RocketMQ有哪些消息类型，你知道吗？

一、普通消息

1 消息发送分类

Producer对于消息的发送方式也有多种选择，不同的方式会产生不同的系统效果。

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同步发送消息

同步发送消息是指，Producer发出⼀条消息后，会在收到MQ返回的ACK之后才发下⼀条消息。该方式 的消息可靠性最高，但消息发送效率太低。

异步发送消息

异步发送消息是指，Producer发出消息后无需等待MQ返回ACK，直接发送下⼀条消息。该方式的消息可靠性可以得到保障，消息发送效率也可以。

单向发送消息

单向发送消息是指，Producer仅负责发送消息，不等待、不处理MQ的ACK。该发送方式时MQ也不返回ACK。该方式的消息发送效率最高，但消息可靠性较差。

二、顺序消息

1 什么是顺序消息

顺序消息指的是，严格按照消息的发送顺序进行消费的消息(FIFO)。

默认情况下生产者会把消息以Round Robin轮询方式发送到不同的Queue分区队列；而消费消息时会从多个Queue上拉取消息，这种情况下的发送和消费是不能保证顺序的。如果将消息仅发送到同一个Queue中，消费时也只从这个Queue上拉取消息，就严格保证了消息的顺序性。

2 为什么需要顺序消息

例如，现在有TOPIC ORDER_STATUS (订单状态)，其下有4个Queue队列，该Topic中的不同消息用于 描述当前订单的不同状态。假设订单有状态：未支付、已支付、发货中、发货成功、发货失败。

根据以上订单状态，生产者从时序上可以生成如下几个消息：

订单T0000001:未支付 --> 订单T0000001:已支付 --> 订单T0000001:发货中 --> 订单

T0000001:发货失败

消息发送到MQ中之后，Queue的选择如果采用轮询策略，消息在MQ的存储可能如下：

这种情况下，我们希望Consumer消费消息的顺序和我们发送是一致的，然而上述MQ的投递和消费方式，我们无法保证顺序是正确的。对于顺序异常的消息，Consumer即使设置有一定的状态容错，也不能完全处理好这么多种随机出现组合情况。

基于上述的情况，可以设计如下方案：对于相同订单号的消息，通过一定的策略，将其放置在一个Queue中，然后消费者再采用一定的策略（例如，一个线程独立处理一个queue，保证处理消息的顺序性），能够保证消费的顺序性。

3 有序性分类

根据有序范围的不同，RocketMQ可以严格地保证两种消息的有序性：分区有序与全局有序。

全局有序

当发送和消费参与的Queue只有一个时所保证的有序是整个Topic中消息的顺序， 称为全局有序。

在创建Topic时指定Queue的数量。有三种指定方式：

1）在代码中创建Producer时，可以指定其自动创建的Topic的Queue数量

2）在RocketMQ可视化控制台中手动创建Topic时指定Queue数量

3）使用mqadmin命令手动创建Topic时指定Queue数量

分区有序

如 果有多个Queue参与，其仅可保证在该Queue分区队列上的消息顺序，则称为分区有序。

如何实现Queue的选择？在定义Producer时我们可以指定消息队列选择器，而这个选择器是我们自己实现了MessageQueueSelector接口定义的。

在定义选择器的选择算法时，一般需要使用选择key。这个选择key可以是消息key也可以是其它数据。但无论谁做选择key，都不能重复，都是唯一的。

一般性的选择算法是，让选择key（或其hash值）与该Topic所包含的Queue的数量取模，其结果即为选择出的Queue的QueueId。

取模算法存在一个问题：不同选择key与Queue数量取模结果可能会是相同的，即不同选择key的消息可能会出现在相同的Queue，即同一个Consuemr可能会消费到不同选择key的消息。这个问题如何解决？一般性的作法是，从消息中获取到选择key，对其进行判断。若是当前Consumer需要消费的消息，则直接消费，否则，什么也不做。这种做法要求选择key要能够随着消息一起被Consumer获取到。此时使用消息key作为选择key是比较好的做法。

以上做法会不会出现如下新的问题呢？不属于那个Consumer的消息被拉取走了，那么应该消费该消息的Consumer是否还能再消费该消息呢？同一个Queue中的消息不可能被同一个Group中的 不同Consumer同时消费。所以，消费现一个Queue的不同选择key的消息的Consumer一定属于不同的Group。而不同的Group中的Consumer间的消费是相互隔离的，互不影响的。

