如果消息过多,每次发送消息都和MQ建立连接,无疑是一种性能开销,批量消息可以把消息打包批量发送,批量发送消息能显著提高传递小消息的性能。
批量消息概述批量发送消息能显著提高传递小消息的性能。限制是这些批量消息应该有相同的topic,而且不能是延时消息。此外,这一批消息的总大小不应超过4MB,如果超过可以有2种处理方案:
1.将消息进行切割成多个小于4M的内容进行发送
2.修改4M的限制改成更大
- 可以设置Producer的maxMessageSize属性
- 修改配置文件中的maxMessageSize属性
对于消费者而言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,可以通过:Consumer的pullBatchSize属性设置消息拉取数量(默认32),可以通过设置consumeMessageBatchMaxSize属性设置消息一次消费数量(默认1)。
[注意]:pullBatchSize 和 consumeMessageBatchMaxSize并不是设置越大越好,一次拉取数据量太大会导致长时间等待,性能降低。而且消息处理失败同一批消息都会失败,然后进行重试,导致消费时长增加。增加没必要的重试次数。
批量消息实战 生产者我们需要做什么
- 定义消息切割器切割消息
- 发送消息把消息切割之后,进行多次批量发送
//消息切割器,按照4M大小写个 public class ListSplitter implements Iterator消息发送> { private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4; private final List
messages; private int currIndex; public ListSplitter(List messages) { this.messages = messages; } @Override public boolean hasNext() { return currIndex < messages.size(); } @Override public List next() { int startIndex = getStartIndex(); int nextIndex = startIndex; int totalSize = 0; for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) { Message message = messages.get(nextIndex); int tmpSize = calcMessageSize(message); if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) { break; } else { totalSize += tmpSize; } } List subList = messages.subList(startIndex, nextIndex); currIndex = nextIndex; return subList; } private int getStartIndex() { Message currMessage = messages.get(currIndex); int tmpSize = calcMessageSize(currMessage); while(tmpSize > SIZE_LIMIT) { currIndex += 1; Message message = messages.get(currIndex); tmpSize = calcMessageSize(message); } return currIndex; } private int calcMessageSize(Message message) { int tmpSize = message.getTopic().length() + message.getBody().length; Map properties = message.getProperties(); for (Map.Entry entry : properties.entrySet()) { tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length(); } tmpSize = tmpSize + 20; // 增加⽇日志的开销20字节 return tmpSize; } }
public class BatchProducer {
//演示消息同步发送
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, RemotingException, MQClientException, MQBrokerException {
//生产者
DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("batch-producerGroup");
//设置name server地址
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
//设置最大消息大小,默认4M
producer.setMaxMessageSize(1024 * 1024 * 4);
//启动
producer.start();
//===========准备消息==========================================================
List messages = new ArrayList<>();
for (long i = 0 ; i < 10000 ; i++){
//添加内容
byte[] bytes = ("批量消息".getBytes(CharsetUtil.UTF_8));
Message message = new Message("topic-order-batch","product-order-batch",bytes);
message.setKeys("key-"+i);
messages.add(message);
}
//===========切割消息==========================================================
//把大的消息分裂成若干个小的消息
ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
while (splitter.hasNext()) {
try {
//安装4m切割消息
List listItem = splitter.next();
//发送消息
SendResult sendResult = producer.send(listItem);
System.out.println(sendResult);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
//处理error
}
}
producer.shutdown();
}
}
消费者
我们要做什么
- 可以指定消息拉取数量和消费数量
public class BatchConsumer {
public static void main(String[] args) throws MQClientException {
//创建消费者
DefaultMQPushConsumer defaultMQPushConsumer = new DefaultMQPushConsumer("batch-consumerGroup");
//设置name server 地址
defaultMQPushConsumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
//从开始位置消费
defaultMQPushConsumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
//批量拉取消息数量,默认32
defaultMQPushConsumer.setPullBatchSize(32);
//每次消费条数,默认1
defaultMQPushConsumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);
//订阅
defaultMQPushConsumer.subscribe("topic-order-batch","product-order-batch");
defaultMQPushConsumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
@Override
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List list, ConsumeConcurrentlyContext consumeConcurrentlyContext) {
list.forEach(message->{
System.out.println(message+" ; "+new String(message.getBody(), CharsetUtil.UTF_8));
});
return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}
});
defaultMQPushConsumer.start();
}
}
文章结束希望对你有所帮助,看官高兴的话给个好评吧。



