RocketMQ入门（三）

原创

传说之下的花儿

发布于 2023-11-29 09:54:49

3080

发布于 2023-11-29 09:54:49

文章被收录于专栏：传说之下的花儿的日常学习笔记传说之下的花儿的日常学习笔记

4. 消息发送样例

获取RocketMQ客户端依赖 go get github.com/apache/rocketmq-client-go/v2
消息发送者步骤分析
1. 创建消息生产者producer，并制定生产者组名
2. 指定Nameserver地址
3. 启动producer
4. 创建消息对象，指定主题Topic、Tag和消息
5. 发送消息
6. 关闭生产者producer
消息消费者步骤分析
1. 创建消费者Consumer，制定消费者组名
2. 指定Nameserver地址
3. 订阅主题Topic和Tag
4. 设置回调函数，处理消息
5. 启动消费者consumer

4.1 基本样例

4.1.1 消息发送

1）发送同步消息

这种可靠性同步地发送方式使用的比较广泛，比如：重要的消息通知，短信通知。

 public class SyncProducer {
     public static void main(String[] args) throws Exception {
         // 实例化消息生产者Producer
         DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
         // 设置NameServer的地址
         producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
         // 启动Producer实例
         producer.start();
         for (int i = 0; i < 100; i++) {
             // 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
             Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
             "TagA" /* Tag */,
             ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
             );
             // 发送消息到一个Broker
             SendResult sendResult = producer.send(msg);
             // 通过sendResult返回消息是否成功送达
             System.out.printf("%s%n", sendResult);
         }
         // 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
         producer.shutdown();
     }
 }

2）发送异步消息

异步消息通常用在对响应时间敏感的业务场景，即发送端不能容忍长时间地等待Broker的响应。

 public class AsyncProducer {
     public static void main(String[] args) throws Exception {
         // 实例化消息生产者Producer
         DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
         // 设置NameServer的地址
         producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
         // 启动Producer实例
         producer.start();
         producer.setRetryTimesWhenSendAsyncFailed(0);
         for (int i = 0; i < 100; i++) {
                 final int index = i;
                 // 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
                 Message msg = new Message("TopicTest",
                     "TagA",
                     "OrderID188",
                     "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
                 // SendCallback接收异步返回结果的回调
                 producer.send(msg, new SendCallback() {
                     @Override
                     public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                         System.out.printf("%-10d OK %s %n", index,
                             sendResult.getMsgId());
                     }
                     @Override
                     public void onException(Throwable e) {
                       System.out.printf("%-10d Exception %s %n", index, e);
                       e.printStackTrace();
                     }
                 });
         }
         // 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
         producer.shutdown();
     }
 }

3）单向发送消息

这种方式主要用在不特别关心发送结果的场景，例如日志发送。

 public class OnewayProducer {
     public static void main(String[] args) throws Exception{
         // 实例化消息生产者Producer
         DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
         // 设置NameServer的地址
         producer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
         // 启动Producer实例
         producer.start();
         for (int i = 0; i < 100; i++) {
             // 创建消息，并指定Topic，Tag和消息体
             Message msg = new Message("TopicTest" /* Topic */,
                 "TagA" /* Tag */,
                 ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET) /* Message body */
             );
             // 发送单向消息，没有任何返回结果
             producer.sendOneway(msg);
 
         }
         // 如果不再发送消息，关闭Producer实例。
         producer.shutdown();
     }
 }

4.1.2 消费消息

1）负载均衡模式

消费者采用负载均衡方式消费消息，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

 public static void main(String[] args) throws Exception {
     // 实例化消息生产者,指定组名
     DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
     // 指定Namesrv地址信息.
     consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
     // 订阅Topic
     consumer.subscribe("Test", "*");
     //负载均衡模式消费
     consumer.setMessageModel(MessageModel.CLUSTERING);
     // 注册回调函数，处理消息
     consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
         @Override
         public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                                                         ConsumeConcurrentlyContext context) {
             System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", 
                               Thread.currentThread().getName(), msgs);
             return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
         }
     });
     //启动消息者
     consumer.start();
     System.out.printf("Consumer Started.%n");
 }

