RocketMQ Java消息發送樣例（基本消息，順序消息，延時消息，批量消息，過濾消息，事務消息）

消息發送樣例

• 導入MQ客戶端依賴

<dependency>
    <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
    <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
    <version>4.4.0</version>
</dependency>

• 消息發送者步驟分析r

1.創建消息生產者producer，並制定生產者組名
2.指定Nameserver地址
3.啓動producer
4.創建消息對象，指定主題Topic、Tag和消息體
5.發送消息
6.關閉生產者producer

• 消息消費者步驟分析

1.創建消費者Consumer，制定消費者組名
2.指定Nameserver地址
3.訂閱主題Topic和Tag
4.設置回調函數，處理消息
5.啓動消費者consumer

1 基本樣例

1.1 消息發送

1）發送同步消息

這種可靠性同步地發送方式使用的比較廣泛，比如：重要的消息通知，短信通知。

public class SyncProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    	// 實例化消息生產者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    	// 設置NameServer的地址
    	producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    	// 啓動Producer實例
        producer.start();
    	for (int i = 0; i < 100; i++) {
    	    // 創建消息，並指定Topic，Tag和消息體
    	    Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
        	"TagA" /* Tag */,
        	("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
        	);
        	// 發送消息到一個Broker
            SendResult sendResult = producer.send(msg);
            // 通過sendResult返回消息是否成功送達
            System.out.printf("%s%n", sendResult);
    	}
    	// 如果不再發送消息，關閉Producer實例。
    	producer.shutdown();
    }
}

2）發送異步消息

異步消息通常用在對響應時間敏感的業務場景，即發送端不能容忍長時間地等待Broker的響應。

public class AsyncProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    	// 實例化消息生產者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    	// 設置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    	// 啓動Producer實例
        producer.start();
        producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
    	for (int i = 0; i < 100; i++) {
                final int index = i;
            	// 創建消息，並指定Topic，Tag和消息體
                Message msg = new Message("TopicTest",
                    "TagA",
                    "OrderID188",
                    "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                // SendCallback接收異步返回結果的回調
                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();
                    }
            	});
    	}
    	// 如果不再發送消息，關閉Producer實例。
    	producer.shutdown();
    }
}

3）單向發送消息

這種方式主要用在不特別關心發送結果的場景，例如日誌發送。

public class OnewayProducer {
	public static void main(String[] args) throws Exception{
    	// 實例化消息生產者Producer
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    	// 設置NameServer的地址
        producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    	// 啓動Producer實例
        producer.start();
    	for (int i = 0; i < 100; i++) {
        	// 創建消息，並指定Topic，Tag和消息體
        	Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
                "TagA" /* Tag */,
                ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
        	);
        	// 發送單向消息，沒有任何返回結果
        	producer.sendOneway(msg);

    	}
    	// 如果不再發送消息，關閉Producer實例。
    	producer.shutdown();
    }
}

1.2 消費消息

1）負載均衡模式

消費者採用負載均衡方式消費消息，多個消費者共同消費隊列消息，每個消費者處理的消息不同

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 實例化消息生產者,指定組名
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
    // 指定Namesrv地址信息.
    consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    // 訂閱Topic
    consumer.subscribe("Test", "*");
    //負載均衡模式消費
    consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
    // 註冊回調函數，處理消息
    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);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });
    //啓動消息者
    consumer.start();
    System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

2）廣播模式

消費者採用廣播的方式消費消息，每個消費者消費的消息都是相同的

public static void main(String[] args) throws Exception {
    // 實例化消息生產者,指定組名
    DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
    // 指定Namesrv地址信息.
    consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
    // 訂閱Topic
    consumer.subscribe("Test", "*");
    //廣播模式消費
    consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
    // 註冊回調函數，處理消息
    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);
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        }
    });
    //啓動消息者
    consumer.start();
    System.out.printf("Consumer Started.%n");
}

2 順序消息

消息有序指的是可以按照消息的發送順序來消費(FIFO)。RocketMQ可以嚴格的保證消息有序，可以分爲分區有序或者全局有序。

順序消費的原理解析，在默認的情況下消息發送會採取Round Robin輪詢方式把消息發送到不同的queue(分區隊列)；而消費消息的時候從多個queue上拉取消息，這種情況發送和消費是不能保證順序。但是如果控制發送的順序消息只依次發送到同一個queue中，消費的時候只從這個queue上依次拉取，則就保證了順序。當發送和消費參與的queue只有一個，則是全局有序；如果多個queue參與，則爲分區有序，即相對每個queue，消息都是有序的。

