RocketMQ 实战消息发送样例

迷南。 2022-10-13 02:16 243阅读 0赞

# 消息发送样例 #

*  导入MQ客户端依赖

<dependency>
        <groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
        <artifactId>rocketmq-client</artifactId>
        <version>4.4.0</version>
    </dependency>

*  消息发送者步骤分析

1.创建消息生产者producer，并制定生产者组名
    2.指定Nameserver地址
    3.启动producer
    4.创建消息对象，指定主题Topic、Tag和消息体
    5.发送消息
    6.关闭生产者producer

*  消息消费者步骤分析

1.创建消费者Consumer，制定消费者组名
    2.指定Nameserver地址
    3.订阅主题Topic和Tag
    4.设置回调函数，处理消息
    5.启动消费者consumer

## 基本样例 ##

### 消息发送 ###

#### 1）发送同步消息 ####

这种可靠性同步地发送方式使用的比较广泛，比如：重要的消息通知，短信通知。

public class SyncProducer { 
    	public static void main(String[] args) throws Exception { 
        	// 实例化消息生产者Producer
            DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
        	// 设置NameServer的地址
        	producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        	// 启动Producer实例
            producer.start();
        	for (int i = 0; i < 100; i++) { 
        	    // 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
        	    Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
            	"TagA" /* Tag */,
            	("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
            	);
            	// 发送消息到一个Broker
                SendResult sendResult = producer.send(msg);
                // 通过sendResult返回消息是否成功送达
                System.out.printf("%s%n", sendResult);
        	}
        	// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
        	producer.shutdown();
        }
    }

#### 2）发送异步消息 ####

异步消息通常用在对响应时间敏感的业务场景，即发送端不能容忍长时间地等待Broker的响应。

public class AsyncProducer { 
    	public static void main(String[] args) throws Exception { 
        	// 实例化消息生产者Producer
            DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
        	// 设置NameServer的地址
            producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        	// 启动Producer实例
            producer.start();
            producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
        	for (int i = 0; i < 100; i++) { 
                    final int index = i;
                	// 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
                    Message msg = new Message("TopicTest",
                        "TagA",
                        "OrderID188",
                        "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                    // SendCallback接收异步返回结果的回调
                    producer.send(msg, new SendCallback() { 
                        @Override
                        public void onSuccess(SendResult sendResult) { 
                            System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,
                                sendResult.getMsgId());
                        }
                        @Override
                        public void onException(Throwable e) { 
          	              System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e);
          	              e.printStackTrace();
                        }
                	});
        	}
        	// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
        	producer.shutdown();
        }
    }

#### 3）单向发送消息 ####

这种方式主要用在不特别关心发送结果的场景，例如日志发送。

public class OnewayProducer { 
    	public static void main(String[] args) throws Exception{ 
        	// 实例化消息生产者Producer
            DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
        	// 设置NameServer的地址
            producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        	// 启动Producer实例
            producer.start();
        	for (int i = 0; i < 100; i++) { 
            	// 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
            	Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
                    "TagA" /* Tag */,
                    ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
            	);
            	// 发送单向消息，没有任何返回结果
            	producer.sendOneway(msg);
    
        	}
        	// 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
        	producer.shutdown();
        }
    }

### 消费消息 ###

#### 1）负载均衡模式 ####

消费者采用负载均衡方式消费消息，多个消费者共同消费队列消息，每个消费者处理的消息不同

public static void main(String[] args) throws Exception { 
        // 实例化消息生产者,指定组名
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
        // 指定Namesrv地址信息.
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 订阅Topic
        consumer.subscribe("Test", "*");
        //负载均衡模式消费
        consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
        // 注册回调函数，处理消息
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() { 
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                                                            ConsumeConcurrentlyContext context) { 
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", 
                                  Thread.currentThread().getName(), msgs);
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        //启动消息者
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }

#### 2）广播模式 ####

消费者采用广播的方式消费消息，每个消费者消费的消息都是相同的

public static void main(String[] args) throws Exception { 
        // 实例化消息生产者,指定组名
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
        // 指定Namesrv地址信息.
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 订阅Topic
        consumer.subscribe("Test", "*");
        //广播模式消费
        consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
        // 注册回调函数，处理消息
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() { 
            @Override
            public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                                                            ConsumeConcurrentlyContext context) { 
                System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", 
                                  Thread.currentThread().getName(), msgs);
                return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
            }
        });
        //启动消息者
        consumer.start();
        System.out.printf("Consumer Started.%n");
    }

## 顺序消息 ##

消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费(FIFO)。RocketMQ可以严格的保证消息有序，可以分为分区有序或者全局有序。

顺序消费的原理解析，在默认的情况下消息发送会采取Round Robin轮询方式把消息发送到不同的queue(分区队列)；而消费消息的时候从多个queue上拉取消息，这种情况发送和消费是不能保证顺序。但是如果控制发送的顺序消息只依次发送到同一个queue中，消费的时候只从这个queue上依次拉取，则就保证了顺序。当发送和消费参与的queue只有一个，则是全局有序；如果多个queue参与，则为分区有序，即相对每个queue，消息都是有序的。

下面用订单进行分区有序的示例。一个订单的顺序流程是：创建、付款、推送、完成。订单号相同的消息会被先后发送到同一个队列中，消费时，同一个OrderId获取到的肯定是同一个队列。

### 顺序消息生产 ###

/** * Producer，发送顺序消息 */
    public class Producer { 
    
       public static void main(String[] args) throws Exception { 
           DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    
           producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
    
           producer.start();
    
           String[] tags = new String[]{ "TagA", "TagC", "TagD"};
    
           // 订单列表
           List<OrderStep> orderList = new Producer().buildOrders();
    
           Date date = new Date();
           SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
           String dateStr = sdf.format(date);
           for (int i = 0; i < 10; i++) { 
               // 加个时间前缀
               String body = dateStr + " Hello RocketMQ " + orderList.get(i);
               Message msg = new Message("TopicTest", tags[i % tags.length], "KEY" + i, body.getBytes());
    
               SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() { 
                   @Override
                   public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) { 
                       Long id = (Long) arg;  //根据订单id选择发送queue
                       long index = id % mqs.size();
                       return mqs.get((int) index);
                   }
               }, orderList.get(i).getOrderId());//订单id
    
               System.out.println(String.format("SendResult status:%s, queueId:%d, body:%s",
                   sendResult.getSendStatus(),
                   sendResult.getMessageQueue().getQueueId(),
                   body));
           }
    
           producer.shutdown();
       }
    
       /** * 订单的步骤 */
       private static class OrderStep { 
           private long orderId;
           private String desc;
    
           public long getOrderId() { 
               return orderId;
           }
    
           public void setOrderId(long orderId) { 
               this.orderId = orderId;
           }
    
           public String getDesc() { 
               return desc;
           }
    
           public void setDesc(String desc) { 
               this.desc = desc;
           }
    
           @Override
           public String toString() { 
               return "OrderStep{" +
                   "orderId=" + orderId +
                   ", desc='" + desc + '\'' +
                   '}';
           }
       }
    
       /** * 生成模拟订单数据 */
       private List<OrderStep> buildOrders() { 
           List<OrderStep> orderList = new ArrayList<OrderStep>();
    
           OrderStep orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111039L);
           orderDemo.setDesc("创建");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111065L);
           orderDemo.setDesc("创建");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111039L);
           orderDemo.setDesc("付款");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103117235L);
           orderDemo.setDesc("创建");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111065L);
           orderDemo.setDesc("付款");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103117235L);
           orderDemo.setDesc("付款");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111065L);
           orderDemo.setDesc("完成");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111039L);
           orderDemo.setDesc("推送");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103117235L);
           orderDemo.setDesc("完成");
           orderList.add(orderDemo);
    
           orderDemo = new OrderStep();
           orderDemo.setOrderId(15103111039L);
           orderDemo.setDesc("完成");
           orderList.add(orderDemo);
    
