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RocketMQ 异步消息处理机制研究

2023-07-126.0k 阅读

RocketMQ 异步消息处理机制基础

在后端开发的消息队列领域，RocketMQ 以其卓越的性能和丰富的特性备受关注，而异步消息处理是其核心功能之一。

RocketMQ 是一款分布式消息中间件，由阿里巴巴开源，现成为 Apache 顶级项目。它设计初衷是为了解决高并发、海量数据处理场景下的消息可靠传递问题。异步消息处理机制则是在这种背景下，为提升系统响应速度、增强系统的吞吐量和稳定性而构建。

从基础概念来讲，RocketMQ 中的异步消息处理允许生产者在发送消息后，无需等待消息成功存储到 Broker 就可以继续执行后续业务逻辑。这与同步消息发送形成鲜明对比，同步消息发送时生产者会阻塞等待 Broker 的确认响应。

异步消息处理流程

  1. 生产者端：
    • 生产者构建消息对象，该对象包含消息主题（Topic）、标签（Tag）、消息体（Body）等关键信息。例如，在一个电商订单处理系统中，主题可以是“order - topic”，标签可以是“create - order”，消息体则是订单的详细数据，如订单号、商品信息、用户信息等。
    • 调用 RocketMQ 的异步发送方法发送消息。以 Java 客户端为例，代码如下：
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendCallback;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;

public class AsyncProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建生产者实例
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group1");
        // 设置 NameServer 地址
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        // 启动生产者
        producer.start();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // 创建消息
            Message message = new Message("TopicTest", "TagA", ("Hello RocketMQ " + i).getBytes("UTF - 8"));
            // 异步发送消息
            producer.send(message, new SendCallback() {
                @Override
                public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                    System.out.printf("Send message success, msgId: %s%n", sendResult.getMsgId());
                }

                @Override
                public void onException(Throwable e) {
                    System.out.printf("Send message failed, exception: %s%n", e);
                }
            });
        }
        // 生产者在异步发送后可继续执行其他逻辑
        System.out.println("Producer continues other tasks.");
        // 发送完成后，关闭生产者
        producer.shutdown();
    }
}

在上述代码中，生产者创建了一个名为“group1”的生产者实例，并设置了 NameServer 地址。然后通过循环发送 10 条异步消息，每条消息都带有自定义的主题“TopicTest”、标签“TagA”和消息体。在异步发送时，传入了一个SendCallback回调对象，该对象在消息发送成功时会打印消息 ID，发送失败时会打印异常信息。同时，生产者在发送消息后立即输出“Producer continues other tasks.”，表明它无需等待消息发送结果就可以继续执行后续代码。

  1. Broker 端：
    • Broker 接收到生产者发送的异步消息后，会将消息存储到 CommitLog 文件中。CommitLog 是 RocketMQ 存储消息的核心文件，它采用顺序写的方式，极大地提高了消息写入性能。
    • 同时，Broker 会根据消息的主题等信息，将消息分发到对应的 ConsumeQueue 中。ConsumeQueue 是消息消费的逻辑队列，它存储了指向 CommitLog 中消息的物理偏移量等信息，消费者通过 ConsumeQueue 来快速定位到需要消费的消息。
  2. 消费者端：
    • 消费者从 ConsumeQueue 中拉取消息，与生产者异步发送消息类似，消费者也可以采用异步拉取的方式。以 Java 客户端为例，代码如下：
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 AsyncConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建消费者实例
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group2");
        // 设置 NameServer 地址
        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        // 订阅主题和标签
        consumer.subscribe("TopicTest", "TagA");
        // 设置消息监听器
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), new String(msg.getBody()));
                }
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        // 启动消费者
        consumer.start();
        System.out.println("Consumer started.");
    }
}

在上述代码中，消费者创建了一个名为“group2”的消费者实例，并设置了 NameServer 地址。通过subscribe方法订阅了主题“TopicTest”和标签“TagA”。消费者注册了一个MessageListenerConcurrently消息监听器，在监听器的consumeMessage方法中，对拉取到的消息进行处理，这里只是简单地打印消息内容。处理完成后返回ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS表示消费成功。

