高并发 异步解出耦利器：RocketMQ究竟强在哪里？

rokerRole，可选绝对值：ASYNC_MASTER：异步由此可知码方式(异步双写就)，造出口商写就入谣言到Master便，无需等到谣言由此可知码到Slave均可从前往，谣言的由此可知码由旁路内存顺利进行异步由此可知码；SYNC_MASTER：实时由此可知码方式(实时双写就)，造出口商写就入谣言到Master便，无需等到Slave由此可知码获得如此一来功才可以从前往。如果有多个Slave，只无需有一个Slave由此可知码获得如此一来功，并获得如此一来功这样的话，就算由此可知码获得如此一来功了。这里从前提专一化到SSD意味着另一个模板：flushDiskType；SLAVE：从堆栈3. RocketMQ战略病态

本节我们来忘了一个双收纳双从的RocketMQ是如何筑成的。

战略病态的设计模板陈述：

在讨论战略病态从前，我们无需了由此可知两个关键病态的战略病态的设计模板：brokerRole，flushDiskType。brokerRole在从前一节早已参考了，而flushDiskType则是剪盘方式的的设计，收纳要有：

ASYNC_FLUSH: 异步剪盘SYNC_FLUSH: 实时剪盘

3.1 如何从前提谣言SSD的有效病态？

brokerRole确切了收纳从实时是异步的还是实时的，flushDiskType确切了数据资料剪盘的方式是实时的还是异步的。

如果其业务一幕对谣言清空容忍度较低，可以有别于SYNC_MASTER + ASYNC_FLUSH的方式，这样只有master和slave在剪盘从前同时挂掉，谣言才但会清空，也就是说即使有第一台驱动器造出机件，即便如此能从前提数据资料不丢；

如果其业务一幕对谣言清空容忍度比较低，则可以有别于ASYNC_MASTER + ASYNC_FLUSH的方式，这样可以来使的降低谣言的集装箱。

3.2 如何从前提谣言缓冲区维修服务的低能用?消费品末端的低能用

Master Broker全力支持读书和写就，Slave Broker只全力支持读书。

当Master不能用的时候，Consumer但会基本功能切换到Slave顺利进行读书，也就是说，当Master堆栈的驱动器造出现机件后，Consumer即便如此可以从Slave堆栈读书写谣言，不影响消费品末端的消费品程序中。

投入生产末端的低能用

战略病态的设计模板陈述：

brokerName: broker的地名，无需把Master和Slave堆栈的设计如此一来相近的地名，指造出他们的收纳从彼此间，相近的brokerName的一组如此一来员broker，组如此一来员如此一来一个broker组如此一来员；brokerId: broker的id，0指造出Master堆栈的id，少于0指造出Slave堆栈的id。

在RocketMQ中的，驱动器的收纳从堆栈彼此间是提从前的设计好的，从未类似Kafka的Master建模选收纳功能。

如果一个Master宕机了，要让投入生产末端程序中在此之后可以投入生产谣言，您无需地面部队多个Master堆栈，组如此一来员如此一来多个broker组如此一来员。这样在建立Topic的时候，就可以把Topic的不同谣言缓冲区常见于在多个broker组如此一来员中的，即使某一个broker组如此一来员的Master堆栈不能用了，其他组如此一来员的Master堆栈即便如此能用，从前提了Producer可以在此之后邮寄谣言。

3.3 如何相结合一个低能用的RocketMQ双收纳双从大于战略病态？

为了来使的从前提谣言不清空，并且从前提造出口商和消费品者的能用病态，我们可以相结合一个双收纳双从的战略病态，筑成的核心上图如下请注意：

地面部队核心陈述：

两个Broker组如此一来员，从前提了其中的一个Broker组如此一来员的Master堆栈挂掉便，另一个Master堆栈即便如此可以做某一个Topic的谣言转发；收纳从实时有别于SYNC_MASTER，从前提了造出口商写就入谣言到Master便，无需等到Slave也由此可知码获得如此一来功，才从前往谣言转发获得如此一来功。这样即使收纳堆栈或者从堆栈挂掉了，也从未加剧丢数据资料；由于收纳堆栈有了从堆栈好好备份，所以，落盘战略可以用作ASYNC_FLUSH，从而来使的降低谣言的集装箱；如果只透过6台维修服务器端，要地面部队这个战略病态的可能下，可以把Broker Master1和Broker Slave2地面部队在第一台驱动器，Broker Master2和Broker Slave1地面部队在第一台驱动器。关键病态的设计模板

