源码分析RocketMQ消息轨迹
rocketmq,rocketmq源码
rocketmq源码解析
发布日期:   2021-04-05
作者:   欧阳思海
文章字数:   4k
阅读时长:   17 分
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本人花费半年的时间总结的《Java面试指南》已拿腾讯等大厂offer，已开源在github ，欢迎star！

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原文链接：blog.ouyangsihai.cn >> 源码分析RocketMQ消息轨迹

本文沿着的思路，从如下3个方面对其源码进行解读：

  • 发送消息轨迹
  • 消息轨迹格式
  • 存储消息轨迹数据

    • 消息轨迹格式

    发送消息轨迹流程

    首先我们来看一下在消息发送端如何启用消息轨迹，示例代码如下：

    
 1public class TraceProducer {
 2    public static void main(String[] args) throws MQClientException, InterruptedException {
 3        DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("ProducerGroupName",true);      // @1
 4        producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
 5        producer.start();
 6        for (int i = 0; i  10; i++)
 7            try {
 8                {
 9                    Message msg = new Message("TopicTest",
10                        "TagA",
11                        "OrderID188",
12                        "Hello world".getBytes(RemotingHelper.DEFAULT_CHARSET));
13                    SendResult sendResult = producer.send(msg);
14                    System.out.printf("%s%n", sendResult);
15                }
16
17            } catch (Exception e) {
18                e.printStackTrace();
19            }
20        producer.shutdown();
21    }
22}

    从上述代码可以看出其关键点是在创建DefaultMQProducer时指定开启消息轨迹跟踪。我们不妨浏览一下DefaultMQProducer与启用消息轨迹相关的构造函数：

    
1public DefaultMQProducer(final String producerGroup, boolean enableMsgTrace)
2public DefaultMQProducer(final String producerGroup, boolean enableMsgTrace, final String customizedTraceTopic)
3

    参数如下：

  • String producerGroup 生产者所属组名。

  • boolean enableMsgTrace 是否开启跟踪消息轨迹，默认为false。

  • String customizedTraceTopic 如果开启消息轨迹跟踪，用来存储消息轨迹数据所属的主题名称，默认为：RMQ_SYS_TRACE_TOPIC。

    • boolean enableMsgTrace
    是否开启跟踪消息轨迹，默认为false。

    1.1 DefaultMQProducer构造函数

    
 1public DefaultMQProducer(final String producerGroup, RPCHook rpcHook, boolean enableMsgTrace,final String customizedTraceTopic) {      // @1
 2    this.producerGroup = producerGroup;
 3    defaultMQProducerImpl = new DefaultMQProducerImpl(this, rpcHook);
 4    //if client open the message trace feature
 5    if (enableMsgTrace) {                                                                                                                                                                                            // @2
 6        try {
 7            AsyncTraceDispatcher dispatcher = new AsyncTraceDispatcher(customizedTraceTopic, rpcHook);                                                         
 8            dispatcher.setHostProducer(this.getDefaultMQProducerImpl());
 9            traceDispatcher = dispatcher;
10            this.getDefaultMQProducerImpl().registerSendMessageHook(
11                new SendMessageTraceHookImpl(traceDispatcher));                                                                                                                             // @3
12        } catch (Throwable e) {
13            log.error("system mqtrace hook init failed ,maybe can't send msg trace data");
14        }
15    }
16}

    代码@1：首先介绍一下其局部变量。

  • String producerGroup 生产者所属组。

  • RPCHook rpcHook 生产者发送钩子函数。

  • boolean enableMsgTrace 是否开启消息轨迹跟踪。

  • String customizedTraceTopic 定制用于存储消息轨迹的数据。

    • RPCHook rpcHook
    生产者发送钩子函数。

    String customizedTraceTopic
    定制用于存储消息轨迹的数据。

    代码@2：用来构建AsyncTraceDispatcher，看其名：异步转发消息轨迹数据，稍后重点关注。

    代码@3：构建SendMessageTraceHookImpl对象，并使用AsyncTraceDispatcher用来异步转发。

    1.2 SendMessageTraceHookImpl钩子函数

    1、SendMessageTraceHookImpl类图

    源码分析RocketMQ消息轨迹

  • SendMessageHook 消息发送钩子函数，用于在消息发送之前、发送之后执行一定的业务逻辑，是记录消息轨迹的最佳扩展点。

  • TraceDispatcher 消息轨迹转发处理器，其默认实现类AsyncTraceDispatcher，异步实现消息轨迹数据的发送。下面对其属性做一个简单的介绍：

