RocketMQ入门（2）最佳实践

一、服务端安装部署

我是在虚拟机中的CentOS6.5中进行部署。

1.下载程序

2.tar -xvf alibaba-rocketmq-3.0.7.tar.gz 解压到适当的目录如/opt/目录

3.启动RocketMQ：进入rocketmq/bin 目录 执行

 

 

1	nohup sh mqnamesrv&

4.启动Broker，设置对应的NameServer

 

 

1	nohup sh  mqbroker-n"127.0.0.1:9876"&

 

二、编写客户端

可以查看sameple中的quickstart源码 1.Consumer 消息消费者

 

 

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/** * Consumer，订阅消息 */ publicclassConsumer{       publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException,MQClientException{         DefaultMQPushConsumer consumer=newDefaultMQPushConsumer("QuickStartConsumer");                  consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");         consumer.setInstanceName("QuickStartConsumer");         consumer.subscribe("QuickStart","*");                  consumer.registerMessageListener(newMessageListenerConcurrently(){               @Override             publicConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt>msgs,                     ConsumeConcurrentlyContext context){                 System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" Receive New Messages: "+msgs);                 returnConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;             }         });           consumer.start();           System.out.println("Consumer Started.");     } }

2.Producer消息生产者

 

 

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/** * Producer，发送消息 * */ publicclassProducer{     publicstaticvoidmain(String[]args)throwsMQClientException,InterruptedException{         DefaultMQProducer producer=newDefaultMQProducer("QuickStartProducer");         producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");         producer.setInstanceName("QuickStartProducer");         producer.start();            for(inti=0;i<1000;i++){             try{                 Message msg=newMessage("QuickStart",// topic                     "TagA",// tag                     ("Hello RocketMQ ,QuickStart"+i).getBytes()// body                         );                 SendResult sendResult=producer.send(msg);                 System.out.println(sendResult);             }             catch(Exceptione){                 e.printStackTrace();                 Thread.sleep(1000);             }         }            producer.shutdown();     } }

3.首先运行Consumer程序，一直在运行状态接收服务器端推送过来的消息

 

 

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23:18:07.587[main]DEBUGi.n.c.MultithreadEventLoopGroup--Dio.netty.eventLoopThreads:16 23:18:07.591[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent-Platform:Windows 23:18:07.592[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent-Java version:7 23:18:07.592[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent--Dio.netty.noUnsafe:false 23:18:07.593[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent0-java.nio.ByteBuffer.cleaner:available 23:18:07.593[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent0-java.nio.Buffer.address:available 23:18:07.593[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent0-sun.misc.Unsafe.theUnsafe:available 23:18:07.593[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent0-sun.misc.Unsafe.copyMemory:available 23:18:07.593[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent0-java.nio.Bits.unaligned:true 23:18:07.594[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent-sun.misc.Unsafe:available 23:18:07.594[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent--Dio.netty.noJavassist:false 23:18:07.594[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent-Javassist:unavailable 23:18:07.594[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent-You don't have Javassist in your class path or you don'thave enough permission toload dynamically generated classes.  Please check the configuration forbetter performance. 23:18:07.595[main]DEBUGi.n.util.internal.PlatformDependent--Dio.netty.noPreferDirect:false 23:18:07.611[main]DEBUG io.netty.channel.nio.NioEventLoop--Dio.netty.noKeySetOptimization:false 23:18:07.611[main]DEBUG io.netty.channel.nio.NioEventLoop--Dio.netty.selectorAutoRebuildThreshold:512 23:18:08.355[main]DEBUGi.n.util.internal.ThreadLocalRandom--Dio.netty.initialSeedUniquifier:0x8c0d4793e5820c31 23:18:08.446[NettyClientWorkerThread_1]DEBUG io.netty.util.ResourceLeakDetector--Dio.netty.noResourceLeakDetection:false Consumer Started.

4.再次运行Producer程序，生成消息并发送到Broker，Producer的日志冲没了，但是可以看到Broker推送到Consumer的一条消息

 

 

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ConsumeMessageThread-QuickStartConsumer-3Receive NewMessages:[MessageExt[queueId=0,storeSize=150,queueOffset=244,sysFlag=0,bornTimestamp=1400772029972,bornHost=/10.162.0.7:54234,storeTimestamp=1400772016017,storeHost=/127.0.0.1:10911,msgId=0A0A0A5900002A9F0000000000063257,commitLogOffset=406103,bodyCRC=112549959,reconsumeTimes=0,preparedTransactionOffset=0,toString()=Message[topic=QuickStart,flag=0,properties={TAGS=TagA,WAIT=true,MAX_OFFSET=245,MIN_OFFSET=0},body=29]]]

 

三、Consumer最佳实践

1.消费过程要做到幂等（即消费端去重）

RocketMQ无法做到消息重复，所以如果业务对消息重复非常敏感，务必要在业务层面去重，有以下一些方式：

（1）.将消息的唯一键，可以是MsgId，也可以是消息内容中的唯一标识字段，例如订单ID，消费之前判断是否在DB或Tair（全局KV存储）中存在，如果不存在则插入，并消费，否则跳过。（实践过程要考虑原子性问题，判断是否存在可以尝试插入，如果报主键冲突，则插入失败，直接跳过） msgid一定是全局唯一的标识符，但是可能会存在同样的消息有两个不同的msgid的情况（有多种原因），这种情况可能会使业务上重复，建议最好使用消息体中的唯一标识字段去重

（2）.使业务层面的状态机去重

2.批量方式消费

如果业务流程支持批量方式消费，则可以很大程度上的提高吞吐量，可以通过设置Consumer的consumerMessageBatchMaxSize参数，默认是1，即一次消费一条参数

