前景回顾
【mq】从零开始实现 mq-02-如何实现生产者调用消费者？
【mq】从零开始实现 mq-03-引入 broker 中间人
【mq】从零开始实现 mq-06-消费者心跳检测 heartbeat
【mq】从零开始实现 mq-07-负载均衡 load balance
【mq】从零开始实现 mq-09-消费者拉取消息 pull message
消息的推与拉
大家好，我是老马。
这一节我们来一起看一下 MQ 消息中的推和拉两种模式。
推
消息由 broker 直接推送给消费者，实时性比较好。
缺点是如果消费者处理不过来，就会造成大量问题。
拉
消息由消费者定时从 broker 拉取，优点是实现简单，可以根据消费者自己的处理能力来消费。
缺点是实时性相对较差。
实际业务中，需要结合具体的场景，选择合适的策略。
拉取策略实现
push 策略
我们首先看一下 push 策略的简化核心实现：
package com.github.houbb.mq.consumer.core;
/**
* 推送消费策略
*
* @author binbin.hou
* @since 1.0.0
*/
public class MqConsumerPush extends Thread implements IMqConsumer {
@Override
public void run() {
// 启动服务端
log.info("MQ 消费者开始启动服务端 groupName: {}, brokerAddress: {}",
groupName, brokerAddress);
//1. 参数校验
this.paramCheck();
try {
//0. 配置信息
//1. 初始化
//2. 连接到服务端
//3. 标识为可用
//4. 添加钩子函数
//5. 启动完成以后的事件
this.afterInit();
log.info("MQ 消费者启动完成");
} catch (Exception e) {
log.error("MQ 消费者启动异常", e);
throw new MqException(ConsumerRespCode.RPC_INIT_FAILED);
}
}
/**
* 初始化完成以后
*/
protected void afterInit() {
}
// 其他方法
/**
* 获取消费策略类型
* @return 类型
* @since 0.0.9
*/
protected String getConsumerType() {
return ConsumerTypeConst.PUSH;
}
}
我们在 push 中预留了一个 afterInit 方法，便于子类重载。
pull 策略
消费者实现
package com.github.houbb.mq.consumer.core;
/**
* 拉取消费策略
*
* @author binbin.hou
* @since 0.0.9
*/
public class MqConsumerPull extends MqConsumerPush {
private static final Log log = LogFactory.getLog(MqConsumerPull.class);
/**
* 拉取定时任务
*
* @since 0.0.9
*/
private final ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
/**
* 单次拉取大小
* @since 0.0.9
*/
private int size = 10;
/**
* 初始化延迟毫秒数
* @since 0.0.9
*/
private int pullInitDelaySeconds = 5;
/**
* 拉取周期
* @since 0.0.9
*/
private int pullPeriodSeconds = 5;
/**
* 订阅列表
* @since 0.0.9
*/
private final List<MqTopicTagDto> subscribeList = new ArrayList<>();
// 设置
@Override
protected String getConsumerType() {
return ConsumerTypeConst.PULL;
}
@Override
public synchronized void subscribe(String topicName, String tagRegex) {
MqTopicTagDto tagDto = buildMqTopicTagDto(topicName, tagRegex);
if(!subscribeList.contains(tagDto)) {
subscribeList.add(tagDto);
}
}
@Override
public void unSubscribe(String topicName, String tagRegex) {
MqTopicTagDto tagDto = buildMqTopicTagDto(topicName, tagRegex);
subscribeList.remove(tagDto);
}
private MqTopicTagDto buildMqTopicTagDto(String topicName, String tagRegex) {
MqTopicTagDto dto = new MqTopicTagDto();
dto.setTagRegex(tagRegex);
dto.setTopicName(topicName);
return dto;
}
}
订阅相关
pull 策略可以把订阅/取消订阅放在本地，避免与服务端的交互。
定时拉取
我们重载了 push 策略的 afterInit 方法。
/**
* 初始化拉取消息
* @since 0.0.6
*/
@Override
public void afterInit() {
//5S 发一次心跳
scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
if(CollectionUtil.isEmpty(subscribeList)) {
log.warn("订阅列表为空，忽略处理。");
return;
}
for(MqTopicTagDto tagDto : subscribeList) {
final String topicName = tagDto.getTopicName();
final String tagRegex = tagDto.getTagRegex();