下述是关键病态的的设计模板：

Broker Master1# NameServer位址 namesrvAddr=192.168.1.100:9876;192.168.1.101:9876 # 战略病态地名 brokerClusterName=itzhai-com-cluster # brokerIP位址 brokerIP1=192.168.1.100 # broker网络系统路由器 listenPort=10911 # broker地名 brokerName=broker‐1 # 0指造出收纳堆栈 brokerId=0 # 2点顺利进行谣言截图 deleteWhen=02 # 谣言在SSD上留存48不间断 FileReservedTime=48 # 收纳从实时由此可知码 brokerRole=SYNC_MASTER # 异步剪盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # 基本功能建立Topic autoCreateTopicEnable=true # 谣言SSD根书目 storePathRootDir=/data/rocketmq/store‐mBroker Slave1# NameServer位址 namesrvAddr=192.168.1.100:9876;192.168.1.101:9876 # 战略病态地名 brokerClusterName=itzhai-com-cluster # brokerIP位址 brokerIP1=192.168.1.101 # broker网络系统路由器 listenPort=10911 # broker地名 brokerName=broker‐1 # 非0指造出从堆栈 brokerId=1 # 2点顺利进行谣言截图 deleteWhen=02 # 谣言在SSD上留存48不间断 fileReservedTime=48 # 从堆栈 brokerRole=SLAVE # 异步剪盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # 基本功能建立Topic autoCreateTopicEnable=true # 谣言SSD根书目 storePathRootDir=/data/rocketmq/store‐sBroker Master2# NameServer位址 namesrvAddr=192.168.1.100:9876;192.168.1.101:9876 # 战略病态地名 brokerClusterName=itzhai-com-cluster # brokerIP位址 brokerIP1=192.168.1.102 # broker网络系统路由器 listenPort=10911 # broker地名 brokerName=broker‐2 # 0指造出收纳堆栈 brokerId=0 # 2点顺利进行谣言截图 deleteWhen=02 # 谣言在SSD上留存48不间断 fileReservedTime=48 # 收纳从实时由此可知码 brokerRole=SYNC_MASTER # 异步剪盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # 基本功能建立Topic autoCreateTopicEnable=true # 谣言SSD根书目 storePathRootDir=/data/rocketmq/store‐mBroker Slave2# NameServer位址 namesrvAddr=192.168.1.100:9876;192.168.1.101:9876 # 战略病态地名 brokerClusterName=itzhai-com-cluster # brokerIP位址 brokerIP1=192.168.1.103 # broker网络系统路由器 listenPort=10911 # broker地名 brokerName=broker‐2 # 非0指造出从堆栈 brokerId=1 # 2点顺利进行谣言截图 deleteWhen=02 # 谣言在SSD上留存48不间断 fileReservedTime=48 # 从堆栈 brokerRole=SLAVE # 异步剪盘 flushDiskType=ASYNC_FLUSH # 基本功能建立Topic autoCreateTopicEnable=true # 谣言SSD根书目 storePathRootDir=/data/rocketmq/store‐s

写就了那么多顶层核心上图，不写就写就下层泄密，就不是IT宅邸(itzhai.com)的文章风格，紧接著，我们就来忘了下层SSD核心。

4. RocketMQSSD核心

我们在broker.conf元数据中的的设计了谣言SSD的根书目：

# 谣言SSD根书目 storePathRootDir=/data/rocketmq/store‐m

转到这个书目，我们可以见到如下的书目骨架：

其中的：

abort：该元数据在broker掀开时建立，停止时截图，如果broker极其退造出，则元数据但会假定，在下次掀开时但会走到修补步骤；checkpoint：检验点，收纳要储存下述概要：physicMsgTimestamp：commitlog元数据之后一次落盘时间段；logicsMsgTimestamp：consumequeue之后一次落盘时间段；indexMsgTimestamp：引文元数据之后一次落盘时间段；commitlog：储存谣言的完整概要，所有的topic谣言都但会通过元数据追加的形式写就入到该元数据中的；config：谣言缓冲区的的设计元数据，包括了topic的设计，消费品的转轴量等讯息。其中的consumerOffset.json元数据储存谣言缓冲区消费品的后续；consumequeue：topic的演算缓冲区，在谣言储存到commitlog便，但会把谣言的储存所在位置据信到这里，只有据信到这里的谣言，才能被消费品者消费品；index：谣言引文元数据，通过Message Key查阅谣言时，是通过该元数据顺利进行索引查阅的。4.1 RocketMQ谣言是如何SSD的

下面我们来忘了关键病态的commitlog以及consumequeue：

谣言转；不Broker便，是先行把实际上的谣言概要储存到CommitLog中的的，然后再把谣言写就入到完全一致收纳题的ConsumeQueue中的。其中的：

CommitLog：谣言的物理SSD元数据，SSD实际上的谣言概要。每个Broker上头的CommitLog被该Broker上所有的ConsumeQueue包涵。

单个元数据乘积匹配为1G，元数据名间距为20位，左边补零，剩余为算起转轴量。未及分担好空间，谣言以此类推写就入存档元数据。当元数据付了，则写就入下一个元数据，下一个元数据的元数据名基于元数据第一条谣言的转轴量顺利进行起名；

