RocketMQ事務消息實現基本思想是怎樣的

這篇文章將為大家詳細講解有關RocketMQ事務消息實現基本思想是怎樣的，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

RocketMQ事務消息實現基本思想。

RocketMQ4.3.0版本開始支持事務消息，后續分享將開始將剖析事務消息的實現原理。首先從官方給出的Demo實例入手，以此通往RocketMQ事務消息的世界中。

官方版本未發布之前，從apache rocketmq第一個版本上線后，代碼中存在與事務消息相關的代碼，例如COMMIT、ROLLBACK、PREPARED，在事務消息未開源之前網上對于事務消息的“聲音”基本上是使用類似二階段提交，主要是根據消息系統標志MessageSysFlag中定義來推測的：

• TRANSACTION_PREPARED_TYPE

• TRANSACTION_COMMIT_TYPE

• TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE

消息發送者首先發送TRANSACTION_PREPARED_TYPE類型的消息，然后根據事務狀態來決定是提交或回滾事務發送commit請求或rollback請求，如果commit/rollback請求丟失后，rocketmq會在指定超時時間后回查事務狀態來決定提交或回滾事務。

讓我們各自帶著自己的理解和猜測，從閱讀RocketMQ官方提供的Demo程序入手，試圖窺探一些大體的信息。

Demo示例程序位于：/rocketmq-example/src/main/java/org/apache/rocketmq/example/transaction包中。該包中未放置消息消費者，為了驗證事務的消息消費情況，我們可以從其他包copy一個消費者，從而先運行生產者，然后運行消費者，判斷事務消息的預發放、提交、回滾等效果，二話不說，先運行一下，看下效果再說：
消息發送端運行結果：

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]

消息消費端效果：

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'}]]

綜上所述，服務端發送了10條消息，而消費端只收到3條消息，應該是由于事務回滾，造成只提交了3條消息，為了更加嚴謹，可以安裝一個rocketmq-consonse，更加直觀的觀察shangshagn's上述結果：
cdn.com/97db9b9f7bc18478739f472e134cf48eb3af8cad.png">

接下來對示例代碼進行解讀：

1、生產者端代碼解讀：

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() {
            @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">

代碼@1：創建TransactionListener 實例，字面理解為事務消息事件監聽器，下文詳細對其進行展開。
代碼@2：ExecutorService executorService，創建一個線程池，其線程的名稱前綴”client-transaction-msg-check-thread“，從字面理解為客戶端事務消息狀態檢測線程，我們可以大膽的猜測一下是不是這個線程池調用TransactionListener方法，完成對事務消息的檢測呢？【這里只是作者的猜測，大家不能當真，在作者后續文章發布后，如果該觀點錯誤，會加以修復，這里寫出來，主要是想分享一下我讀源碼的方法】。
代碼@3：為事務消息發送者設置線程池。
代碼@4：為事務消息發送者設置事務監聽器。
代碼@5：發送10條消息。

2、TransactionListener代碼解讀

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;
    }
}

1. executeLocalTransaction方法：記錄本地事務的事務狀態，這里其實現就是循環設置事務消息的狀態為0,1,2，demo中是把消息的狀態數據存放在一個Map中。實際應用時通常會持久化消息的事務狀態，例如數據庫或緩存。

2. checkLocalTransaction方法，事務回查業務實現，查本地事務表，判斷事務的狀態如為0：UNKNOW，1：COMMIT_MESSAGE；ROLLBACK_MESSAGE。這里就能解釋，生產者連續發10條消息，因為只有3條消息的事務狀態為COMMIT_MESSAGE，故消息消費者只能消費3條。

到這里，基本上還是可以得知事務消息的實現方式，基本與文章開頭所示的“網上聲音”實現類似，下一節將詳細分析TransactionMQProducer事務消息發送的實現細節。

鄭重聲明：本文主要是展示事務消息的基本使用，本文所下的結論還僅僅是作者的猜測，本文一個非常重要的目的，是向讀者朋友們展示作者學習源碼的一個方法，總結為：先做全面了解（網上，官方文檔）、然后加以自己的思考，從Demo實例入手學習，將學習任務分解之，邊寫邊看。

關于RocketMQ事務消息實現基本思想是怎樣的就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。