最全的RocketMQ学习指南，程序员必备的中间件技能

一、简介

RocketMq是阿里开发出来的一个消息中间件，后捐献给Apache。官网上是这样介绍的：

Apache RocketMQ™ is a unified messaging engine, lightweight data processing platform.

RocketMQ是一个统一的处理消息引擎，轻量级的数据处理平台。

低延迟，在高压下，1毫秒内的响应延迟超过99.6%。
高可用，具有跟踪和审核功能
万亿级消息容量保证
自最新的4.1版本以来，使用新的开放式分布式消息传递和流媒体标准
批量传输，多功能集成，以提高吞吐量
如果空间足够，可以在不损失性能的情况下存盘

二、基本概念

1、消息模型（Message Model）

RocketMQ主要由 Producer、Broker、Consumer 三部分组成，其中Producer 负责生产消息，Consumer 负责消费消息，Broker 负责存储消息。Broker 在实际部署过程中对应一台服务器，每个 Broker 可以存储多个Topic的消息，每个Topic的消息也可以分片存储于不同的 Broker。Message Queue 用于存储消息的物理地址，每个Topic中的消息地址存储于多个 Message Queue 中。ConsumerGroup 由多个Consumer 实例构成。

2、消息生产者（Producer）

负责生产消息，一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到broker服务器。RocketMQ提供多种发送方式，同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同步和异步方式均需要Broker返回确认信息，单向发送不需要。

3、消息消费者（Consumer）

负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。一个消息消费者会从Broker服务器拉取消息、并将其提供给应用程序。从用户应用的角度而言提供了两种消费形式：拉取式消费、推动式消费。

4、主题（Topic）

表示一类消息的集合，每个主题包含若干条消息，每条消息只能属于一个主题，是RocketMQ进行消息订阅的基本单位。

5、代理服务器（Broker Server）

消息中转角色，负责存储消息、转发消息。代理服务器在RocketMQ系统中负责接收从生产者发送来的消息并存储、同时为消费者的拉取请求作准备。代理服务器也存储消息相关的元数据，包括消费者组、消费进度偏移和主题和队列消息等。

6、名字服务（Name Server）

名称服务充当路由消息的提供者。生产者或消费者能够通过名字服务查找各主题相应的Broker IP列表。多个Namesrv实例组成集群，但相互独立，没有信息交换。

7、拉取式消费（Pull Consumer）

Consumer消费的一种类型，应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker服务器拉消息、主动权由应用控制。一旦获取了批量消息，应用就会启动消费过程。

8、推动式消费（Push Consumer）

Consumer消费的一种类型，该模式下Broker收到数据后会主动推送给消费端，该消费模式一般实时性较高。

9、生产者组（Producer Group）

同一类Producer的集合，这类Producer发送同一类消息且发送逻辑一致。如果发送的是事务消息且原始生产者在发送之后崩溃，则Broker服务器会联系同一生产者组的其他生产者实例以提交或回溯消费。

10、消费者组（Consumer Group）

同一类Consumer的集合，这类Consumer通常消费同一类消息且消费逻辑一致。消费者组使得在消息消费方面，实现负载均衡和容错的目标变得非常容易。要注意的是，消费者组的消费者实例必须订阅完全相同的Topic。RocketMQ 支持两种消息模式：集群消费（Clustering）和广播消费（Broadcasting）。

11、集群消费（Clustering）

集群消费模式下,相同Consumer Group的每个Consumer实例平均分摊消息。

12、广播消费（Broadcasting）

广播消费模式下，相同Consumer Group的每个Consumer实例都接收全量的消息。

13、普通顺序消息（Normal Ordered Message）

普通顺序消费模式下，消费者通过同一个消费队列收到的消息是有顺序的，不同消息队列收到的消息则可能是无顺序的。

14、严格顺序消息（Strictly Ordered Message）

严格顺序消息模式下，消费者收到的所有消息均是有顺序的。

15、消息（Message）

消息系统所传输信息的物理载体，生产和消费数据的最小单位，每条消息必须属于一个主题。RocketMQ中每个消息拥有唯一的Message ID，且可以携带具有业务标识的Key。系统提供了通过Message ID和Key查询消息的功能。

