本篇文章為大家展示了RocketMQ推拉模式是什么，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。
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消費(fèi)者客戶端有兩種方式從消息中間件獲取消息并消費(fèi)。嚴(yán)格意義上來講，RocketMQ并沒有實(shí)現(xiàn)PUSH模式，而是對(duì)拉模式進(jìn)行一層包裝，名字雖然是 Push 開頭，實(shí)際在實(shí)現(xiàn)時(shí)，使用 Pull 方式實(shí)現(xiàn)。通過 Pull 不斷輪詢 Broker 獲取消息。當(dāng)不存在新消息時(shí)，Broker 會(huì)掛起請(qǐng)求，直到有新消息產(chǎn)生，取消掛起，返回新消息。
由消費(fèi)者客戶端主動(dòng)向消息中間件（MQ消息服務(wù)器代理）拉取消息；采用Pull方式，如何設(shè)置Pull消息的拉取頻率需要重點(diǎn)去考慮，舉個(gè)例子來說，可能1分鐘內(nèi)連續(xù)來了1000條消息，然后2小時(shí)內(nèi)沒有新消息產(chǎn)生（概括起來說就是“消息延遲與忙等待”）。如果每次Pull的時(shí)間間隔比較久，會(huì)增加消息的延遲，即消息到達(dá)消費(fèi)者的時(shí)間加長，MQ中消息的堆積量變大；若每次Pull的時(shí)間間隔較短，但是在一段時(shí)間內(nèi)MQ中并沒有任何消息可以消費(fèi)，那么會(huì)產(chǎn)生很多無效的Pull請(qǐng)求的RPC開銷，影響MQ整體的網(wǎng)絡(luò)性能；
由消息中間件（MQ消息服務(wù)器代理）主動(dòng)地將消息推送給消費(fèi)者；采用Push方式，可以盡可能實(shí)時(shí)地將消息發(fā)送給消費(fèi)者進(jìn)行消費(fèi)。但是，在消費(fèi)者的處理消息的能力較弱的時(shí)候(比如，消費(fèi)者端的業(yè)務(wù)系統(tǒng)處理一條消息的流程比較復(fù)雜，其中的調(diào)用鏈路比較多導(dǎo)致消費(fèi)時(shí)間比較久。概括起來地說就是“慢消費(fèi)問題”)，而MQ不斷地向消費(fèi)者Push消息，消費(fèi)者端的緩沖區(qū)可能會(huì)溢出，導(dǎo)致異常；
主動(dòng)推送的模式實(shí)現(xiàn)起來簡單，避免了拉取的消費(fèi)端業(yè)務(wù)邏輯的復(fù)雜度，消息的消費(fèi)可以認(rèn)為是實(shí)時(shí)的，同時(shí)也存在一定的弊端，要求消費(fèi)端要有很強(qiáng)的消費(fèi)能力。
重慶分公司
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public class Consumer1 {
public static void main(String[] args){
try {
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer();
consumer.setConsumerGroup("consumer_push");
consumer.setNamesrvAddr("10.10.12.203:9876;10.10.12.204:9876");
consumer.subscribe("TopicTest", "*");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently(){
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List paramList,
ConsumeConcurrentlyContext paramConsumeConcurrentlyContext) {
try {
for(MessageExt msg : paramList){
String msgbody = new String(msg.getBody(), "utf-8");
SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat("YYYY-MM-dd HH:mm:ss");
Date date = new Date(msg.getStoreTimestamp());
System.out.println("Consumer1=== 存入時(shí)間 : "+ sd.format(date) +" == MessageBody: "+ msgbody);//輸出消息內(nèi)容
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER; //稍后再試
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; //消費(fèi)成功
}
});
consumer.start();
System.out.println("Consumer1===啟動(dòng)成功!");
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
} PUSH消費(fèi)方式，需要注冊(cè)一個(gè)監(jiān)聽器Listener,，用來監(jiān)聽最新的消息，進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，同時(shí)反饋消息的消費(fèi)狀態(tài)，消費(fèi)成功（CONSUME_SUCCESS）、消費(fèi)重試（RECONSUME_LATER），消息重試會(huì)根據(jù)配置的消息的延遲等級(jí)的時(shí)間間隔，定時(shí)重新發(fā)送消費(fèi)失敗的記錄。（PS：延遲消息中會(huì)重點(diǎn)討論）
PUSH消息方式由于返回了消息的狀態(tài)，服務(wù)端會(huì)維護(hù)每個(gè)消費(fèi)端的消費(fèi)進(jìn)度，內(nèi)部會(huì)記錄消費(fèi)進(jìn)度，消息發(fā)送成功后會(huì)更新消費(fèi)進(jìn)度。
PUSH消息方式的局限性，是在HOLD住Consumer請(qǐng)求的時(shí)候需要占用資源，它適合用在消息隊(duì)列這種客戶端連接數(shù)可控的場景中。
上一個(gè)章節(jié)說明了服務(wù)端存儲(chǔ)的每個(gè)主題對(duì)應(yīng)的消費(fèi)組的每個(gè)消息隊(duì)列的偏移量
查看服務(wù)器文件上的消費(fèi)進(jìn)度信息：/usr/local/rocketmq-all-4.2.0/store/config/consumerOffset.json
public class PullConsumer {
private static final Map offseTable = new HashMap();
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
DefaultMQPullConsumer consumer = new DefaultMQPullConsumer("pullConsumer");
consumer.setNamesrvAddr("10.10.12.203:9876;10.10.12.204:9876");
consumer.start();
Set mqs = consumer.fetchSubscribeMessageQueues("TopicTest");
for (MessageQueue mq : mqs) {
SINGLE_MQ: while (true) {
try {
PullResult pullResult =
