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
import java.util.List; import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer; import org.apache.rocketmq.client.producer.MessageQueueSelector; import org.apache.rocketmq.common.message.Message; import org.apache.rocketmq.common.message.MessageQueue; /** * 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 org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer; import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.*; import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt; 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
很完美，有序输出！
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);
END