16、标签（Tag）

为消息设置的标志，用于同一主题下区分不同类型的消息。来自同一业务单元的消息，可以根据不同业务目的在同一主题下设置不同标签。标签能够有效地保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同子主题的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。

三、架构设计

1、技术架构

RocketMQ架构上主要分为四部分，如上图所示:

Producer：消息发布的角色，支持分布式集群方式部署。Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递，投递的过程支持快速失败并且低延迟。
Consumer：消息消费的角色，支持分布式集群方式部署。支持以push推，pull拉两种模式对消息进行消费。同时也支持集群方式和广播方式的消费，它提供实时消息订阅机制，可以满足大多数用户的需求。
NameServer：NameServer是一个非常简单的Topic路由注册中心，其角色类似Dubbo中的zookeeper，支持Broker的动态注册与发现。主要包括两个功能：Broker管理，NameServer接受Broker集群的注册信息并且保存下来作为路由信息的基本数据。然后提供心跳检测机制，检查Broker是否还存活；路由信息管理，每个NameServer将保存关于Broker集群的整个路由信息和用于客户端查询的队列信息。然后Producer和Conumser通过NameServer就可以知道整个Broker集群的路由信息，从而进行消息的投递和消费。NameServer通常也是集群的方式部署，各实例间相互不进行信息通讯。Broker是向每一台NameServer注册自己的路由信息，所以每一个NameServer实例上面都保存一份完整的路由信息。当某个NameServer因某种原因下线了，Broker仍然可以向其它NameServer同步其路由信息，Producer,Consumer仍然可以动态感知Broker的路由的信息。
BrokerServer：Broker主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证，为了实现这些功能，Broker包含了以下几个重要子模块。

Remoting Module：整个Broker的实体，负责处理来自clients端的请求。
Client Manager：负责管理客户端(Producer/Consumer)和维护Consumer的Topic订阅信息
Store Service：提供方便简单的API接口处理消息存储到物理硬盘和查询功能。
HA Service：高可用服务，提供Master Broker 和 Slave Broker之间的数据同步功能。
Index Service：根据特定的Message key对投递到Broker的消息进行索引服务，以提供消息的快速查询。

2、部署架构

RocketMQ 网络部署特点

NameServer是一个几乎无状态节点，可集群部署，节点之间无任何信息同步。
Broker部署相对复杂，Broker分为Master与Slave，一个Master可以对应多个Slave，但是一个Slave只能对应一个Master，Master与Slave 的对应关系通过指定相同的BrokerName，不同的BrokerId 来定义，BrokerId为0表示Master，非0表示Slave。Master也可以部署多个。每个Broker与NameServer集群中的所有节点建立长连接，定时注册Topic信息到所有NameServer。注意：当前RocketMQ版本在部署架构上支持一Master多Slave，但只有BrokerId=1的从服务器才会参与消息的读负载。
Producer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer获取Topic路由信息，并向提供Topic 服务的Master建立长连接，且定时向Master发送心跳。Producer完全无状态，可集群部署。
Consumer与NameServer集群中的其中一个节点（随机选择）建立长连接，定期从NameServer获取Topic路由信息，并向提供Topic服务的Master、Slave建立长连接，且定时向Master、Slave发送心跳。Consumer既可以从Master订阅消息，也可以从Slave订阅消息，消费者在向Master拉取消息时，Master服务器会根据拉取偏移量与最大偏移量的距离（判断是否读老消息，产生读I/O），以及从服务器是否可读等因素建议下一次是从Master还是Slave拉取。

