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
Group 分为两个部分 生产者和消费者
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
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。
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 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。
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。
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。
下载地址:https://rocketmq.apache.org/dowloading/releases/
环境要求:
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
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。
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();
}
}
这篇主要是带大家了解RocketMQ的基本原理和介绍,在后面的章节中,会带大家深入了解和使用RocketMQ,如果觉得文章有帮助的,记得点赞关注,您的支持是我创作的最大动力。
怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜,大家加油!
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