publicclassDefaultMQPushConsumerImplimplementsMQConsumerInner{//...privatevoidcheckConfig()throws MQClientException{Validators.checkGroup(this.defaultMQPushConsumer.getConsumerGroup());//...// pullBatchSizeif(this.defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize()<1||this.defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize()>...
log.error("pullKernelImpl exception", e);this.executePullRequestLater(pullRequest, PULL_TIME_DELAY_MILLS_WHEN_EXCEPTION); } }//...} pullMessage方法最后调用的是pullAPIWrapper.pullKernelImpl方法,它会传递defaultMQPushConsumer.getPullBatchSize()、BROKER_SUSPEND_MAX_TIME_MILLIS(1000 * 15)、CONSUMER_...
rocketMq5.1.1，批量拉去最大只能获取32条，想要获取1000条，需要怎么配置呢？
(1)pullBatchSize:单次从每个队列中拉取消息的条数(故单次拉取的总数为 pullBatchSize*master总数*该taopic的队列数,以本次实验为例,实验中用到的topic 在每台服务器共有16个写队列,集群共有3台master,所以单次拉取的总数约为 32X3X16=1536条),若要加大这个值则一点更要修改参数:(单次拉取消息数量)maxTran...
pull-batch-size: 10 group: blog_message producer: group: blog_message # 发送消息超时时间,默认3000 sendMessageTimeout: 10000 # 发送消息失败重试次数,默认2 retryTimesWhenSendFailed: 2 # 异步消息重试此处,默认2 retryTimesWhenSendAsyncFailed: 2 ...
Consumer的pullBatchSize属性与consumeMessageBatchMaxSize属性是否设置的越大越好?当然不是。 pullBatchSize值设置的越大,Consumer每拉取一次需要的时间就会越长,且在网络上传输出现 问题的可能性就越高。若在拉取过程中若出现了问题,那么本批次所有消息都需要全部重新拉取。
pullBatchSize* 每次发起pull请求到broker,客户端需要指定一个最大batch size,表示这次拉取消息最多批量拉取多少条。 consumeMessageBatchMaxSize 你可能发现了,RocketMQ的注册监听器回调的回调方法签名是类似这样的: ConsumeConcurrentlyStatusconsumeMessage(finalList<MessageExt> msgs,finalConsumeConcurrentlyContext context...
pullBatchSize: 批量拉消息,一次最多拉多少条,默认32。 consumeMessageBatchMaxSize: 批量消费,一次消费多少条消息,默认1。 maxReconsumeTimes:最大重试次数,并行模式下默认-1也就是16次,顺序模式下默认-1表示Integer.MAX_VALUE。 awaitTerminationMillisWhenShutdown:当关闭消费者时等待消息消耗的最大时间,0表示没有...
这里消费者使用的是DefaultMQPushConsumer消费者 每批次Broker端会向消费者推送32条消息,通过pullBatchSize字段设置,而消费者,每次消费1条消息,通过consumeMessageBatchMaxSize字段设置。 当然,官方推荐使用SimpleConsumer进行批量消费消息。 //每批次拉取16条消息int maxMessageNum = 16;// Set message invisible duration...
litePullConsumer.shutdown(); } } 推模式与拉模式的区别 对比上面推模式进行消费的例子,从使用方式上来讲,推模式不需要消费者主动去拉取消息,只需要注册消息监听器,当有消息到达时,触发consumeMessage方法进行消息消费,从表面上看就像是Broker主动推送给消费者一样,所以叫做推模式,尽管底层还是需要消费者发起拉取请...