rocketmq消费者线程模型

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本文详细解析RocketMQ中Push和Pull消费模式的区别，重点介绍它们的实现原理，以及客户端如何通过主动请求获取消息和线程模型的工作方式。

两种消费模式

在RocketMQ中，Consumer端的两种消费模式（Push/Pull）都是基于拉模式来获取消息的，而在Push模式只是对pull模式的一种封装，其本质实现为消息拉取线程在从服务器拉取到一批消息后，然后提交到消息消费线程池后，又“马不停蹄”的继续向服务器再次尝试拉取消息。如果未拉取到消息，则延迟一下又继续拉取。

rocketmq的消费是靠client进程主动请求broker的逻辑队列，拿到一个索引，然后再从CommitLog里面读取真正的消息内容。

线程模型

在这里插入图片描述

RocketMQ——Consumer篇：PUSH模式下拉取消息服务的线程（PullMessageService）
meilong_whpu的专栏
08-11 2463
只有在PUSH模式下才会使用PullMessageService服务线程，该线程主要是对pullRequestQueue:LinkedBlockingQueue<PullRequest>队列进行监测，处理该队列中的PullRequest请求对象；同时该线程也提供了两种拉取方式，分别是立即拉取和延迟拉取两种；1 拉取消息的处理逻辑在该线程的run方法中，循环地不间断地从pullRequestQueue
RocketMQ之Broker线程模型
闲来无事
03-26 4630
1.概述 RocketMQ是阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件，具有以下特点： 1、能够保证严格的消息顺序； 2、提供丰富的消息拉取模式； 3、高效的订阅者水平扩展能力； 4、实时的消息订阅机制； 5、亿级消息堆积能力。 网上关于RocketMQ各方面（如RPC通信、消息存储、消费发送、消息消费等）的介绍非常多，也比较详细，本文在此就不重复了，感兴趣的同学可以百度一下。...
告别消息堆积：Apache RocketMQ消费者线程模型深度调优指南
最新发布
gitblog_00557的博客
09-09 799
你是否还在为RocketMQ消费延迟发愁？订单消息堆积导致用户投诉？本文将从线程模型底层原理出发，手把手教你通过参数调优将消费性能提升300%，涵盖并发/有序消费场景的最佳实践，读完即可掌握： - 消费者线程池动态伸缩策略 - 5个核心参数的黄金配置公式 - 消息堆积的4种应急处理方案 - 线程模型监控与问题诊断技巧 ## 消费者线程模型核心架构 RocketMQ消费者线程模型基于"线程池...
【RocketMQ】原理分析：Consumer消费模型、消费规则
A minor
11-18 4135
1.RocketMQ消费模型 RocketMQ提供了两种消息消费模型，一种是pull主动拉取，另一种是push被动接收。 实际上 RocketMQ都是pull模式，而push只是在pull模式上做了一层封装 RocketMQ是基于长轮训来实现消息的pull pull到消息以后触发业务消费者注册的call back 2.消费规则 当Kafka集群中存在多个主节点时，一条消息只会发送到其中一个主节点，rocketmq对于多个master节点的消息发送，会做负载均衡，使得消息可以平衡的发送到多个master节
RocketMQ的概念模型详解
白话机器学习
08-11 1004
生产者。发送消息的客户端角色。发送消息的时候需要指定Topic。Producer：消息生产者，也称为消息发布者，负责生产并发送消息。Producer 实例：Producer 的一个对象实例，不同的 Producer 实例可以运行在不同进程内或者不同机器上。Producer 实例线程安全，可在同一进程内多线程之间共享。
RocketMQ每个线程一批次消费数据条数远不及预期问题
qq_44477308的博客
07-09 761
maxTransferCountOnMessageInMemory是从内存中的获取的，而我的场景是数据都是延迟数据，很可能以及落盘了，所以该参数并没有效果，应该从磁盘相关的参数入手。从查阅相关资料可知，一般都推荐修改maxTransferCountOnMessageInMemory参数，该参数指的是单词pull消息从内存中传输的最大数据条数。我希望的是80个线程，每个线程每批次消费1024条数据。记录在日常开发中遇到的RocketMQ消费每批次获取数据过少的问题。很可能是配置不对导致限制了消费数据条数。
RocketMQ-Consumer源码分析&问题刨析&消费模型
weixin_36114346的博客
07-14 470
RocketMq 、Consumer、消费