ConsumeQueue：谣言的演算缓冲区，略低于CommitLog的引文元数据。RocketMQ是基于Topic收纳题该网站Mode付诸的，每个Topic下但会建立若干个演算上的谣言缓冲区ConsumeQueue，在谣言写就入到CommitLog便，通过Broker的后台维修服务内存(ReputMessageService)不停地试用恳求并异步相结合ConsumeQueue和IndexFile(引文元数据，右边参考)，然后把每个ConsumeQueue无需的谣言据信到各个ConsumeQueue中的。

ConsumeQueue收纳要据信8个个字符的commitLogOffset（谣言在CommitLog中的的物理转轴量）, 4个个字符的msgSize（谣言乘积）, 8个个字符的Taghashcode，每个元素一般而言20个个字符。

ConsumeQueue略低于CommitLog元数据的引文，可以通过ConsumeQueue较快从极大的CommitLog元数据中的较快定位到无需的谣言。

CONSUMEQUEUE的SSD骨架

收纳题谣言缓冲区：在consumequeue书目下，按照topic的也就是说SSD谣言缓冲区。

上到谣言缓冲区：如果topic中的的谣言消费品不甘心，则但会把谣言；不上到缓冲区，新的缓冲区按照消费品末端的GroupName来组如此一来员，起名规则：%RETRY%ConsumerGroupName

死信谣言缓冲区：如果topic中的的谣言消费品不甘心，并且多达了就是指定上到单次便，则但会把谣言；不死信缓冲区，死信缓冲区按照消费品末端的GroupName来组如此一来员，起名规则：%DLQ%ConsumerGroupName

假设我们那时候有一个topic：itzhai-test，消费品组如此一来员：itzhai_consumer_group，当谣言消费品不甘心便，我们查看consumequeue书目，但会见到多处了一个上到缓冲区：

我们可以在RocketMQ的控制台看到这个上到谣言缓冲区的收纳题和谣言：

如果一直上到不甘心，达到一定单次便(匹配是16次，上到时间段：1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h)，就但会把谣言转；不死信缓冲区：

4.2 RocketMQ是如何从前提定址谣言的如此一来本的4.2.1 如何从前提低效写就

任意谣言的间距是不一般而言的，为了降低写就入的如此一来本，RocketMQ可先行分担好1G空间的CommitLog元数据，有别于以此类推写就的方式写就入谣言，大大的降低写就入的低速。

RocketMQ中的谣言剪盘收纳要可以总称实时剪盘和异步剪盘两种，通过flushDiskType模板顺利进行的设计。如果无需降低写就谣言的如此一来本，降低提从前，降低MQ的病态能指标和集装箱，并且不允许谣言数据资料SSD的低有效病态，可以把剪盘战略新设为异步剪盘。

4.2.2 如何从前提低效读书

为了降低读书写的如此一来本，RocketMQ用作ConsumeQueue作为消费品谣言的引文，用作IndexFile作为基于谣言key的查阅的引文。下面来详细参考下。

4.2.2.1 ConsumeQueue

读书写谣言是随机读书的，为此，RocketMQ各种类型建立了ConsumeQueue引文元数据，每次先行从ConsumeQueue中的借助无需的谣言的位址，谣言乘积，然后从CommitLog元数据中的根据位址直接读书写谣言概要。在读书写谣言概要的全过程中的，也以求利用到了加载系统的页多线程程序中，全面性加速读书写低速。

ConsumeQueue由于每个元素乘积是一般而言的，因此可以像访回答数组如此一来员一样访回答每个谣言元素。并且占用空间很小，大一小的ConsumeQueue不一定需要被全部载入元数据系统，所以这个引文搜索的低速很快。每个ConsumeQueue元数据由30w个元素组如此一来员如此一来，占用空间在6M以内。每个元数据匹配乘积为600万个个字符，当一个ConsumeQueue一般来说的元数据写就付便，则写就入下一个元数据。

4.2.2.2 IndexFile为什么按照Message Key查阅如此一来本低？

我们在RocketMQ的store书目中的可以见到有一个index书目，这个是一个可用辅助降低查阅谣言如此一来本的引文元数据。通过该引文元数据付诸基于谣言key来查阅谣言的功能。

