【rocket|rocket mq 监听端口_微服务异步架构——MQ之RocketMQ】
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一、什么是MQ?MQ的原理是什么? MQ就是消息队列,是Message Queue的缩写。消息队列是一种通信方式。消息的本质就是一种数据结构。因为MQ把项目中的消息集中式的处理和存储,所以MQ主要有解耦,并发,和削峰的功能。
1.1 解耦:
MQ的消息生产者和消费者互相不关心对方是否存在,通过MQ这个中间件的存在,使整个系统达到解耦的作用。
如果服务之间用RPC通信,当一个服务跟几百个服务通信时,如果那个服务的通信接口改变,那么几百个服务的通信接口都的跟着变动,这是非常头疼的一件事。
但是采用MQ之后,不管是生产者或者消费者都可以单独改变自己。他们的改变不会影响到别的服务。从而达到解耦的目的。为什么要解耦呢?说白了就是方便,减少不必要的工作量。
1.2 并发:
MQ有生产者集群和消费者集群,所以客户端是亿级用户时,他们都是并行的。从而大大提升响应速度。
1.3 削峰:
因为MQ能存储的消息量很大,所以他可以把大量的消息请求先存下了,然后再并发的方式慢慢处理。
如果采用RPC通信,每一次请求用调用RPC接口,当请求量巨大的时候,因为RPC的请求是很耗资源的,所以巨大的请求一定会压垮服务器。
削峰的目的是用户体验变好,并且使整个系统稳定。能承受大量请求消息。
二、现在市面上有什么MQ 重点介绍RocketMQ
现在市面上的MQ有很多,主要有RabbitMQ,ActiveMQ,ZeroMQ,RocketMQ,Kafka等等,这些都是开源的MQ产品。以前很多人推荐使用RabbitMQ,他也是非常好用的MQ产品,这里不做过多的介绍。Kafka也是高吞吐量的老大,我们这里也不介绍。
我们重点介绍一下RocketMQ,RocketMQ是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件,目前已经捐赠给Apache软件基金会,并于并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。
作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件,以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的国内企业使用。
功能概览图
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可以看见RocketMQ支持定时和延时消息,这是RabbitMQ所没有的能力。
RocketMQ的物理结构
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从这里可以看出,RocketMQ涉及到四大集群,producer,Name Server,Consumer,Broker。
2.1 Producer集群:
是生产者集群,负责产生消息,向消费者发送由业务应用程序系统生成的消息,RocketMQ提供三种方式发送消息:同步,异步,单向。
2.1.1 普通消息
2.1.1.1 同步原理图
同步消息关键代码
try {
SendResult sendResult =
producer.send(msg);
// 同步发送消息,
只要不抛异常就是成功 if
(sendResult != null) {
System.out.println
(new Date() + " Send mq message success.
Topic is:" + msg.getTopic() + " msgId is: " + sendResult.getMessageId());
}
catch (Exception e) {
System.out.println
(new Date() + " Send mq message failed.
Topic is:" + msg.getTopic());
e.printStackTrace();
}
}
2.1.1.2 异步原理图
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异步消息关键代码
producer.sendAsync(msg, new SendCallback()
{
@Overridepublic void onSuccess
(final SendResult sendResult)
{
// 消费发送成功 System.out.println
("send message success. topic=" +
sendResult.getTopic() + ", msgId="
+ sendResult.getMessageId());
}
@Overridepublic void onException
(OnExceptionContext context)
{
System.out.println("send message failed.
topic=" + context.getTopic() + ",
msgId=" + context.getMessageId());
}
}
);
2.1.1.3 单向(Oneway)发送原理图
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单向只发送,不等待返回,所以速度最快,一般在微秒级,但可能丢失
单向(Oneway)发送消息关键代码
producer.sendOneway(msg);
2.1.2 定时消息和延时消息
发送定时消息关键代码
try {
// 定时消息,单位毫秒(ms),
在指定时间戳(当前时间之后)进行投递,
例如 2016-03-07 16:21:00 投递。
如果被设置成当前时间戳之前的某个时刻,
消息将立刻投递给消费者。 long timeStamp
= new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
.parse("2016-03-07 16:21:00").getTime();
msg.setStartDeliverTime(timeStamp);
// 发送消息,只要不抛异常就是成功
SendResult sendResult = producer.send(msg);
System.out.println
("MessageId:"+sendResult.getMessageId());
}
catch (Exception e) {
// 消息发送失败,
需要进行重试处理,可重新发送这条消息
或持久化这条数据进行补偿处理
System.out.println(new Date()
+ " Send mq message failed.
