RocketMQ（二）事务消息&顺序消息

一、事务消息的由来

1、案例

引用官方的购物案例：

小明购买一个100元的东西，账户扣款100元的同时需要保证在下游的积分系统给小明这个账号增加100积分。账号系统和积分系统是两个独立是系统，一个要减少100元，一个要增加100积分。如下图：

2、问题

• 账号服务扣款成功了，通知积分系统也成功了，但是积分增加的时候失败了，数据不一致了。

• 账号服务扣款成功了，但是通知积分系统失败了，所以积分不会增加，数据不一致了。

3、方案

RocketMQ针对第一个问题解决方案是：如果消费失败了，是会自动重试的，如果重试几次后还是消费失败，那么这种情况就需要人工解决了，比如放到死信队列里然后手动查原因进行处理等。

RocketMQ针对第二个问题解决方案是：如果你扣款成功了，但是往mq写消息的时候失败了，那么RocketMQ会进行回滚消息的操作，这时候我们也能回滚我们扣款的操作。

二、事务消息的原理

1、原理图解

2、详细过程

1.Producer发送半消息（Half Message）到broker。

我真想吐槽一句为啥叫半消息，难以理解，其实这就是prepare message，预发送消息。

• Half Message发送成功后开始执行本地事务。

• 如果本地事务执行成功的话则返回commit，如果执行失败则返回rollback。（这个是在事务消息的回调方法里由开发者自己决定commit or rollback）

Producer发送上一步的commit还是rollback到broker，这里有两种情况：

1.如果broker收到了commit/rollback消息 ：

• 如果收到了commit，则broker认为整个事务是没问题的，执行成功的。那么会下发消息给Consumer端消费。

• 如果收到了rollback，则broker认为本地事务执行失败了，broker将会删除Half Message，不下发给Consumer端。

2.如果broker未收到消息（如果执行本地事务突然宕机了，相当本地事务执行结果返回unknow，则和broker未收到确认消息的情况一样处理。）：

• broker会定时回查本地事务的执行结果：如果回查结果是本地事务已经执行则返回commit，若未执行，则返回rollback。

• Producer端回查的结果发送给Broker。Broker接收到的如果是commit，则broker视为整个事务执行成功，如果是rollback，则broker视为本地事务执行失败，broker删除Half Message，不下发给consumer。如果broker未接收到回查的结果（或者查到的是unknow），则broker会定时进行重复回查，以确保查到最终的事务结果。重复回查的时间间隔和次数都可配。

三、事务消息实现流程

1、实现流程

简单来看就是：事务消息是个监听器，有回调函数，回调函数里我们进行业务逻辑的操作，比如给账户-100元，然后发消息到积分的mq里，这时候如果账户-100成功了，且发送到mq成功了，则设置消息状态为commit，这时候broker会将这个半消息发送到真正的topic中。一开始发送他是存到半消息队列里的，并没存在真实topic的队列里。只有确认commit后才会转移。

2、补救方案

如果事务因为中断，或是其他的网络原因，导致无法立即响应的，RocketMQ当做UNKNOW处理，RocketMQ事务消息还提供了一个补救方案：定时查询事务消息的事务状态。这也是一个回调函数，这里面可以做补偿，补偿逻辑开发者自己写，成功的话自己返回commit就完事了。

四、事务消息代码实例

1、代码

package com.chentongwei.mq.rocketmq;

import org.apache.rocketmq.client.producer.LocalTransactionState;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionListener;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionMQProducer;
import org.apache.rocketmq.client.producer.TransactionSendResult;
import org.apache.rocketmq.common.message.Message;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;

import java.util.Date;

/**
 * Description:
 *
 * @author TongWei.Chen 2020-06-21 11:32:58
 */
public class ProducerTransaction2 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("my-transaction-producer");
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");