    • TraceDispatcher

  • int queueSize 异步转发，队列长度，默认为2048，当前版本不能修改。

  • int batchSize 批量消息条数，消息轨迹一次消息发送请求包含的数据条数，默认为100，当前版本不能修改。

  • int maxMsgSize 消息轨迹一次发送的最大消息大小，默认为128K，当前版本不能修改。

  • DefaultMQProducer traceProducer 用来发送消息轨迹的消息发送者。

  • ThreadPoolExecutor traceExecuter 线程池，用来异步执行消息发送。

  • AtomicLong discardCount 记录丢弃的消息个数。

  • Thread worker woker线程，主要负责从追加队列中获取一批待发送的消息轨迹数据，提交到线程池中执行。

  • ArrayBlockingQueue TraceContext traceContextQueue 消息轨迹TraceContext队列，用来存放待发送到服务端的消息。

  • ArrayBlockingQueue Runnable appenderQueue 线程池内部队列，默认长度1024。

  • DefaultMQPushConsumerImpl hostConsumer 消费者信息，记录消息消费时的轨迹信息。

  • String traceTopicName 用于跟踪消息轨迹的topic名称。

    • int batchSize
    批量消息条数，消息轨迹一次消息发送请求包含的数据条数，默认为100，当前版本不能修改。

    DefaultMQProducer traceProducer
    用来发送消息轨迹的消息发送者。

    AtomicLong discardCount
    记录丢弃的消息个数。

    ArrayBlockingQueue TraceContext traceContextQueue
    消息轨迹TraceContext队列，用来存放待发送到服务端的消息。

    DefaultMQPushConsumerImpl hostConsumer
    消费者信息，记录消息消费时的轨迹信息。

    2、 SendMessageTraceHookImpl

    sendMessageBefore
    
 1public void sendMessageBefore(SendMessageContext context) { 
 2    //if it is message trace data,then it doesn't recorded
 3    if (context == null || context.getMessage().getTopic().startsWith(((AsyncTraceDispatcher) localDispatcher).getTraceTopicName())) {   // @1
 4        return;
 5    }
 6    //build the context content of TuxeTraceContext
 7    TraceContext tuxeContext = new TraceContext();
 8    tuxeContext.setTraceBeans(new ArrayListTraceBean(1));
 9    context.setMqTraceContext(tuxeContext);
10    tuxeContext.setTraceType(TraceType.Pub);
11    tuxeContext.setGroupName(context.getProducerGroup());                                                                                                                       // @2
12    //build the data bean object of message trace
13    TraceBean traceBean = new TraceBean();                                                                                                                                                // @3
14    traceBean.setTopic(context.getMessage().getTopic());
15    traceBean.setTags(context.getMessage().getTags());
16    traceBean.setKeys(context.getMessage().getKeys());
17    traceBean.setStoreHost(context.getBrokerAddr());
18    traceBean.setBodyLength(context.getMessage().getBody().length);
19    traceBean.setMsgType(context.getMsgType());
20    tuxeContext.getTraceBeans().add(traceBean);
21}

