RocketMQ消息过滤与订阅机制
2021-12-263.1k 阅读
RocketMQ消息过滤机制概述
RocketMQ作为一款高性能、高可靠的分布式消息队列，其消息过滤机制是保障消息精准投递和消费的重要特性。在实际应用场景中，消息生产者发送的消息可能涵盖多种类型和用途，而不同的消费者可能只对特定部分的消息感兴趣。例如，在一个电商系统中，订单创建消息可能包含不同商品类别、不同金额范围等各种属性，库存管理模块可能只关心特定商品类别的订单消息，而财务模块可能只对特定金额范围的订单消息感兴趣。这就需要通过消息过滤机制，让消费者能够只接收并处理符合自己需求的消息。
RocketMQ提供了两种主要的消息过滤方式：基于Tag的过滤和基于SQL表达式的过滤。这两种方式各有特点，适用于不同的应用场景。
基于Tag的消息过滤
- 原理：在RocketMQ中，消息可以带有一个或多个Tag标签。Tag是对消息进行分类的一种简单方式，生产者在发送消息时为消息指定Tag，消费者在订阅消息时通过指定Tag来表明自己只接收带有特定Tag的消息。例如，在上述电商系统中，可以将电子产品相关订单消息的Tag设为“electronic_product_order”，服装产品相关订单消息的Tag设为“clothing_product_order”。库存管理模块在订阅消息时，若只关心电子产品的库存变动，就可以订阅带有“electronic_product_order”Tag的消息。
- 生产者代码示例：
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
public class TagProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建生产者实例
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("TagProducerGroup");
// 设置NameServer地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动生产者
producer.start();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String messageBody = "This is a tag message " + i;
// 创建消息，指定主题、Tag和消息体
Message message = new Message("TagTopic", "TagA", messageBody.getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
// 发送消息
SendResult sendResult = producer.send(message);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
}
// 关闭生产者
producer.shutdown();
}
}
- 消费者代码示例：
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 org.apache.rocketmq.common.protocol.heartbeat.MessageModel;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
import java.util.List;
public class TagConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建消费者实例
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("TagConsumerGroup");
// 设置NameServer地址
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 设置消息模式为集群模式
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
// 订阅主题和Tag
consumer.subscribe("TagTopic", "TagA");
// 注册消息监听器
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
for (MessageExt msg : msgs) {
try {
System.out.println(new String(msg.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
}
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 启动消费者
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started.");
}
}
基于Tag的过滤方式简单直观，性能较高，适合对消息进行简单分类和过滤的场景。但它的局限性在于只能进行简单的基于单个或多个固定标签的匹配，无法进行复杂的条件过滤。
基于SQL表达式的消息过滤
- 原理：SQL表达式过滤是RocketMQ提供的一种更为灵活强大的消息过滤方式。它允许生产者在发送消息时为消息设置一些属性（类似键值对），消费者在订阅消息时通过编写SQL92标准的表达式来过滤消息。例如，在电商订单消息中，可以为消息设置“order_amount”（订单金额）、“product_type”（商品类型）等属性。财务模块在订阅消息时，可以通过编写“order_amount > 100 AND product_type = 'electronics'”这样的SQL表达式来只接收金额大于100且商品类型为电子产品的订单消息。
- 生产者代码示例：
