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RocketMQ的消息过滤机制与实现

2021-06-124.8k 阅读

RocketMQ的消息过滤机制概述

在分布式系统中，消息队列承担着数据异步处理、系统解耦等重要职责。RocketMQ作为一款高性能、高可靠的消息队列，其消息过滤机制对于精准消费消息起着关键作用。消息过滤指的是在消息发送和接收过程中，根据一定的规则筛选出符合条件的消息，避免不必要的消息处理，提高系统效率。

RocketMQ支持两种类型的消息过滤：基于Tag的过滤和基于SQL表达式的过滤。Tag过滤较为简单直观，而SQL表达式过滤则更为灵活强大，能够满足复杂的业务需求。

基于Tag的消息过滤

原理

在RocketMQ中，每个消息可以携带一个或多个Tag。Tag本质上是消息的一种分类标识，生产者在发送消息时指定Tag，消费者在订阅消息时也通过指定Tag来表明自己只接收特定Tag的消息。RocketMQ的Broker在转发消息时，会根据消费者订阅的Tag对消息进行过滤，只有Tag匹配的消息才会被发送给相应的消费者。

代码示例

  1. 生产者发送带Tag的消息
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;

public class TagProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("TagProducerGroup");
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        producer.start();

        // 发送带有Tag的消息
        Message message = new Message("TagTopic", "Tag1", "Hello, RocketMQ with Tag".getBytes());
        SendResult sendResult = producer.send(message);
        System.out.println("Send result: " + sendResult);

        producer.shutdown();
    }
}
  1. 消费者订阅带Tag的消息
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;

import java.util.List;

public class TagConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("TagConsumerGroup");
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 订阅带有Tag1的消息
        consumer.subscribe("TagTopic", "Tag1");

        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    System.out.println("Received message: " + new String(msg.getBody()));
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });

        consumer.start();
        System.out.println("Consumer started.");
    }
}

在上述代码中，生产者向TagTopic主题发送了带有Tag1的消息，消费者通过订阅TagTopic:Tag1来接收该特定Tag的消息。

基于SQL表达式的消息过滤

原理

SQL表达式过滤是RocketMQ更为强大的过滤机制。它允许生产者在消息中设置一些属性（Property），消费者通过编写SQL92标准的表达式来过滤这些属性。Broker在收到消息和订阅请求后，会根据SQL表达式对消息进行过滤，只有满足表达式的消息才会被投递给消费者。

SQL表达式过滤的实现依赖于RocketMQ的Broker端对SQL表达式的解析和执行。Broker在接收到消息后，会提取消息的属性，然后根据消费者订阅的SQL表达式进行匹配。

代码示例

  1. 生产者发送带属性的消息
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;

public class SQLProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("SQLProducerGroup");
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        producer.start();

        // 发送带有属性的消息
        Message message = new Message("SQLTopic", "Hello, RocketMQ with SQL Filter".getBytes());
        message.putUserProperty("age", "25");
        message.putUserProperty("gender", "male");
        SendResult sendResult = producer.send(message);
        System.out.println("Send result: " + sendResult);

        producer.shutdown();
    }
}
  1. 消费者订阅并通过SQL表达式过滤消息
import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyContext;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;

import java.util.List;

public class SQLConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("SQLConsumerGroup");
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 通过SQL表达式订阅消息
        consumer.subscribe("SQLTopic", "age > 20 AND gender = 'male'");

        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    System.out.println("Received message: " + new String(msg.getBody()));
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });

        consumer.start();
        System.out.println("Consumer started.");
    }
}

在上述代码中，生产者向SQLTopic主题发送了带有age和gender属性的消息，消费者通过订阅SQLTopic并使用SQL表达式age > 20 AND gender ='male'来过滤消息，只有满足该表达式的消息才会被消费者接收。

消息过滤在实际场景中的应用

订单处理场景

在电商系统的订单处理中，不同类型的订单可能需要不同的处理逻辑。例如，普通订单、团购订单、预售订单等。可以使用Tag过滤来区分不同类型的订单消息。生产者在发送订单消息时，根据订单类型设置相应的Tag，如ordinary_order、group_buy_order、pre_sale_order。消费者根据自身的业务需求，订阅特定Tag的订单消息进行处理。

如果需要更复杂的过滤，如根据订单金额、下单时间等属性进行过滤，则可以使用SQL表达式过滤。比如，消费者可以订阅金额大于100元且下单时间在最近24小时内的订单消息，SQL表达式可以写成order_amount > 100 AND order_time > NOW() - INTERVAL 1 DAY。

日志收集与分析场景

在日志收集系统中，不同类型的日志（如系统日志、业务日志、错误日志等）可以通过Tag进行分类。生产者在发送日志消息时，根据日志类型设置Tag，如system_log、business_log、error_log。消费者可以根据自身需求订阅特定Tag的日志消息进行处理，比如专门的错误日志分析模块只订阅error_log类型的日志消息。