           return orderList;
       }
    }

### 顺序消费消息 ###

/** * 顺序消息消费，带事务方式（应用可控制Offset什么时候提交） */
    public class ConsumerInOrder { 
    
       public static void main(String[] args) throws Exception { 
           DefaultMQPushConsumer consumer = new 
               DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_3");
           consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
           /** * 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费<br> * 如果非第一次启动，那么按照上次消费的位置继续消费 */
           consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
    
           consumer.subscribe("TopicTest", "TagA || TagC || TagD");
    
           consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() { 
    
               Random random = new Random();
    
               @Override
               public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) { 
                   context.setAutoCommit(true);
                   for (MessageExt msg : msgs) { 
                       // 可以看到每个queue有唯一的consume线程来消费, 订单对每个queue(分区)有序
                       System.out.println("consumeThread=" + Thread.currentThread().getName() + "queueId=" + msg.getQueueId() + ", content:" + new String(msg.getBody()));
                   }
    
                   try { 
                       //模拟业务逻辑处理中...
                       TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(10));
                   } catch (Exception e) { 
                       e.printStackTrace();
                   }
                   return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
               }
           });
    
           consumer.start();
    
           System.out.println("Consumer Started.");
       }
    }

## 延时消息 ##

比如电商里，提交了一个订单就可以发送一个延时消息，1h后去检查这个订单的状态，如果还是未付款就取消订单释放库存。

### 启动消息消费者 ###

public class ScheduledMessageConsumer { 
       public static void main(String[] args) throws Exception { 
          // 实例化消费者
          DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampleConsumer");
          // 订阅Topics
          consumer.subscribe("TestTopic", "*");
          // 注册消息监听者
          consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() { 
              @Override
              public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messages, ConsumeConcurrentlyContext context) { 
                  for (MessageExt message : messages) { 
                      // Print approximate delay time period
                      System.out.println("Receive message[msgId=" + message.getMsgId() + "] " + (System.currentTimeMillis() - message.getStoreTimestamp()) + "ms later");
                  }
                  return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
              }
          });
          // 启动消费者
          consumer.start();
      }
    }

### 发送延时消息 ###

public class ScheduledMessageProducer { 
       public static void main(String[] args) throws Exception { 
          // 实例化一个生产者来产生延时消息
          DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup");
          // 启动生产者
          producer.start();
          int totalMessagesToSend = 100;
          for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) { 
              Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
              // 设置延时等级3,这个消息将在10s之后发送(现在只支持固定的几个时间,详看delayTimeLevel)
              message.setDelayTimeLevel(3);
              // 发送消息
              producer.send(message);
          }
           // 关闭生产者
          producer.shutdown();
      }
    }

### 验证 ###

您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒

### 使用限制 ###

// org/apache/rocketmq/store/config/MessageStoreConfig.java
    private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

现在RocketMq并不支持任意时间的延时，需要设置几个固定的延时等级，从1s到2h分别对应着等级1到18

## 批量消息 ##

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，相同的waitStoreMsgOK，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。

### 发送批量消息 ###

如果您每次只发送不超过4MB的消息，则很容易使用批处理，样例如下：

String topic = "BatchTest";
    List<Message> messages = new ArrayList<>();
    messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID001", "Hello world 0".getBytes()));
    messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID002", "Hello world 1".getBytes()));
    messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID003", "Hello world 2".getBytes()));
    try { 
       producer.send(messages);
    } catch (Exception e) { 
       e.printStackTrace();
       //处理error
    }