    代码@1：如果topic主题为消息轨迹的Topic，直接返回。

    代码@2：在消息发送上下文中，设置用来跟踪消息轨迹的上下环境，里面主要包含一个TraceBean集合、追踪类型(TraceType.Pub)与生产者所属的组。

    代码@3：构建一条跟踪消息，用TraceBean来表示，记录原消息的topic、tags、keys、发送到broker地址、消息体长度等消息。

    从上文看出，sendMessageBefore主要的用途就是在消息发送的时候，先准备一部分消息跟踪日志，存储在发送上下文环境中，此时并不会发送消息轨迹数据。

    sendMessageAfter
    
 1public void sendMessageAfter(SendMessageContext context) {
 2    //if it is message trace data,then it doesn't recorded
 3    if (context == null || context.getMessage().getTopic().startsWith(((AsyncTraceDispatcher) localDispatcher).getTraceTopicName())     // @1
 4        || context.getMqTraceContext() == null) {
 5        return;
 6    }
 7    if (context.getSendResult() == null) {
 8        return;
 9    }
10
11    if (context.getSendResult().getRegionId() == null
12        || !context.getSendResult().isTraceOn()) {
13        // if switch is false,skip it
14        return;
15    }
16
17    TraceContext tuxeContext = (TraceContext) context.getMqTraceContext();
18    TraceBean traceBean = tuxeContext.getTraceBeans().get(0);                                                                                                // @2
19    int costTime = (int) ((System.currentTimeMillis() - tuxeContext.getTimeStamp()) / tuxeContext.getTraceBeans().size());     // @3
20    tuxeContext.setCostTime(costTime);                                                                                                                                      // @4
21    if (context.getSendResult().getSendStatus().equals(SendStatus.SEND_OK)) {                                                                    
22        tuxeContext.setSuccess(true);
23    } else {
24        tuxeContext.setSuccess(false);
25    }
26    tuxeContext.setRegionId(context.getSendResult().getRegionId());                                                                                      
27    traceBean.setMsgId(context.getSendResult().getMsgId());
28    traceBean.setOffsetMsgId(context.getSendResult().getOffsetMsgId());
29    traceBean.setStoreTime(tuxeContext.getTimeStamp() + costTime / 2);
30    localDispatcher.append(tuxeContext);                                                                                                                                   // @5
31}

    代码@1：如果topic主题为消息轨迹的Topic，直接返回。

    代码@2：从MqTraceContext中获取跟踪的TraceBean，虽然设计成List结构体，但在消息发送场景，这里的数据永远只有一条，即使是批量发送也不例外。

    代码@3：获取消息发送耗时。

    代码@4：设置costTime(耗时)、success(是否发送成功)、regionId(发送到broker所在的分区)、msgId(消息ID，全局唯一)、offsetMsgId(消息物理偏移量，如果是批量消息，则是最后一条消息的物理偏移量)、storeTime，这里使用的是(客户端发送时间 + 二分之一的耗时)来表示消息的存储时间，这里是一个估值。

    代码@5：将需要跟踪的信息通过TraceDispatcher转发到Broker服务器。其代码如下：

    
1public boolean append(final Object ctx) {
2    boolean result = traceContextQueue.offer((TraceContext) ctx);
3    if (!result) {
4        log.info("buffer full" + discardCount.incrementAndGet() + " ,context is " + ctx);
5    }
6    return result;
7}

    这里一个非常关键的点是offer方法的使用，当队列无法容纳新的元素时会立即返回false，并不会阻塞。

    接下来将目光转向TraceDispatcher的实现。

    1.3 TraceDispatcher实现原理

    TraceDispatcher，用于客户端消息轨迹数据转发到Broker，其默认实现类：AsyncTraceDispatcher。

    TraceDispatcher构造函数

    
 1public AsyncTraceDispatcher(String traceTopicName, RPCHook rpcHook) throws MQClientException {    
 2    // queueSize is greater than or equal to the n power of 2 of value
 3    this.queueSize = 2048;
 4    this.batchSize = 100;
 5    this.maxMsgSize = 128000;                                        
 6    this.discardCount = new AtomicLong(0L);         
 7    this.traceContextQueue = new ArrayBlockingQueueTraceContext(1024);
 8    this.appenderQueue = new ArrayBlockingQueueRunnable(queueSize);
 9    if (!UtilAll.isBlank(traceTopicName)) {
10        this.traceTopicName = traceTopicName;
11    } else {
12        this.traceTopicName = MixAll.RMQ_SYS_TRACE_TOPIC;
13    }                   // @1
14    this.traceExecuter = new ThreadPoolExecutor(// :
15        10, //
16        20, //
17        1000 * 60, //
18        TimeUnit.MILLISECONDS, //
19        this.appenderQueue, //
20        new ThreadFactoryImpl("MQTraceSendThread_"));
21    traceProducer = getAndCreateTraceProducer(rpcHook);      // @2
22}

    代码@1：初始化核心属性，该版本这些值都是“固化”的，用户无法修改。

  • queueSize 队列长度，默认为2048，异步线程池能够积压的消息轨迹数量。

  • batchSize 一次向Broker批量发送的消息条数，默认为100.

