pulsar消息系列(producer生产者发送,consume消费者消费)

pulsar两种消息发送策略,同步发送与异步发送

生产者producer

同步发送模式

楼主创建的producer数据类型是
{ this.producer = client.newProducer(Schema.BYTES) }
同步发送
MessageId messageId = producer.send( str1.getBytes() );

异步发送

方式一,只管发
CompletableFuture future = producer.sendAsync(str1.getBytes());
方式二,确认发送成功
List<CompletableFuture> futures = Lists.newArrayList();

for( int i = 1 ; i <num ; i++ ){
str1 = df.format( new Date() ) + “\t” + i + “||” ;
CompletableFuture future = this.producer.sendAsync(str1.getBytes());
future.handle((v, ex) -> {
if (ex == null) {
// System.out.print(“Message persisted: {}”);
} else {
System.out.println( “Error persisting message: {}”);
log.error(“Error persisting message: {}”, ex);
}
ret

<think>嗯,用户这次的问题聚焦在消息队列中生产者消费者组的关联机制上。从问题表述看,用户已经对消息队列的基础概念有了解,但想深入理解生产者如何与消费者组互动。这属于分布式系统中消息传递的核心设计问题。用户可能正在设计一个需要消息队列的系统,或者遇到了相关技术选型问题。ta提到“确认关联机制”,说明需要明确的技术细节而非概念科普。尤其关注生产者是否直接绑定消费者组——这反映出ta可能担心系统耦合度或扩展性问题。参考提供的站内引用[^1],里面提到消息顺序性、重复消费等痛点,但用户当前问题更偏向架构设计层面。需要区分两点:1)生产者是否感知消费者组的存在2)消息路由如何与消费者组交互。技术要点拆解:1.生产者视角:只认队列/主题,不感知消费者组-以RabbitMQ为例,生产者发布到exchange,由exchange规则路由到queue-Kafka生产者指定topic发送,完全不知道partition被哪些消费者消费2.消费者组本质:同一逻辑消费者的多个物理实例-关键设计:组内竞争消费vs组间广播消费-例如Kafka分区与消费者组的关系:一个分区只能被组内一个消费者消费3.间接关联机制:-通过消息路由规则实现(如RabbitMQ的bindingkey)-通过分区分配策略实现(如Kafka的partition.assignment.strategy)4.特殊场景关联:-需要顺序消费时,生产者需配合分区策略(如Kafka指定partitionkey)-但这不是直接关联消费者组,而是关联分区用户可能隐含担忧:-消费者组扩容时是否影响生产者?答案是否定的,生产者完全无感知-是否会出现消息消费?取决于消费者组的提交机制(如Kafka的offset提交)需要强调设计哲学:消息队列的解耦性正是通过“生产者不知消费者”实现的。但用户提到的“绝对顺序”需求(引用[^1]提及)会打破完全解耦,需要权衡。相关问题设计意图:1.引导用户思考不同MQ的实现差异(技术选型关键)2.暴露用户可能忽略的消费者组内协调问题3.关联ta之前关心的消息顺序问题(引用[^1])</think>好的,我们来详细解释消息队列中生产者消费者组以及它们之间的关联机制。 **核心要点:生产者并不直接与特定的消费者组关联。** 生产者负责发送消息到**队列(Queue)或主题(Topic)**,而消费者(无论是单个还是组成消费者组)负责**订阅**这些队列或主题并从中拉取/消费消息。它们之间的关联是**通过消息队列系统本身管理的队列或主题订阅关系间接实现的**。 以下是详细解析: 1. **生产者的角色与目标:** * 生产者Producer)的唯一职责是**创建消息**并将其**发送到指定的目的地**(通常是队列或主题)。 * 生产者**不需要知道**: * 消息最终会被谁消费(是单个消费者还是一个消费者组)。 * 当前有多少消费者消费者组存在。 * 消费者组内部的负载均衡策略。 * 生产者的目标地址是**队列名(RabbitMQ等)或主题名(Kafka, RocketMQ, Pulsar等)**。例如,生产者可能发送消息到 `order_created_queue` 或 `payment_success_topic`。 2. **消费者组的角色与目的:** * 消费者Consumer)负责**订阅**一个或多个队列或主题,并从中**拉取消息进行处理**。 * **消费者组(Consumer Group)** 是**实现并行消费和负载均衡的关键机制**: * **组内竞争消费:** 一个消费者组包含多个消费者实例(可能分布在不同的进程或机器上)。