如果消息的总长度可能大于4MB时，这时候最好把消息进行分割

public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> { 
       private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4;
       private final List<Message> messages;
       private int currIndex;
       public ListSplitter(List<Message> messages) { 
               this.messages = messages;
       }
        @Override 
        public boolean hasNext() { 
           return currIndex < messages.size();
       }
       	@Override 
        public List<Message> next() { 
           int nextIndex = currIndex;
           int totalSize = 0;
           for (; nextIndex < messages.size(); nextIndex++) { 
               Message message = messages.get(nextIndex);
               int tmpSize = message.getTopic().length() + message.getBody().length;
               Map<String, String> properties = message.getProperties();
               for (Map.Entry<String, String> entry : properties.entrySet()) { 
                   tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length();
               }
               tmpSize = tmpSize + 20; // 增加日志的开销20字节
               if (tmpSize > SIZE_LIMIT) { 
                   //单个消息超过了最大的限制
                   //忽略,否则会阻塞分裂的进程
                   if (nextIndex - currIndex == 0) { 
                      //假如下一个子列表没有元素,则添加这个子列表然后退出循环,否则只是退出循环
                      nextIndex++;
                   }
                   break;
               }
               if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) { 
                   break;
               } else { 
                   totalSize += tmpSize;
               }
    
           }
           List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
           currIndex = nextIndex;
           return subList;
       }
    }
    //把大的消息分裂成若干个小的消息
    ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
    while (splitter.hasNext()) { 
      try { 
          List<Message>  listItem = splitter.next();
          producer.send(listItem);
      } catch (Exception e) { 
          e.printStackTrace();
          //处理error
      }
    }

## 过滤消息 ##

在大多数情况下，TAG是一个简单而有用的设计，其可以来选择您想要的消息。例如：

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_EXAMPLE");
    consumer.subscribe("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC");

消费者将接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一个消息只能有一个标签，这对于复杂的场景可能不起作用。在这种情况下，可以使用SQL表达式筛选消息。SQL特性可以通过发送消息时的属性来进行计算。在RocketMQ定义的语法下，可以实现一些简单的逻辑。下面是一个例子：

------------
    | message  |
    |----------|  a > 5 AND b = 'abc'
    | a = 10   |  --------------------> Gotten
    | b = 'abc'|
    | c = true |
    ------------
    ------------
    | message  |
    |----------|   a > 5 AND b = 'abc'
    | a = 1    |  --------------------> Missed
    | b = 'abc'|
    | c = true |
    ------------

### SQL基本语法 ###

RocketMQ只定义了一些基本语法来支持这个特性。你也可以很容易地扩展它。

*  数值比较，比如：**>，>=，<，<=，BETWEEN，=；**
 *  字符比较，比如：**=，<>，IN；**
 *  **IS NULL** 或者 **IS NOT NULL；**
 *  逻辑符号 **AND，OR，NOT；**

常量支持类型为：

*  数值，比如：**123，3.1415；**
 *  字符，比如：**‘abc’，必须用单引号包裹起来；**
 *  **NULL**，特殊的常量
 *  布尔值，**TRUE** 或 **FALSE**

只有使用push模式的消费者才能用使用SQL92标准的sql语句，接口如下：

public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)

### 消息生产者 ###

发送消息时，你能通过`putUserProperty`来设置消息的属性

DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
    producer.start();
    Message msg = new Message("TopicTest",
       tag,
       ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
    );
    // 设置一些属性
    msg.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
    SendResult sendResult = producer.send(msg);
    
    producer.shutdown();

### 消息消费者 ###

用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息

DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
    // 只有订阅的消息有这个属性a, a >=0 and a <= 3
    consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3");
    consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() { 
       @Override
       public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) { 
           return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
       }
    });
    consumer.start();

## 事务消息 ##

### 流程分析 ###

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上图说明了事务消息的大致方案，其中分为两个流程：正常事务消息的发送及提交、事务消息的补偿流程。

#### 1）事务消息发送及提交 ####

(1) 发送消息（half消息）。

(2) 服务端响应消息写入结果。

(3) 根据发送结果执行本地事务（如果写入失败，此时half消息对业务不可见，本地逻辑不执行）。

(4) 根据本地事务状态执行Commit或者Rollback（Commit操作生成消息索引，消息对消费者可见）

#### 2）事务补偿 ####

(1) 对没有Commit/Rollback的事务消息（pending状态的消息），从服务端发起一次“回查”