RocketMQ 异步消息处理的优势

  1. 提升系统响应速度：
    • 在传统的同步消息处理模式下，生产者发送消息后需要等待 Broker 的确认响应，这期间生产者处于阻塞状态，无法执行其他业务逻辑。而异步消息处理机制使得生产者在发送消息后可以立即返回，继续执行后续代码，从而显著提升了系统的响应速度。例如，在一个电商下单系统中，当用户提交订单后，系统需要发送消息通知库存系统、物流系统等多个下游系统。如果采用同步消息发送，下单操作的响应时间会因为等待各个消息发送的确认而变长。而使用异步消息处理，下单操作可以在消息发送后立即返回给用户下单成功的响应，用户体验得到极大提升。
  2. 增强系统吞吐量：
    • 由于生产者无需等待消息发送结果，可以快速地发送大量消息，这大大提高了系统的消息发送吞吐量。同时，RocketMQ 的 Broker 采用了高效的存储和分发机制，如 CommitLog 的顺序写和 ConsumeQueue 的快速定位，能够快速处理和分发这些异步消息。消费者端也可以通过合理配置线程池等方式，高效地异步消费消息，进一步提升整个系统的吞吐量。例如，在一个日志收集系统中，大量的日志数据以异步消息的形式发送到 RocketMQ，Broker 可以快速接收并存储这些消息，消费者则可以异步地拉取并处理日志数据，整个系统能够轻松应对高并发的日志写入场景。
  3. 提高系统稳定性：
    • 异步消息处理机制将不同业务模块之间的耦合度降低。例如，在一个微服务架构的系统中，订单服务、库存服务、支付服务等通过 RocketMQ 进行异步消息通信。如果某个下游服务（如库存服务）出现故障，订单服务发送消息后并不会因为库存服务的故障而受到影响，仍然可以正常处理其他业务逻辑，如返回订单提交成功给用户。这种解耦特性使得系统在面对部分组件故障时，整体仍然能够保持相对稳定的运行状态。

RocketMQ 异步消息处理的高级特性

  1. 消息重试机制：
    • 在异步消息处理过程中，可能会出现消息发送失败或消费失败的情况。RocketMQ 提供了完善的消息重试机制来应对这些情况。
    • 生产者端重试：当生产者异步发送消息失败时，RocketMQ 会根据配置的重试策略进行重试。默认情况下，生产者会重试 2 次。可以通过DefaultMQProducer的setRetryTimesWhenSendFailed方法来设置重试次数。例如：
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group1");
producer.setRetryTimesWhenSendFailed(3);

上述代码将生产者的重试次数设置为 3 次。这样在消息发送失败时，生产者会自动重试 3 次，提高消息发送成功的概率。

  • 消费者端重试：当消费者异步消费消息失败时，RocketMQ 也会进行重试。对于普通消息，默认会重试 16 次，每次重试的间隔时间会逐渐变长。消费者可以通过实现MessageListenerConcurrently接口的consumeMessage方法，并返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER来触发重试。例如：
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
    @Override
    public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
        try {
            // 消息处理逻辑
            for (MessageExt msg : msgs) {
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), new String(msg.getBody()));
            }
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        } catch (Exception e) {
            return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
        }
    }
});

在上述代码中，如果消息处理过程中出现异常，消费者会返回ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER，触发消息重试。 2. 消息顺序性保证：

  • 在某些业务场景下，如电商订单的状态流转，需要保证消息的顺序性。RocketMQ 在异步消息处理中也提供了一定的机制来保证消息顺序。
  • RocketMQ 通过将消息发送到同一个队列（Queue）来保证消息的顺序性。生产者可以通过设置消息的MessageQueueSelector来指定消息发送到哪个队列。例如：
MessageQueueSelector selector = new MessageQueueSelector() {
    @Override
    public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
        // 根据订单 ID 选择队列，保证相同订单的消息发送到同一个队列
        int orderId = (int) arg;
        int index = orderId % mqs.size();
        return mqs.get(index);
    }
};
producer.send(message, selector, orderId);

在上述代码中，通过MessageQueueSelector根据订单 ID 选择队列，使得相同订单的消息会发送到同一个队列。消费者在消费时，只要保证从该队列按顺序消费消息，就能保证消息的顺序性。 3. 消息事务性支持：