  • maxMsgSize 向Broker汇报消息轨迹时，消息体的总大小不能超过该值，默认为128k。

  • discardCount 整个运行过程中，丢弃的消息轨迹数据，这里要说明一点的是，如果消息TPS发送过大，异步转发线程处理不过来时，会主动丢弃消息轨迹数据。

  • traceContextQueue traceContext积压队列，客户端(消息发送、消息消费者)在收到处理结果后，将消息轨迹提交到噶队列中，则会立即返回。

  • appenderQueue 提交到Broker线程池中队列。

  • traceTopicName 用于接收消息轨迹的Topic，默认为RMQ_SYS_TRANS_HALF_TOPIC。

  • traceExecuter 用于发送到Broker服务的异步线程池，核心线程数默认为10，最大线程池为20，队列堆积长度2048，线程名称：MQTraceSendThread_。、

  • traceProducer 发送消息轨迹的Producer。

    • batchSize
    一次向Broker批量发送的消息条数，默认为100.

    discardCount
    整个运行过程中，丢弃的消息轨迹数据，这里要说明一点的是，如果消息TPS发送过大，异步转发线程处理不过来时，会主动丢弃消息轨迹数据。

    appenderQueue
    提交到Broker线程池中队列。

    traceExecuter
    用于发送到Broker服务的异步线程池，核心线程数默认为10，最大线程池为20，队列堆积长度2048，线程名称：MQTraceSendThread_。、

    代码@2：调用getAndCreateTraceProducer方法创建用于发送消息轨迹的Producer(消息发送者)，下面详细介绍一下其实现。

    getAndCreateTraceProducer详解

    
 1private DefaultMQProducer getAndCreateTraceProducer(RPCHook rpcHook) {
 2        DefaultMQProducer traceProducerInstance = this.traceProducer;
 3        if (traceProducerInstance == null) {  //@1
 4            traceProducerInstance = new DefaultMQProducer(rpcHook);
 5            traceProducerInstance.setProducerGroup(TraceConstants.GROUP_NAME);
 6            traceProducerInstance.setSendMsgTimeout(5000);
 7            traceProducerInstance.setVipChannelEnabled(false);
 8            // The max size of message is 128K
 9            traceProducerInstance.setMaxMessageSize(maxMsgSize - 10 * 1000);
10        }
11        return traceProducerInstance;
12    }

    代码@1：如果还未建立发送者，则创建用于发送消息轨迹的消息发送者，其GroupName为：_INNER_TRACE_PRODUCER，消息发送超时时间5s，最大允许发送消息大小118K。

    start

    
 1public void start(String nameSrvAddr) throws MQClientException {
 2    if (isStarted.compareAndSet(false, true)) {     // @1
 3        traceProducer.setNamesrvAddr(nameSrvAddr);
 4        traceProducer.setInstanceName(TRACE_INSTANCE_NAME + "_" + nameSrvAddr);
 5        traceProducer.start();
 6    }
 7    this.worker = new Thread(new AsyncRunnable(), "MQ-AsyncTraceDispatcher-Thread-" + dispatcherId);   // @2
 8    this.worker.setDaemon(true);
 9    this.worker.start();                                                                                   
10    this.registerShutDownHook();
11}