2）广播模式

消费者采用广播的方式消费消息，每个消费者消费的消息都是相同的

 public static void main(String[] args) throws Exception {
     // 实例化消息生产者,指定组名
     DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("group1");
     // 指定Namesrv地址信息.
     consumer.setNamesrvAddr("localhost:9876");
     // 订阅Topic
     consumer.subscribe("Test", "*");
     //广播模式消费
     consumer.setMessageModel(MessageModel.BROADCASTING);
     // 注册回调函数，处理消息
     consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
         @Override
         public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs,
                                                         ConsumeConcurrentlyContext context) {
             System.out.printf("%s Receive New Messages: %s %n", 
                               Thread.currentThread().getName(), msgs);
             return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
         }
     });
     //启动消息者
     consumer.start();
     System.out.printf("Consumer Started.%n");
 }

4.2 顺序消息

消息有序指的是可以按照消息的发送顺序来消费(FIFO)。RocketMQ可以严格的保证消息有序，可以分为分区有序或者全局有序。

顺序消费的原理解析，在默认的情况下消息发送会采取Round Robin轮询方式把消息发送到不同的queue(分区队列)；而消费消息的时候从多个queue上拉取消息，这种情况发送和消费是不能保证顺序。但是如果控制发送的顺序消息只依次发送到同一个queue中，消费的时候只从这个queue上依次拉取，则就保证了顺序。当发送和消费参与的queue只有一个，则是全局有序；如果多个queue参与，则为分区有序，即相对每个queue，消息都是有序的。

下面用订单进行分区有序的示例。一个订单的顺序流程是：创建、付款、推送、完成。订单号相同的消息会被先后发送到同一个队列中，消费时，同一个OrderId获取到的肯定是同一个队列。

4.2.1 顺序消息生产

 /**
 * Producer，发送顺序消息
 */
 public class Producer {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
 
        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
 
        producer.start();
 
        String[] tags = new String[]{"TagA", "TagC", "TagD"};
 
        // 订单列表
        List<OrderStep> orderList = new Producer().buildOrders();
 
        Date date = new Date();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String dateStr = sdf.format(date);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            // 加个时间前缀
            String body = dateStr + " Hello RocketMQ " + orderList.get(i);
            Message msg = new Message("TopicTest", tags[i % tags.length], "KEY" + i, body.getBytes());
 
            SendResult sendResult = producer.send(msg, new MessageQueueSelector() {
                @Override
                public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
                    Long id = (Long) arg;  //根据订单id选择发送queue
                    long index = id % mqs.size();
                    return mqs.get((int) index);
                }
            }, orderList.get(i).getOrderId());//订单id
 
            System.out.println(String.format("SendResult status:%s, queueId:%d, body:%s",
                sendResult.getSendStatus(),
                sendResult.getMessageQueue().getQueueId(),
                body));
        }
 
        producer.shutdown();
    }
 
    /**
     * 订单的步骤
     */
    private static class OrderStep {
        private long orderId;
        private String desc;
 
        public long getOrderId() {
            return orderId;
        }
 
        public void setOrderId(long orderId) {
            this.orderId = orderId;
        }
 
        public String getDesc() {
            return desc;
        }
 
        public void setDesc(String desc) {
            this.desc = desc;
        }
 
        @Override
        public String toString() {
            return "OrderStep{" +
                "orderId=" + orderId +
                ", desc='" + desc + '\'' +
                '}';
        }
    }
 
    /**
     * 生成模拟订单数据
     */
    private List<OrderStep> buildOrders() {
        List<OrderStep> orderList = new ArrayList<OrderStep>();
 