物理SSD骨架

IndexFile引文元数据物理SSD骨架如下上图请注意：

Header：引文头元数据，40 bytes，相关联下述讯息：beginTimestamp：引文元数据中的第一个引文谣言上交Broker的时间段戳；endTimestamp：引文元数据中的之后一个引文谣言上交Broker的时间段戳beginPHYOffset：引文元数据中的第一个引文谣言在CommitLog中的的转轴量；endPhyOffset：引文元数据中的之后一个引文谣言在CommitLog中的的转轴量；hashSlotCount：相结合引文用作的slot总数；indexCount：引文的总数；Slot Table：底部位表，近似于Redis的Slot，或者匹配表的key，用作谣言的key的hashcode与slotNum取模可以获取具体的底部的所在位置。每个底部位占4 bytes，一个IndexFile可以SSD500w个slot；Index Linked List：谣言的引文概要，如果匹配取模后起因底部位挤压，则相结合如此一来堆栈，一个IndexFile可以SSD2000w个引文：Key Hash：谣言的匹配绝对值；Commit Log Offset：谣言在CommitLog中的的转轴量；Timestamp：谣言SSD的时间段戳；Next Index Offset：下一个引文的所在位置，如果谣言取模后起因底部位底部位挤压，则通过此字段把挤压的谣言构如此一来堆栈。

每个IndexFile元数据的乘积：40b + 4b * 5000000 + 20b * 20000000 = 420000040b，将近为400M。

演算SSD骨架

IndexFile引文元数据的演算SSD骨架如下上图请注意：

IndexFile演算上是基于匹配表来付诸的，Slot Table为匹配键，Index Linked List中的SSD的为匹配绝对值。

4.2.2.3 为什么按照MessageId查阅如此一来本低？

RocketMQ中的的MessageId的间距合共有16个字符，其中的相关联了：谣言SSD收纳机位址（IP位址和路由器），谣言Commit Log offset。“

按照MessageId查阅谣言的步骤：Client末端从MessageId中的由此可知析造出Broker的位址（IP位址和路由器）和Commit Log的转轴位址后封装如此一来一个RPC恳求后通过Remoting网络系统层邮寄（其业务恳求码：VIEW_MESSAGE_BY_ID）。Broker末端走到的是QueryMessageProcessor，读书写谣言的全过程用其中的的 commitLog offset 和 size 去 commitLog 中的找到真正的据信并由此可知析如此一来一个完整的谣言从前往。

4.3 RocketMQ战略病态是如何好好数据资料西区的？

我们在此之后忘了在战略病态Mode下，RocketMQ的Topic数据资料是如何好好西区的。IT宅邸(itzhai.com)提醒大家，实践中造出潘朵拉。这里我们地面部队两个Master堆栈：

4.3.1 ROCKETMQ的TOPIC在战略病态中的是如何SSD的

我们通过手动的设计每个Broker中的的Topic，以及ConsumeQueue总数，来付诸Topic的数据资料移位，如，我们到战略病态中的手动的设计这样的Topic：

broker-a建立itzhai-com-test-1，4个缓冲区；broker-b建立itzhai-com-test-1，2个缓冲区。

建立完如此一来便，Topic移位战略病态常见于如下：

即：

可以见到，RocketMQ是把Topic移位SSD到各个Broker堆栈中的，然后在把Broker堆栈中的的Topic在此之后移位为若干等分的ConsumeQueue，从而降低谣言的集装箱。ConsumeQueue是作为接地均衡公共部门的基本单元。

这样把Topic的谣言西区到了不同的Broker上，从而提高了谣言缓冲区的总数，从而不一定需要全力支持更块的并作消费品低速(只要有充足的消费品者)。

4.3.2 BROKER基本功能建立TOPIC但会有什么由此可知决办法？

假设新设为通过Broker基本功能建立Topic(autoCreateTopicEnable=true)，并且Producer末端新设Topic谣言缓冲区总数新设为4，也就是匹配绝对值：

producer.setDefaultTopicQueueNums(4);

试图往一个新的 topic itzhai-test-queue-1连续邮寄10条谣言，邮寄完毕便，查看Topic稳定状态：

我们可以见到，在两个broker上头都建立了itzhai-test-queue-a，并且每个broker上的谣言缓冲区总数都为4。怎么回事，我的设计的自已是努力建立4个缓冲区，为什么加造出去但会变如此一来了8个？如下上图请注意：

由于时间段彼此间，本文我们从未上头大家从计算机语言特别去由此可知读书为啥但会造出现这种可能，紧接著我们通过一种更加直觉的方式来证明下这个由此可知决办法：在此之后好好实验。

我们在此之后试图往一个新的 topic itzhai-test-queue-10邮寄1条谣言，注意，这一次不好好并作邮寄了，只邮寄一条，邮寄完毕便，查看Topic稳定状态：

可以见到，这次建立的谣言缓冲区总数又是对的了，并且都是在broker-a上头建立的。紧接著，无论怎么并作邮寄谣言，谣言缓冲区的总数都从未在此之后提高了。

本来这也是并作恳求Broker，接踵而来基本功能建立Topic的bug。

为了更加恰当的管理Topic的建立和移位的设计，一般在投入生产环境都是的设计为手动建立Topic，通过提造出运维工单登记建立Topic以及Topic的数据资料分担。