MqConsumerPullResp resp = consumerBrokerService.pull(topicName, tagRegex, size);
if(MqCommonRespCode.SUCCESS.getCode().equals(resp.getRespCode())) {
List<MqMessage> mqMessageList = resp.getList();
if(CollectionUtil.isNotEmpty(mqMessageList)) {
for(MqMessage mqMessage : mqMessageList) {
IMqConsumerListenerContext context = new MqConsumerListenerContext();
mqListenerService.consumer(mqMessage, context);
}
}
} else {
log.error("拉取消息失败: {}", JSON.toJSON(resp));
}
}
}
}, pullInitDelaySeconds, pullPeriodSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
应用启动时，指定时间定时拉取消息并进行消费处理。
其中 consumerBrokerService.pull(topicName, tagRegex, size); 拉取实现如下：
public MqConsumerPullResp pull(String topicName, String tagRegex, int fetchSize) {
MqConsumerPullReq req = new MqConsumerPullReq();
req.setSize(fetchSize);
req.setGroupName(groupName);
req.setTagRegex(tagRegex);
req.setTopicName(topicName);
final String traceId = IdHelper.uuid32();
req.setTraceId(traceId);
req.setMethodType(MethodType.C_MESSAGE_PULL);
Channel channel = getChannel(null);
return this.callServer(channel, req, MqConsumerPullResp.class);
}
Borker 相关
消息分发
// 消费者主动 pull
if(MethodType.C_MESSAGE_PULL.equals(methodType)) {
MqConsumerPullReq req = JSON.parseObject(json, MqConsumerPullReq.class);
return mqBrokerPersist.pull(req, channel);
}
实现
mqBrokerPersist 是一个接口，此处演示基于本地实现的，后续会实现基于数据库的持久化。
原理是类似的，此处仅作为演示。
@Override
public MqConsumerPullResp pull(MqConsumerPullReq pullReq, Channel channel) {
//1. 拉取匹配的信息
//2. 状态更新为代理中
//3. 如何更新对应的消费状态呢？
// 获取状态为 W 的订单
final int fetchSize = pullReq.getSize();
final String topic = pullReq.getTopicName();
final String tagRegex = pullReq.getTagRegex();
List<MqMessage> resultList = new ArrayList<>(fetchSize);
List<MqMessagePersistPut> putList = map.get(topic);
// 性能比较差
if(CollectionUtil.isNotEmpty(putList)) {
for(MqMessagePersistPut put : putList) {
final String status = put.getMessageStatus();
if(!MessageStatusConst.WAIT_CONSUMER.equals(status)) {
continue;
}
final MqMessage mqMessage = put.getMqMessage();
List<String> tagList = mqMessage.getTags();
if(InnerRegexUtils.hasMatch(tagList, tagRegex)) {
// 设置为处理中
// TODO： 消息的最终状态什么时候更新呢？
// 可以给 broker 一个 ACK
put.setMessageStatus(MessageStatusConst.PROCESS_CONSUMER);
resultList.add(mqMessage);
}
if(resultList.size() >= fetchSize) {
break;
}
}
}
MqConsumerPullResp resp = new MqConsumerPullResp();
resp.setRespCode(MqCommonRespCode.SUCCESS.getCode());
resp.setRespMessage(MqCommonRespCode.SUCCESS.getMsg());
resp.setList(resultList);
return resp;
}
我们遍历找到匹配的消息，将其状态更新为中间状态。
不过这里还是缺少了一个关键的步骤，那就是消息的 ACK。
我们将在下一小节进行实现。
小结
消息的推送和拉取各有自己的优缺点，需要我们结合自己的业务，进行选择。
一般而言，IM 更加适合消息的推送；一般的业务，为了削峰填谷，更加适合拉取的模式。
希望本文对你有所帮助，如果喜欢，欢迎点赞收藏转发一波。
我是老马，期待与你的下次重逢。
开源地址
The message queue in java.(java 简易版本 mq 实现) https://github.com/houbb/mq
拓展阅读
rpc-从零开始实现 rpc https://github.com/houbb/rpc
