作者:绍舒
引言
Apache RocketMQ 诞生至今,历经十余年大规模业务稳定性打磨,服务了阿里集团内部业务以及阿里云数以万计的企业客户。作为金融级可靠的业务消息方案,RocketMQ 从创建之初就一直专注于业务集成领域的异步通信能力构建。本篇将继续业务消息集成的场景,从功能原理、应用案例、最佳实践以及实战等角度介绍 RocketMQ 的顺序消息功能。
简介
顺序消息是消息队列 RocketMQ 版提供的一种对消息发送和消费顺序有严格要求的消息。对于一个指定的 Topic,同一 MessageGroup 的消息按照严格的先进先出(FIFO)原则进行发布和消费,即先发布的消息先消费,后发布的消息后消费,服务端严格按照发送顺序进行存储、消费。同一 MessageGroup 的消息保证顺序,不同 MessageGroup 之间的消息顺序不做要求,因此需做到两点,发送的顺序性和消费的顺序性。
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功能原理
在这里首先抛出一个问题,在日常的接触中,许多 RocketMQ 使用者会认为,既然顺序消息能在普通消息的基础上实现顺序,看起来就是普通消息的加强版,那么为什么不全部都使用顺序消息呢?接下来就会围绕这个问题,对比普通消息和顺序消息进行阐述。
顺序发送
在分布式环境下,保证消息的全局顺序性是十分困难的,例如两个 RocketMQ Producer A 与 Producer B,它们在没有沟通的情况下各自向 RocketMQ 服务端发送消息 a 和消息 b,由于分布式系统的限制,我们无法保证 a 和 b 的顺序。因此业界消息系统通常保证的是分区的顺序性,即保证带有同一属性的消息的顺序,我们将该属性称之为 MessageGroup。如图所示,ProducerA 发送了 MessageGroup 属性为 A 的两条消息 A1,A2 和 MessageGroup 属性为 B 的 B1,B2,而 ProducerB 发送了 MessageGroup 属性为 C 的两条属性 C1,C2。
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同时,对于同一 MessageGroup,为了保证其发送顺序的先后性,比较简单的做法是构造一个单线程的场景,即不同的 MessageGroup 由不同的 Producer 负责,并且对于每一个 Producer 而言,顺序消息是同步发送的。同步发送的好处是显而易见的,在客户端得到上一条消息的发送结果后再发送下一条,即能准确保证发送顺序,若使用异步发送或多线程则很难保证这一点。
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因此可以看到,虽然在底层原理上,顺序消息发送和普通消息发送并无二异,但是为了保证顺序消息的发送顺序性,同步发送的方式相比较普通消息,实际上降低了消息的最大吞吐。
顺序消费
与顺序消息不同的是,普通消息的消费实际上没有任何限制,消费者拉取的消息是被异步、并发消费的,而顺序消息,需要保证对于同一个 MessageGroup,同一时刻只有一个客户端在消费消息,并且在该条消息被确认消费完成之前(或者进入死信队列),消费者无法消费同一 MessageGroup 的下一条消息,否则消费的顺序性将得不到保证。因此这里存在着一个消费瓶颈,该瓶颈取决于用户自身的业务处理逻辑。极端情况下当某一 MessageGroup 的消息过多时,就可能导致消费堆积。当然也需要明确的是,这里的语境都指的是同一 MessageGroup,不同 MessageGroup 的消息之间并不存在顺序性的关联,是可以进行并发消费的。因此全文中提到的顺序实际上是一种偏序。
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小结
无论对于发送还是消费,我们通过 MessageGroup 的方式将消息分组,即并发的基本单元是 MessageGroup,不同的 MessageGroup 可以并发的发送和消费,从而一定程度具备了可拓展性,支持多队列存储、水平拆分、并发消费,且不受影响。回顾普通消息,站在顺序消息的视角,可以认为普通消息的并发基本单元是单条消息,即每条消息均拥有不同的 MessageGroup。
我们回到开头那个问题:
既然顺序消息能在普通消息的基础上实现顺序,看起来就是普通消息的加强版,那么为什么不全部都使用顺序消息呢?
