使用场景
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
定义消息切割器
//消息切割器，按照4M大小写个
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 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<Message> 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<String, String> properties = message.getProperties();
for (Map.Entry<String, String> entry : properties.entrySet()) {
tmpSize += entry.getKey().length() + entry.getValue().length();
}
tmpSize = tmpSize + 20; // 增加⽇日志的开销20字节
return tmpSize;
}
}
消息发送
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<Message> 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<Message> 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<MessageExt> 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。
Java 面试宝典是大明哥全力打造的 Java 精品面试题，它是一份靠谱、强大、详细、经典的 Java 后端面试宝典。它不仅仅只是一道道面试题，而是一套完整的 Java 知识体系，一套你 Java 知识点的扫盲贴。
它的内容包括：
- 大厂真题：Java 面试宝典里面的题目都是最近几年的高频的大厂面试真题。
- 原创内容：Java 面试宝典内容全部都是大明哥原创，内容全面且通俗易懂，回答部分可以直接作为面试回答内容。
- 持续更新：一次购买，永久有效。大明哥会持续更新 3+ 年，累计更新 1000+，宝典会不断迭代更新，保证最新、最全面。
- 覆盖全面：本宝典累计更新 1000+，从 Java 入门到 Java 架构的高频面试题，实现 360° 全覆盖。
- 不止面试：内容包含面试题解析、内容详解、知识扩展，它不仅仅只是一份面试题，更是一套完整的 Java 知识体系。
- 宝典详情：https://www.yuque.com/chenssy/sike-java/xvlo920axlp7sf4k
- 宝典总览：https://www.yuque.com/chenssy/sike-java/yogsehzntzgp4ly1
- 宝典进展：https://www.yuque.com/chenssy/sike-java/en9ned7loo47z5aw
目前 Java 面试宝典累计更新 400+ 道，总字数 42w+。大明哥还在持续更新中，下图是大明哥在 2024-12 月份的更新情况：
想了解详情的小伙伴，扫描下面二维码加大明哥微信【daming091】咨询
同时，大明哥也整理一套目前市面最常见的热点面试题。微信搜[大明哥聊 Java]或扫描下方二维码关注大明哥的原创公众号[大明哥聊 Java] ，回复【面试题】 即可免费领取。