三、延时消息

1 什么是延时消息

当消息写入到Broker后，在指定的时长后才可被消费处理的消息，称为延时消息。

采用RocketMQ的延时消息可以实现定时任务的功能，而无需使用定时器。典型的应用场景是，电商交易中超时未支付关闭订单的场景，12306平台订票超时未支付取消订票的场景。

在电商平台中，订单创建时会发送一条延迟消息。这条消息将会在30分钟后投递给后台业务系 统（Consumer），后台业务系统收到该消息后会判断对应的订单是否已经完成支付。如果未完 成，则取消订单，将商品再次放回到库存；如果完成支付，则忽略。

在12306平台中，车票预订成功后就会发送一条延迟消息。这条消息将会在45分钟后投递给后台业务系统（Consumer），后台业务系统收到该消息后会判断对应的订单是否已经完成支付。如 果未完成，则取消预订，将车票再次放回到票池；如果完成支付，则忽略。

2 延时等级

延时消息的延迟时长不支持随意时长的延迟，是通过特定的延迟等级来指定的。延时等级定义在RocketMQ服务端的MessageStoreConfig类中的如下变量中：

即，若指定的延时等级为3，则表示延迟时长为10s，即延迟等级是从1开始计数的。

当然，如果需要自定义的延时等级，可以通过在broker加载的配置中新增如下配置（例如下面增加了1天这个等级1d）。配置文件在RocketMQ安装目录下的conf目录中。

messageDelayLevel = 1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h 1d

3 延时消息实现原理

具体实现方案是：

修改消息

Producer将消息发送到Broker后，Broker会首先将消息写入到commitlog文件，然后需要将其分发到相应的consumequeue。不过，在分发之前，系统会先判断消息中是否带有延时等级。若没有，则直接正

常分发；若有则需要经历一个复杂的过程：

• 修改消息的Topic为SCHEDULE_TOPIC_XXXX
• 根据延时等级，在consumequeue目录中SCHEDULE_TOPIC_XXXX主题下创建出相应的queueId目录与consumequeue文件（如果没有这些目录与文件的话）。

延迟等级delayLevel与queueId的对应关系为queueId = delayLevel -1 需要注意，在创建queueId目录时，并不是一次性地将所有延迟等级对应的目录全部创建完毕，而是用到哪个延迟等级创建哪个目录

• 修改消息索引单元内容。索引单元中的Message Tag HashCode部分原本存放的是消息的Tag的Hash值。现修改为消息的投递时间。投递时间是指该消息被重新修改为原Topic后再次被写入到commitlog中的时间。投递时间 = 消息存储时间 + 延时等级时间。消息存储时间指的是消息被发送到Broker时的时间戳。
• 将消息索引写入到SCHEDULE_TOPIC_XXXX主题下相应的consumequeue中

SCHEDULE_TOPIC_XXXX目录中各个延时等级Queue中的消息是如何排序的？

是按照消息投递时间排序的。一个Broker中同一等级的所有延时消息会被写入到consumequeue目录中SCHEDULE_TOPIC_XXXX目录下相同Queue中。即一个Queue中消息投递时间的延迟等级时间是相同的。那么投递时间就取决于于消息存储时间了。即按照消息被发送到Broker的时间进行排序的。

投递延时消息

Broker内部有⼀个延迟消息服务类ScheuleMessageService，其会消费SCHEDULE_TOPIC_XXXX中的消息，即按照每条消息的投递时间，将延时消息投递到⽬标Topic中。不过，在投递之前会从commitlog

中将原来写入的消息再次读出，并将其原来的延时等级设置为0，即原消息变为了一条不延迟的普通消息。然后再次将消息投递到目标Topic中。

ScheuleMessageService在Broker启动时，会创建并启动一个定时器TImer，用于执行相应的定时任务。系统会根据延时等级的个数，定义相应数量的TimerTask，每个TimerTask负责一个延迟 等级消息的消费与投递。每个TimerTask都会检测相应Queue队列的第一条消息是否到期。若第 一条消息未到期，则后面的所有消息更不会到期（消息是按照投递时间排序的）；若第一条消息到期了，则将该消息投递到目标Topic，即消费该消息。

