RocketMQ源码分析之从官方示例窥探:RocketMQ事务消息实现基本思想

RocketMQ4.3.0版本开始支持事务消息,后续分享将开始将剖析事务消息的实现原理。首先从官方给出的Demo实例入手,以此通往RocketMQ事务消息的世界中。

官方版本未发布之前,从apache rocketmq第一个版本上线后,代码中存在与事务消息相关的代码,例如COMMIT、ROLLBACK、PREPARED,在事务消息未开源之前网上对于事务消息的“声音”基本上是使用类似二阶段提交,主要是根据消息系统标志MessageSysFlag中定义来推测的:

TRANSACTION_PREPARED_TYPE
TRANSACTION_COMMIT_TYPE
TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE
消息发送者首先发送TRANSACTION_PREPARED_TYPE类型的消息,然后根据事务状态来决定是提交或回滚事务发送commit请求或rollback请求,如果commit/rollback请求丢失后,rocketmq会在指定超时时间后回查事务状态来决定提交或回滚事务。

让我们各自带着自己的理解和猜测,从阅读RocketMQ官方提供的Demo程序入手,试图窥探一些大体的信息。

Demo示例程序位于:/rocketmq-example/src/main/java/org/apache/rocketmq/example/transaction包中。该包中未放置消息消费者,为了验证事务的消息消费情况,我们可以从其他包copy一个消费者,从而先运行生产者,然后运行消费者,判断事务消息的预发放、提交、回滚等效果,二话不说,先运行一下,看下效果再说:
消息发送端运行结果:

SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5767EC0000, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=0]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=1]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57681E0002, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=2]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57682B0003, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=3]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=4]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768490005, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=5]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768560006, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=6]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=7]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768730008, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=8]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768800009, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=9]
消息消费端效果:

Consumer Started.
ConsumeMessageThread_1 Receive New Messages: [MessageExt [queueId=0, storeSize=325, queueOffset=0, sysFlag=8, bornTimestamp=1532745715812, bornHost=/192.168.1.5:55482, storeTimestamp=1532745749010, storeHost=/192.168.1.5:10911, msgId=C0A8010500002A9F0000000000001DE8, commitLogOffset=7656, bodyCRC=988340972, reconsumeTimes=0, preparedTransactionOffset=5477, toString()=Message{topic=‘transaction_topic_test‘, flag=0, properties={MIN_OFFSET=0, REAL_TOPIC=transaction_topic_test, TRANSACTION_CHECK_TIMES=1, MAX_OFFSET=1, KEYS=KEY7, TRAN_MSG=true, CONSUME_START_TIME=1532746024360, UNIQ_KEY=C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007, WAIT=true, PGROUP=please_rename_unique_group_name, TAGS=TagC, REAL_QID=0}, body=[72, 101, 108, 108, 111, 32, 82, 111, 99, 107, 101, 116, 77, 81, 32, 55], transactionId=‘C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007‘}]]
ConsumeMessageThread_2 Receive New Messages: [MessageExt [queueId=1, storeSize=325, queueOffset=0, sysFlag=8, bornTimestamp=1532745715768, bornHost=/192.168.1.5:55482, storeTimestamp=1532745749008, storeHost=/192.168.1.5:10911, msgId=C0A8010500002A9F0000000000001B91, commitLogOffset=7057, bodyCRC=601994070, reconsumeTimes=0, preparedTransactionOffset=4496, toString()=Message{topic=‘transaction_topic_test‘, flag=0, properties={MIN_OFFSET=0, REAL_TOPIC=transaction_topic_test, TRANSACTION_CHECK_TIMES=1, MAX_OFFSET=1, KEYS=KEY4, TRAN_MSG=true, CONSUME_START_TIME=1532746024361, UNIQ_KEY=C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004, WAIT=true, PGROUP=please_rename_unique_group_name, TAGS=TagE, REAL_QID=1}, body=[72, 101, 108, 108, 111, 32, 82, 111, 99, 107, 101, 116, 77, 81, 32, 52], transactionId=‘C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004‘}]]
ConsumeMessageThread_3 Receive New Messages: [MessageExt [queueId=2, storeSize=325, queueOffset=0, sysFlag=8, bornTimestamp=1532745715727, bornHost=/192.168.1.5:55482, storeTimestamp=1532745748834, storeHost=/192.168.1.5:10911, msgId=C0A8010500002A9F000000000000193A, commitLogOffset=6458, bodyCRC=1401636825, reconsumeTimes=0, preparedTransactionOffset=3515, toString()=Message{topic=‘transaction_topic_test‘, flag=0, properties={MIN_OFFSET=0, REAL_TOPIC=transaction_topic_test, TRANSACTION_CHECK_TIMES=1, MAX_OFFSET=1, KEYS=KEY1, TRAN_MSG=true, CONSUME_START_TIME=1532746024368, UNIQ_KEY=C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001, WAIT=true, PGROUP=please_rename_unique_group_name, TAGS=TagB, REAL_QID=2}, body=[72, 101, 108, 108, 111, 32, 82, 111, 99, 107, 101, 116, 77, 81, 32, 49], transactionId=‘C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001‘}]]
综上所述,服务端发送了10条消息,而消费端只收到3条消息,应该是由于事务回滚,造成只提交了3条消息,为了更加严谨,可以安装一个rocketmq-consonse,更加直观的观察shangshagn‘s上述结果:

接下来对示例代码进行解读:

1、生产者端代码解读:

public class TransactionProducer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl(); // @1
TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("please_rename_unique_group_name");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() {br/>@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread thread = new Thread(r);
thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
return thread;
}
}); // @2
producer.setExecutorService(executorService); // @3
producer.setTransactionListener(transactionListener); // @4
producer.start();
String[] tags = new String[] {"TagA", "TagB", "TagC", "TagD", "TagE"};
for (int i = 0; i < 10; i++) { // @5
try {
Message msg =
new Message("transaction_topic_test", 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);

            Thread.sleep(10);
        } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    for (int i = 0; i < 100000; i++) {     //这里只是阻止生产者过早退出,导致事务消息的相关机制无法运行
        Thread.sleep(1000);
    }
    producer.shutdown();
}

}
代码@1:创建TransactionListener 实例,字面理解为事务消息事件监听器,下文详细对其进行展开。
代码@2:ExecutorService executorService,创建一个线程池,其线程的名称前缀”client-transaction-msg-check-thread“,从字面理解为客户端事务消息状态检测线程,我们可以大胆的猜测一下是不是这个线程池调用TransactionListener方法,完成对事务消息的检测呢?【这里只是作者的猜测,大家不能当真,在作者后续文章发布后,如果该观点错误,会加以修复,这里写出来,主要是想分享一下我读源码的方法】。br/>代码@3:为事务消息发送者设置线程池。
代码@4:为事务消息发送者设置事务监听器。
代码@5:发送10条消息。

2、TransactionListener代码解读

public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0);

private ConcurrentHashMap<String, Integer> localTrans = new ConcurrentHashMap<>();

@Override
public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
    int value = transactionIndex.getAndIncrement();
    int status = value % 3;
    localTrans.put(msg.getTransactionId(), status);
    return LocalTransactionState.UNKNOW;
}

@Override
public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
    Integer status = localTrans.get(msg.getTransactionId());
    if (null != status) {
        switch (status) {
            case 0:
                return LocalTransactionState.UNKNOW;
            case 1:
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            case 2:
                return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
        }
    }
    return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
}

}
executeLocalTransaction方法:记录本地事务的事务状态,这里其实现就是循环设置事务消息的状态为0,1,2,demo中是把消息的状态数据存放在一个Map中。实际应用时通常会持久化消息的事务状态,例如数据库或缓存。
checkLocalTransaction方法,事务回查业务实现,查本地事务表,判断事务的状态如为0:UNKNOW,1:COMMIT_MESSAGE;ROLLBACK_MESSAGE。这里就能解释,生产者连续发10条消息,因为只有3条消息的事务状态为COMMIT_MESSAGE,故消息消费者只能消费3条。
到这里,基本上还是可以得知事务消息的实现方式,基本与文章开头所示的“网上声音”实现类似,下一节将详细分析TransactionMQProducer事务消息发送的实现细节。

郑重声明:本文主要是展示事务消息的基本使用,本文所下的结论还仅仅是作者的猜测,下一篇文章,将重点分析事务消息的实现细节,本文一个非常重要的目的,是向读者朋友们展示作者学习源码的一个方法,总结为:先做全面了解(网上,官方文档)、然后加以自己的思考,从Demo实例入手学习,将学习任务分解之,边写边看。

这算不算文末有彩蛋呢?呵呵,下一篇见:详细分析RocketMQ事务消息的实现细节。

本文节选自书籍《RocketMQ技术内幕:RocketMQ架构设计与实现原理》

RocketMQ源码分析之从官方示例窥探:RocketMQ事务消息实现基本思想

原文地址:http://blog.51cto.com/14031893/2340154

时间: 2024-08-21 03:19:37

RocketMQ源码分析之从官方示例窥探:RocketMQ事务消息实现基本思想的相关文章

RocketMQ 源码分析

RocketMQ 源码分析 RocketMQ 的设计思想来自于Kafka,在具体设计时体现了自己的选择和需求,具体差别可以看RocketMQ与Kafka对比(18项差异).接下来记录下自己阅读源码的一些探索. RocketMQ的整体架构如下,可以看到各个组件充当的角色,Name Server 负责维护一些全局的路由信息:当前有哪些broker,每个Topic在哪个broker上等; Broker具体处理消息的存储和服务:生产者和消费者是消息的源头和归宿. 在知道各个角色的基本位置后,就该让程序跑

