mqProducers.add(defaultMQProducer); return defaultMQProducer; }

• 发送消息

@ApiOperation("测试全局有序消息") @GetMapping("/global-order") public String sendGlobalOrderMessage() throws RemotingException, InterruptedException, MQClientException, MQBrokerException { for (int i = 1; i <= 20; i++) { String messageBody = "测试全局有序第" + i + "条消息"; Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-global-order"), messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.globalMQProducer.send(message); } return "send complete"; }

• 消费结果

生产局部顺序消息

对消息指定发送到一个具体的 Queue，这些消息在局部上是有序的，正如购买手机、衣服时，两种商品都需要经过下订单、扣库存、付款的流程，商品的这些流程是有顺序要求的，但是两种商品之间的流程是没有关联的，所以可以处理成局部有序的。

推荐使用这种方式，分区有序的消费方式不会降低太多消费性能。

代码实现

• 生产者定义

@Bean public DefaultMQProducer partitionedMQProducer() throws MQClientException { DefaultMQProducer defaultMQProducer = new DefaultMQProducer(); defaultMQProducer.setNamesrvAddr(rocketMQProducerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQProducer.setProducerGroup((RocketMQConstant.PRODUCER_GROUP_PREFIX + "client-partitioned-order")); // 由于消费者方定义了两个消费者来演示此功能，因此定义两个队列来对应两个消费者 defaultMQProducer.setDefaultTopicQueueNums(2); defaultMQProducer.start(); mqProducers.add(defaultMQProducer); return defaultMQProducer; }

• 发送消息，在发送消息时，多加两个参数：第一个参数类型是 MessageQueueSelector 的匿名内部类，用于定义消息队列选择算法，计算这个消息将被投递到哪一个消息队列上。第二参数是选择算法中使用到的，比如我这里的实现就是分别用 1-10 和 2 进行模运算（因为一开始只定义了两个队列），计算的结果就是队列的序号。

@ApiOperation("测试分区有序消息") @GetMapping("/partitioned-order") public String sendPartitionedOrderMessage() throws RemotingException, InterruptedException, MQClientException, MQBrokerException { for (int i = 1; i <= 10; i++) { if (i % 2 == 0) { String messageBody = "手机订单创建-" + i; Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-partitioned-order"), "phone-order", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.partitionedMQProducer.send(message, (messageQueueList, msg, arg) -> { Integer id = (Integer) arg; //使用取模算法确定 id 存放到哪个队列 //index 就是要存放的队列的索引 int index = id % 2; return messageQueueList.get(index); }, i); messageBody = "手机订单支付-" + i; message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-partitioned-order"), "phone-pay", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.partitionedMQProducer.send(message, (messageQueueList, msg, arg) -> { Integer id = (Integer) arg; int index = id % 2; return messageQueueList.get(index); }, i); messageBody = "手机订单发货-" + i; message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-partitioned-order"), "phone-deliver", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.partitionedMQProducer.send(message, (messageQueueList, msg, arg) -> { Integer id = (Integer) arg; int index = id % 2; return messageQueueList.get(index); }, i); } else { String messageBody = "衣服订单创建-" + i; Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-partitioned-order"), "clothes-order", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.partitionedMQProducer.send(message, (messageQueueList, msg, arg) -> { Integer id = (Integer) arg; int index = id % 2; return messageQueueList.get(index); }, i); messageBody = "衣服订单支付-" + i; message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-partitioned-order"), "clothes-pay", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.partitionedMQProducer.send(message, (messageQueueList, msg, arg) -> { Integer id = (Integer) arg; int index = id % 2; return messageQueueList.get(index); }, i); messageBody = "衣服订单发货-" + i; message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-partitioned-order"), "clothes-deliver", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.putUserProperty("number", String.valueOf(i)); this.partitionedMQProducer.send(message, (messageQueueList, msg, arg) -> { Integer id = (Integer) arg; int index = id % 2; return messageQueueList.get(index); }, i); } } return "send complete"; }

RocketMQ 延时消息

生产者把消息发送给 RocketMQ 时，不希望 RocketMQ 立马把消息投递到消费者，而是延迟一定的时间，再投递，这种消息就是延时消息。

社区版的 RocketMQ 目前是支持了 18 个固定的延时间隔。

延时等级定义在 RocketMQ 服务端的 MessageStoreConfig 类中的如下变量中。

private String messageDelayLevel = “1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h”;