import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.SendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
public class SqlProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建生产者实例
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("SqlProducerGroup");
// 设置NameServer地址
producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 启动生产者
producer.start();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String messageBody = "This is a sql message " + i;
// 创建消息，指定主题
Message message = new Message("SqlTopic", messageBody.getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
// 设置消息属性
message.putUserProperty("price", String.valueOf(i * 10));
message.putUserProperty("type", i % 2 == 0? "A" : "B");
// 发送消息
SendResult sendResult = producer.send(message);
System.out.printf("%s%n", sendResult);
}
// 关闭生产者
producer.shutdown();
}
}
- 消费者代码示例：
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 org.apache.rocketmq.common.protocol.heartbeat.MessageModel;
import org.apache.rocketmq.remoting.common.RemotingHelper;
import java.util.List;
public class SqlConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建消费者实例
DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("SqlConsumerGroup");
// 设置NameServer地址
consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
// 设置消息模式为集群模式
consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
// 订阅主题和SQL表达式
consumer.subscribe("SqlTopic", "price > 30 AND type = 'A'");
// 注册消息监听器
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
for (MessageExt msg : msgs) {
try {
System.out.println(new String(msg.getBody(), RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return ConsumeConcurrentlyStatus.RECONSUME_LATER;
}
}
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
// 启动消费者
consumer.start();
System.out.println("Consumer Started.");
}
}
基于SQL表达式的过滤方式非常灵活，可以满足各种复杂的业务过滤需求。不过，由于需要对每条消息进行SQL表达式的计算和匹配，其性能相对基于Tag的过滤会稍低一些，并且需要一定的SQL知识来编写表达式。
RocketMQ订阅机制
- 订阅关系的管理：在RocketMQ中，消费者通过向NameServer注册自己的订阅关系来表明自己对哪些主题和消息过滤条件感兴趣。NameServer会维护这些订阅关系，并将其同步给各个Broker。当生产者发送消息到Broker时，Broker会根据消息的主题和消费者的订阅关系，将消息发送到对应的消费者。这种机制确保了消息能够准确地投递到需要它的消费者手中。
- 推模式和拉模式：
- 推模式（Push）：推模式下，RocketMQ Broker主动将消息推送给消费者。消费者只需要注册一个消息监听器，当有新消息到达时，Broker会调用该监听器的方法来处理消息。这种模式的优点是实时性强，消息一旦到达Broker就能被推送给消费者进行处理，适合对实时性要求较高的场景，如实时监控系统。但它也存在一些缺点，例如如果消费者处理消息的速度较慢，可能会导致消息在消费者端积压，影响系统性能。
- 拉模式（Pull）：拉模式下，消费者主动从Broker拉取消息。消费者通过调用拉取消息的接口，根据自己的处理能力和需求来拉取一定数量的消息。这种模式的优点是消费者可以根据自身的负载情况灵活控制拉取消息的频率和数量，避免消息积压。缺点是实时性相对较差，因为消费者需要主动去拉取消息，如果拉取频率较低，可能会导致消息处理延迟。在实际应用中，RocketMQ的Push模式本质上也是基于Pull模式实现的，Broker会通过长轮询等机制来模拟Push的效果，以兼顾实时性和消息积压问题。
- 集群订阅和广播订阅：