下面用訂單進行分區有序的示例。一個訂單的順序流程是：創建、付款、推送、完成。訂單號相同的消息會被先後發送到同一個隊列中，消費時，同一個OrderId獲取到的肯定是同一個隊列。

2.1 順序消息生產

/**
* Producer，發送順序消息
*/
public class Producer {

   public static void main(String[] args) throws Exception {
       DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");

       producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");

       producer.start();

       String[] tags = new String[]{"TagA", "TagC", "TagD"};

       // 訂單列表
       List<OrderStep> orderList = new Producer().buildOrders();

       Date date = new Date();
       SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
       String dateStr = sdf.format(date);
       for (int i = 0; i < 10; i++) {
           // 加個時間前綴
           String body = dateStr + " Hello RocketMQ " + orderList.get(i);
           Message msg = new Message("TopicTest", tags[i % tags.length], "KEY" + i, body.getBytes());

           SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
               @Override
               public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
                   Long id = (Long) arg;  //根據訂單id選擇發送queue
                   long index = id % mqs.size();
                   return mqs.get((int) index);
               }
           }, orderList.get(i).getOrderId());//訂單id

           System.out.println(String.format("SendResult status:%s, queueId:%d, body:%s",
               sendResult.getSendStatus(),
               sendResult.getMessageQueue().getQueueId(),
               body));
       }

       producer.shutdown();
   }

   /**
    * 訂單的步驟
    */
   private static class OrderStep {
       private long orderId;
       private String desc;

       public long getOrderId() {
           return orderId;
       }

       public void setOrderId(long orderId) {
           this.orderId = orderId;
       }

       public String getDesc() {
           return desc;
       }

       public void setDesc(String desc) {
           this.desc = desc;
       }

       @Override
       public String toString() {
           return "OrderStep{" +
               "orderId=" + orderId +
               ", desc='" + desc + '\'' +
               '}';
       }
   }

   /**
    * 生成模擬訂單數據
    */
   private List<OrderStep> buildOrders() {
       List<OrderStep> orderList = new ArrayList<OrderStep>();

       OrderStep orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111039L);
       orderDemo.setDesc("創建");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111065L);
       orderDemo.setDesc("創建");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111039L);
       orderDemo.setDesc("付款");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103117235L);
       orderDemo.setDesc("創建");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111065L);
       orderDemo.setDesc("付款");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103117235L);
       orderDemo.setDesc("付款");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111065L);
       orderDemo.setDesc("完成");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111039L);
       orderDemo.setDesc("推送");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103117235L);
       orderDemo.setDesc("完成");
       orderList.add(orderDemo);

       orderDemo = new OrderStep();
       orderDemo.setOrderId(15103111039L);
       orderDemo.setDesc("完成");
       orderList.add(orderDemo);

       return orderList;
   }
}

2.2 順序消費消息

/**
* 順序消息消費，帶事務方式（應用可控制Offset什麼時候提交）
*/
public class ConsumerInOrder {

   public static void main(String[] args) throws Exception {
       DefaultMQPushConsumer consumer = new 
           DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_3");
       consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
       /**
        * 設置Consumer第一次啓動是從隊列頭部開始消費還是隊列尾部開始消費<br>
        * 如果非第一次啓動，那麼按照上次消費的位置繼續消費
        */
       consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);

       consumer.subscribe("TopicTest", "TagA || TagC || TagD");

       consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {

           Random random = new Random();

           @Override
           public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
               context.setAutoCommit(true);
               for (MessageExt msg : msgs) {
                   // 可以看到每個queue有唯一的consume線程來消費, 訂單對每個queue(分區)有序
                   System.out.println("consumeThread=" + Thread.currentThread().getName() + "queueId=" + msg.getQueueId() + ", content:" + new String(msg.getBody()));
               }

               try {
                   //模擬業務邏輯處理中...
                   TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(10));
               } catch (Exception e) {
                   e.printStackTrace();
               }
               return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
           }
       });

       consumer.start();