使用场景

电商交易系统的订单超时未支付，自动取消订单。下订单时锁定库存，如果 30 分钟后这个消息投递给了下游的消费服务，消费者服务会去检查这个订单的状态，如果支付成功，则忽略不处理；如果订单依然是未支付，那么取消订单，释放库存等。

代码实现

生产者、消费者定义和发送普通消息一致，只是调用的方法有区别

• 发送消息

@ApiOperation("发送延时消息") @GetMapping("/delay-message") public String sendDelayMessage() throws RemotingException, InterruptedException, MQClientException, MQBrokerException { Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client"), "delay", "send third delay level message".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message.setDelayTimeLevel(3); message.putUserProperty("delayTime", "10 秒"); this.defaultMQProducer.send(message); return "send complete"; }

• 消费结果，当消费者进入一个稳定消费的状态后，可以看到当生产者发送消息后隔 10 秒左右消费者才有消息消费的日志出现

RocketMQ 批量消息

当有大批量的消息需要发送时，生产者还是一条一条地发，会出现系统瓶颈，可以把这些消息放到一个集合里面，一次性发送一个集合所有消息。

但是批量消息也有大小上的限制，一次发送的组装后的消息不能超过消息最大限制(默认是 4MB)，所以组装消息时需要注意，当超出限制时需要把消息列表分割后再发送。

代码实现

生产者、消费者定义和发送普通消息一致，只是调用的方法有区别

• 定义消息分隔器

public class MessagesSplitter implements Iterator<List<Message>> { private final int MAX_SIZE = 1024 * 1024 * 4; private final int LOG_SIZE = 20; private final List<Message> messages; private int currentIndex = 0; public MessagesSplitter(List<Message> messages) { this.messages = messages; } @Override public boolean hasNext() { return currentIndex < messages.size(); } @Override public List<Message> next() { int startIndex = getStartIndex(); int nextIndex = startIndex; int totalSize = 0; while (nextIndex < messages.size()) { Message message = messages.get(nextIndex); // 计算当前消息的长度 int singleMessageSize = calcMessageTotalSize(message); // 只要消息还没超出长度限制就一直往后累计直到达到消息长度限制 if (singleMessageSize + totalSize > MAX_SIZE) { break; } else { totalSize += singleMessageSize; } nextIndex++; } // 提取子集合 List<Message> subList = messages.subList(startIndex, nextIndex); currentIndex = nextIndex; return subList; } // 计算一个消息的尺寸 private int calcMessageTotalSize(Message message) { int size = message.getBody().length; Map<String, String> properties = message.getProperties(); for (Map.Entry<String, String> entry : properties.entrySet()) { size += entry.getKey().length(); size += entry.getValue().length(); } size += LOG_SIZE; return size; } // 获取下一个应该取的索引 private int getStartIndex() { // 先获取当前集合第一个消息的长度 Message currentMessage = messages.get(currentIndex); int currentMessageSize = calcMessageTotalSize(currentMessage); while (currentMessageSize > MAX_SIZE) { // 如果这个消息的长度本就大于消息长度限制 // 那么就取下一个消息，直到消息长度小于长度限制 currentIndex += 1; currentMessage = messages.get(currentIndex); currentMessageSize = calcMessageTotalSize(currentMessage); } return currentIndex; } }

• 发送消息，使用分割器每次获取一批大小合适的消息

@ApiOperation("批量发送消息") @GetMapping("/batch-message") public String sendBatchMessage() throws MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException, MQClientException { List<Message> messages = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 20; i++) { String messageBody = "测试批量发送消息第" + i + "条消息"; Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client"), "batch", messageBody.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); messages.add(message); } // 每次获取一批不超出消息大小限制的消息来发送 MessagesSplitter messagesSplitter = new MessagesSplitter(messages); while (messagesSplitter.hasNext()) { List<Message> subMessageList = messagesSplitter.next(); SendResult sendResult = this.defaultMQProducer.send(subMessageList); log.info("消息发送状态: {}", sendResult); } return "send complete"; }