        OrderStep orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111039L);
        orderDemo.setDesc("创建");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111065L);
        orderDemo.setDesc("创建");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111039L);
        orderDemo.setDesc("付款");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103117235L);
        orderDemo.setDesc("创建");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111065L);
        orderDemo.setDesc("付款");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103117235L);
        orderDemo.setDesc("付款");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111065L);
        orderDemo.setDesc("完成");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111039L);
        orderDemo.setDesc("推送");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103117235L);
        orderDemo.setDesc("完成");
        orderList.add(orderDemo);
 
        orderDemo = new OrderStep();
        orderDemo.setOrderId(15103111039L);
        orderDemo.setDesc("完成");
        orderList.add(orderDemo);
 
        return orderList;
    }
 }

4.2.2 顺序消费消息

 /**
 * 顺序消息消费，带事务方式（应用可控制Offset什么时候提交）
 */
 public class ConsumerInOrder {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DefaultMQPushConsumer consumer = new 
            DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_3");
        consumer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
        /**
         * 设置Consumer第一次启动是从队列头部开始消费还是队列尾部开始消费<br>
         * 如果非第一次启动，那么按照上次消费的位置继续消费
         */
        consumer.setConsumeFromWhere(ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET);
 
        consumer.subscribe("TopicTest", "TagA || TagC || TagD");
 
        consumer.registerMessageListener(new MessageListenerOrderly() {
 
            Random random = new Random();
 
            @Override
            public ConsumeOrderlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeOrderlyContext context) {
                context.setAutoCommit(true);
                for (MessageExt msg : msgs) {
                    // 可以看到每个queue有唯一的consume线程来消费, 订单对每个queue(分区)有序
                    System.out.println("consumeThread=" + Thread.currentThread().getName() + "queueId=" + msg.getQueueId() + ", content:" + new String(msg.getBody()));
                }
 
                try {
                    //模拟业务逻辑处理中...
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(random.nextInt(10));
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                return ConsumeOrderlyStatus.SUCCESS;
            }
        });
 
        consumer.start();
 
        System.out.println("Consumer Started.");
    }
 }

4.3 延时消息

比如电商里，提交了一个订单就可以发送一个延时消息，1h后去检查这个订单的状态，如果还是未付款就取消订单释放库存。

4.3.1 启动消息消费者

 public class ScheduledMessageConsumer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
       // 实例化消费者
       DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("ExampleConsumer");
       // 订阅Topics
       consumer.subscribe("TestTopic", "*");
       // 注册消息监听者
       consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
           @Override
           public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> messages, ConsumeConcurrentlyContext context) {
               for (MessageExt message : messages) {
                   // Print approximate delay time period
                   System.out.println("Receive message[msgId=" + message.getMsgId() + "] " + (System.currentTimeMillis() - message.getStoreTimestamp()) + "ms later");
               }
               return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
           }
       });
       // 启动消费者
       consumer.start();
   }
 }

4.3.2 发送延时消息

 public class ScheduledMessageProducer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
       // 实例化一个生产者来产生延时消息
       DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ExampleProducerGroup");
       // 启动生产者
       producer.start();
       int totalMessagesToSend = 100;
       for (int i = 0; i < totalMessagesToSend; i++) {
           Message message = new Message("TestTopic", ("Hello scheduled message " + i).getBytes());
           // 设置延时等级3,这个消息将在10s之后发送(现在只支持固定的几个时间,详看delayTimeLevel)
           message.setDelayTimeLevel(3);
           // 发送消息
           producer.send(message);
       }
        // 关闭生产者
       producer.shutdown();
   }
 }

###4.3.3 验证

您将会看到消息的消费比存储时间晚10秒

4.3.4 使用限制

 // org/apache/rocketmq/store/config/MessageStoreConfig.java
 private String messageDelayLevel = "1s 5s 10s 30s 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 20m 30m 1h 2h";

现在RocketMq并不支持任意时间的延时，需要设置几个固定的延时等级，从1s到2h分别对应着等级1到18

4.4 批量消息

批量发送消息能显著提高传递小消息的性能。限制是这些批量消息应该有相同的topic，相同的waitStoreMsgOK，而且不能是延时消息。此外，这一批消息的总大小不应超过4MB。

4.4.1 发送批量消息

如果您每次只发送不超过4MB的消息，则很容易使用批处理，样例如下：

 String topic = "BatchTest";
 List<Message> messages = new ArrayList<>();
 messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID001", "Hello world 0".getBytes()));
 messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID002", "Hello world 1".getBytes()));
 messages.add(new Message(topic, "TagA", "OrderID003", "Hello world 2".getBytes()));
 try {
    producer.send(messages);
 } catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
    //处理error
 }