现在大家对于这个问题可能有一个基本的印象了,消息的顺序性当然很好,但是为了实现顺序性也是有代价的。
下述是一个表格,简要对比了顺序消息和普通消息。
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最佳实践
合理设置 MessageGroup
MessageGroup 会有很多错误的选择,以某电商平台为例,某电商平台将商家 ID 作为 MessageGroup,因为部分规模较大的商家会产出较多订单,由于下游消费能力的限制,因此这部分商家所对应的订单就发生了严重的堆积。正确的做法应当是将订单号作为 MessageGroup,而且站在背后的业务逻辑上来说,同一订单才有顺序性的要求。即选择 MessageGroup 的最佳实践是:MessageGroup 生命周期最好较为短暂,且不同 MessageGroup 的数量应当尽量相同且均匀。
同步发送和发送重试
如之前章节所述,需使用同步发送和发送重试来保证发送的顺序性。
消费幂等
消息传输链路在异常场景下会有少量重复,业务消费是需要做消费幂等,避免重复处理带来的风险。
应用案例
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实战
发送
可以看到,该发送案例设置了 MessageGroup 并且使用了同步发送,发送的代码如下:
public class ProducerFifoMessageExample {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ProducerFifoMessageExample.class);
private ProducerFifoMessageExample() {
}
public static void main(String[] args) throws ClientException, IOException {
final ClientServiceProvider provider = ClientServiceProvider.loadService();
// Credential provider is optional for client configuration.
String accessKey = "yourAccessKey";
String secretKey = "yourSecretKey";
SessionCredentialsProvider sessionCredentialsProvider =
new StaticSessionCredentialsProvider(accessKey, secretKey);
String endpoints = "foobar.com:8080";
ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.newBuilder()
.setEndpoints(endpoints)
.setCredentialProvider(sessionCredentialsProvider)
.build();
String topic = "yourFifoTopic";
final Producer producer = provider.newProducerBuilder()
.setClientConfiguration(clientConfiguration)
// Set the topic name(s), which is optional. It makes producer could prefetch the topic route before
// message publishing.
.setTopics(topic)
// May throw {@link ClientException} if the producer is not initialized.
.build();
// Define your message body.
byte[] body = "This is a FIFO message for Apache RocketMQ".getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
String tag = "yourMessageTagA";
final Message message = provider.newMessageBuilder()
// Set topic for the current message.
.setTopic(topic)
// Message secondary classifier of message besides topic.
.setTag(tag)
// Key(s) of the message, another way to mark message besides message id.
.setKeys("yourMessageKey-1ff69ada8e0e")
// Message group decides the message delivery order.
.setMessageGroup("youMessageGroup0")
.setBody(body)
.build();
try {
final SendReceipt sendReceipt = producer.send(message);
LOGGER.info("Send message successfully, messageId={}", sendReceipt.getMessageId());
} catch (Throwable t) {
LOGGER.error("Failed to send message", t);
}
// Close the producer when you don't need it anymore.
producer.close();
}
}
复制代码
消费
消费的代码如下:
public class SimpleConsumerExample {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SimpleConsumerExample.class);
private SimpleConsumerExample() {
}
public static void main(String[] args) throws ClientException, IOException {
final ClientServiceProvider provider = ClientServiceProvider.loadService();
// Credential provider is optional for client configuration.
String accessKey = "yourAccessKey";
String secretKey = "yourSecretKey";
SessionCredentialsProvider sessionCredentialsProvider =
new StaticSessionCredentialsProvider(accessKey, secretKey);
String endpoints = "foobar.com:8080";
ClientConfiguration clientConfiguration = ClientConfiguration.newBuilder()
.setEndpoints(endpoints)
.setCredentialProvider(sessionCredentialsProvider)
.build();
String consumerGroup = "yourConsumerGroup";
Duration awaitDuration = Duration.ofSeconds(30);
String tag = "yourMessageTagA";
String topic = "yourTopic";
FilterExpression filterExpression = new FilterExpression(tag, FilterExpressionType.TAG);
SimpleConsumer consumer = provider.newSimpleConsumerBuilder()
.setClientConfiguration(clientConfiguration)
// Set the consumer group name.
.setConsumerGroup(consumerGroup)
// set await duration for long-polling.
.setAwaitDuration(awaitDuration)
// Set the subscription for the consumer.
.setSubscriptionExpressions(Collections.singletonMap(topic, filterExpression))
.build();
// Max message num for each long polling.
int maxMessageNum = 16;
// Set message invisible duration after it is received.
Duration invisibleDuration = Duration.ofSeconds(5);
final List<MessageView> messages = consumer.receive(maxMessageNum, invisibleDuration);
for (MessageView message : messages) {
try {
consumer.ack(message);
} catch (Throwable t) {
LOGGER.error("Failed to acknowledge message, messageId={}", message.getMessageId(), t);
}
}
// Close the simple consumer when you don't need it anymore.
consumer.close();
}
}
复制代码
今天通过对 RocketMQ 顺序消息的介绍,希望能够帮大家对顺序消息的原理和应用有更深入的了解,同时也期望 RocketMQ 的顺序消息能够帮助您更有效的解决业务问题。如果您对 RocktMQ 的业务消息感兴趣,也欢迎您扫描下方二维码加入钉钉群一起沟通交流~
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