RocketMQ 过滤消息

RocketMQ 过滤消息是指消费者通过一定的方式筛选自己需要的消息，过滤消息有 Tag 过滤和 SQL 过滤两种方式。

Tag 过滤

生产者发送消息时传入 Tag，消费者订阅消息时，指定订阅某些 Tag。这种方式使用起来比较容易，效率高，适用于简单过滤的场景。比如只订阅手机类型、衣服类型的订单消息。

代码实现

• 消费者定义，监听器逻辑和普通消息的监听器大同小异，不罗列出来了

/** * 使用 Tag 过滤的消费者 */ @Bean public DefaultMQPushConsumer tagFilterConsumer(MessageListenerConcurrently tagListenerOne) throws MQClientException { DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client-tag-filter")); defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-tag-filter"), MessageSelector.byTag("phone || shoes")); defaultMQPushConsumer.setMessageListener(tagListenerOne); defaultMQPushConsumer.start(); mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; }

• 发送消息

@ApiOperation("测试 tag 过滤消息") @GetMapping("/tag-filter-message") public String tagFilterMessage() throws MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException, MQClientException { // 消费者方设置如下 // 消费者 1 只接受 tag 为 phone 或 shoes 的消息 // 消费者 2 只接受 tag 为 phone 或 clothes，并且 price 位于 [10,20] 区间的消息 Message message1 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-tag-filter"), "phone", "手机订单消息：17 元".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message1.putUserProperty("price", "17"); this.defaultMQProducer.send(message1); log.info("生产者发送消息：{}", message1); Message message2 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-tag-filter"), "phone", "手机订单消息：26 元".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message2.putUserProperty("price", "26"); this.defaultMQProducer.send(message2); log.info("生产者发送消息：{}", message2); Message message3 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-tag-filter"), "clothes", "衣服订单消息：19 元".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message3.putUserProperty("price", "19"); this.defaultMQProducer.send(message3); log.info("生产者发送消息：{}", message3); Message message4 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-tag-filter"), "shoes", "鞋子订单消息：null".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); this.defaultMQProducer.send(message4); log.info("生产者发送消息：{}", message4); return "send complete"; }

• 消费结果，最终只有 tag 为 phone 和 clothes 的消息能被消费者消费

SQL 过滤

SQL 过滤是指使用一些类似 SQL 语句的语法进行过滤 ，如 is null、between 等关键词。生产者在发送消息时，给消息自定义某些属性；消费者订阅消息时使用 SQL 语句来对这些属性进行过滤，这种方式实现起来有难度，但是灵活。

但是要使用这个 SQL 过滤的特性，有一个前提就是：Broker 需要开启属性过滤。要开启这个功能，需要在 broker.conf 文件中加入 enablePropertyFilter=true 。否则消费者启动时会提示：

Caused by: org.apache.rocketmq.client.exception.MQClientException: CODE: 1 DESC: The broker does not support consumer to filter message by SQL92 For more information, please visit the url, http://rocketmq.apache.org/docs/faq/ at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.checkClientInBroker(MQClientAPIImpl.java:2242) ~[rocketmq-client-4.8.0.jar:4.8.0] at org.apache.rocketmq.client.impl.factory.MQClientInstance.checkClientInBroker(MQClientInstance.java:449) ~[rocketmq-client-4.8.0.jar:4.8.0] at org.apache.rocketmq.client.impl.consumer.DefaultMQPushConsumerImpl.start(DefaultMQPushConsumerImpl.java:648) ~[rocketmq-client-4.8.0.jar:4.8.0] ...

• 消费者定义

@Bean public DefaultMQPushConsumer sqlFilterConsumer(MessageListenerConcurrently defaultListener) throws MQClientException { DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer(); defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr(rocketMQConsumerProperties.getNameServerAddr()); defaultMQPushConsumer.setConsumerGroup((RocketMQConstant.CONSUMER_GROUP_PREFIX + "client-sql-filter")); defaultMQPushConsumer.subscribe((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-sql-filter"), MessageSelector.bySql("price is not null and price between 10 and 30")); defaultMQPushConsumer.setMessageListener(defaultListener); defaultMQPushConsumer.start(); mqConsumers.add(defaultMQPushConsumer); return defaultMQPushConsumer; }