    开始启动，其调用的时机为启动DefaultMQProducer时，如果启用跟踪消息轨迹，则调用之。

    代码@1：如果用于发送消息轨迹的发送者没有启动，则设置nameserver地址，并启动着。

    代码@2：启动一个线程，用于执行AsyncRunnable任务，接下来将重点介绍。

    AsyncRunnable

    
 1class AsyncRunnable implements Runnable {
 2         private boolean stopped;
 3    public void run() {
 4        while (!stopped) {
 5            ListTraceContext contexts = new ArrayListTraceContext(batchSize);     // @1
 6            for (int i = 0; i  batchSize; i++) {
 7                TraceContext context = null;
 8                try {
 9                    //get trace data element from blocking Queue — traceContextQueue
10                    context = traceContextQueue.poll(5, TimeUnit.MILLISECONDS);        // @2
11                } catch (InterruptedException e) {
12                }
13                if (context != null) {
14                    contexts.add(context);
15                } else {
16                    break;
17                }
18            }
19            if (contexts.size()  0) {                                                                               :
20                AsyncAppenderRequest request = new AsyncAppenderRequest(contexts);  // @3
21                traceExecuter.submit(request);                                                               
22            } else if (AsyncTraceDispatcher.this.stopped) {
23                this.stopped = true;
24            }
25        }
26    }
27}

    代码@1：构建待提交消息跟踪Bean，每次最多发送batchSize，默认为100条。

    代码@2：从traceContextQueue中取出一个待提交的TraceContext，设置超时时间为5s，即如何该队列中没有待提交的TraceContext，则最多等待5s。

    代码@3：向线程池中提交任务AsyncAppenderRequest。

    AsyncAppenderRequest#sendTraceData

    
 1public void sendTraceData(ListTraceContext contextList) {
 2    MapString, ListTraceTransferBean transBeanMap = new HashMapString, ListTraceTransferBean();
 3    for (TraceContext context : contextList) {        //@1
 4        if (context.getTraceBeans().isEmpty()) {
 5            continue;
 6        }
 7        // Topic value corresponding to original message entity content
 8        String topic = context.getTraceBeans().get(0).getTopic();     // @2
 9        // Use  original message entity's topic as key
10        String key = topic;
11        ListTraceTransferBean transBeanList = transBeanMap.get(key);
12        if (transBeanList == null) {
13            transBeanList = new ArrayListTraceTransferBean();
14            transBeanMap.put(key, transBeanList);
15        }
16        TraceTransferBean traceData = TraceDataEncoder.encoderFromContextBean(context);    // @3
17        transBeanList.add(traceData);
18    }
19    for (Map.EntryString, ListTraceTransferBean entry : transBeanMap.entrySet()) {       // @4
20        flushData(entry.getValue());
21    }
22}

    代码@1：遍历收集的消息轨迹数据。

    代码@2：获取存储消息轨迹的Topic。

    代码@3：对TraceContext进行编码，这里是消息轨迹的传输数据，稍后对其详细看一下，了解其上传的格式。

    代码@4：将编码后的数据发送到Broker服务器。

    TraceDataEncoder#encoderFromContextBean

    根据消息轨迹跟踪类型，其格式会有一些不一样，下面分别来介绍其合适。

    PUB(消息发送)
    
 1case Pub: {
 2    TraceBean bean = ctx.getTraceBeans().get(0);
 3    //append the content of context and traceBean to transferBean's TransData
 4    sb.append(ctx.getTraceType()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 5      .append(ctx.getTimeStamp()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 6      .append(ctx.getRegionId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 7      .append(ctx.getGroupName()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 8      .append(bean.getTopic()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 9      .append(bean.getMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
10      .append(bean.getTags()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
11      .append(bean.getKeys()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
12      .append(bean.getStoreHost()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
13      .append(bean.getBodyLength()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
14      .append(ctx.getCostTime()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
15      .append(bean.getMsgType().ordinal()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
16      .append(bean.getOffsetMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
17     .append(ctx.isSuccess()).append(TraceConstants.FIELD_SPLITOR);
18}

    消息轨迹数据的协议使用字符串拼接，字段的分隔符号为1，整个数据以2结尾，感觉这个设计还是有点“不可思议”，为什么不直接使用json协议呢？

    SubBefore(消息消费之前)
    