       System.out.println("Consumer Started.");
   }
}

3 延時消息

比如電商裏，提交了一個訂單就可以發送一個延時消息，1h後去檢查這個訂單的狀態，如果還是未付款就取消訂單釋放庫存。

3.1 啓動消息消費者

public class ScheduledMessageConsumer {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      // 實例化消費者
      DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampleConsumer");
      // 訂閱Topics
      consumer.subscribe("TestTopic", "*");
      // 註冊消息監聽者
      consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
          @Override
          public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messages, ConsumeConcurrentlyContext context) {
              for (MessageExt message : messages) {
                  // Print approximate delay time period
                  System.out.println("Receive message[msgId=" + message.getMsgId() + "] " + (System.currentTimeMillis() - message.getStoreTimestamp()) + "ms later");
              }
              return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
          }
      });
      // 啓動消費者
      consumer.start();
  }
}

3.2 發送延時消息

public class ScheduledMessageProducer {
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      // 實例化一個生產者來產生延時消息
      DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup");
      // 啓動生產者
      producer.start();
      int totalMessagesToSend = 100;
      for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) {
          Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
          // 設置延時等級3,這個消息將在10s之後發送(現在只支持固定的幾個時間,詳看delayTimeLevel)
          message.setDelayTimeLevel(3);
          // 發送消息
          producer.send(message);
      }
       // 關閉生產者
      producer.shutdown();
  }
}

3.3 驗證

您將會看到消息的消費比存儲時間晚10秒

3.4 使用限制

// org/apache/rocketmq/store/config/MessageStoreConfig.java
private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

現在RocketMq並不支持任意時間的延時，需要設置幾個固定的延時等級，從1s到2h分別對應着等級1到18

4 批量消息

批量發送消息能顯著提高傳遞小消息的性能。限制是這些批量消息應該有相同的topic，相同的waitStoreMsgOK，而且不能是延時消息。此外，這一批消息的總大小不應超過4MB。

4.1 發送批量消息

如果您每次只發送不超過4MB的消息，則很容易使用批處理，樣例如下：

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();
   //處理error
}

如果消息的總長度可能大於4MB時，這時候最好把消息進行分割

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 nextIndex = currIndex;
       int totalSize = 0;
       for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) {
           Message message = messages.get(nextIndex);
           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; // 增加日誌的開銷20字節
           if (tmpSize > SIZE_LIMIT) {
               //單個消息超過了最大的限制
               //忽略,否則會阻塞分裂的進程
               if (nextIndex - currIndex == 0) {
                  //假如下一個子列表沒有元素,則添加這個子列表然後退出循環,否則只是退出循環
                  nextIndex++;
               }
               break;
           }
           if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
               break;
           } else {
               totalSize += tmpSize;
           }

       }
       List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
       currIndex = nextIndex;
       return subList;
   }
}
//把大的消息分裂成若干個小的消息
ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
while (splitter.hasNext()) {
  try {
      List<Message>  listItem = splitter.next();
      producer.send(listItem);
  } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
      //處理error
  }
}

5 過濾消息

在大多數情況下，TAG是一個簡單而有用的設計，其可以來選擇您想要的消息。例如：

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

消費者將接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一個消息只能有一個標籤，這對於複雜的場景可能不起作用。在這種情況下，可以使用SQL表達式篩選消息。SQL特性可以通過發送消息時的屬性來進行計算。在RocketMQ定義的語法下，可以實現一些簡單的邏輯。下面是一個例子：

------------
| 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 |
------------

5.1 SQL基本語法

RocketMQ只定義了一些基本語法來支持這個特性。你也可以很容易地擴展它。

• 數值比較，比如：>，>=，<，<=，BETWEEN，=；
• 字符比較，比如：=，<>，IN；
• IS NULL 或者 IS NOT NULL；
• 邏輯符號 AND，OR，NOT；

常量支持類型爲：

• 數值，比如：123，3.1415；
• 字符，比如：‘abc’，必須用單引號包裹起來；
• NULL，特殊的常量
• 布爾值，TRUE 或 FALSE

只有使用push模式的消費者才能用使用SQL92標準的sql語句，接口如下：

public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)

5.2 消息生產者

發送消息時，你能通過putUserProperty來設置消息的屬性

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

producer.shutdown();

5.3 消息消費者

用MessageSelector.bySql來使用sql篩選消息

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
// 只有訂閱的消息有這個屬性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();

