RocketMQ源码分析之从官方示例窥探：RocketMQ事务消息实现基本思想

在阅读本文前，若您对RocketMQ技术感兴趣，请加入 RocketMQ技术交流群

RocketMQ4.3.0版本开始支持事务消息，后续分享将开始将剖析事务消息的实现原理。首先从官方给出的Demo实例入手，以此通往RocketMQ事务消息的世界中。

官方版本未发布之前，从apache rocketmq第一个版本上线后，代码中存在与事务消息相关的代码，例如COMMIT、ROLLBACK、PREPARED，在事务消息未开源之前网上对于事务消息的“声音”基本上是使用类似二阶段提交，主要是根据消息系统标志MessageSysFlag中定义来推测的：

TRANSACTION_PREPARED_TYPE
TRANSACTION_COMMIT_TYPE
TRANSACTION_ROLLBACK_TYPE

消息发送者首先发送TRANSACTION_PREPARED_TYPE类型的消息，然后根据事务状态来决定是提交或回滚事务发送commit请求或rollback请求，如果commit/rollback请求丢失后，rocketmq会在指定超时时间后回查事务状态来决定提交或回滚事务。

让我们各自带着自己的理解和猜测，从阅读RocketMQ官方提供的Demo程序入手，试图窥探一些大体的信息。

Demo示例程序位于：/rocketmq-example/src/main/java/org/apache/rocketmq/example/transaction包中。该包中未放置消息消费者，为了验证事务的消息消费情况，我们可以从其他包copy一个消费者，从而先运行生产者，然后运行消费者，判断事务消息的预发放、提交、回滚等效果，二话不说，先运行一下，看下效果再说：
消息发送端运行结果：

SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5767EC0000, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=0]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=1]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57681E0002, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=2]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D57682B0003, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=3]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=4]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768490005, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=5]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768560006, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=3], queueOffset=6]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=0], queueOffset=7]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768730008, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=1], queueOffset=8]
SendResult [sendStatus=SEND_OK, msgId=C0A8010518DC6D06D69C8D5768800009, offsetMsgId=null, messageQueue=MessageQueue [topic=transaction_topic_test, brokerName=broker-a, queueId=2], queueOffset=9]

消息消费端效果：

Consumer Started.
ConsumeMessageThread_1 Receive New Messages: [MessageExt [queueId=0, storeSize=325, queueOffset=0, sysFlag=8, bornTimestamp=1532745715812, bornHost=/192.168.1.5:55482, storeTimestamp=1532745749010, storeHost=/192.168.1.5:10911, msgId=C0A8010500002A9F0000000000001DE8, commitLogOffset=7656, bodyCRC=988340972, reconsumeTimes=0, preparedTransactionOffset=5477, toString()=Message{topic='transaction_topic_test', flag=0, properties={MIN_OFFSET=0, REAL_TOPIC=transaction_topic_test, TRANSACTION_CHECK_TIMES=1, MAX_OFFSET=1, KEYS=KEY7, TRAN_MSG=true, CONSUME_START_TIME=1532746024360, UNIQ_KEY=C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007, WAIT=true, PGROUP=please_rename_unique_group_name, TAGS=TagC, REAL_QID=0}, body=[72, 101, 108, 108, 111, 32, 82, 111, 99, 107, 101, 116, 77, 81, 32, 55], transactionId='C0A8010518DC6D06D69C8D5768640007'}]] 
ConsumeMessageThread_2 Receive New Messages: [MessageExt [queueId=1, storeSize=325, queueOffset=0, sysFlag=8, bornTimestamp=1532745715768, bornHost=/192.168.1.5:55482, storeTimestamp=1532745749008, storeHost=/192.168.1.5:10911, msgId=C0A8010500002A9F0000000000001B91, commitLogOffset=7057, bodyCRC=601994070, reconsumeTimes=0, preparedTransactionOffset=4496, toString()=Message{topic='transaction_topic_test', flag=0, properties={MIN_OFFSET=0, REAL_TOPIC=transaction_topic_test, TRANSACTION_CHECK_TIMES=1, MAX_OFFSET=1, KEYS=KEY4, TRAN_MSG=true, CONSUME_START_TIME=1532746024361, UNIQ_KEY=C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004, WAIT=true, PGROUP=please_rename_unique_group_name, TAGS=TagE, REAL_QID=1}, body=[72, 101, 108, 108, 111, 32, 82, 111, 99, 107, 101, 116, 77, 81, 32, 52], transactionId='C0A8010518DC6D06D69C8D5768380004'}]] 
ConsumeMessageThread_3 Receive New Messages: [MessageExt [queueId=2, storeSize=325, queueOffset=0, sysFlag=8, bornTimestamp=1532745715727, bornHost=/192.168.1.5:55482, storeTimestamp=1532745748834, storeHost=/192.168.1.5:10911, msgId=C0A8010500002A9F000000000000193A, commitLogOffset=6458, bodyCRC=1401636825, reconsumeTimes=0, preparedTransactionOffset=3515, toString()=Message{topic='transaction_topic_test', flag=0, properties={MIN_OFFSET=0, REAL_TOPIC=transaction_topic_test, TRANSACTION_CHECK_TIMES=1, MAX_OFFSET=1, KEYS=KEY1, TRAN_MSG=true, CONSUME_START_TIME=1532746024368, UNIQ_KEY=C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001, WAIT=true, PGROUP=please_rename_unique_group_name, TAGS=TagB, REAL_QID=2}, body=[72, 101, 108, 108, 111, 32, 82, 111, 99, 107, 101, 116, 77, 81, 32, 49], transactionId='C0A8010518DC6D06D69C8D57680F0001'}]]