紧接著我们来忘了RocketMQ的特病态。更多其他电子技术的下层核心泄密分析，请访回答我的其网站IT宅邸(itzhai.com)或者关心Java核心杂谈公众号。

5. RocketMQ特病态5.1 投入生产末端5.1.1 谣言发表

RocketMQ中的判别了如下三种谣言网络系统的方式：

public enum CommunicationMode { SYNC, ASYNC, ONEWAY, }SYNC：实时邮寄，投入生产末端但会阻塞赶紧邮寄结果；应可用一幕：这种方式应可用一幕极其广泛，如最主要其业务事件事先行。ASYNC：异步邮寄，投入生产末端子程序中邮寄API便，正要从前往，在拿到Broker的号召结果后，接踵而来完全一致的SendCallback回调；应可用一幕：一般可用链路耗时较长，对 RT 较为敏感的其业务一幕；ONEWAY：单向邮寄，邮寄方只全权负责邮寄谣言，不赶紧维修服务器端发表意见且从未回调函数接踵而来，即只邮寄恳求不赶紧这样的话。 此方式邮寄谣言的全过程耗时极其短，一般在微秒行政级别；应可用一幕：等同于于耗时极其短，对有效病态允许不低的一幕，如存档收集。

SYNC和ASYNC关心邮寄结果，ONEWAY不关心邮寄结果。邮寄结果如下：

public enum SendStatus { SEND_OK, FLUSH_DISK_TIMEOUT, FLUSH_SLAVE_TIMEOUT, SLAVE_NOT_AVAILABLE, }SEND_OK：谣言邮寄获得如此一来功。SEND_OK不一定意味着转发是有效的，要确保谣言不清空，无需掀开SYNC_MASTER实时或者SYNC_FLUSH实时写就；FLUSH_DISK_TIMEOUT：谣言邮寄获得如此一来功，但是剪盘了事。如果Broker的flushDiskType=SYNC_FLUSH，并且5秒内从未完如此一来谣言的剪盘，则但会从前往这个稳定状态；FLUSH_SLAVE_TIMEOUT：谣言邮寄获得如此一来功，但是维修服务器端实时到Slave时了事。如果Broker的brokerRole=SYNC_MASTER，并且5秒内从未完如此一来实时，则但会从前往这个稳定状态；SLAVE_NOT_AVAILABLE：谣言邮寄获得如此一来功，但是无能用的Slave堆栈。如果Broker的brokerRole=SYNC_MASTER，但是从未见到SLAVE堆栈或者SLAVE堆栈挂掉了，那么但会从前往这个稳定状态。

计算机语言概要更精彩，欢迎大家全面性读物书计算机语言详细了由此可知谣言邮寄的泄密：

实时邮寄：org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer#send(org.apache.rocketmq.common.message.Message)异步邮寄：org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer#send(org.apache.rocketmq.common.message.Message, org.apache.rocketmq.client.producer.SendCallback)单向邮寄：org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer#sendOneway(org.apache.rocketmq.common.message.Message)

5.1.2 以此类推消费品

谣言的有序病态就是指的是一类谣言消费品的时候，可以按照邮寄以此类推来消费品，比如：在Java核心杂谈茶餐厅吃饭产生的谣言：转到餐厅、点餐、下单、上菜、收款，谣言要按照这个以此类推消费品才有象征意义，但是多个顾客产生的谣言是可以有序消费品的。以此类推消费品又总称具体来说以此类推消费品和西区以此类推消费品：

具体来说以此类推：同一个Topic下的谣言，所有谣言按照恰当的FIFO以此类推顺利进行发表和消费品。等同于于：病态能指标允许不低，所有谣言恰当按照FIFO顺利进行发表和消费品的一幕；西区以此类推：同一个Topic下，根据谣言的特定其业务ID顺利进行sharding key西区，同一个西区内的谣言按照恰当的FIFO以此类推顺利进行发表和消费品。等同于于：病态能指标允许低，在同一个西区中的恰当按照FIFO顺利进行发表和消费品的一幕。

一般可能下，造出口商是但会以轮训的方式把谣言转发Topic的谣言缓冲区中的的：

在同一个Queue；还有，谣言的以此类推病态是可以获取从前提的，但是如果一个Topic有多个Queue，以轮训的方式转发谣言，那么就但会加剧谣言乱序了。

为了从前提谣言的以此类推病态，无需把保持一致以此类推病态的谣言转；不同一个Queue中的。

5.1.2.1 如何从前提谣言转发的以此类推病态

RocketMQ透过了MessageQueueSelector模块，可以用来付诸自判别的不一定需要转发的谣言缓冲区的方法：

for (int i = 0; i mqs, Message msg, Object arg) { Long orderId = (Long) arg; // 下单号与谣言缓冲区乘积取模，从前提让同一个下单号的谣言落在同一个谣言缓冲区 long index = orderId % mqs.size(); return mqs.get((int) index); } }, orderList.get(i).getOrderId()); System.out.printf("content: %s, sendResult: %s%n", content, sendResult); }