结合部署架构图，描述集群工作流程：

启动NameServer，NameServer起来后监听端口，等待Broker、Producer、Consumer连上来，相当于一个路由控制中心。
Broker启动，跟所有的NameServer保持长连接，定时发送心跳包。心跳包中包含当前Broker信息(IP+端口等)以及存储所有Topic信息。注册成功后，NameServer集群中就有Topic跟Broker的映射关系。
收发消息前，先创建Topic，创建Topic时需要指定该Topic要存储在哪些Broker上，也可以在发送消息时自动创建Topic。
Producer发送消息，启动时先跟NameServer集群中的其中一台建立长连接，并从NameServer中获取当前发送的Topic存在哪些Broker上，轮询从队列列表中选择一个队列，然后与队列所在的Broker建立长连接从而向Broker发消息。
Consumer跟Producer类似，跟其中一台NameServer建立长连接，获取当前订阅Topic存在哪些Broker上，然后直接跟Broker建立连接通道，开始消费消息。

四、示例

1、基本样例

在基本样例中我们提供如下的功能场景：

使用RocketMQ发送三种类型的消息：同步消息、异步消息和单向消息。其中前两种消息是可靠的，因为会有发送是否成功的应答。
使用RocketMQ来消费接收到的消息。

1.1 加入依赖：

maven:

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
    <version>4.3.0</version>
</dependency>

gradle:

compile 'org.apache.rocketmq:rocketmq-client:4.3.0'

1.2 消息发送

1、Producer端发送同步消息
这种可靠性同步地发送方式使用的比较广泛，比如：重要的消息通知，短信通知。

public class SyncProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    	// 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    	// 设置NameServer的地址
    	producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    	// 启动Producer实例
        producer.start();
    	for (int i = 0; i < 100; i++) {
    	    // 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
    	    Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
        	"TagA" /* Tag */,
        	("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
        	);
        	// 发送消息到一个Broker
            SendResult sendResult = producer.send(msg);
            // 通过sendResult返回消息是否成功送达
            System.out.printf("%s%n", sendResult);
    	}
    	// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
    	producer.shutdown();
    }
}

2、发送异步消息
异步消息通常用在对响应时间敏感的业务场景，即发送端不能容忍长时间地等待Broker的响应。

public class AsyncProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    	// 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    	// 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    	// 启动Producer实例
        producer.start();
        producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
	
	int messageCount = 100;
        // 根据消息数量实例化倒计时计算器
	final CountDownLatch2 countDownLatch = new CountDownLatch2(messageCount);
    	for (int i = 0; i < messageCount; i++) {
                final int index = i;
            	// 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
                Message msg = new Message("TopicTest",
                    "TagA",
                    "OrderID188",
                    "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                // SendCallback接收异步返回结果的回调
                producer.send(msg, new SendCallback() {
                    @Override
                    public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                        System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,
                            sendResult.getMsgId());
                    }
                    @Override
                    public void onException(Throwable e) {
      	              System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e);
      	              e.printStackTrace();
                    }
            	});
    	}
	// 等待5s
	countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
    	// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
    	producer.shutdown();
    }
}

3、单向发送消息
这种方式主要用在不特别关心发送结果的场景，例如日志发送。


public class OnewayProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
    	// 实例化消息生产者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    	// 设置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    	// 启动Producer实例
        producer.start();
    	for (int i = 0; i < 100; i++) {
        	// 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
        	Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
                "TagA" /* Tag */,
                ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
        	);
        	// 发送单向消息，没有任何返回结果
        	producer.sendOneway(msg);

    	}
    	// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
    	producer.shutdown();
    }
}

1.3 消费消息

public class Consumer {

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, MQClientException {

    	// 实例化消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name");

    	// 设置NameServer的地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");

    	// 订阅一个或者多个Topic，以及Tag来过滤需要消费的消息
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
    	// 注册回调实现类来处理从broker拉取回来的消息
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs);
                // 标记该消息已经被成功消费
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        // 启动消费者实例
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
	}
}