消息队列系统会将订阅的队列或主题中的消息**自动分配给组内的不同消费者实例**。 * **提高吞吐与容错:** 组内多个消费者并行处理消息,显著提高了系统的整体消费能力(吞吐量)。同时,如果一个消费者实例宕机,消息队列系统会自动将该实例负责的消息重新分配给组内其他健康的实例,保证了消费的连续性(容错性)。 * **组间广播消费:** 不同的消费者组**独立地订阅同一个队列或主题**。消息队列系统会将**同一条消息发送给所有订阅了它的消费者组**(每个组内的消费者再竞争消费这条消息)。这是实现“广播”语义或让不同业务逻辑处理同一条消息的方式。 * 消费者组**需要知道**它要订阅哪个队列或主题。 3. **关联机制详解 - 间接通过队列/主题:** * **生产者 -> 队列/主题:** 生产者消息发送到特定的队列(如 `queue_A`) 或主题(如 `topic_X`)。 * **消费者组 -> 队列/主题:** 消费者组 `Group_1` 通过订阅操作,声明它要消费来自 `queue_A` 或 `topic_X` 的消息。 * **消息队列系统作为中介:** 消息队列系统(如 RabbitMQ, Kafka, RocketMQ)维护着这个订阅关系。当生产者发送消息到 `topic_X`: * 系统知道 `Group_1` 订阅了 `topic_X`。 * 系统将这条消息投递给 `Group_1`。 * `Group_1` 内部的负载均衡机制(由消息队列系统控制,如 Kafka 的分区分配)会将这条消息分配给 `Group_1` 中的某一个具体的消费者实例来处理。 * **如果另一个消费者组 `Group_2` 也订阅了 `topic_X`:** * 系统也会将**同一条**消息投递给 `Group_2`。 * `Group_2` 内部的负载均衡机制会将该消息分配给 `Group_2` 中的某一个消费者实例处理。 * **关键:** 生产者只与 `topic_X` 交互。`Group_1` 和 `Group_2` 也只与 `topic_X` 交互(通过订阅)。生产者消费者组之间**没有直接通信或配置上的关联**。关联是通过它们**共同操作的目标(队列/主题)以及消息队列系统维护的订阅关系表**建立的。 4. **图示关联:** ``` [Producer] --发送消息--> [Topic: "order_events"] | |-- (消息队列系统根据订阅关系投递) --> [Consumer Group: "inventory_service"] --> [Consumer Instance 1] | --> [Consumer Instance 2] | --> [Consumer Instance 3] | |-- (消息队列系统根据订阅关系投递) --> [Consumer Group: "notification_service"] --> [Consumer Instance A] --> [Consumer Instance B] ``` * 生产者发送一条 `order_placed` 消息到 `"order_events"` Topic。 * 消息队列系统看到 `"inventory_service"` 和 `"notification_service"` 两个消费者组都订阅了 `"order_events"`。 * 系统将这条 `order_placed` 消息投递给 `"inventory_service"` 组。该组内部的负载均衡机制(比如基于分区)将其分配给组内的某个实例(如 `Consumer Instance 2`)处理。 * **同时**,系统也将**同一条** `order_placed` 消息投递给 `"notification_service"` 组。该组内部的负载均衡机制将其分配给组内的某个实例(如 `Consumer Instance A`)处理。 **总结:** * 生产者**不直接关联**任何特定的消费者组。它只负责向**队列或主题**发送消息。 * 消费者组通过**订阅**特定的队列或主题,表明它们要消费哪些消息。 * 消息队列系统作为中介,根据**队列/主题上的订阅关系**,将生产者发送到该队列/主题的消息**投递给所有订阅了它的消费者组**。 * 每个消费者组**内部**的多个消费者实例之间进行**负载均衡**(竞争消费),共同处理投递给该组的消息。 * 不同的消费者组订阅同一个队列/主题时,它们会**各自独立地、完整地**接收到该队列/主题的所有消息(广播语义)。 这种设计实现了核心的**解耦**:生产者只需关注发送,无需感知下游消费者消费者组可以独立扩展(增减实例)而不影响生产者;新的消费者组可以随时加入订阅而不需要修改生产者代码。 [^1]: 此机制是消息队列实现解耦、扩展性和容错性的基础设计模式,与主流MQ(Kafka, RabbitMQ, RocketMQ, Pulsar等)的实现原理相符。关于消息队列引入复杂性以及选型问题的讨论,可以参考之前的内容:“虽然消息队列给我们带来了那么多的好处,但同时我们发现引入消息队列也会提高系统的复杂性。市面上现在已经有不少消息队列轮子了,每种消息队列都有自己的特点,选取哪种MQ还得好好斟酌”。
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