如上上图，我们付诸了MessageQueueSelector模块，并在付诸的select方法；还有，就是指定了不一定需要谣言缓冲区的方法：下单号与谣言缓冲区乘积取模，从前提让同一个下单号的谣言落在同一个谣言缓冲区：

有个极其一幕无需考虑：假设某一个Master堆栈挂掉了，加剧Topic的谣言缓冲区总数起因了变化，那么在此之后用作以上的不一定需要方法，就但会加剧在这个全过程中的同一个下单的谣言但会分散到不同的谣言缓冲区；还有，再度加剧谣言不能以此类推消费品。

为了避免这种可能，只能不一定需要牺牲failover特病态了。

那时候转；不谣言缓冲区中的的谣言从前提了以此类推，那如何从前提消费品也是以此类推的呢？

5.1.2.2 如何从前提谣言消费品的以此类推病态？

RocketMQ中的透过了MessageListenerOrderly，该某类可用有以此类推收异步传递的谣言，一个缓冲区完全一致一个消费品内存，用作方法如下：

consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() { // 消费品单次，可用辅助模拟各种消费品结果 AtomicLong consumeTimes = new AtomicLong(0); @Override public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List msgs, ConsumeOrderlyContext context) { context.setAutoCommit(true); System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", Thread.currentThread().getName(), msgs); this.consumeTimes.incrementAndGet(); if ((this.consumeTimes.get() % 2) == 0) { return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS; } else if ((this.consumeTimes.get() % 3) == 0) { return ConsumeOrderlyStatus.ROLLBACK; } else if ((this.consumeTimes.get() % 4) == 0) { return ConsumeOrderlyStatus.COMMIT; } else if ((this.consumeTimes.get() % 5) == 0) { context.setSuspendCurrentQueueTimeMillis(3000); return ConsumeOrderlyStatus.SUSPEND_CURRENT_QUEUE_A_MOMENT; } return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS; } });

如果您用作的是MessageListenerConcurrently，指造出并作消费品，为了从前提谣言消费品的以此类推病态，无需新设为单内存Mode。

用作MessageListenerOrderly的由此可知决办法：如果遇上某条谣言消费品不甘心，并且难以上到，那么谣言缓冲区的消费品后续就但会停滞。

5.1.3 提从前缓冲区(定点谣言)

定点消费品是就是指谣言转发Broker便从未立即被消费品，而是赶紧特定的时间段便才转；不Topic中的。定点谣言但会暂假定名叫SCHEDULE_TOPIC_XXXX的topic中的，并根据delayTimeLevel上交特定的queue，queueId=delayTimeLevel-1，一个queue只存相近提从前的谣言，从前提兼具相近提从前的谣言不一定需要以此类推消费品。比如，我们新设1秒后把谣言转；不topic-itzhai-comtopic，则SSD的元数据书目如下请注意：

Broker但会配置地消费品SCHEDULE_TOPIC_XXXX，将谣言写就入相符的topic。

定点谣言的副作用：定点谣言但会在第一次写就入Topic和配置写就入实际上的topic都但会顺利进行个数，因此邮寄总数，tps都但会变低。

用作提从前缓冲区的一幕：提造出了下单便，如果赶紧多达将近定的时间段还未曾支付，则把下单新设为了事稳定状态。

RocketMQ透过了下述几个一般而言的提从前行政级别：

public class MessageStoreConfig { ... // 10个level，level：1~18 private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h"; ... }

level = 0 指造出不用作提从前谣言。

另外，谣言消费品不甘心也但会转到提从前缓冲区，谣言邮寄时间段与新设的提从前行政级别和上到单次有关。

下述是邮寄提从前谣言的代码：

public class ScheduledMessageProducer { public static void main(String[] args) throws Exception { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("TestProducerGroup"); producer.start(); int totalMessagesToSend = 100; for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) { Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes()); // 就是指定该谣言在10秒后被消费品者消费品 message.setDelayTimeLevel(3); producer.send(message); } producer.shutdown(); } }5.1.4 数据资料完整病态与政务谣言

通过谣言对系统顺利进行由此可知耦便，势必但会遇上常见于式系统数据资料完整病态的由此可知决办法。

5.1.4.1 付诸常见于式政务的方式有哪些？

我们可以通过下述方式由此可知决常见于式系统数据资料再度一致病态由此可知决办法：

数据资料库某种程度的2PC(Two-phase commit protocol)，二过渡阶段提造出，实时阻塞，如此一来本低下，假定协调者单点机件由此可知决办法，相比较可能下假定数据资料不一致的高风险。完全一致电子技术上的XA、JTA/JTS。这是常见于式环境下政务解决问题的的现代Mode；数据资料库某种程度的3PC，三过渡阶段提造出，引入了大多数人了事程序中，提高了未及提造出过渡阶段，使得机件恢复原便协调者的决策繁复度降低，但主体的交互全过程变得更长了，病态能指标略有下降，仍旧但会假定数据资料不一致的由此可知决办法；其业务某种程度的TCC ，Try - Confirm - Cancel。对其业务的大举进攻较大，和其业务紧相互作用，对于每一个加载都无需判别三个节奏分别完全一致：Try - Confirm - Cancel，将资源层的两过渡阶段提造出协议书叠加到其业务层，如此一来为其业务模型中的的一一小；本地谣言表；政务谣言；