将消息重新写入commitlog

延迟消息服务类ScheuleMessageService将延迟消息再次发送给了commitlog，并再次形成新的消息索引条目，分发到相应Queue。

这其实就是一次普通消息发送。只不过这次的消息Producer是延迟消息服务类 ScheuleMessageService。

四、事务消息

1 问题引入

这里的一个需求场景是：工行用户A向建行用户B转账1万元。

我们可以使用同步消息来处理该需求场景：

• 工行系统发送一个给B增款1万元的同步消息M给Broker
• 消息被Broker成功接收后，向工行系统发送成功ACK
• 工行系统收到成功ACK后从用户A中扣款1万元
• 建行系统从Broker中获取到消息M
• 建行系统消费消息M，即向用户B中增加1万元

这其中是有问题的：若第3步中的扣款操作失败，但消息已经成功发送到了Broker。对于MQ来 说，只要消息写入成功，那么这个消息就可以被消费。此时建行系统中用户B增加了1万元。出 现了数据不一致问题。

2 解决思路

解决思路是，让第1、2、3步具有原子性，要么全部成功，要么全部失败。即消息发送成功后，必须要保证扣款成功。如果扣款失败，则回滚发送成功的消息。而该思路即使用事务消息。这里要使用分布式事务解决方案。

使用事务消息来处理该需求场景：

• 事务管理器TM向事务协调器TC发起指令，开启全局事务
• 工行系统发一个给B增款1万元的事务消息M给TC
• TC会向Broker发送半事务消息prepareHalf，将消息M预提交到Broker。此时的建行系统是看不到Broker中的消息M的
• Broker会将预提交执行结果Report给TC。
• 如果预提交失败，则TC会向TM上报预提交失败的响应，全局事务结束；如果预提交成功，TC会调用工行系统的回调操作，去完成工行用户A的预扣款1万元的操作
• 工行系统会向TC发送预扣款执行结果，即本地事务的执行状态
• TC收到预扣款执行结果后，会将结果上报给TM。

预扣款执行结果存在三种可能性：

// 描述本地事务执行状态 
public enum LocalTransactionState { 
    COMMIT_MESSAGE, // 本地事务执行成功 
    ROLLBACK_MESSAGE, // 本地事务执行失败 
    UNKNOW, // 不确定，表示需要进行回查以确定本地事务的执行结果 
}

• TM会根据上报结果向TC发出不同的确认指令

若预扣款成功（本地事务状态为COMMIT_MESSAGE），则TM向TC发送Global Commit指令

若预扣款失败（本地事务状态为ROLLBACK_MESSAGE），则TM向TC发送Global Rollback指令

若现未知状态（本地事务状态为UNKNOW），则会触发工行系统的本地事务状态回查操作。回查操作会将回查结果，即COMMIT_MESSAGE或ROLLBACK_MESSAGE Report给TC。TC将结果上 报给TM，TM会再向TC发送最终确认指令Global Commit或Global Rollback

• TC在接收到指令后会向Broker与工行系统发出确认指令

TC接收的若是Global Commit指令，则向Broker与工行系统发送Branch Commit指令。此时 Broker中的消息M才可被建行系统看到；此时的工行用户A中的扣款操作才真正被确认 TC接收到的若是Global Rollback指令，则向Broker与工行系统发送Branch Rollback指令。此时 Broker中的消息M将被撤销；工行用户A中的扣款操作将被回滚

以上方案就是为了确保消息投递与扣款操作能够在一个事务中，要成功都成功，有一个失败，则全部回滚。

以上方案并不是一个典型的XA模式。因为XA模式中的分支事务是异步的，而事务消息方案中的消息预提交与预扣款操作间是同步的。

3 基础

分布式事务

对于分布式事务，通俗地说就是，一次操作由若干分支操作组成，这些分支操作分属不同应用，分布在 不同服务器上。分布式事务需要保证这些分支操作要么全部成功，要么全部失败。分布式事务与普通事务一样，就是为了保证操作结果的一致性。

事务消息

RocketMQ提供了类似X/Open XA的分布式事务功能，通过事务消息能达到分布式事务的最终一致。XA 是一种分布式事务解决方案，一种分布式事务处理模式。

半事务消息

暂不能投递的消息，发送方已经成功地将消息发送到了Broker，但是Broker未收到最终确认指令，此时 该消息被标记成“暂不能投递”状态，即不能被消费者看到。处于该种状态下的消息即半事务消息。