  • 在一些复杂业务场景中，如银行转账，需要保证消息发送和本地业务操作的原子性，即要么两者都成功，要么两者都失败。RocketMQ 提供了异步事务消息机制来满足这种需求。
  • 事务消息处理流程如下：
    • 发送 Half 消息：生产者首先发送一条 Half 消息到 Broker，此时消息对消费者不可见。
    • 执行本地事务：生产者执行本地业务逻辑，如更新数据库等操作。
    • 提交或回滚事务：根据本地业务逻辑的执行结果，生产者向 Broker 发送 Commit 或 Rollback 指令。如果发送 Commit 指令，Broker 将 Half 消息标记为可消费状态；如果发送 Rollback 指令，Broker 将删除 Half 消息。
  • 以 Java 客户端为例，事务消息发送代码如下：
import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;

import java.util.concurrent.*;

public class TransactionProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("transaction_group");
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(2000));
        producer.setExecutorService(executorService);
        producer.setTransactionListener(new TransactionListener() {
            @Override
            public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
                // 执行本地业务逻辑，如更新数据库
                System.out.println("Execute local transaction.");
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            }

            @Override
            public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
                // 检查本地事务状态
                System.out.println("Check local transaction.");
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            }
        });
        producer.start();
        Message message = new Message("transaction_topic", "TagA", "Hello Transaction Message".getBytes("UTF - 8"));
        producer.sendMessageInTransaction(message, null);
        producer.shutdown();
    }
}

在上述代码中，创建了一个TransactionMQProducer实例，并设置了事务监听器TransactionListener。在executeLocalTransaction方法中执行本地业务逻辑，这里简单地打印了执行信息并返回LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE表示提交事务。在checkLocalTransaction方法中检查本地事务状态，同样简单地打印信息并返回LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE。通过sendMessageInTransaction方法发送事务消息。

RocketMQ 异步消息处理的性能优化

  1. 生产者性能优化：
    • 合理设置线程池：生产者在发送异步消息时，可以通过合理设置线程池来提高发送性能。DefaultMQProducer内部使用了线程池来处理异步发送任务。可以通过DefaultMQProducer的构造函数或setThreadPoolExecutor方法来设置线程池参数。例如：
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(2000));
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group1", executorService);

在上述代码中，创建了一个核心线程数为 5，最大线程数为 10，队列容量为 2000 的线程池，并将其设置给生产者。这样可以根据系统的负载情况，动态调整线程池中的线程数量，提高消息发送的效率。

  • 批量发送消息：生产者可以采用批量发送消息的方式来减少网络开销，提高发送性能。RocketMQ 支持将多条消息合并成一个批量消息进行发送。例如：
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class BatchProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("group1");
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        producer.start();

        List<Message> messages = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Message message = new Message("TopicTest", ("Batch Message " + i).getBytes("UTF - 8"));
            messages.add(message);
        }
        producer.send(messages);
        producer.shutdown();
    }
}

在上述代码中，创建了 10 条消息并添加到List中，然后通过producer.send(messages)方法批量发送这些消息。需要注意的是，批量消息的总大小不能超过 Broker 配置的限制，默认是 4MB。 2. Broker 性能优化：

  • 优化存储配置：Broker 的存储性能对异步消息处理至关重要。可以通过优化 CommitLog 和 ConsumeQueue 的存储路径、文件系统等方式来提高存储性能。例如，将 CommitLog 和 ConsumeQueue 存储在高性能的 SSD 磁盘上，相比于传统的机械硬盘，可以显著提高读写速度。同时，可以合理调整 CommitLog 文件的大小，默认情况下 CommitLog 文件大小为 1GB，可以根据实际业务需求进行调整。如果业务消息量较大，可以适当增大 CommitLog 文件大小，减少文件切换次数，提高写入性能。
  • 负载均衡：在分布式部署的 RocketMQ 集群中，合理的负载均衡可以提高 Broker 的整体性能。RocketMQ 采用了多种负载均衡策略，如随机分配、轮询等。可以根据集群中各个 Broker 的负载情况，动态调整消息的分配策略。例如，当某个 Broker 的负载过高时，可以采用加权轮询的方式，减少消息发送到该 Broker 的概率，将消息均匀地分配到各个 Broker 上，避免单点负载过高导致性能下降。
  1. 消费者性能优化：
    • 合理设置消费线程数：消费者在异步消费消息时，可以通过合理设置消费线程数来提高消费性能。DefaultMQPushConsumer可以通过setConsumeThreadMin和setConsumeThreadMax方法来设置消费线程的最小和最大数量。例如：
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group2");
consumer.setConsumeThreadMin(5);
consumer.setConsumeThreadMax(10);

在上述代码中，将消费线程的最小数量设置为 5，最大数量设置为 10。可以根据消息的处理复杂度和系统的资源情况，合理调整消费线程数。如果消息处理逻辑简单，可以适当增加消费线程数，提高消费速度；如果消息处理逻辑复杂，过多的消费线程可能会导致系统资源竞争，反而降低消费性能。