1.4 发送延时消息

import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;

public class ScheduledMessageProducer {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      // 实例化一个生产者来产生延时消息
      DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup");
      // 启动生产者
      producer.start();
      int totalMessagesToSend = 100;
      for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) {
          Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
          // 设置延时等级3,这个消息将在10s之后发送(现在只支持固定的几个时间,详看delayTimeLevel)
          message.setDelayTimeLevel(3);
          // 发送消息
          producer.send(message);
      }
       // 关闭生产者
      producer.shutdown();
  }
}

1.5 批量消息

批量发送消息能显著提高传递小消息的性能。限制是这些批量消息应该有相同的topic，相同的waitStoreMsgOK，而且不能是延时消息。此外，这一批消息的总大小不应超过4MB。

String topic = "BatchTest";
List<Message> messages = new ArrayList<>();
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID001", "Hello world 0".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID002", "Hello world 1".getBytes()));
messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID003", "Hello world 2".getBytes()));
try {
   producer.send(messages);
} catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   //处理error
}

复杂度只有当你发送大批量时才会增长，你可能不确定它是否超过了大小限制（4MB）。这时候你最好把你的消息列表分割一下：

public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> { 
    private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4;
    private final List<Message> messages;
    private int currIndex;
    public ListSplitter(List<Message> messages) { 
        this.messages = messages;
    }
    @Override public boolean hasNext() {
        return currIndex < messages.size(); 
    }
    @Override public List<Message> next() { 
        int startIndex = getStartIndex();
        int nextIndex = startIndex;
        int totalSize = 0;
        for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) {
            Message message = messages.get(nextIndex); 
            int tmpSize = calcMessageSize(message);
            if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
                break; 
            } else {
                totalSize += tmpSize; 
            }
        }
        List<Message> subList = messages.subList(startIndex, nextIndex); 
        currIndex = nextIndex;
        return subList;
    }
    private int getStartIndex() {
        Message currMessage = messages.get(currIndex); 
        int tmpSize = calcMessageSize(currMessage); 
        while(tmpSize > SIZE_LIMIT) {
            currIndex += 1;
            Message message = messages.get(curIndex); 
            tmpSize = calcMessageSize(message);
        }
        return currIndex; 
    }
    private int calcMessageSize(Message message) {
        int tmpSize = message.getTopic().length() + message.getBody().length(); 
        Map<String, String> properties = message.getProperties();
        for (Map.Entry<String, String> entry : properties.entrySet()) {
            tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length(); 
        }
        tmpSize = tmpSize + 20; // 增加⽇日志的开销20字节
        return tmpSize; 
    }
}
//把大的消息分裂成若干个小的消息
ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
while (splitter.hasNext()) {
  try {
      List<Message>  listItem = splitter.next();
      producer.send(listItem);
  } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
      //处理error
  }
}

1.6 过滤消息

在大多数情况下，TAG是一个简单而有用的设计，其可以来选择您想要的消息。例如：


DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_EXAMPLE");
consumer.subscribe("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC");

消费者将接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一个消息只能有一个标签，这对于复杂的场景可能不起作用。在这种情况下，可以使用SQL表达式筛选消息。SQL特性可以通过发送消息时的属性来进行计算。在RocketMQ定义的语法下，可以实现一些简单的逻辑。下面是一个例子：


------------
| message  |
|----------|  a > 5 AND b = 'abc'
| a = 10   |  --------------------> Gotten
| b = 'abc'|
| c = true |
------------
------------
| message  |
|----------|   a > 5 AND b = 'abc'
| a = 1    |  --------------------> Missed
| b = 'abc'|
| c = true |
------------

1 基本语法

RocketMQ只定义了一些基本语法来支持这个特性。你也可以很容易地扩展它。

数值比较，比如：>，>=，<，<=，BETWEEN，=；
字符比较，比如：=，<>，IN；
IS NULL 或者 IS NOT NULL；
逻辑符号 AND，OR，NOT；
常量支持类型为：