Topic is:" + msg.getTopic());
e.printStackTrace();
}
发送延时消息关键代码
try {
// 延时消息,单位毫秒(ms),
在指定延迟时间(当前时间之后)进行投递,
例如消息在 3 秒后投递 long delayTime
= System.currentTimeMillis() + 3000;
// 设置消息需要被投递的时间
msg.setStartDeliverTime(delayTime);
SendResult sendResult = producer.send(msg);
// 同步发送消息,只要不抛异常就是成功
if (sendResult != null)
{
System.out.println(new Date()
+ " Send mq message success.
Topic is:" + msg.getTopic() + " msgId is: " + sendResult.getMessageId());
}
}
catch (Exception e) {
// 消息发送失败,
需要进行重试处理,可重新发送这条消息
或持久化这条数据进行补偿处理
System.out.println(new Date()
+ " Send mq message failed.
Topic is:" + msg.getTopic());
e.printStackTrace();
}
2.2 注意事项
①. 定时和延时消息的 msg.setStartDeliverTime 参数需要设置成当前时间戳之后的某个时刻(单位毫秒)。如果被设置成当前时间戳之前的某个时刻,消息将立刻投递给消费者。
②. 定时和延时消息的 msg.setStartDeliverTime 参数可设置40天内的任何时刻(单位毫秒),超过40天消息发送将失败。
③. StartDeliverTime 是服务端开始向消费端投递的时间。 如果消费者当前有消息堆积,那么定时和延时消息会排在堆积消息后面,将不能严格按照配置的时间进行投递。
④. 由于客户端和服务端可能存在时间差,消息的实际投递时间与客户端设置的投递时间之间可能存在偏差。
⑤. 设置定时和延时消息的投递时间后,依然受 3 天的消息保存时长限制。例如,设置定时消息 5 天后才能被消费,如果第 5 天后一直没被消费,那么这条消息将在第8天被删除。
⑥. 除 Java 语言支持延时消息外,其他语言都不支持延时消息。
发布消息原理图
三、事务消息 RocketMQ提供类似X/Open XA的分布式事务功能来确保业务发送方和MQ消息的最终一致性,其本质是通过半消息的方式把分布式事务放在MQ端来处理。
原理图
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其中:
①. 发送方向消息队列 RocketMQ 服务端发送消息。
②. 服务端将消息持久化成功之后,向发送方 ACK 确认消息已经发送成功,此时消息为半消息。
③. 发送方开始执行本地事务逻辑。
④. 发送方根据本地事务执行结果向服务端提交二次确认(Commit 或是 Rollback),服务端收到 Commit 状态则将半消息标记为可投递,订阅方最终将收到该消息;服务端收到 Rollback 状态则删除半消息,订阅方将不会接受该消息。
⑤. 在断网或者是应用重启的特殊情况下,上述步骤 4 提交的二次确认最终未到达服务端,经过固定时间后服务端将对该消息发起消息回查。
⑥. 发送方收到消息回查后,需要检查对应消息的本地事务执行的最终结果。
⑦. 发送方根据检查得到的本地事务的最终状态再次提交二次确认,服务端仍按照步骤 4 对半消息进行操作。
3.1 RocketMQ的半消息机制的注意事项是
①. 根据第六步可以看出他要求发送方提供业务回查接口。
②. 不能保证发送方的消息幂等,在ack没有返回的情况下,可能存在重复消息
③. 消费方要做幂等处理。
3.2 核心代码
final BusinessService businessService = new BusinessService(); // 本地业务
TransactionProducer producer
= ONSFactory.createTransactionProducer
(properties,new LocalTransactionCheckerImpl());
producer.start();
Message msg = new Message
("Topic", "TagA", "Hello MQ transaction===".
getBytes());
try {
SendResult sendResult
= producer.send(msg, new LocalTransactionExecuter()
{
@Override public TransactionStatus execute
(Message msg, Object arg) {
// 消息 ID
(有可能消息体一样,但消息 ID 不一样,
当前消息 ID 在控制台无法查询)
String msgId = msg.getMsgID();
// 消息体内容进行 crc32,也可以使用其它的如
MD5 long crc32Id = HashUtil.crc32Code
(msg.getBody());
// 消息 ID 和 crc32id
主要是用来防止消息重复 // 如果业务本身是幂等的,
可以忽略,否则需要利用 msgId 或 crc32Id 来做幂等
// 如果要求消息绝对不重复,推荐做法是
对消息体 body 使用 crc32 或 MD5 来防止重复消息
Object businessServiceArgs = new Object();
TransactionStatus transactionStatus
=TransactionStatus.Unknow;
try {
Boolean isCommit =
businessService.execbusinessService
(businessServiceArgs);
if (isCommit)
{
// 本地事务成功则提交消息 transactionStatus = TransactionStatus.CommitTransaction;
} else {
// 本地事务失败则回滚消息
transactionStatus = TransactionStatus.