本地事务状态

Producer回调操作执行的结果为本地事务状态，其会发送给TC，而TC会再发送给TM。TM会根据TC发送来的本地事务状态来决定全局事务确认指令。

消息回查

消息回查，即重新查询本地事务的执行状态。本例就是重新到DB中查看预扣款操作是否执行成功。

注意，消息回查不是重新执行回调操作。回调操作是进行预扣款操作，而消息回查则是查看预 扣款操作执行的结果。

引发消息回查的原因最常见的有两个：

1)回调操作返回UNKNWON

2)TC没有接收到TM的最终全局事务确认指令

RocketMQ中的消息回查设置

关于消息回查，有三个常见的属性设置。它们都在broker加载的配置文件中设置，例如：

• transactinotallow=20，指定TM在20秒内应将最终确认状态发送给TC，否则引发消息回查。默认为60秒
• transactinotallow=5，指定最多回查5次，超过后将丢弃消息并记录错误日志。默认15次。
• transactinotallow=10，指定设置的多次消息回查的时间间隔为10秒。默认为60秒。

4 XA模式三剑客

XA协议

XA（Unix Transaction）是一种分布式事务解决方案，一种分布式事务处理模式，是基于XA协议的。

XA协议由Tuxedo（Transaction for Unix has been Extended for Distributed Operation，分布式操作扩展之后的Unix事务系统）首先提出的，并交给X/Open组织，作为资源管理器与事务管理器的接口标

准。

XA模式中有三个重要组件：TC、TM、RM。

TC

Transaction Coordinator，事务协调者。维护全局和分支事务的状态，驱动全局事务提交或回滚。

RocketMQ中Broker充当着TC。

TM

Transaction Manager，事务管理器。定义全局事务的范围：开始全局事务、提交或回滚全局事务。它 实际是全局事务的发起者。

RocketMQ中事务消息的Producer充当着TM。

RM

Resource Manager，资源管理器。管理分支事务处理的资源，与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态，并驱动分支事务提交或回滚。

RocketMQ中事务消息的Producer及Broker均是RM。

5 注意

事务消息不支持延时消息

对于事务消息要做好幂等性检查，因为事务消息可能不止一次被消费（因为存在回滚后再提交的情况）

五、批量消息

1 批量发送消息

发送限制

生产者进行消息发送时可以一次发送多条消息，这可以大大提升Producer的发送效率。不过需要注意以 下几点：

• 批量发送的消息必须具有相同的Topic
• 批量发送的消息必须具有相同的刷盘策略
• 批量发送的消息不能是延时消息与事务消息

批量发送大小

默认情况下，一批发送的消息总大小不能超过4MB字节。如果想超出该值，有两种解决方案：

方案一：将批量消息进行拆分，拆分为若干不大于4M的消息集合分多次批量发送

方案二：在Producer端与Broker端修改属性

** Producer端需要在发送之前设置Producer的maxMessageSize属性

** Broker端需要修改其加载的配置文件中的maxMessageSize属性

生产者发送的消息大小

生产者通过send()方法发送的Message，并不是直接将Message序列化后发送到网络上的，而是通过这 个Message生成了一个字符串发送出去的。这个字符串由四部分构成：Topic、消息Body、消息日志（占20字节），及用于描述消息的一堆属性key-value。这些属性中包含例如生产者地址、生产时间、要发送的QueueId等。最终写入到Broker中消息单元中的数据都是来自于这些属性。

2 批量消费消息

修改批量属性

Consumer的MessageListenerConcurrently监听接口的consumeMessage()方法的第一个参数为消息列 表，但默认情况下每次只能消费一条消息。若要使其一次可以消费多条消息，则可以通过改Consumer的consumeMessageBatchMaxSize属性来指定。不过，该值不能超过32。因为默认情况下消 费者每次可以拉取的消息最多是32条。若要修改一次拉取的最大值，则可通过修改Consumer的pullBatchSize属性来指定。

存在的问题

Consumer的pullBatchSize属性与consumeMessageBatchMaxSize属性是否设置的越大越好？当然不是。 pullBatchSize值设置的越大，Consumer每拉取一次需要的时间就会越长，且在网络上传输出现 问题的可能性就越高。若在拉取过程中若出现了问题，那么本批次所有消息都需要全部重新拉 取。

，你consumeMessageBatchMaxSize值设置的越大，Consumer的消息并发消费能力越低，且这批被消费的消息具有相同的消费结果。因为consumeMessageBatchMaxSize指定的一批消息只会使用一 个线程进行处理，且在处理过程中只要有一个消息处理异常，则这批消息需要全部重新再次消费 处理。

本文标题：RocketMQ有哪些消息类型，你知道吗？
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