• 发送消息

@ApiOperation("测试 sql 过滤消息") @GetMapping("/sql-filter-message") public String sqlFilterMessage() throws MQBrokerException, RemotingException, InterruptedException, MQClientException { // 消费者方设置如下 // 只有 price 在 [10-30] 区间才能接收并消费 Message message1 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-sql-filter"), "phone", "手机订单消息：18 元".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message1.putUserProperty("price", "18"); this.defaultMQProducer.send(message1); log.info("生产者发送消息：{}", message1); Message message2 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-sql-filter"), "clothes", "衣服订单消息：7 元".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message2.putUserProperty("price", "7"); this.defaultMQProducer.send(message2); log.info("生产者发送消息：{}", message2); Message message3 = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-sql-filter"), "clothes", "衣服订单消息：20 元".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); message3.putUserProperty("price", "20"); this.defaultMQProducer.send(message3); log.info("生产者发送消息：{}", message3); return "send complete"; }

• 消费结果

可以看到只有价格位于 [10, 30] 的两条消息能成功被消费

RocketMQ 事务消息

基于可以发送事务消息这一特性，RocketMQ 成为了分布式事务的解决方案之一，RocketMQ 的事务消息适用于所有对数据最终一致性有强需求的场景。

unknown 

使用场景

RocketMQ 的事务消息适用于所有对数据最终一致性有强需求的场景。

代码实现

由于消费者及其监听器逻辑与普通消息区别不大，所以代码重点展示生产者代码及其结果

• 生产者定义

@Slf4j @Configuration @ConditionalOnProperty(prefix = "learning.rocketmq.producer.producer-switch", name = "transaction", havingValue = "true") public class RocketMQTransactionProducerConfiguration extends RocketMQBaseProducerConfiguration { @Bean public TransactionMQProducer transactionMQProducer(TransactionListener bizTransactionListener) throws MQClientException { // 定义事务型生产者 TransactionMQProducer transactionMQProducer = new TransactionMQProducer(); transactionMQProducer.setNamesrvAddr(rocketMQProducerProperties.getNameServerAddr()); transactionMQProducer.setProducerGroup((RocketMQConstant.PRODUCER_GROUP_PREFIX + "client-transactional")); // 定义事务监听器 transactionMQProducer.setTransactionListener(bizTransactionListener); transactionMQProducer.start(); mqProducers.add(transactionMQProducer); return transactionMQProducer; } @Bean public TransactionListener bizTransactionListener() { return new TransactionListener() { // 执行生产者方本地事务 @Override public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) { log.info("接收到 RocketMQ 的 Half 消息的响应，现在执行本地事务。.."); int number = (Integer) arg; try { // 事务执行逻辑执行一个除法运算，可以演示执行失败的情况 Integer result = 100 / number; log.info("事务执行结果：{}", result); // 线程睡眠 500 毫秒模拟本地事务执行 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500); log.info("本地事务执行成功，给 RocketMQ 发送 ACK 响应"); return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } catch (Exception e) { log.info("本地事务执行发生异常，需要回滚事务"); return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE; } } // 回查本地事务执行情况 @Override public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) { log.info("由于 RocketMQ 长时间无法收到消息的状态或本地执行事务状态为 UNKNOW，现在执行补偿事务/回查本地事务。.."); return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE; } }; } }

当使用事务型生产者时，就能体现出生产者组的作用：当生产者发生宕机时，Broker 可以向同一个组内其他生产者调用回查本地事务执行情况。

• 消息发送

@ApiOperation("发送事务消息") @GetMapping("/{number}") public String sendTransactionMessage(@PathVariable Integer number) throws MQClientException { log.info("接收到事务请求，准备执行生产者本地事务。.."); Message message = new Message((RocketMQConstant.TOPIC_PREFIX + "client-transaction"), "通知消费者执行本地事务的事务消息".getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); // 把 number 传入，在执行本地事务时使用 this.transactionMQProducer.sendMessageInTransaction(message, number); return "事务消息发送成功"; }

• 生产者本地事务执行成功

生产者事务执行成功后，会发送 ACK 到 RocketMQ 通知本次事务成功提交了，然后消费者能收到消息进行消费。

• 生产者本地事务执行失败

number 参数传入 0 导致除 0 异常。

回滚事务后，消费者无法收到此消息。

这篇文章使用 spring-boot 集成 rocketmq-client 的方式演示了 RocketMQ 大部分的使用场景，希望能给有需要的你有帮助。