- 集群订阅：在集群订阅模式下，多个消费者实例组成一个消费者集群。对于同一个主题的消息，集群中的每个消费者实例只会收到消息的一部分，即消息会在集群内的消费者之间进行负载均衡。例如，在一个电商系统中，多个订单处理服务实例组成一个消费者集群，当有新的订单消息到达时，这些消息会被均匀分配到各个实例进行处理，以提高整体的处理效率。这种模式适合处理大量消息且对处理能力有要求的场景。
- 广播订阅：广播订阅模式下，同一个主题的消息会被发送给集群中的每一个消费者实例。每个消费者都会收到完整的消息副本。例如，在一个系统公告发布的场景中，希望所有相关的客户端都能收到公告消息，就可以采用广播订阅模式。这样无论有多少个消费者实例，每个实例都会收到同样的公告消息。
- 订阅关系的持久化：为了保证在消费者重启或集群节点发生变化时，订阅关系不会丢失，RocketMQ会将消费者的订阅关系持久化到磁盘上。Broker在启动时会加载这些持久化的订阅关系，并根据其来进行消息的路由和投递。这种持久化机制确保了系统的稳定性和可靠性，即使在面对各种异常情况时，消息的订阅和投递仍然能够按照预期进行。
消息过滤与订阅机制的结合应用
在实际的后端开发项目中，消息过滤和订阅机制通常是结合使用的。例如，在一个复杂的物流系统中，可能存在多种类型的物流消息，如包裹揽收消息、运输途中消息、派送消息等。不同的业务模块对这些消息有不同的处理需求。仓库管理模块可能只关心包裹揽收消息中重量超过一定值的消息，配送团队可能只关心派送消息中特定区域的消息。
此时，可以通过消息过滤机制来精准筛选出符合各业务模块需求的消息。在生产者端，为每个物流消息设置相应的属性，如“package_weight”（包裹重量）、“destination_area”（目的地区域）等。在消费者端，通过订阅机制订阅相应主题，并使用SQL表达式过滤出符合条件的消息。
对于仓库管理模块的消费者，可以这样订阅：
consumer.subscribe("LogisticsTopic", "message_type = 'package_collection' AND package_weight > 10");
对于配送团队的消费者，可以这样订阅：
consumer.subscribe("LogisticsTopic", "message_type = 'package_delivery' AND destination_area = 'AreaA'");
通过这种方式，不同的业务模块可以只接收和处理与自己相关的消息，提高系统的处理效率和准确性，避免无效消息的干扰。同时，结合集群订阅模式，可以将大量的物流消息在多个消费者实例之间进行负载均衡，进一步提升系统的整体性能。
消息过滤与订阅机制的性能优化
- 合理选择过滤方式：在选择消息过滤方式时，应根据实际业务需求来权衡。如果业务逻辑简单，只需要基于简单分类进行消息过滤，应优先选择基于Tag的过滤方式，因为其性能较高。而对于复杂的业务逻辑，基于SQL表达式的过滤方式虽然灵活，但会带来一定的性能开销，所以只有在必要时才使用。
- 优化SQL表达式：如果使用SQL表达式过滤，应尽量优化表达式的编写。避免使用复杂的函数和子查询，因为这些操作会增加消息过滤的计算量。例如，尽量使用简单的比较操作符（如 >、<、=）和逻辑操作符（如 AND、OR）来构建表达式。
- 调整订阅策略：在订阅机制方面，根据系统的实时性要求和消息处理能力来选择合适的推模式或拉模式。对于实时性要求高且消息处理能力强的场景，优先选择推模式；对于对消息积压敏感且对实时性要求不是极高的场景，拉模式可能更为合适。同时，合理设置集群订阅和广播订阅模式，确保消息能够在消费者之间合理分配和处理。
- 负载均衡与资源分配：在集群订阅模式下，要确保消费者实例之间的负载均衡。可以通过合理配置Broker和消费者的参数，如消息队列的数量、消费者线程池的大小等，来优化资源分配，提高系统的整体性能。例如，增加消息队列的数量可以让消息更均匀地分配到各个消费者实例，而合理调整消费者线程池大小可以提高消费者处理消息的效率。
消息过滤与订阅机制在分布式系统中的挑战与应对
- 数据一致性挑战：在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等原因，可能会导致消息过滤和订阅关系的同步出现不一致。例如，某个Broker可能没有及时更新最新的订阅关系，导致消息投递出现偏差。为应对这一挑战，RocketMQ通过NameServer的协调和定期的订阅关系同步机制来确保各个Broker上的订阅关系保持一致。同时，消费者在启动时也会主动向NameServer获取最新的订阅关系，以保证自身的订阅状态准确。
- 高并发处理挑战：随着分布式系统规模的扩大和业务量的增长，消息的高并发处理成为一个重要挑战。在高并发情况下，消息过滤和订阅机制可能会面临性能瓶颈。为解决这一问题，一方面可以通过优化上述提到的过滤方式、订阅策略和负载均衡等方面来提升系统性能；另一方面，可以采用分布式缓存等技术来减轻Broker的压力。例如，将常用的订阅关系和过滤条件缓存起来，减少重复的查询和计算。
- 故障恢复挑战：当Broker或消费者节点出现故障时，如何快速恢复消息过滤和订阅机制的正常运行是一个关键问题。RocketMQ通过持久化订阅关系和消息队列的主从复制等机制来确保故障恢复的可靠性。当某个节点发生故障时，其他节点可以接管其工作，并且根据持久化的订阅关系继续进行消息的投递和处理。同时，消费者在故障恢复后会重新与NameServer建立连接，获取最新的订阅关系，以保证消息处理的连续性。
总结
RocketMQ的消息过滤与订阅机制是其核心功能之一，它们为后端开发中的消息处理提供了强大而灵活的能力。通过合理运用基于Tag和SQL表达式的消息过滤方式，以及选择合适的订阅模式和策略，可以有效地满足各种复杂业务场景的需求。在实际应用中，需要充分考虑性能优化、数据一致性、高并发处理和故障恢复等方面的问题，以构建一个稳定、高效的分布式消息处理系统。无论是小型的业务系统还是大型的分布式架构，RocketMQ的消息过滤与订阅机制都能为消息的精准投递和消费提供可靠的保障。