数值，比如：123，3.1415；
字符，比如：'abc'，必须用单引号包裹起来；
NULL，特殊的常量
布尔值，TRUE 或 FALSE

只有使用push模式的消费者才能用使用SQL92标准的sql语句，接口如下：

public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)

2、生产者样例
发送消息时，你能通过putUserProperty来设置消息的属性

DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.start();
Message msg = new Message("TopicTest",
   tag,
   ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
);
// 设置一些属性
msg.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
SendResult sendResult = producer.send(msg);

producer.shutdown();

3、消费者样例
用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
// 只有订阅的消息有这个属性a, a >=0 and a <= 3
consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3");
consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
   @Override
   public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
       return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
   }
});
consumer.start();

五、集群部署

1 集群搭建

1.1 单Master模式

这种方式风险较大，一旦Broker重启或者宕机时，会导致整个服务不可用。不建议线上环境使用,可以用于本地测试。

1）启动 NameServer

### 首先启动Name Server
$ nohup sh mqnamesrv &
 
### 验证Name Server 是否启动成功
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success...

2）启动 Broker

### 启动Broker
$ nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &

### 验证Name Server 是否启动成功，例如Broker的IP为：192.168.1.2，且名称为broker-a
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/Broker.log 
The broker[broker-a, 192.169.1.2:10911] boot success...

1.2 多Master模式

一个集群无Slave，全是Master，例如2个Master或者3个Master，这种模式的优缺点如下：

优点：配置简单，单个Master宕机或重启维护对应用无影响，在磁盘配置为RAID10时，即使机器宕机不可恢复情况下，由于RAID10磁盘非常可靠，消息也不会丢（异步刷盘丢失少量消息，同步刷盘一条不丢），性能最高；
缺点：单台机器宕机期间，这台机器上未被消费的消息在机器恢复之前不可订阅，消息实时性会受到影响。

1）启动NameServer

NameServer需要先于Broker启动，且如果在生产环境使用，为了保证高可用，建议一般规模的集群启动3个NameServer，各节点的启动命令相同，如下：

### 首先启动Name Server
$ nohup sh mqnamesrv &
 
### 验证Name Server 是否启动成功
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success...

2）启动Broker集群

### 在机器A，启动第一个Master，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-noslave/broker-a.properties &
 
### 在机器B，启动第二个Master，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-noslave/broker-b.properties &

...

如上启动命令是在单个NameServer情况下使用的。对于多个NameServer的集群，Broker启动命令中-n后面的地址列表用分号隔开即可，例如 192.168.1.1:9876;192.161.2:9876。

1.3 多Master多Slave模式-异步复制

每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用异步复制方式，主备有短暂消息延迟（毫秒级），这种模式的优缺点如下：

优点：即使磁盘损坏，消息丢失的非常少，且消息实时性不会受影响，同时Master宕机后，消费者仍然可以从Slave消费，而且此过程对应用透明，不需要人工干预，性能同多Master模式几乎一样；
缺点：Master宕机，磁盘损坏情况下会丢失少量消息。

1）启动NameServer

### 首先启动Name Server
$ nohup sh mqnamesrv &
 
### 验证Name Server 是否启动成功
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success...

2）启动Broker集群

### 在机器A，启动第一个Master，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-a.properties &
 
### 在机器B，启动第二个Master，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-b.properties &
 
### 在机器C，启动第一个Slave，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-a-s.properties &
 
### 在机器D，启动第二个Slave，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-async/broker-b-s.properties &

1.4 多Master多Slave模式-同步双写

每个Master配置一个Slave，有多对Master-Slave，HA采用同步双写方式，即只有主备都写成功，才向应用返回成功，这种模式的优缺点如下：

优点：数据与服务都无单点故障，Master宕机情况下，消息无延迟，服务可用性与数据可用性都非常高；
缺点：性能比异步复制模式略低（大约低10%左右），发送单个消息的RT会略高，且目前版本在主节点宕机后，备机不能自动切换为主机。