RocketMQ政务谣言（Transactional Message）则是通过政务谣言来付诸常见于式政务的再度一致病态。下面忘了RocketMQ是如何付诸政务谣言的。

5.1.4.2 RocketMQ如何付诸政务谣言？

如下上图：

政务谣言有两个步骤：

政务谣言邮寄及提造出：邮寄half谣言；维修服务末端号召half谣言写就入结果；根据half谣言的邮寄结果分派本地政务。如果邮寄不甘心，此时half谣言对其业务不可见，本地政务不分派；根据本地政务稳定状态分派Commit或者Rollback。Commit加载但会触起因如此一来ConsumeQueue引文，此时谣言对消费品者可见；补偿步骤：5. 对于从未Commit/Rollback的政务谣言，但会处于pending稳定状态，这对这些谣言，MQ Server发起一次回查；6. Producer发来回查谣言，检验回查谣言完全一致的本地政务的转塔体；7. 根据本地政务稳定状态，新的分派Commit或者Rollback。

补偿过渡阶段收纳要可用由此可知决谣言的Commit或者Rollback起因了事或者不甘心的可能。

half谣言：不一定是邮寄了一半的谣言，而是就是指谣言早已转发了MQ Server，但是该谣言未曾发来造出口商的二次确认，此时该谣言不得不不能转；不具体的ConsumeQueue中的，这种稳定状态的谣言特指half谣言。

5.1.4.3 RocketMQ政务谣言是如何SSD的？

转发MQ Server的half谣言对消费品者是不可见的，为此，RocketMQ但会先行把half谣言的Topic和Queue讯息SSD到谣言的属病态中的，然后把该half谣言转；不一个各种类型的解决问题政务谣言的缓冲区中的：RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC，由于消费品者从未该网站该Topic，所以难以谣言half一般来说的谣言。

造出口商分派Commit half谣言的时候，但会SSD一条各种类型的Op谣言，可用图标政务谣言已确切的稳定状态，如果一条政务谣言还从未完全一致的Op谣言，陈述这个政务的稳定状态还难以确切。RocketMQ但会掀开一个定点护航，对于pending稳定状态的谣言，但会先行向造出口商邮寄回查政务稳定状态恳求，根据政务稳定状态来提议从前提提造出或者回滚谣言。

当谣言被标示造出为Commit稳定状态便，但会把half谣言的Topic和Queue相关属病态催化反应为原来的绝对值，再度相结合实际上的消费品引文(ConsumeQueue)。

RocketMQ并从未无休止的试图谣言政务稳定状态回查，匹配搜索15次，多达了15次还是难以借助政务稳定状态，RocketMQ匹配回滚该谣言。并打印错误存档，可以通过润色就AbstractTransactionalMessageCheckListener类修改这个暴力行为。

可以通过Broker的的设计模板：transactionCheckMax来修改此绝对值。

5.1.5 谣言重投

如果谣言发表方式是实时邮寄但会重投，如果是异步邮寄但会上到。

谣言重投可以来使从前提谣言转发获得如此一来功，但是可能但会造如此一来谣言单调。

什么可能但会造如此一来单调消费品谣言？

造出现谣言量大，网络上会的时候；造出口商收纳动重发；消费品接地起因变化。

可以用作的谣言上到战略：

retryTimesWhenSendFailed：新设实时邮寄不甘心的重投单次，匹配为2。所以造出口商最多但会试图邮寄retryTimesWhenSendFailed+1次。为了较大程度从前提谣言不清空，重投的时候但会试图向其他broker邮寄谣言；多达重投单次，抛造出极其，让客户末端自行解决问题；接踵而来重投的极其：RemotingException、MQClientException和一小MQBrokerException；retryTimesWhenSendAsyncFailed：新设异步邮寄不甘心上到单次，异步上到从未不一定需要其他Broker，不从前提谣言不清空；retryAnotherBrokerWhenNotStoreOK：谣言剪盘(收纳或备)了事或slave不能用(从前往稳定状态非SEND_OK)，从前提试图转发其他broker，匹配false。最主要的谣言可以掀开此选项。

oneway发表方式不全力支持重投。

5.1.6 大批量谣言

为了降低系统的集装箱，降低邮寄如此一来本，可以用作大批量邮寄谣言。

大批量邮寄谣言的放宽：

同一批大批量谣言的topic，waitStoreMsgOK属病态必须保持一致一致；大批量谣言不全力支持提从前缓冲区；大批量谣言一次课邮寄的减至是4MB。

邮寄大批量谣言的比如说：

String topic = "itzhai-test-topic"; List messages = new ArrayList<>(); messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID001", "Hello world itzhai.com 0".getBytes())); messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID002", "Hello world itzhai.com 1".getBytes())); messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID003", "Hello world itzhai.com 2".getBytes())); producer.send(messages);