3.跳过非重要的消息

发生消息堆积时，如果消费速度一直跟不上发送速度，可以选择丢弃不重要的消息

 

 

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@Override            publicConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt>msgs,                    ConsumeConcurrentlyContext context){                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" Receive New Messages: "+msgs);                                 longoffset=msgs.get(0).getQueueOffset();                                 StringmaxOffset=msgs.get(0).getProperty(MessageConst.PROPERTY_MAX_OFFSET);                longdiff=Long.parseLong(maxOffset)-offset;                if(diff>100000){                    //处理消息堆积情况                    returnConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;                }                                 returnConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;            }

如以上代码所示，当某个队列的消息数堆积到 100000 条以上，则尝试丢弃部分或全部消息，这样就可以快速追上发送消息的速度

4.优化没条消息消费过程

举例如下，某条消息的消费过程如下

1.  根据消息从 DB 查询数据 1

2.  根据消息从 DB 查询数据2

3.  复杂的业务计算

4.  向 DB 插入数据3

5.  向 DB 插入数据 4

这条消息的消费过程与 DB 交互了 4 次，如果按照每次 5ms 计算，那么总共耗时 20ms，假设业务计算耗时 5ms，那么总过耗时 25ms，如果能把 4 次 DB 交互优化为 2 次，那么总耗时就可以优化到 15ms，也就是说总体性能提高了 40%。

对于 Mysql 等 DB，如果部署在磁盘，那么与 DB 进行交互，如果数据没有命中 cache，每次交互的 RT 会直线上升， 如果采用 SSD，则 RT 上升趋势要明显好于磁盘。

个别应用可能会遇到这种情况：在线下压测消费过程中，db 表现非常好，每次 RT 都很短，但是上线运行一段时间，RT 就会变长，消费吞吐量直线下降

主要原因是线下压测时间过短，线上运行一段时间后，cache 命中率下降，那么 RT 就会增加。建议在线下压测时，要测试足够长时间，尽可能模拟线上环境，压测过程中，数据的分布也很重要，数据不同，可能 cache 的命中率也会完全不同

四、Producer最佳实践

1.发送消息注意事项

（1） 一个应用尽可能用一个 Topic，消息子类型用 tags 来标识，tags 可以由应用自由设置。只有发送消息设置了tags，消费方在订阅消息时，才可以利用 tags 在 broker 做消息过滤。

（2）每个消息在业务层面的唯一标识码，要设置到 keys 字段，方便将来定位消息丢失问题。服务器会为每个消息创建索引（哈希索引），应用可以通过 topic，key 来查询这条消息内容，以及消息被谁消费。由于是哈希索引，请务必保证 key 尽可能唯一，这样可以避免潜在的哈希冲突。

（3）消息发送成功或者失败，要打印消息日志，务必要打印 sendresult 和 key 字段

（4）send 消息方法，只要不抛异常，就代表发送成功。但是发送成功会有多个状态，在 sendResult 里定义

• SEND_OK：消息发送成功
• FLUSH_DISK_TIMEOUT：消息发送成功，但是服务器刷盘超时，消息已经进入服务器队列，只有此时服务器宕机，消息才会丢失
• ​FLUSH_SLAVE_TIMEOUT：消息发送成功，但是服务器同步到 Slave 时超时，消息已经进入服务器队列，只有此时服务器宕机，消息才会丢失
• SLAVE_NOT_AVAILABLE：消息发送成功，但是此时 slave 不可用，消息已经进入服务器队列，只有此时服务器宕机，消息才会丢失。对于精确发送顺序消息的应用，由于顺序消息的局限性，可能会涉及到主备自动切换问题，所以如果sendresult 中的 status 字段不等于 SEND_OK，就应该尝试重试。对于其他应用，则没有必要这样

（5）对于消息不可丢失应用，务必要有消息重发机制

2.消息发送失败处理

Producer 的 send 方法本身支持内部重试，重试逻辑如下：

（1） 至多重试 3 次

（2）  如果发送失败，则轮转到下一个 Broker

（3）  这个方法的总耗时时间不超过 sendMsgTimeout 设置的值，默认 10s所以，如果本身向 broker 发送消息产生超时异常，就不会再做重试

如果调用 send 同步方法发送失败，则尝试将消息存储到 db，由后台线程定时重试，保证消息一定到达 Broker。

上述 db 重试方式为什么没有集成到 MQ 客户端内部做，而是要求应用自己去完成，基于以下几点考虑：

（1）MQ 的客户端设计为无状态模式，方便任意的水平扩展，且对机器资源的消耗仅仅是 cpu、内存、网络

（2）如果 MQ 客户端内部集成一个 KV 存储模块，那么数据只有同步落盘才能较可靠，而同步落盘本身性能开销较大，所以通常会采用异步落盘，又由于应用关闭过程不受 MQ 运维人员控制，可能经常会发生 kill  -9 这样暴力方式关闭，造成数据没有及时落盘而丢失

（3）Producer 所在机器的可靠性较低，一般为虚拟机，不适合存储重要数据。 综上，建议重试过程交由应用来控制。

3.选择 oneway 形式发送

一个 RPC 调用，通常是这样一个过程

（1）客户端发送请求到服务器

（2）服务器处理该请求

（3）服务器向客户端返回应答

所以一个 RPC 的耗时时间是上述三个步骤的总和，而某些场景要求耗时非常短，但是对可靠性要求并不高，例如日志收集类应用，此类应用可以采用 oneway 形式调用，oneway 形式只发送请求不等待应答，而发送请求在客户端实现层面仅仅是一个 os 系统调用的开销，即将数据写入客户端的 socket 缓冲区，此过程耗时通常在微秒级.

 

http://www.changeself.net/archives/rocketmq%E5%85%A5%E9%97%A8%EF%BC%882%EF%BC%89%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5.html