MQ系列15：MQ实现批量消息处理

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发布于 2023-11-16 14:49

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1 背景

在互联网业务的实际应用场景中，消息的批量处理是非常必要的，因为我们时刻面临着大量数据的并发执行。
例如，我们在一个业务交互的时候会有大量的分支行为需要异步去处理，但是这些动作又是在不同的业务粒度上的，所以我们需要多次调用MQ写入消息，可能有多次的连接和消息发送。
这个写MySQL数据库是一样的，多次建连和写入，跟一次建连和批量数据库，性能是完全不能比的。
所以我们需要有MQ有批量消息的能力来对我们的业务数据进行快速处理。

2 批量消息实现过程

Rocket MQ的批量消息，可以提高消息的吞吐能力和处理效率，降低下游系统的API调用频率，同时对消息服务的稳定性也有帮助。

MQ系列15：MQ实现批量消息处理-鸿蒙开发者社区

2.1 批量消息的特点

批量消息具有相同的topic。
批量消息具有相同的waitStoreMsgOK属性。
批量消息不支持延迟消息。
批量消息的大小不超过4M（4.4版本之后要求不超过1M）。

2.2 批量消息的使用场景

消息的吞吐能力和处理效率：通过将多条消息打包成一批进行发送，可以减少网络传输开销和消息处理的时间，从而提高整体的消息处理效率。
下游系统的API调用频率：通过将多条消息合并成一条批量消息进行发送，可以减少下游系统接收和处理消息的次数，从而降低API调用频率，减轻下游系统的负载压力。

2.3 批量消息的发送示例

Rocket MQ提供了批量发送消息的功能，可以通过调用DefaultMQProducer的send()方法，将多条消息以列表的形式发送给指定的topic。
以下是一个简单的示例代码：

DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("BatchProducerGroupName_1");
String topic = "BatchSendTest_1";
producer.start();  
List<Message> msgs = new ArrayList<>();  
msgs.add(new Message(topic, "Tag1", "OrderID-063105013", "Hello world".getBytes()));  
msgs.add(new Message(topic, "Tag1", "OrderID-063105014", "Brand".getBytes()));  
msgs.add(new Message(topic, "Tag1", "OrderID-063105015", "handsome boy ".getBytes()));  
try {
   producer.send(msgs);
} catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
   // 处理异常
}
finally { 
  // 如果不再发送消息，关闭生产者Producer
  producer.shutdown();
}1.
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在以上示例代码中，创建了一个DefaultMQProducer实例，并调用其start()方法启动生产者。
然后构造了一个包含三条消息的列表，通过调用producer的send()方法将列表中的消息发送给指定的topic。
如果消息的总长度可能大于1MB时，这时候最好把消息进行分割，参考下面的代码：

public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> {
    private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024;
    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; //for log overhead
            if (tmpSize > SIZE_LIMIT) {
                //it is unexpected that single message exceeds the SIZE_LIMIT
                //here just let it go, otherwise it will block the splitting process
                if (nextIndex - currIndex == 0) {
                   //if the next sublist has no element, add this one and then break, otherwise just break
                   nextIndex++;  
                }
                break;
            }
            if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
                break;
            } else {
                totalSize += tmpSize;
            }
    
        }
        List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
        currIndex = nextIndex;
        return subList;
    }
}
//then you could split the large list into small ones:
ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
while (splitter.hasNext()) {
   try {
       List<Message>  listItem = splitter.next();
       producer.send(listItem);
   } catch (Exception e) {
       e.printStackTrace();
       // handle the error
   }
}1.
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