1）启动NameServer


### 首先启动Name Server
$ nohup sh mqnamesrv &
 
### 验证Name Server 是否启动成功
$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log
The Name Server boot success...

2）启动Broker集群

### 在机器A，启动第一个Master，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-a.properties &
 
### 在机器B，启动第二个Master，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-b.properties &
 
### 在机器C，启动第一个Slave，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-a-s.properties &
 
### 在机器D，启动第二个Slave，例如NameServer的IP为：192.168.1.1
$ nohup sh mqbroker -n 192.168.1.1:9876 -c $ROCKETMQ_HOME/conf/2m-2s-sync/broker-b-s.properties &

以上Broker与Slave配对是通过指定相同的BrokerName参数来配对，Master的BrokerId必须是0，Slave的BrokerId必须是大于0的数。另外一个Master下面可以挂载多个Slave，同一Master下的多个Slave通过指定不同的BrokerId来区分。$ROCKETMQ_HOME指的RocketMQ安装目录，需要用户自己设置此环境变量。

2 mqadmin管理工具

注意：

执行命令方法：./mqadmin
几乎所有命令都需要配置-n表示NameServer地址，格式为ip:port
几乎所有命令都可以通过-h获取帮助
如果既有Broker地址（-b）配置项又有clusterName（-c）配置项，则优先以Broker地址执行命令，如果不配置Broker地址，则对集群中所有主机执行命令，只支持一个Broker地址。-b格式为ip:port，port默认是10911
在tools下可以看到很多命令，但并不是所有命令都能使用，只有在MQAdminStartup中初始化的命令才能使用，你也可以修改这个类，增加或自定义命令
由于版本更新问题，少部分命令可能未及时更新，遇到错误请直接阅读相关命令源码

六、FAQ

1、新的consumer从哪里消费？

如果topic里面的消息是三天以内的，新consumer从所有消息的第一条开始消费
如果有超过三天的消息，新consumer从往前递推第三天的那条消息开始
如果是consumer重启，从它上次的位置继续

2、消费失败了怎么处理？

如果返回 ReconsumerLater，null或者抛出异常，这条消息会重试，最多16次

3、失败的消息怎么查询？

根据topic和时间片查询
根据topic和messageId查询
根据topic和messageKey查询

4、消息只传递一次吗？

rocketMQ能保证所有的消息至少执行一次，在大部分情况下，消息不会重复消费，但不是绝对，要自己做幂等设计

5、每条消息保存多久？

3天

6、message body的大小限制？

256kb

7、怎么设置consumer线程数？

consumer.setConsumeThreadMin(20);
consumer.setConsumeThreadMax(20);

8、常见错误

一个jvm程序只能有一个生产者/消费者实例;
fastjson版本不能太低；
topic要提前新建好，并保证有权限。

9、为什么是RocketMQ？

根据我们的研究，随着队列和虚拟主题的增加，ActiveMQ IO模块达到了一个瓶颈。我们试图通过节流、断路器或降质来解决这个问题，但效果并不理想。所以我们开始关注流行的消息传递解决方案Kafka。不幸的是，Kafka不能满足我们的要求，特别是在低延迟和高可靠性方面。

