RocketMQ教程

简介

RocketMQ 是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于2017年9月25日成为 Apache 的顶级项目。
作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来已经也被越来越多的国内企业使用。

官网：http://rocketmq.apache.org/
阿里云：https://www.aliyun.com/product/rocketmq?spm=5176.10695662.746107.1.60ee251covIvTm

安装

http://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/
https://liuyanzhao.com/9678.html

环境变量设置mac为例：
vim ~/.bash_profile

JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:.
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export JAVA_HOME
export PATH
export CLASSPATH

source ~/.bash_profile

修改 runserver.sh 和 runbroker.sh 的 jvm 参数中的堆大小
修改 bin/runserver.sh 和 bin/runbroker.sh 文件

如图，可以把8g改成2g，4g改成1g

启动nameserver

启动broker

Shutdown Servers

sh bin/mqshutdown broker
The mqbroker(36695) is running…
Send shutdown request to mqbroker(36695) OK

sh bin/mqshutdown namesrv
The mqnamesrv(36664) is running…
Send shutdown request to mqnamesrv(36664) OK

特点

• 高性能，分布式
• 高并发
• 消息堆积

核心概念

• Topic：消息主题，一级消息类型，生产者向其发送消息。
• 生产者：也称为消息发布者，负责生产并发送消息至 Topic。
• 消费者：也称为消息订阅者，负责从 Topic 接收并消费消息。
• 消息：生产者向 Topic 发送并最终传送给消费者的数据和（可选）属性的组合。
• 消息属性：生产者可以为消息定义的属性，包含 Message Key 和 Tag。
• Group：一类生产者或消费者，这类生产者或消费者通常生产或消费同一类消息，且消息发布或订阅的逻辑一致。

原理（通用性）

消息收发模型

• 生产者集群：用来表示发送消息应用，一个生产者集群下包含多个生产者实例，可以是多台机器，也可以是一台机器的多个进程，或者一个进程的多个生产者对象。
  一个生产者集群可以发送多个 Topic 消息。发送分布式事务消息时，如果生产者中途意外宕机，Broker 会主动回调生产者集群的任意一台机器来确认事务状态。

• 消费者集群：用来表示消费消息应用，一个消费者集群下包含多个消费者实例，可以是多台机器，也可以是多个进程，或者是一个进程的多个消费者对象。
  一个消费者集群下的多个消费者以均摊方式消费消息。如果设置的是广播方式，那么这个消费者集群下的每个实例都消费全量数据。

• 一个消费者集群对应一个 Group ID，一个 Group ID 可以订阅多个 Topic，如图 1 中的 Group 2 所示。Group 和 Topic 的订阅关系可以通过直接在程序中设置即可，具体设置方法可参见产品更新日志中的资源申请流程优化部分。
  

概念模型

部署模型

应用场景

• 削峰填谷
  诸如秒杀、抢红包、企业开门红等大型活动时皆会带来较高的流量脉冲，或因没做相应的保护而导致系统超负荷甚至崩溃，或因限制太过导致请求大量失败而影响用户体验，消息队列 RocketMQ 版可提供削峰填谷的服务来解决该问题。

• 异步解耦
  交易系统作为淘宝/天猫主站最核心的系统，每笔交易订单数据的产生会引起几百个下游业务系统的关注，包括物流、购物车、积分、流计算分析等等，整体业务系统庞大而且复杂，消息队列 RocketMQ 版可实现异步通信和应用解耦，确保主站业务的连续性。

• 顺序收发
  细数日常中需要保证顺序的应用场景非常多，例如证券交易过程时间优先原则，交易系统中的订单创建、支付、退款等流程，航班中的旅客登机消息处理等等。与先进先出（First In First Out，缩写 FIFO）原理类似，消息队列 RocketMQ 版提供的顺序消息即保证消息 FIFO。

• 分布式事务一致性
  交易系统、支付红包等场景需要确保数据的最终一致性，大量引入消息队列 RocketMQ 版的分布式事务，既可以实现系统之间的解耦，又可以保证最终的数据一致性。

• 大数据分析
  数据在“流动”中产生价值，传统数据分析大多是基于批量计算模型，而无法做到实时的数据分析，利用阿里云消息队列 RocketMQ 版与流式计算引擎相结合，可以很方便的实现将业务数据进行实时分析。

• 分布式缓存同步
  天猫双 11 大促，各个分会场琳琅满目的商品需要实时感知价格变化，大量并发访问数据库导致会场页面响应时间长，集中式缓存因为带宽瓶颈限制商品变更的访问流量，通过消息队列 RocketMQ 版构建分布式缓存，实时通知商品数据的变化。

demo项目

创建项目：https://start.spring.io/