        // 回调
        producer.setTransactionListener(new TransactionListener() {
            @Override
            public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message message, Object arg) {
                LocalTransactionState state = null;
                //msg-4返回COMMIT_MESSAGE
                if(message.getKeys().equals("msg-1")){
                    state = LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
                }
                //msg-5返回ROLLBACK_MESSAGE
                else if(message.getKeys().equals("msg-2")){
                    state = LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
                }else{
                    //这里返回unknown的目的是模拟执行本地事务突然宕机的情况（或者本地执行成功发送确认消息失败的场景）
                    state = LocalTransactionState.UNKNOW;
                }
                System.out.println(message.getKeys() + ",state:" + state);
                return state;
            }

            /**
             * 事务消息的回查方法
             */
            @Override
            public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt messageExt) {
                if (null != messageExt.getKeys()) {
                    switch (messageExt.getKeys()) {
                        case "msg-3":
                            System.out.println("msg-3 unknow");
                            return LocalTransactionState.UNKNOW;
                        case "msg-4":
                            System.out.println("msg-4 COMMIT_MESSAGE");
                            return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
                        case "msg-5":
                            //查询到本地事务执行失败，需要回滚消息。
                            System.out.println("msg-5 ROLLBACK_MESSAGE");
                            return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
                    }
                }
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            }
        });

        producer.start();

        //模拟发送5条消息
        for (int i = 1; i < 6; i++) {
            try {
                Message msg = new Message("transactionTopic", null, "msg-" + i, ("测试，这是事务消息！ " + i).getBytes());
                producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

2、结果

msg-1,state:COMMIT_MESSAGE
msg-2,state:ROLLBACK_MESSAGE
msg-3,state:UNKNOW
msg-4,state:UNKNOW
msg-5,state:UNKNOW

msg-3 unknow
msg-3 unknow
msg-5 ROLLBACK_MESSAGE
msg-4 COMMIT_MESSAGE

msg-3 unknow
msg-3 unknow
msg-3 unknow
msg-3 unknow

3、管控台

4、结果分析

• 只有msg-1和msg-4发送成功了。msg-4在msg-1前面是因为msg-1先成功的，msg-4是回查才成功的。按时间倒序来的。

• 先来输出五个结果，对应五条消息

msg-1,state:COMMIT_MESSAGE
msg-2,state:ROLLBACK_MESSAGE
msg-3,state:UNKNOW
msg-4,state:UNKNOW
msg-5,state:UNKNOW

• 然后进入了回查，msg-3还是unknow，msg-5回滚了，msg-4提交了事务。所以这时候msg-4在管控台里能看到了。

• 过了一段时间再次回查msg-3，发现还是unknow，所以一直回查。

回查的时间间隔和次数都是可配的，默认是回查15次还失败的话就会把这个消息丢掉了。

五、疑问

疑问：Spring事务、常规的分布式事务不行吗？Rocketmq的事务是否多此一举了呢？

MQ用于解耦，之前是分布式事务直接操作了账号系统和积分系统。但是他两就是强耦合的存在，如果中间插了个mq，账号系统操作完发消息到mq，这时候只要保证发送成功就提交，发送失败则回滚，这步怎么保证，就是靠事务了。而且用RocketMQ做分布式事务的也蛮多的。

六、顺序消息解释

1、概述

RocketMQ的消息是存储到Topic的queue里面的，queue本身是FIFO（First Int First Out）先进先出队列。所以单个queue是可以保证有序性的。

但问题是1个topic有N个queue，作者这么设计的好处也很明显，天然支持集群和负载均衡的特性，将海量数据均匀分配到各个queue上，你发了10条消息到同一个topic上，这10条消息会自动分散在topic下的所有queue中，所以消费的时候不一定是先消费哪个queue，后消费哪个queue，这就导致了无序消费。