(2) Producer收到回查消息，检查回查消息对应的本地事务的状态

(3) 根据本地事务状态，重新Commit或者Rollback

其中，补偿阶段用于解决消息Commit或者Rollback发生超时或者失败的情况。

#### 3）事务消息状态 ####

事务消息共有三种状态，提交状态、回滚状态、中间状态：

*  TransactionStatus.CommitTransaction: 提交事务，它允许消费者消费此消息。
 *  TransactionStatus.RollbackTransaction: 回滚事务，它代表该消息将被删除，不允许被消费。
 *  TransactionStatus.Unknown: 中间状态，它代表需要检查消息队列来确定状态。

### 发送事务消息 ###

#### 1) 创建事务性生产者 ####

使用 `TransactionMQProducer`类创建生产者，并指定唯一的 `ProducerGroup`，就可以设置自定义线程池来处理这些检查请求。执行本地事务后、需要根据执行结果对消息队列进行回复。回传的事务状态在请参考前一节。

public class Producer { 
        public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException { 
            //创建事务监听器
            TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
            //创建消息生产者
            TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group6");
            producer.setNamesrvAddr("192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876");
            //生产者这是监听器
            producer.setTransactionListener(transactionListener);
            //启动消息生产者
            producer.start();
            String[] tags = new String[]{ "TagA", "TagB", "TagC"};
            for (int i = 0; i < 3; i++) { 
                try { 
                    Message msg = new Message("TransactionTopic", tags[i % tags.length], "KEY" + i,
                            ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                    SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
                    System.out.printf("%s%n", sendResult);
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
                } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) { 
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            //producer.shutdown();
        }
    }

#### 2）实现事务的监听接口 ####

当发送半消息成功时，我们使用 `executeLocalTransaction` 方法来执行本地事务。它返回前一节中提到的三个事务状态之一。`checkLocalTranscation` 方法用于检查本地事务状态，并回应消息队列的检查请求。它也是返回前一节中提到的三个事务状态之一。

public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener { 
    
        @Override
        public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) { 
            System.out.println("执行本地事务");
            if (StringUtils.equals("TagA", msg.getTags())) { 
                return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
            } else if (StringUtils.equals("TagB", msg.getTags())) { 
                return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
            } else { 
                return LocalTransactionState.UNKNOW;
            }
    
        }
    
        @Override
        public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) { 
            System.out.println("MQ检查消息Tag【"+msg.getTags()+"】的本地事务执行结果");
            return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
        }
    }

### 使用限制 ###

1.  事务消息不支持延时消息和批量消息。
2.  为了避免单个消息被检查太多次而导致半队列消息累积，我们默认将单个消息的检查次数限制为 15 次，但是用户可以通过 Broker 配置文件的 `transactionCheckMax`参数来修改此限制。如果已经检查某条消息超过 N 次的话（ N = `transactionCheckMax` ） 则 Broker 将丢弃此消息，并在默认情况下同时打印错误日志。用户可以通过重写 `AbstractTransactionCheckListener` 类来修改这个行为。
3.  事务消息将在 Broker 配置文件中的参数 transactionMsgTimeout 这样的特定时间长度之后被检查。当发送事务消息时，用户还可以通过设置用户属性 CHECK\_IMMUNITY\_TIME\_IN\_SECONDS 来改变这个限制，该参数优先于 `transactionMsgTimeout` 参数。
4.  事务性消息可能不止一次被检查或消费。
5.  提交给用户的目标主题消息可能会失败，目前这依日志的记录而定。它的高可用性通过 RocketMQ 本身的高可用性机制来保证，如果希望确保事务消息不丢失、并且事务完整性得到保证，建议使用同步的双重写入机制。
6.  事务消息的生产者 ID 不能与其他类型消息的生产者 ID 共享。与其他类型的消息不同，事务消息允许反向查询、MQ服务器能通过它们的生产者 ID 查询到消费者。

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