对于更复杂的日志过滤需求，如根据日志级别、日志来源等属性进行过滤，可以使用SQL表达式。例如，只接收日志级别为ERROR且日志来源为payment_service的日志消息，SQL表达式可以是log_level = 'ERROR' AND log_source = 'payment_service'。

RocketMQ消息过滤机制的实现细节

基于Tag过滤的实现

  1. 消息发送
    • 生产者在创建Message对象时，通过setTags方法设置消息的Tag。当调用producer.send方法发送消息时，消息会被发送到指定的Topic，并携带Tag信息。
    • RocketMQ的Producer端会将消息发送到Broker的Master节点。在发送过程中，消息的Tag作为消息的一部分被传输。
  2. 消息存储与过滤
    • Broker接收到消息后，会将消息存储到CommitLog文件中。同时，在构建ConsumeQueue时，会将消息的Tag等相关信息记录下来。
    • 当消费者订阅消息时，会向Broker发送订阅请求，其中包含订阅的Topic和Tag。Broker在处理订阅请求时，会根据ConsumeQueue中记录的消息Tag信息，筛选出符合订阅条件的消息。只有Tag匹配的消息才会被推送给消费者。

基于SQL表达式过滤的实现

  1. 消息发送
    • 生产者在创建Message对象后，可以通过putUserProperty方法设置消息的属性。这些属性将作为SQL表达式过滤的依据。
    • 同样，生产者将携带属性的消息发送到Broker的Master节点。
  2. SQL表达式解析
    • Broker在接收到消费者的订阅请求时，会对其中的SQL表达式进行解析。RocketMQ使用了一个自定义的SQL解析器，该解析器基于SQL92标准进行实现。解析器会将SQL表达式分解为多个逻辑部分，例如条件判断、比较操作等。
    • 解析器会检查SQL表达式的语法是否正确，如果语法有误，Broker会返回错误信息给消费者。
  3. 消息过滤
    • Broker在接收到消息后，会提取消息的属性。然后，根据解析后的SQL表达式，对消息的属性进行匹配。
    • 匹配过程涉及到对表达式中条件的逐一判断，例如比较属性值与常量、判断逻辑关系（如AND、OR）等。只有满足SQL表达式的消息才会被推送给消费者。

性能与优化

基于Tag过滤的性能

基于Tag的过滤相对简单，性能开销较小。因为Tag是消息的一个简单标识，Broker在过滤时只需要进行简单的字符串匹配操作。在高并发场景下，这种简单的过滤方式能够快速筛选出符合条件的消息，对系统性能影响较小。

为了进一步优化基于Tag过滤的性能，可以合理设计Tag的数量和粒度。避免使用过多过于复杂的Tag，以免增加Broker的匹配负担。同时，在消费者端，可以根据业务需求合理设置消费线程数，提高消息处理效率。

基于SQL表达式过滤的性能

基于SQL表达式的过滤虽然功能强大，但性能开销相对较大。因为SQL表达式的解析和匹配涉及到复杂的语法分析和逻辑判断。在高并发、大数据量的场景下，可能会对Broker的性能产生一定影响。

为了优化基于SQL表达式过滤的性能，首先要确保SQL表达式的编写尽量简洁高效。避免使用复杂的子查询、嵌套条件等，因为这些操作会增加解析和匹配的复杂度。此外，Broker可以对常用的SQL表达式进行缓存，减少重复解析的开销。在硬件层面，可以适当增加Broker服务器的资源，如CPU、内存等，以应对复杂的过滤计算。

注意事项

  1. SQL表达式语法限制
    • RocketMQ支持的SQL表达式基于SQL92标准，但并非完整的SQL语法。例如，不支持JOIN操作、子查询嵌套过深等复杂语法。在编写SQL表达式时，需要严格遵循RocketMQ支持的语法规则，否则会导致订阅失败。
  2. 属性类型与比较
    • 消息属性在RocketMQ中是以字符串形式存储的。在SQL表达式中进行比较时，需要注意属性值的类型转换。例如，如果属性值是数字类型，在表达式中进行比较时需要将其转换为合适的数字类型进行比较，否则可能会得到错误的结果。
  3. 过滤性能影响
    • 复杂的SQL表达式过滤会对Broker性能产生一定影响。在设计消息过滤机制时，需要权衡功能需求和性能影响。如果可以通过简单的Tag过滤满足业务需求，尽量优先使用Tag过滤，以提高系统的整体性能。

通过深入了解RocketMQ的消息过滤机制及其实现细节，开发者可以在分布式系统中更加灵活、高效地使用消息队列，实现精准的消息消费，提升系统的稳定性和性能。无论是简单的Tag过滤还是强大的SQL表达式过滤，都为开发者提供了丰富的手段来满足不同的业务场景需求。