2、图解

3、再次分析

一个Producer发送了m1、m2、m3、m4四条消息到topic上，topic有四个队列，由于自带的负载均衡策略，四个队列上分别存储了一条消息。queue1上存储的m1，queue2上存储的m2，queue3上存储的m3，queue4上存储的m4，Consumer消费的时候是多线程消费，所以他无法保证先消费哪个队列或者哪个消息，比如发送的时候顺序是m1，m2，m3，m4，但是消费的时候由于Consumer内部是多线程消费的，所以可能先消费了queue4队列上的m4，然后才是m1，这就导致了无序。

七、顺序消息解决方案

1、方案一

很简单，问题产生的关键在于多个队列都有消息，我消费的时候又不知道哪个队列的消息是最新的。那么思路就有了，发消息的时候你要想保证有序性的话，就都给我发到一个queue上，然后消费的时候因为只有那一个queue上有消息且queue是FIFO，先进先出，所以正常消费就完了。

很完美。而且RocketMQ也给我们提供了这种发消息的时候选择queue的api（MessageQueueSelector）。直接上代码。

2、代码一

2.1、生产者

/**
 * 消息发送者
 */
public class Producer5 {
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("my-order-producer");
        producer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");     
        producer.start();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Message message = new Message("orderTopic", ("hello!" + i).getBytes());
            producer.send(
                    // 要发的那条消息
                    message,
                    // queue 选择器 ，向 topic中的哪个queue去写消息
                    new MessageQueueSelector() {
                        // 手动 选择一个queue
                        @Override
                        public MessageQueue select(
                                // 当前topic 里面包含的所有queue
                                List<MessageQueue> mqs, 
                                // 具体要发的那条消息
                                Message msg,
                                // 对应到 send（） 里的 args，也就是2000前面的那个0
                                // 实际业务中可以把0换成实际业务系统的主键，比如订单号啥的，然后这里做hash进行选择queue等。能做的事情很多，我这里做演示就用第一个queue，所以不用arg。
                                Object arg) {
                            // 向固定的一个queue里写消息，比如这里就是向第一个queue里写消息
                            MessageQueue queue = mqs.get(0);
                            // 选好的queue
                            return queue;
                        }
                    },
                    // 自定义参数：0
                    // 2000代表2000毫秒超时时间
                    0, 2000);
        }
    }
}

2.2、消费者

import java.util.List;

/**
 * Description:
 *
 * @author TongWei.Chen 2020-06-22 11:17:47
 */
public class ConsumerOrder {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("my-consumer");
        consumer.setNamesrvAddr("124.57.180.156:9876");
        consumer.subscribe("orderTopic", "*");
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
            @Override
            public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    System.out.println(new String(msg.getBody()) + " Thread:" + Thread.currentThread().getName() + " queueid:" + msg.getQueueId());
                }
                return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
            }
        });

        consumer.start();
        System.out.println("Consumer start...");
    }
}

2.3、输出结果

Consumer start...
hello!0 Thread:ConsumeMessageThread_1 queueid:0
hello!1 Thread:ConsumeMessageThread_1 queueid:0
hello!2 Thread:ConsumeMessageThread_1 queueid:0
hello!3 Thread:ConsumeMessageThread_1 queueid:0
hello!4 Thread:ConsumeMessageThread_1 queueid:0

3、情况二

比如你新需求：把未支付的订单都放到queue1里，已支付的订单都放到queue2里，支付异常的订单都放到queue3里，然后你消费的时候要保证每个queue是有序的，不能消费queue1一条直接跑到queue2去了，要逐个queue去消费。

这时候思路是发消息的时候利用自定义参数arg，消息体里肯定包含支付状态，判断是未支付的则选择queue1，以此类推。这样就保证了每个queue里只包含同等状态的消息。那么消费者目前是多线程消费的，肯定乱序。三个queue随机消费。解决方案更简单，直接将消费端的线程数改为1个，这样队列是FIFO，他就逐个消费了。RocketMQ也为我们提供了这样的api，如下两句:

// 最大线程数1
consumer.setConsumeThreadMax(1);
// 最小线程数
consumer.setConsumeThreadMin(1);