  • 批量消费：消费者也可以采用批量消费的方式来提高消费效率。DefaultMQPushConsumer可以通过设置setConsumeMessageBatchMaxSize方法来指定每次批量消费的最大消息数量。例如：
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group2");
consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);

在上述代码中，将每次批量消费的最大消息数量设置为 10。消费者在消费时，会一次性拉取最多 10 条消息进行处理。这样可以减少拉取消息的次数，提高消费效率。但需要注意的是，批量消费时消息处理逻辑要能够处理多条消息，并且要保证处理的原子性和一致性。

RocketMQ 异步消息处理在实际项目中的应用案例

  1. 电商订单处理系统：
    • 在电商订单处理系统中，当用户提交订单后，系统需要通知多个下游系统，如库存系统、物流系统、支付系统等。采用 RocketMQ 的异步消息处理机制，订单服务在用户提交订单后，立即将订单相关消息以异步方式发送到 RocketMQ。例如：
// 订单服务发送异步消息
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("order_producer_group");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
// 构建订单消息
Message orderMessage = new Message("order_topic", "create_order", orderData.getBytes("UTF - 8"));
producer.send(orderMessage, new SendCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(SendResult sendResult) {
        System.out.printf("Send order message success, msgId: %s%n", sendResult.getMsgId());
    }

    @Override
    public void onException(Throwable e) {
        System.out.printf("Send order message failed, exception: %s%n", e);
    }
});
producer.shutdown();

库存系统作为消费者，从 RocketMQ 中异步拉取订单消息，并根据订单中的商品信息进行库存扣减操作。物流系统则根据订单消息中的收货地址等信息安排发货。支付系统根据订单金额等信息进行支付处理。通过这种异步消息处理方式，订单服务在提交订单后可以快速返回给用户响应，提高了用户体验，同时各个下游系统可以异步地处理订单相关业务，增强了系统的整体吞吐量和稳定性。 2. 日志收集与分析系统：

  • 在日志收集与分析系统中，各个应用系统将日志信息以异步消息的形式发送到 RocketMQ。例如，Web 应用的日志发送代码如下：
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("log_producer_group");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
// 构建日志消息
Message logMessage = new Message("log_topic", "web_log", logData.getBytes("UTF - 8"));
producer.send(logMessage, new SendCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(SendResult sendResult) {
        System.out.printf("Send log message success, msgId: %s%n", sendResult.getMsgId());
    }

    @Override
    public void onException(Throwable e) {
        System.out.printf("Send log message failed, exception: %s%n", e);
    }
});
producer.shutdown();

日志收集系统从 RocketMQ 中异步拉取日志消息，并进行存储，如存储到 Elasticsearch 中。日志分析系统则从 RocketMQ 中拉取日志消息进行实时分析，如统计用户行为、异常报警等。通过 RocketMQ 的异步消息处理机制，各个应用系统可以在不影响自身性能的情况下，将日志信息及时发送出去，日志收集和分析系统可以异步地处理这些日志，实现高效的日志管理和分析。 3. 分布式任务调度系统：

  • 在分布式任务调度系统中，任务调度中心可以将任务相关消息以异步方式发送到 RocketMQ。例如：
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("task_producer_group");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
// 构建任务消息
Message taskMessage = new Message("task_topic", "new_task", taskData.getBytes("UTF - 8"));
producer.send(taskMessage, new SendCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(SendResult sendResult) {
        System.out.printf("Send task message success, msgId: %s%n", sendResult.getMsgId());
    }

    @Override
    public void onException(Throwable e) {
        System.out.printf("Send task message failed, exception: %s%n", e);
    }
});
producer.shutdown();

各个任务执行节点从 RocketMQ 中异步拉取任务消息，并执行相应的任务。通过这种异步消息处理方式，任务调度中心可以高效地分发任务，任务执行节点可以异步地接收和执行任务，提高了分布式任务调度系统的可靠性和灵活性。同时，RocketMQ 的消息重试机制可以保证任务消息在发送或消费失败时能够进行重试，确保任务的最终执行。

在实际项目应用中，需要根据具体业务场景和需求，合理配置 RocketMQ 的异步消息处理参数，如消息重试次数、消费线程数等，以达到最佳的性能和可靠性。同时，要注意监控 RocketMQ 的运行状态，及时处理可能出现的故障和性能问题。通过充分利用 RocketMQ 的异步消息处理机制，可以构建出高效、稳定、可扩展的后端系统。