consumer.pullBlockIfNotFound(mq, null, getMessageQueueOffset(mq), 32);
System.out.println("=============================================================");
System.out.println("Consume from the queue: " + mq + "offset:" + getMessageQueueOffset(mq) + "結(jié)果：" + pullResult.getPullStatus());
putMessageQueueOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
List messageExtList = pullResult.getMsgFoundList();
for (MessageExt m : messageExtList) {
System.out.print(new String(m.getBody()) +" == ");
}
System.out.println("");
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
break SINGLE_MQ;
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
}
catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
consumer.shutdown();
}
private static void putMessageQueueOffset(MessageQueue mq, long offset) {
offseTable.put(mq, offset);
}
private static long getMessageQueueOffset(MessageQueue mq) {
Long offset = offseTable.get(mq);
if (offset != null)
return offset;
return 0;
}
} 結(jié)果：
每次拉取消息的時(shí)候需要提供偏移量和拉取的消息的個(gè)數(shù)，需要自己業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)每個(gè)主題下的隊(duì)列的消費(fèi)進(jìn)度。
代碼實(shí)現(xiàn)（1）這種方式只能拉取歷史的消息，最新的消息拉取不了，也可以進(jìn)行改造，來實(shí)現(xiàn)一直拉取。
在MQPullConsumer這個(gè)類里面，有一個(gè)MessageQueueListener，它的目的就是當(dāng)queue發(fā)生變化的時(shí)候，通知Consumer。也正是這個(gè)借口，幫助我們?cè)赑ull模式里面，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。
注意，這個(gè)接口在MQPushConsumer里面是沒有的，那里面有的是上面代碼里的MessageListener。
void registerMessageQueueListener(final String topic, final MessageQueueListener listener);
public interface MessageQueueListener {
void messageQueueChanged(final String topic, final Set mqAll,
final Set mqDivided);
} 有了這個(gè)Listener，我們就可以動(dòng)態(tài)的知道當(dāng)前的Consumer分?jǐn)偟搅藥讉€(gè)MessageQueue。然后對(duì)這些MessageQueue，我們可以開個(gè)線程池來消費(fèi)。
public class PullConsumerExtend {
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
//消費(fèi)組
final MQPullConsumerScheduleService scheduleService = new MQPullConsumerScheduleService("pullConsumer");
//MQ NameService地址
scheduleService.getDefaultMQPullConsumer().setNamesrvAddr("10.10.12.203:9876;10.10.12.204:9876");
//負(fù)載均衡模式
scheduleService.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
//需要處理的消息topic
scheduleService.registerPullTaskCallback("TopicTest", new PullTaskCallback() {
@Override
public void doPullTask(MessageQueue mq, PullTaskContext context) {
MQPullConsumer consumer = context.getPullConsumer();
try {
long offset = consumer.fetchConsumeOffset(mq, false);
if (offset < 0)
offset = 0;
PullResult pullResult = consumer.pull(mq, "*", offset, 32);
System.out.println("");
System.out.println("Consume from the queue: " + mq + "offset:" + offset + "結(jié)果：" + pullResult.getPullStatus());
switch (pullResult.getPullStatus()) {
case FOUND:
List messageExtList = pullResult.getMsgFoundList();
for (MessageExt m : messageExtList) {
System.out.print(new String(m.getBody()) +" == ");
}
break;
case NO_MATCHED_MSG:
break;
case NO_NEW_MSG:
case OFFSET_ILLEGAL:
break;
default:
break;
}
consumer.updateConsumeOffset(mq, pullResult.getNextBeginOffset());
//設(shè)置下一下拉取的間隔時(shí)間
context.setPullNextDelayTimeMillis(10000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
scheduleService.start();
}
} 結(jié)果：
比較**代碼實(shí)現(xiàn)（1）**這種方式改進(jìn)了很多，不需要業(yè)務(wù)維護(hù)每個(gè)消費(fèi)隊(duì)列的消費(fèi)進(jìn)度，可以更新到服務(wù)端的。
弊端也很明顯就是每次隊(duì)列拉取消息的時(shí)間間隔，時(shí)間長導(dǎo)致消息擠壓，時(shí)間段消息少，影響服務(wù)端性能。
上述內(nèi)容就是RocketMQ推拉模式是什么，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
