云原生中间件RocketMQ-消费者消费模式之广播模式、偏移量offset解析

warning: 这篇文章距离上次修改已过190天,其中的内容可能已经有所变动。

广播模式(Broadcasting)是消息队列中的一种消费模式,也就是说,一条消息会被所有的消费者接收和处理。在RocketMQ中,广播模式可以通过设置consumer的消费者组名来实现,每个消费者都有自己的组名,如果一个消费者想要接收所有的消息,那么它的组名需要和其他消费者的组名不同。

偏移量(Offset)是指消费者在消息队列中的消费进度,用于记录消费者消费了多少消息。在RocketMQ中,消费者每消费一条消息,它的偏移量就会自动增加。这样,当消费者宕机重启后,可以根据偏移量来确定从哪条消息之后开始消费。

以下是一个简单的示例,演示如何在RocketMQ中使用广播模式和处理偏移量:




import org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.ConsumeConcurrentlyStatus;
import org.apache.rocketmq.client.consumer.listener.MessageListenerConcurrently;
import org.apache.rocketmq.common.consumer.ConsumeFromWhere;
import org.apache.rocketmq.common.message.MessageExt;
 
import java.util.List;
 
public class BroadcastConsumer {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建消费者
        DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("broadcast_consumer_group");
        // 指定Namesrv地址
        consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
        // 指定主题Topic
        consumer.subscribe("TopicTest", "*");
        // 设置消费者从哪个位置开始消费
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
 
        // 注册消息监听器
        consumer.registerMessageListener((MessageListenerConcurrently) (msgs, context) -> {
            for (MessageExt msg : msgs) {
                // 处理消息
                System.out.println(new String(msg.getBody()));
            }
            // 返回消费成功
            return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
        });
 
        // 启动消费者
        consumer.start();
        System.out.printf("Broadcast consumer started.%n");
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个名为broadcast_consumer_group的广播模式消费者,它会从TopicTest主题的第一个消息开始消费。每当接收到一条消息,它就会打印出消息内容。这个例子展示了如何在RocketMQ中使用广播模式和处理消息的基本方法。

最后修改于:2024年08月16日 11:10

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日