如果消息的总长度可能大于4MB时，这时候最好把消息进行分割

 public class ListSplitter implements Iterator<List<Message>> {
    private final int SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 4;
    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; // 增加日志的开销20字节
            if (tmpSize > SIZE_LIMIT) {
                //单个消息超过了最大的限制
                //忽略,否则会阻塞分裂的进程
                if (nextIndex - currIndex == 0) {
                   //假如下一个子列表没有元素,则添加这个子列表然后退出循环,否则只是退出循环
                   nextIndex++;
                }
                break;
            }
            if (tmpSize + totalSize > SIZE_LIMIT) {
                break;
            } else {
                totalSize += tmpSize;
            }
 
        }
        List<Message> subList = messages.subList(currIndex, nextIndex);
        currIndex = nextIndex;
        return subList;
    }
 }
 //把大的消息分裂成若干个小的消息
 ListSplitter splitter = new ListSplitter(messages);
 while (splitter.hasNext()) {
   try {
       List<Message>  listItem = splitter.next();
       producer.send(listItem);
   } catch (Exception e) {
       e.printStackTrace();
       //处理error
   }
 }

4.5 过滤消息

在大多数情况下，TAG是一个简单而有用的设计，其可以来选择您想要的消息。例如：

 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("CID_EXAMPLE");
 consumer.subscribe("TOPIC", "TAGA || TAGB || TAGC");

消费者将接收包含TAGA或TAGB或TAGC的消息。但是限制是一个消息只能有一个标签，这对于复杂的场景可能不起作用。在这种情况下，可以使用SQL表达式筛选消息。SQL特性可以通过发送消息时的属性来进行计算。在RocketMQ定义的语法下，可以实现一些简单的逻辑。下面是一个例子：

 ------------
 | message  |
 |----------|  a > 5 AND b = 'abc'
 | a = 10   |  --------------------> Gotten
 | b = 'abc'|
 | c = true |
 ------------
 ------------
 | message  |
 |----------|   a > 5 AND b = 'abc'
 | a = 1    |  --------------------> Missed
 | b = 'abc'|
 | c = true |
 ------------

4.5.1 SQL基本语法

RocketMQ只定义了一些基本语法来支持这个特性。你也可以很容易地扩展它。

数值比较，比如：>，>=，<，<=，BETWEEN，=；
字符比较，比如：=，<>，IN；
IS NULL 或者 IS NOT NULL；
逻辑符号 AND，OR，NOT；

常量支持类型为：

数值，比如：123，3.1415；
字符，比如：'abc'，必须用单引号包裹起来；
NULL，特殊的常量
布尔值，TRUE 或 FALSE

只有使用push模式的消费者才能用使用SQL92标准的sql语句，接口如下：

 public void subscribe(finalString topic, final MessageSelector messageSelector)

4.5.2 消息生产者

发送消息时，你能通过putUserProperty来设置消息的属性

 DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("please_rename_unique_group_name");
 producer.start();
 Message msg = new Message("TopicTest",
    tag,
    ("Hello RocketMQ " + i).getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET)
 );
 // 设置一些属性
 msg.putUserProperty("a", String.valueOf(i));
 SendResult sendResult = producer.send(msg);
 
 producer.shutdown();

4.5.3 消息消费者

用MessageSelector.bySql来使用sql筛选消息

 DefaultMQPushConsumer consumer = new DefaultMQPushConsumer("please_rename_unique_group_name_4");
 // 只有订阅的消息有这个属性a, a >=0 and a <= 3
 consumer.subscribe("TopicTest", MessageSelector.bySql("a between 0 and 3");
 consumer.registerMessageListener(new MessageListenerConcurrently() {
    @Override
    public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    }
 });
 consumer.start();

4.6.1 流程分析

上图说明了事务消息的大致方案，其中分为两个流程：正常事务消息的发送及提交、事务消息的补偿流程。

####1）事务消息发送及提交

(1) 发送消息（half消息）。

(2) 服务端响应消息写入结果。

(3) 根据发送结果执行本地事务（如果写入失败，此时half消息对业务不可见，本地逻辑不执行）。

(4) 根据本地事务状态执行Commit或者Rollback（Commit操作生成消息索引，消息对消费者可见）

2）事务补偿

(1) 对没有Commit/Rollback的事务消息（pending状态的消息），从服务端发起一次“回查”