 1for (TraceBean bean : ctx.getTraceBeans()) {
 2    sb.append(ctx.getTraceType()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 3      .append(ctx.getTimeStamp()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 4      .append(ctx.getRegionId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 5      .append(ctx.getGroupName()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 6      .append(ctx.getRequestId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 7      .append(bean.getMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 8      .append(bean.getRetryTimes()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 9      .append(bean.getKeys()).append(TraceConstants.FIELD_SPLITOR);//
10    }
11}

    轨迹就是按照上述顺序拼接而成，各个字段使用1分隔，每一条记录使用2结尾。

    SubAfter（消息消费后）
    
 1case SubAfter: {
 2    for (TraceBean bean : ctx.getTraceBeans()) {
 3        sb.append(ctx.getTraceType()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 4          .append(ctx.getRequestId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 5          .append(bean.getMsgId()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 6          .append(ctx.getCostTime()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 7          .append(ctx.isSuccess()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 8          .append(bean.getKeys()).append(TraceConstants.CONTENT_SPLITOR)//
 9          .append(ctx.getContextCode()).append(TraceConstants.FIELD_SPLITOR);
10        }
11    }
12}

    格式编码一样，就不重复多说。

    经过上面的源码跟踪，消息发送端的消息轨迹跟踪流程、消息轨迹数据编码协议就清晰了，接下来我们使用一张序列图来结束本部分的讲解。

    源码分析RocketMQ消息轨迹

    其实行文至此，只关注了消息发送的消息轨迹跟踪，消息消费的轨迹跟踪又是如何呢？其实现原理其实是一样的，就是在消息消费前后执行特定的钩子函数，其实现类为ConsumeMessageTraceHookImpl，由于其实现与消息发送的思路类似，故就不详细介绍了。

    消息轨迹数据如何存储

    其实从上面的分析，我们已经得知，RocketMQ的消息轨迹数据存储在到Broker上，那消息轨迹的主题名如何指定？其路由信息又怎么分配才好呢？是每台Broker上都创建还是只在其中某台上创建呢？RocketMQ支持系统默认与自定义消息轨迹的主题。

    2.1 使用系统默认的主题名称

    RocketMQ默认的消息轨迹主题为：RMQ_SYS_TRACE_TOPIC，那该Topic需要手工创建吗？其路由信息呢？

    
 1{
 2    if (this.brokerController.getBrokerConfig().isTraceTopicEnable()) {    // @1
 3        String topic = this.brokerController.getBrokerConfig().getMsgTraceTopicName();
 4        TopicConfig topicConfig = new TopicConfig(topic);
 5        this.systemTopicList.add(topic);
 6        topicConfig.setReadQueueNums(1);                                              // @2
 7        topicConfig.setWriteQueueNums(1);
 8        this.topicConfigTable.put(topicConfig.getTopicName(), topicConfig);
 9    }
10}

    上述代码出自TopicConfigManager的构造函数，在Broker启动的时候会创建topicConfigManager对象，用来管理topic的路由信息。

    代码@1：如果Broker开启了消息轨迹跟踪(traceTopicEnable=true)时，会自动创建默认消息轨迹的topic路由信息，注意其读写队列数为1。

    2.2 用户自定义消息轨迹主题

    在创建消息发送者、消息消费者时，可以显示的指定消息轨迹的Topic，例如：

    
1public DefaultMQProducer(final String producerGroup, RPCHook rpcHook, boolean enableMsgTrace,final String customizedTraceTopic)
2
3public DefaultMQPushConsumer(final String consumerGroup, RPCHook rpcHook,
4        AllocateMessageQueueStrategy allocateMessageQueueStrategy, boolean enableMsgTrace, final String customizedTraceTopic)
5

    通过customizedTraceTopic来指定消息轨迹Topic。

    温馨提示：通常在生产环境上，不会开启自动创建主题，故需要RocketMQ运维管理人员提前创建好Topic。

    好了，本文就介绍到这里了，详细介绍了RocktMQ消息轨迹的实现原理，下一篇，我们将进入到多副本的学习中。

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