在这种情况下，我们决定发明一个新的消息传递引擎来处理更广泛的用例集，从传统的发布/订阅场景到高容量实时零损失容忍事务系统。

下表展示了RocketMQ、ActiveMQ和Kafka（根据awesome java，Apache最流行的消息传递解决方案）之间的比较：

产品	语言支持	协议和规范	消息有序	定时支持	批量支持	广播	消息筛选	消息触发	消息存储	信息追溯	优先级	高可用性和故障切换	信息追踪	可配置	管理工具
ActiveMQ	Java, .NET, C++ etc.	Push model, support OpenWire, STOMP, AMQP, MQTT, JMS	Exclusive Consumer or Exclusive Queues can ensure ordering	Supported	Not Supported	Supported	Supported	Not Supported	Supports very fast persistence using JDBC along with a high performance journal，such as levelDB, kahaDB	Supported	Supported	Supported, depending on storage,if using kahadb it requires a ZooKeeper server	Not Supported	The default configuration is low level, user need to optimize the configuration parameters	Supported
Kafka	Java, Scala etc.	Pull model, support TCP	Ensure ordering of messages within a partition	Not Supported	Supported, with async producer	Not Supported	Supported, you can use Kafka Streams to filter messages	Not Supported	High performance file storage	Supported offset indicate	Not Supported	Supported, requires a ZooKeeper server	Not Supported	Kafka uses key-value pairs format for configuration. These values can be supplied either from a file or programmatically.	Supported, use terminal command to expose core metrics
RocketMQ	Java, C++, Go	Pull model, support TCP, JMS, OpenMessaging	Ensure strict ordering of messages,and can scale out gracefully	Supported	Supported, with sync mode to avoid message loss	Supported	Supported, property filter expressions based on SQL92	Supported	High performance and low latency file storage	Supported timestamp and offset two indicates	Not Supported	Supported, Master-Slave model, without another kit	Supported	Work out of box,user only need to pay attention to a few configurations	Supported, rich web and terminal command to expose core metrics

欢迎关注公众号：丰极，更多技术学习分享。

参考网址：

http://rocketmq.apache.org/

http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/

posted @ 2020-12-09 16:27 丰极阅读(629) 评论(0) 编辑收藏举报

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丰极

内心纯洁的人前途无量！

最全的RocketMQ学习指南，程序员必备的中间件技能

一、简介

二、基本概念

1、 消息模型（Message Model）

2、 消息生产者（Producer）

3、 消息消费者（Consumer）

4、 主题（Topic）

5、 代理服务器（Broker Server）

6、 名字服务（Name Server）

7、 拉取式消费（Pull Consumer）

8、 推动式消费（Push Consumer）

9、 生产者组（Producer Group）

10、 消费者组（Consumer Group）

11、 集群消费（Clustering）

12、 广播消费（Broadcasting）

13、 普通顺序消息（Normal Ordered Message）

14、 严格顺序消息（Strictly Ordered Message）

15、 消息（Message）

16、 标签（Tag）

三、架构设计

1、技术架构

2、部署架构

四、示例

1、 基本样例

1.1 加入依赖：

1.2 消息发送

1.3 消费消息

1.4 发送延时消息

1.5 批量消息

1.6 过滤消息

五、集群部署

1 集群搭建

1.1 单Master模式

1）启动 NameServer

2）启动 Broker

1.2 多Master模式

1）启动NameServer

2）启动Broker集群

1.3 多Master多Slave模式-异步复制

1）启动NameServer

2）启动Broker集群

1.4 多Master多Slave模式-同步双写

1）启动NameServer

2）启动Broker集群

2 mqadmin管理工具

六、FAQ

1、新的consumer从哪里消费？

2、消费失败了怎么处理？

3、失败的消息怎么查询？

4、消息只传递一次吗？

5、每条消息保存多久？

6、message body的大小限制？

7、怎么设置consumer线程数？

8、常见错误

9、为什么是RocketMQ？

公告

1、消息模型（Message Model）

2、消息生产者（Producer）

3、消息消费者（Consumer）

4、主题（Topic）

5、代理服务器（Broker Server）

6、名字服务（Name Server）

7、拉取式消费（Pull Consumer）

8、推动式消费（Push Consumer）

9、生产者组（Producer Group）

10、消费者组（Consumer Group）

11、集群消费（Clustering）

12、广播消费（Broadcasting）

13、普通顺序消息（Normal Ordered Message）

14、严格顺序消息（Strictly Ordered Message）

15、消息（Message）

16、标签（Tag）

1、基本样例