(2) Producer收到回查消息，检查回查消息对应的本地事务的状态

(3) 根据本地事务状态，重新Commit或者Rollback

其中，补偿阶段用于解决消息Commit或者Rollback发生超时或者失败的情况。

3）事务消息状态

事务消息共有三种状态，提交状态、回滚状态、中间状态：

TransactionStatus.CommitTransaction: 提交事务，它允许消费者消费此消息。
TransactionStatus.RollbackTransaction: 回滚事务，它代表该消息将被删除，不允许被消费。
TransactionStatus.Unknown: 中间状态，它代表需要检查消息队列来确定状态。

4.6.1 发送事务消息

1) 创建事务性生产者

使用 TransactionMQProducer类创建生产者，并指定唯一的 ProducerGroup，就可以设置自定义线程池来处理这些检查请求。执行本地事务后、需要根据执行结果对消息队列进行回复。回传的事务状态在请参考前一节。

 public class Producer {
     public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
         //创建事务监听器
         TransactionListener transactionListener = new TransactionListenerImpl();
         //创建消息生产者
         TransactionMQProducer producer = new TransactionMQProducer("group6");
         producer.setNamesrvAddr("192.168.25.135:9876;192.168.25.138:9876");
         //生产者这是监听器
         producer.setTransactionListener(transactionListener);
         //启动消息生产者
         producer.start();
         String[] tags = new String[]{"TagA", "TagB", "TagC"};
         for (int i = 0; i < 3; i++) {
             try {
                 Message msg = new Message("TransactionTopic", 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);
                 TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
             } catch (MQClientException | UnsupportedEncodingException e) {
                 e.printStackTrace();
             }
         }
         //producer.shutdown();
     }
 }

2）实现事务的监听接口

当发送半消息成功时，我们使用 executeLocalTransaction 方法来执行本地事务。它返回前一节中提到的三个事务状态之一。checkLocalTranscation 方法用于检查本地事务状态，并回应消息队列的检查请求。它也是返回前一节中提到的三个事务状态之一。

 public class TransactionListenerImpl implements TransactionListener {
 
     @Override
     public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
         System.out.println("执行本地事务");
         if (StringUtils.equals("TagA", msg.getTags())) {
             return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
         } else if (StringUtils.equals("TagB", msg.getTags())) {
             return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
         } else {
             return LocalTransactionState.UNKNOW;
         }
 
     }
 
     @Override
     public LocalTransactionState checkLocalTransaction(MessageExt msg) {
         System.out.println("MQ检查消息Tag【"+msg.getTags()+"】的本地事务执行结果");
         return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
     }
 }

4.6.2 使用限制

事务消息不支持延时消息和批量消息。
为了避免单个消息被检查太多次而导致半队列消息累积，我们默认将单个消息的检查次数限制为 15 次，但是用户可以通过 Broker 配置文件的 transactionCheckMax参数来修改此限制。如果已经检查某条消息超过 N 次的话（ N = transactionCheckMax ）则 Broker 将丢弃此消息，并在默认情况下同时打印错误日志。用户可以通过重写 AbstractTransactionCheckListener 类来修改这个行为。
事务消息将在 Broker 配置文件中的参数 transactionMsgTimeout 这样的特定时间长度之后被检查。当发送事务消息时，用户还可以通过设置用户属性 CHECK_IMMUNITY_TIME_IN_SECONDS 来改变这个限制，该参数优先于 transactionMsgTimeout 参数。
事务性消息可能不止一次被检查或消费。
提交给用户的目标主题消息可能会失败，目前这依日志的记录而定。它的高可用性通过 RocketMQ 本身的高可用性机制来保证，如果希望确保事务消息不丢失、并且事务完整性得到保证，建议使用同步的双重写入机制。
事务消息的生产者 ID 不能与其他类型消息的生产者 ID 共享。与其他类型的消息不同，事务消息允许反向查询、MQ服务器能通过它们的生产者 ID 查询到消费者。

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