从RocketMQ揭秘：推送和拉取谁更强？揭晓答案

2023-05-10 14:28:55

推拉之辨：RocketMQ的消息消费之道

在分布式消息队列的领域，RocketMQ可谓是巨头中的巨头。作为一款由Apache组织管理的开源软件，它凭借卓越的性能和可靠性，赢得了众多开发者的青睐。在RocketMQ的世界中，消息消费有两种方式：推送和拉取，它们各有千秋，适用于不同的场景。今天，我们就来深入探讨一下推拉之间的差异，帮助大家在实际应用中做出最优选择。

推拉异同：本质之别

推拉的根本区别体现在各个层面。为了更直观的对比，我们将其整理成一张表格：

特征	推送	拉取
传输者	生产者	消费者
检索信息	Broker	消费者
适合场景	消费者被动，允许信息囤积	消费者主动，需要快速消费
消费者并行度	低	高
消费者消费顺序	有保证	可保证

推拉交汇：相辅相成

虽然推拉有所不同，但它们也有交汇之处：

负载均衡： 无论是推还是拉，RocketMQ都遵循负载均衡策略，确保信息消费的公平性。
消费者分组： 推拉都需要消费者分组的概念，同组消费者互斥消费消息，避免重复消费。

选择之道：审时度势

推送和拉取没有绝对的优劣之分，不同的场景和业务需求，需要选择最合适的消费方式。

推送适用场景：

消费者被动，允许信息囤积，如收集和存储日志信息。
消费者并行度低，无快速消费需求，如不需实时响应的信息。

拉取适用场景：

消费者主动，需要快速消费，如需要快速响应的业务场景。
消费者并行度高，需要快速消费大量信息，如电商领域的订单支付。

代码示例：

// 推送
producer.send(message, new SendCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(SendResult sendResult) {
        // 处理发送成功逻辑
    }

    @Override
    public void onException(Throwable e) {
        // 处理发送失败逻辑
    }
});

// 拉取
consumer.subscribe("TopicTest", new MessageListenerConcurrently() {
    @Override
    public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(List<MessageExt> msgs, ConsumeConcurrentlyContext context) {
        // 处理接收消息逻辑
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    }
});