RollbackTransaction;
}
}
catch (Exception e)
{
log.error("Message Id:{}", msgId, e);
}
System.out.println(msg.getMsgID());
log.warn("Message Id:{}transactionStatus:{}", msgId, transactionStatus.name());
return transactionStatus;
}
}
, null);
}
catch (Exception e) {
// 消息发送失败,
需要进行重试处理,可重新发送这条消息或
持久化这条数据进行补偿处理 System.out.println
(new Date() + " Send mq message failed.
Topic is:" + msg.getTopic());
e.printStackTrace();
}
所有消息发布原理图
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producer完全无状态,可以集群部署。
3.3 Name Server集群:
NameServer是一个几乎无状态的节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步,NameServer很像注册中心的功能。
听说阿里之前的NameServer 是用ZooKeeper做的,可能因为Zookeeper不能满足大规模并发的要求,所以之后NameServer 是阿里自研的。
NameServer其实就是一个路由表,他管理Producer和Comsumer之间的发现和注册。
3.4 Broker集群:
Broker部署相对复杂,Broker分为Master与Slave,一个Master可以对应多个Slaver,但是一个Slaver只能对应一个Master,Master与Slaver的对应关系通过指定相同的BrokerName。
不同的BrokerId来定义,BrokerId为0表示Master,非0表示Slaver。Master可以部署多个。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接,定时注册Topic信息到所有的NameServer。
3.5 Consumer集群:
订阅方式
消息队列 RocketMQ 支持以下两种订阅方式:
集群订阅:同一个 Group ID 所标识的所有 Consumer 平均分摊消费消息。 例如某个 Topic 有 9 条消息,一个 Group ID 有 3 个 Consumer 实例,那么在集群消费模式下每个实例平均分摊,只消费其中的 3 条消息。
// 集群订阅方式设置(不设置的情况下,
默认为集群订阅方式)properties.put
(PropertyKeyConst.MessageModel,
PropertyValueConst.CLUSTERING);
广播订阅:同一个 Group ID 所标识的所有 Consumer 都会各自消费某条消息一次。 例如某个 Topic 有 9 条消息,一个 Group ID 有 3 个 Consumer 实例,那么在广播消费模式下每个实例都会各自消费 9 条消息。
// 广播订阅方式设置properties.put
(PropertyKeyConst.MessageModel,
PropertyValueConst.BR
OADCASTING);
订阅消息关键代码:
Consumer consumer = ONSFactory.create
Consumer(properties);
consumer.subscribe
("TopicTestMQ", "TagA||TagB", **new**
MessageListener() {
//订阅多个
Tag public Action consume(Message message,
ConsumeContext context) {
System.out.println
("Receive: " + message);
return Action.
CommitMessage;
}
}
);
//订阅另外一个 Topic
consumer.subscribe("TopicTestMQ-Other",
"*", **new** MessageListener()
{
//订阅全部 Tag public Action consume
(Message message, ConsumeContext context)
{
System.out.println("Receive: " + message);
return Action.CommitMessage;
}
}
);
consumer.start();
注意事项:
消费端要做幂等处理,所有MQ基本上都不会做幂等处理,需要业务端处理,原因是如果在MQ端做幂等处理会带来MQ的复杂度,而且严重影响MQ的性能。
消息收发模型
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主子账号创建
创建主子账号的原因是权限问题。下面是主账号创建流程图
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子账号流程图
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四、MQ是微服务架构 非常重要的部分
MQ的诞生把原来的同步架构思维转变到异步架构思维提供一种方法,为大规模,高并发的业务场景的稳定性实现提供了很好的解决思路。
Martin Fowler强调:分布式调用的第一原则就是不要分布式。这句话看似颇具哲理,然而就企业应用系统而言,只要整个系统在不停地演化,并有多个子系统共同存在时,这条原则就会被迫打破。
Martin Fowler提出的这条原则,一方面是希望设计者能够审慎地对待分布式调用,另一方面却也是分布式系统自身存在的缺陷所致。
所以微服务并不是万能药,适合的架构才是最好的架构。
# 链接 Java程序员福利"常用资料分享"
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