综上所述，服务端发送了10条消息，而消费端只收到3条消息，应该是由于事务回滚，造成只提交了3条消息，为了更加严谨，可以安装一个rocketmq-consonse，更加直观的观察shangshagn's上述结果：
clipboard

接下来对示例代码进行解读：

1、生产者端代码解读：

public class TransactionProducer {
    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
        TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();        // @1
        TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("please_rename_unique_group_name");
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 100, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(2000), new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setName("client-transaction-msg-check-thread");
                return thread;
            }
        });      // @2
        producer.setExecutorService(executorService);                                // @3
        producer.setTransactionListener(transactionListener);                      // @4
        producer.start();
        String[] tags = new String[] {"TagA", "TagB", "TagC", "TagD", "TagE"};
        for (int i = 0; i < 10; i++) {                                                                    // @5
            try {
                Message msg =
                    new Message("transaction_topic_test", tags[i % tags.length], "KEY" + i,
                        ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                SendResult sendResult = producer.sendMessageInTransaction(msg, null);
                System.out.printf("%s%n", sendResult);

                Thread.sleep(10);
            } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {     //这里只是阻止生产者过早退出，导致事务消息的相关机制无法运行
            Thread.sleep(1000);
        }
        producer.shutdown();
    }
}

代码@1：创建TransactionListener 实例，字面理解为事务消息事件监听器，下文详细对其进行展开。
代码@2：ExecutorService executorService，创建一个线程池，其线程的名称前缀”client-transaction-msg-check-thread“，从字面理解为客户端事务消息状态检测线程，我们可以大胆的猜测一下是不是这个线程池调用TransactionListener方法，完成对事务消息的检测呢？【这里只是作者的猜测，大家不能当真，在作者后续文章发布后，如果该观点错误，会加以修复，这里写出来，主要是想分享一下我读源码的方法】。
代码@3：为事务消息发送者设置线程池。
代码@4：为事务消息发送者设置事务监听器。
代码@5：发送10条消息。

2、TransactionListener代码解读

public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
    private AtomicInteger transactionIndex = new AtomicInteger(0);

    private ConcurrentHashMap<String, Integer> localTrans = new ConcurrentHashMap<>();

    @Override
    public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
        int value = transactionIndex.getAndIncrement();
        int status = value % 3;
        localTrans.put(msg.getTransactionId(), status);
        return LocalTransactionState.UNKNOW;
    }

    @Override
    public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
        Integer status = localTrans.get(msg.getTransactionId());
        if (null != status) {
            switch (status) {
                case 0:
                    return LocalTransactionState.UNKNOW;
                case 1:
                    return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
                case 2:
                    return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
            }
        }
        return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
    }
}

executeLocalTransaction方法：记录本地事务的事务状态，这里其实现就是循环设置事务消息的状态为0,1,2，demo中是把消息的状态数据存放在一个Map中。实际应用时通常会持久化消息的事务状态，例如数据库或缓存。
checkLocalTransaction方法，事务回查业务实现，查本地事务表，判断事务的状态如为0：UNKNOW，1：COMMIT_MESSAGE；ROLLBACK_MESSAGE。这里就能解释，生产者连续发10条消息，因为只有3条消息的事务状态为COMMIT_MESSAGE，故消息消费者只能消费3条。

到这里，基本上还是可以得知事务消息的实现方式，基本与文章开头所示的“网上声音”实现类似，下一节将详细分析TransactionMQProducer事务消息发送的实现细节。

郑重声明：本文主要是展示事务消息的基本使用，本文所下的结论还仅仅是作者的猜测，下一篇文章，将重点分析事务消息的实现细节，本文一个非常重要的目的，是向读者朋友们展示作者学习源码的一个方法，总结为：先做全面了解（网上，官方文档）、然后加以自己的思考，从Demo实例入手学习，将学习任务分解之，边写边看。

这算不算文末有彩蛋呢？呵呵，下一篇见：详细分析RocketMQ事务消息的实现细节。

本文节选自书籍《RocketMQ技术内幕：RocketMQ架构设计与实现原理》
1464507522