RocketMQ 源码分析(二) —— Message 存储

CommitLog 结构 CommitLog.MappedFileQueue.MappedFile 的关系如下: CommitLog : MappedFileQueue : MappedFile = 1 : 1 : N. 反应到系统文件如下: ··· Yunai-MacdeMacBook-Pro-2:commitlog yunai$ pwd /Users/yunai/store/commitlog Yunai-MacdeMacBook-Pro-2:commitlog yunai$ ls -l t

RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原下篇(事务提交或回滚)

本文将重点分析RocketMQ Broker如何处理事务消息提交.回滚命令,根据前面的介绍,其入口EndTransactionProcessor#proce***equest: OperationResult result = new OperationResult();if (MessageSysFlag.TRANSACTION_COMMIT_TYPE == requestHeader.getCommitOrRollback()) { // @1result = this.brokerCont

Hadoop2源码分析-YARN RPC 示例介绍

1.概述 之前在<Hadoop2源码分析-RPC探索实战>一文当中介绍了Hadoop的RPC机制,今天给大家分享关于YARN的RPC的机制.下面是今天的分享目录: YARN的RPC介绍 YARN的RPC示例 截图预览 下面开始今天的内容分享. 2.YARN的RPC介绍 我们知道在Hadoop的RPC当中,其主要由RPC,Client及Server这三个大类组成,分别实现对外提供编程接口.客户端实现及服务端实现.如下图所示: 图中是Hadoop的RPC的一个类的关系图,大家可以到<Hado

rocketmq源码分析4-事务消息实现原理

为什么消息要具备事务能力 参见还是比较清晰的.简单的说 就是在你业务逻辑过程中,需要发送一条消息给订阅消息的人,但是期望是 此逻辑过程完全成功完成之后才能使订阅者收到消息.业务逻辑过程 假设是这样的:逻辑部分a-->发消息给MQ-->逻辑部分b假设我们在发送消息给MQ之后执行逻辑部分b时产生了异常,那如果MQ不具备事务消息能力时,订阅者也收到了消息.这是我们不希望见到的. 分布式事务基础概念 关于分布式事务.两阶段提交协议.三阶提交协议 理解分布式事务的两阶段提交2pc 分布式事务(一)两阶段

RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原理中篇----事务消息状态回查

上节已经梳理了RocketMQ发送事务消息的流程(基于二阶段提交),本节将继续深入学习事务状态消息回查,我们知道,第一次提交到消息服务器时消息的主题被替换为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC,本地事务执行完后如果返回本地事务状态为UN_KNOW时,第二次提交到服务器时将不会做任何操作,也就是说此时消息还存在与RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC主题中,并不能被消息消费者消费,那这些消息最终如何被提交或回滚呢? 原来RocketMQ使用TransactionalMessa

rocketmq源码分析3-consumer消息获取

使用rocketmq的大体消息发送过程如下: 在前面已经分析过MQ的broker接收生产者客户端发过来的消息的过程,此文主要讲述订阅者获取消息的过程,或者说broker是怎样将消息传递给消费者客户端的,即上面时序图中拉取消息(pull message)动作.. 1. 如何找到入口(MQ-broker端) 分析一个机制或者功能时,我们首先希望的是找到入口,前一篇我们是通过端口号方式顺藤摸瓜的方式找到了入口.但是此篇略微不同,涉及到consumer客户端与broker的两边分析,最终发现逻辑还是比较

RocketMQ 源码分析(三) —— 高可用

概述 本文主要解析 Namesrv.Broker 如何实现高可用,Producer.Consumer 怎么与它们通信保证高可用. Namesrv 高可用 启动多个 Namesrv 实现高可用. 相较于 Zookeeper.Consul.Etcd 等,Namesrv 是一个超轻量级的注册中心,提供命名服务. 2.1 Broker 注册到 Namesrv ?? 多个 Namesrv 之间,没有任何关系(不存在类似 Zookeeper 的 Leader/Follower 等角色),不进行通信与数据同步

rocketmq源码分析1-benchmark学习

benchmark 分析 组成部分 三个java类,都含有main方法,可选的传递一些参数,诸如测试线程数量,消息体积大小.三个类分别用于测试普通生产者,事务生产者,消费者.生产者 默认64个测试线程 1280byte消息大小. 测试指标 普通生产者 这段时间内 每秒发送成功了多少条 采样时间断内 发送消息最大耗时 每条耗时多少毫秒 发送请求失败条数 接收响应失败条数 消费者 每秒消费多少条 产生到消费的平均时间差 存储到现在的平均时间差 产生到消费的最大时间差 存储到现在的最大时间差 代码分析