6 事務消息

6.1 流程分析

上圖說明了事務消息的大致方案，其中分爲兩個流程：正常事務消息的發送及提交、事務消息的補償流程。

1）事務消息發送及提交

(1) 發送消息（half消息）。

(2) 服務端響應消息寫入結果。

(3) 根據發送結果執行本地事務（如果寫入失敗，此時half消息對業務不可見，本地邏輯不執行）。

(4) 根據本地事務狀態執行Commit或者Rollback（Commit操作生成消息索引，消息對消費者可見）

2）事務補償

(1) 對沒有Commit/Rollback的事務消息（pending狀態的消息），從服務端發起一次“回查”

(2) Producer收到回查消息，檢查回查消息對應的本地事務的狀態

(3) 根據本地事務狀態，重新Commit或者Rollback

其中，補償階段用於解決消息Commit或者Rollback發生超時或者失敗的情況。

3）事務消息狀態

事務消息共有三種狀態，提交狀態、回滾狀態、中間狀態：

• TransactionStatus.CommitTransaction: 提交事務，它允許消費者消費此消息。
• TransactionStatus.RollbackTransaction: 回滾事務，它代表該消息將被刪除，不允許被消費。
• TransactionStatus.Unknown: 中間狀態，它代表需要檢查消息隊列來確定狀態。

6.1 發送事務消息

1) 創建事務性生產者

使用 TransactionMQProducer類創建生產者，並指定唯一的 ProducerGroup，就可以設置自定義線程池來處理這些檢查請求。執行本地事務後、需要根據執行結果對消息隊列進行回覆。回傳的事務狀態在請參考前一節。

public class Producer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        //創建事務監聽器
        TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
        //創建消息生產者
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group6");
        producer.setNamesrvAddr("192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876");
        //生產者這是監聽器
        producer.setTransactionListener(transactionListener);
        //啓動消息生產者
        producer.start();
        String[] tags = new String[]{"TagA", "TagB", "TagC"};
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            try {
                Message msg = new Message("TransactionTopic", tags[i % tags.length], "KEY" + i,
                        ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
                System.out.printf("%s%n", sendResult);
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //producer.shutdown();
    }
}

2）實現事務的監聽接口

當發送半消息成功時，我們使用 executeLocalTransaction 方法來執行本地事務。它返回前一節中提到的三個事務狀態之一。checkLocalTranscation 方法用於檢查本地事務狀態，並回應消息隊列的檢查請求。它也是返回前一節中提到的三個事務狀態之一。

public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {

    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        System.out.println("執行本地事務");
        if (StringUtils.equals("TagA", msg.getTags())) {
            return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
        } else if (StringUtils.equals("TagB", msg.getTags())) {
            return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
        } else {
            return LocalTransactionState.UNKNOW;
        }

    }

    @Override
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        System.out.println("MQ檢查消息Tag【"+msg.getTags()+"】的本地事務執行結果");
        return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
    }
}

6.2 使用限制

1. 事務消息不支持延時消息和批量消息。
2. 爲了避免單個消息被檢查太多次而導致半隊列消息累積，我們默認將單個消息的檢查次數限制爲 15 次，但是用戶可以通過 Broker 配置文件的 transactionCheckMax參數來修改此限制。如果已經檢查某條消息超過 N 次的話（ N = transactionCheckMax ） 則 Broker 將丟棄此消息，並在默認情況下同時打印錯誤日誌。用戶可以通過重寫 AbstractTransactionCheckListener 類來修改這個行爲。
3. 事務消息將在 Broker 配置文件中的參數 transactionMsgTimeout 這樣的特定時間長度之後被檢查。當發送事務消息時，用戶還可以通過設置用戶屬性 CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS 來改變這個限制，該參數優先於 transactionMsgTimeout 參數。
4. 事務性消息可能不止一次被檢查或消費。
5. 提交給用戶的目標主題消息可能會失敗，目前這依日誌的記錄而定。它的高可用性通過 RocketMQ 本身的高可用性機制來保證，如果希望確保事務消息不丟失、並且事務完整性得到保證，建議使用同步的雙重寫入機制。
6. 事務消息的生產者 ID 不能與其他類型消息的生產者 ID 共享。與其他類型的消息不同，事務消息允許反向查詢、MQ服務器能通過它們的生產者 ID 查詢到消費者。

更多前沿技術，面試技巧，內推信息請掃碼關注公衆號“雲計算平臺技術”