RocketMQ（二）：领域模型（生产者、消费者）
geminigoth的博客
02-09 1321
生产者是Apache RocketMQ 系统中用来构建并传输消息到服务端的运行实体。生产者通常被集成在业务系统中，将业务消息按照要求封装成Apache RocketMQ 的消息并发送值服务端。在消息生产者中，可以定义如下传输行为：1、发送方式：生产者可通过API接口设置消息发送的方式。Apache RocketMQ 支持同步和异步传输。2、批量发送：生产者可以通过API接口设置消息批量传输的方式。例如，批量发送的消息条数或消息大小。
RocketMQ高级特性三-消费者分类
StaticKing的博客
09-03 1366
RocketMQ中的消费者分类主要包括三种类型：PullConsumer、SimpleConsumer、和PushConsumer。每种消费者类型都有其特定的使用场景、原理机制以及优缺点
rocketmq 消费者不能调用其他服务_Spring Cloud Alibaba RocketMQ - 构建异步通信的微服务...
weixin_34217656的博客
02-11 541
引入MQ后的架构演进MQ的选择消息队列对比参照表：RocketMQ vs. ActiveMQ vs. Kafka：参考至：CentOS7上搭建RocketMQ环境要求：CentOS 7.264位JDK1.8+4G+的可用磁盘空间1、下载RocketMQ的二进制包，我这里使用的是4.5.1版本，下载地址如下：使用wget命令下载：[root@study-01 ~]# cd /usr/local/sr...
RocketMQ之 Consumer，消费者消费原理解析
小道仙的后宫
04-16 1868
每个使用了 @RocketMQMessageListener 注解的消费者，都会被解析成一个 ListenerContainerListenerContainer 在解析出来后，就被开启了，它会运行一个死循环的代码（如果当前线程不终止的话，会一直运行），这段代码会不停的去 pull 消息如果 pull到了消息，就会被丢入一个线程池，等待资源去处理消息。
消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二
程序猿DD
07-14 1716
作者：胡宗棠来源：匠心独运的博客在（一）篇中主要介绍了RocketMQ的协议格式，消息编解码，通信方式(同步/异步/单向)、消息发送/接收以及异步回调的主要通信流程。而本...
RocketMQ-网络传输与线程框架
tyzsm的博客
05-15 719
由于工作的原因，需要在RocketMQ源码的基础上进行修改，实现自己的功能，因此打算读读源码，写写日记，后续会使用aeron替换掉netty，比较两者的性能指标。 RocketMQ主要包括NameSrv、Broker、Producer和Consumer四个模块，模块之间通过Netty进行底层网络传输，因此，RocketMQ的线程模型也是根据Netty的特点进行构建。 RocketMQ在原生Netty的基础上，封装了自己的Server和Client，分别为NettyRemotingServer和NettyR
云原生中间件RocketMQ-消费者核心参数、消费模式之集群模式
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消费者采用负载均衡（集群模式）方式消费消息，一个分组(Group)下的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。一个Consumer Group中的各个Consumer实例分摊去消费消息，即一条消息只会投递到一个Consumer Group下面的一个实例。: 单队列并行消费允许的最大跨度，默认值2000， 队列级别的流量控制阈值，拉消息本地队列缓存消息最大数，默认1000。： 消息拉取时间间隔，由于是长轮询，所以为0，但是如果应用为了流控，也可以设置大于0的值，单位毫秒，默认0。...
RocketMQ Consumer 学习笔记
qq_24692021的博客
12-03 358
学习一下RocketMQ- 消费者的原理和使用???? 消费模式 消息消费有两种模式： 1、并发消费 并发消费是默认的处理方法，一个消费者使用线程池技术，可以并发消费多条消息，提升机器的资源利用率。默认配置是 20 个线程，所以一台机器默认情况下，同一瞬间可以消费 20 个消息。关注公众后码猿技术专栏获取更多面试资源。 其中ConsumeMessageConcurrentlyService的构造函数如下： publicConsumeMessageConcurrentlyService(D.
如何确定RocketMQ中消费者的线程大小
02-25 5236