如果邮寄的谣言比较多，但会提高繁复病态，为此，可以对大谣言顺利进行整合。下述是整合的比如说：

public class ListSplitter implements Iterator { // 放宽较大乘积 private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4; private final List messages; private int currIndex; public ListSplitter(List messages) { this.messages = messages; } @Override public boolean hasNext() { return currIndex < messages.size(); } @Override public List next() { int startIndex = getStartIndex(); int nextIndex = startIndex; int totalSize = 0; for (; nextIndex SIZE_LIMIT) { break; } else { totalSize += tmpSize; } } List 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 properties = message.getProperties(); for (Map.Entry entry : properties.entrySet()) { tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length(); } tmpSize = tmpSize + 20; // Increase the log overhead by 20 bytes return tmpSize; } } // then you could split the large list into small ones: ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages); while (splitter.hasNext()) { try { List listItem = splitter.next(); producer.send(listItem); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); // handle the error } }5.1.7 谣言调制

RocketMQ的消费品者可以根据Tag顺利进行谣言调制来借助自己感兴趣的谣言，也全力支持自判别属病态调制。

Tags是Topic下的次级谣言一般来说/二级一般来说（注：Tags也全力支持TagA || TagB这样的加载符），可以在同一个Topic下基于Tags顺利进行谣言调制。

谣言调制是在Broker末端付诸的，减少了对Consumer所谓谣言的网络传输，缺陷是提高了Broker税金，付诸相对繁复。

5.2 消费品末端5.2.1 消费品模型

消费品末端有两周消费品模型：战略病态消费品和电视频道消费品。

战略病态消费品

战略病态消费品Mode下,相近Consumer Group的每个Consumer模板平均分担谣言。

电视频道消费品

电视频道消费品Mode下，相近Consumer Group的每个Consumer模板都转交全量的谣言。

5.2.2 谣言上到

RocketMQ但会为每个消费品组如此一来员都新设一个Topic地名叫%RETRY%consumerGroupName的上到缓冲区（这里无需注意的是，这个Topic的上到缓冲区是针对消费品组如此一来员，而不是针对每个Topic新设的），可用不得不留存因为各种极其而加剧Consumer末端难以消费品的谣言。

顾及极其恢复原造出去无需一些时间段，但会为上到缓冲区新设多个上到行政级别，每个上到行政级别都有与之完全一致的新的转发延时，上到单次得越多转发延时就得越高。

RocketMQ对于上到谣言的解决问题是先行留存至Topic地名叫SCHEDULE_TOPIC_XXXX的提从前缓冲区中的，后台定点护航按照完全一致的时间段顺利进行Delay后新的留存至%RETRY%consumerGroupName的上到缓冲区中的。

比如，我们新设1秒后把谣言转；不topic-itzhai-comtopic，则SSD的元数据书目如下请注意：

5.2.3 死信缓冲区

当一条谣言紧接著消费品不甘心，谣言缓冲区但会基本功能顺利进行谣言上到；达到较大上到单次后，若消费品依然不甘心，则声称消费品者在短时间可能下难以通过观察消费品该谣言，此时，谣言缓冲区从未正要将谣言丢弃，而是将其转发该消费品者完全一致的特殊缓冲区中的。

RocketMQ将这种短时间可能下难以被消费品的谣言特指死信谣言（Dead-Letter Message），将SSD死信谣言的特殊缓冲区特指死信缓冲区（Dead-Letter Queue）。

在RocketMQ中的，可以通过用作console控制台对死信缓冲区中的的谣言顺利进行重发来使得消费品者模板之后顺利进行消费品。

由于RocketMQ是用作Java写就的，所以它的代码特别适合拿来读物书消遣，我们在此之后来忘了RocketMQ的计算机语言骨架...

不不，还是算了，一下子又到周四清晨了，时间段差不多了，今天就写就到这里了。有空再聊。

我亲手收集了一份Redis宝典给大家，涵盖了Redis的方特别面，面试官懂的；还有有，面试官本意的；还有也有，有了它，不不让面试官连环回答，就不让面试官一上来就回答你Redis的Redo Log是干啥的？却是这种由此可知决办法我也从未。

在Java核心杂谈公众号邮寄Redis关键病态字借助pdf元数据：

。

吃了蒙脱石散第二天还是拉稀
广州装修
注射用胸腺法新迈普新是什么药
软肝片为什么可以软肝
婴儿着凉腹泻怎么办