随着物联网行业的发展、智能设备数量越来越多，随着设备活跃量过大，常常存在一些高并发的请求，形成了流量尖峰，过多的请求会压垮服务器，影响其他服务运行。因此，为了保护云端服务，需要对请求进行缓冲，`RocketMQ`就是一款非常优秀消息队列的中间件，在互联网领域久经考验，也被各个行业广泛应用。
RocketMQ
HelloiChen的博客
03-23 3011
文章目录1 基本介绍1.1 基本概念1.2 整体流程1.3 集群部署2 简单示例2.1 Producer2.2 Consumer3 SpringBoot 示例3.1 quickstart3.1.1 YAML3.1.2 Producer3.1.3 Consumer3.1.4 ConsumerA3.2 @RocketMQMessageListener3.3 连接不同的 RocketMQ 集群3.4 批量发送消息3.4.1 Producer3.4.2 Consumer3.5 定时消息3.5.1 Producer3
RocketMQ：RocketMQ网络通信模型分析
weixin_43290370的博客
04-01 955
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;Accept异步处理HA同步/刷盘。
如何在 SpringBoot 项目中控制 RocketMQ消费线程数量
中生代技术
06-20 7287
1 背景最近在新项目开发中遇到一个有趣的问题，如何在 SpringBoot 项目中控制 RocketMQ 消费线程数量。如何设置单个 topic 消费线程的最小数量和最大数量，用来区分不同 topic 吞吐量不同。我们先介绍一下 RocketMQ 消息监听再来说明 RocketMQ 消费线程。2 RocketMQ 消息监听设置消费者组为 my_consumer_g...
RocketMQ 消费者运行中如何修改拉取速率
07-31
<think>嗯，用户这次的问题很具体，是关于RocketMQ消费者动态调整拉取速率的实现方案。从对话历史看，用户已经了解基本的速率控制参数，现在需要的是运行时动态调整的方法。 用户可能正在面临线上流量波动的问题，比如促销活动导致消息量激增，或者某些时段处理能力下降。ta需要在不重启服务的情况下实时调整消费速率，这对生产环境很重要。从ta引用资料的行为看，是个严谨的开发者，应该需要具体代码示例而非理论说明。 我注意到之前提供的引用[1]和[2]特别有价值：引用[1]说明PushConsumer底层是Pull机制，引用[2]指出Pull模式的优势在于消费端可控。这正好支持动态调整的可行性。不过用户没问到线程池调整，可能暂时不需要那么复杂的方案。 需要重点解决三个层面：参数修改接口、动态生效机制、监控配套。特别要注意DefaultMQPushConsumer的API限制——它的setPullInterval等方法在start()后是否生效？查证文档发现4.5版本后确实支持运行时修改。 用户可能还会担心频繁调整的影响，所以最佳实践里要强调渐进式调整和监控指标。代码示例应该包含完整的监听器实现，因为用户上次给的示例正好是MessageListenerConcurrently，可以延续这个风格。 突然想到个隐患：如果同时调整pullInterval和pullBatchSize可能造成速率震荡，需要提醒用户避免"双参数同时大改"的操作。这个细节放在注意事项里比较合适。 最后的相关问题设计成递进关系：先解决核心问题(动态调参)，再延伸到底层原理(线程模型)和配套工具(Dashboard监控)，这样用户可以根据需要深入。</think>在 RocketMQ 中，消费者运行时可动态调整拉取速率，主要通过以下核心方法实现： --- ### 一、动态调整核心参数 #### 1. **修改拉取间隔 (`pullInterval`)** ```java // 获取消费者内部实现类 DefaultMQPushConsumerImpl consumerImpl = (DefaultMQPushConsumerImpl) consumer.getDefaultMQPushConsumerImpl(); // 动态调整拉取间隔（单位：毫秒） consumerImpl.getPullAPIWrapper().setPullInterval(3000); // 调整为3秒 ``` - **生效机制**：下次拉取请求时自动应用新间隔[^1]。 #### 2. **调整单次拉取量 (`pullBatchSize`)** ```java consumer.getDefaultMQPushConsumer().setPullBatchSize(64); // 单次拉取64条 ``` - **实时性**：立即生效，下次拉取时使用新值[^1]。 #### 3. **动态修改消息堆积阈值 (`pullThresholdForQueue`)** ```java consumer.getDefaultMQPushConsumer().setPullThresholdForQueue(2000); // 队列堆积2000条时暂停拉取 ``` - **作用**：防止消息堆积导致内存溢出[^2]。 --- ### 二、完整动态调整示例 ```java public class DynamicAdjuster { private DefaultMQPushConsumer consumer; // 动态调整方法 public void adjustRate(int newInterval, int newBatchSize) { // 1. 调整拉取间隔 DefaultMQPushConsumerImpl impl = (DefaultMQPushConsumerImpl) consumer.getDefaultMQPushConsumerImpl(); impl.getPullAPIWrapper().setPullInterval(newInterval); // 2. 调整批量大小 consumer.getDefaultMQPushConsumer().setPullBatchSize(newBatchSize); System.out.println("已调整: interval=" + newInterval + "ms, batchSize=" + newBatchSize); } // 消费者初始化 public void init() throws Exception { consumer = new DefaultMQPushConsumer("group"); consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876"); consumer.subscribe("TopicTest", "*"); consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> { // 业务处理逻辑 return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS; }); consumer.start(); } } ``` > 通过外部调用 `adjustRate(5000, 48)` 即可将拉取间隔改为5秒，批量改为48条。 --- ### 三、高级动态控制策略 #### 1. **基于监控的自动调节** ```java // 监控消息堆积量 long backlog = consumer.getDefaultMQPushConsumerImpl() .getOffsetStore() .getMessageCount("TopicTest", "ConsumerGroup"); if (backlog > 1000) { adjustRate(100, 10); // 堆积严重时加速拉取 } else { adjustRate(3000, 32); // 正常速率 } ``` #### 2. **动态线程池调整** ```java // 调整消费线程池 consumer.getDefaultMQPushConsumerImpl() .getConsumeMessageService() .adjustThreadPool(20, 50); // 修改线程池范围(min=20, max=50) ``` --- ### 四、注意事项 1. **线程安全** 动态修改操作需在**独立控制线程**中执行，避免与消费线程冲突。 2. **参数联动** 同时调整 `pullInterval` 和 `pullBatchSize` 时需计算预期速率： $$ \text{拉取速率} = \frac{\text{pullBatchSize}}{\text{pullInterval}} \quad (\text{条/毫秒}) $$ 3. **监控必选** 通过 RocketMQ Dashboard 实时观察： - `PullTPS`：当前拉取速率 - `Msg Backlog`：消息堆积量 - `Thread Pool Usage`：线程池负载 --- ### 五、最佳实践 ```mermaid graph TD A[启动消费者] --> B{监控堆积量} B -- >1000 --> C[加速拉取：pullInterval=100ms] B -- <200 --> D[降速拉取：pullInterval=5000ms] C --> E[检查CPU/内存] D --> E E -- 资源充足 --> F[增大pullBatchSize] E -- 资源不足 --> G[减小pullBatchSize] ``` > **关键原则**：优先调整 `pullInterval` 控制频率，再通过 `pullBatchSize` 微调吞吐量[^1][^2]。 ---
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