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Redis 消息队列

普通版本

本章节是黑马点评普通版中的内容，直接把文档转移了进来。 而在整套文档中将普通版本和 Plus 版本都融合在了一起，让大家更方便的学习。

信息

注意：​

Redis 的消息队列很容易丢失数据，性能也不如真正的消息队列。

黑马点评 plus 版本已经采用 Kafka 取代 Redis 的消息队列，并解决了消息队列宕机、服务宕机、数据不一致、消息延迟、消息记录、消息幂等 等关键问题。

所以本章节只作为想了解 Redis 的消息队列作用

一、Redis 消息队列-认识消息队列​

什么是消息队列：字面意思就是存放消息的队列。最简单的消息队列模型包括3个角色：

  • 消息队列： 存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）
  • 生产者： 发送消息到消息队列
  • 消费者： 从消息队列获取消息并处理消息
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使用队列的好处在于 解耦： 所谓解耦，举一个生活中的例子就是：快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去，我们(消费者)从快递柜里边去拿东西，这就是一个异步，如果耦合，那么这个快递员相当于直接把快递交给你，这事固然好，但是万一你不在家，那么快递员就会一直等你，这就浪费了快递员的时间，所以这种思想在我们日常开发中，是非常有必要的。

这种场景在我们秒杀中就变成了：我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件，再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。

这里我们可以使用一些现成的mq，比如kafka，rabbitmq 等等，但是呢，如果没有安装mq，我们也可以直接使用redis提供的mq方案，降低我们的部署和学习成本。

二、Redis 消息队列-基于 List 实现消息队列​

2.1 基于List结构模拟消息队列​

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

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2.2 基于List的消息队列有哪些优缺点？​

优点：​

  • 利用Redis存储，不受限于JVM内存上限
  • 基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证
  • 可以满足消息有序性

缺点：​

  • 无法避免消息丢失
  • 只支持单消费者

三、Redis 消息队列-基于 PubSub 的消息队列​

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

  • SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道
  • PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息
  • PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

3.1 基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？​

优点：​

  • 采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：​

  • 不支持数据持久化
  • 无法避免消息丢失
  • 消息堆积有上限，超出时数据丢失

四、Redis 消息队列-基于 Stream 的消息队列​

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。

发送消息的命令

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例如：

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读取消息的方式之一：XREAD

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例如，使用XREAD读取第一个消息：

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XREAD阻塞方式，读取最新的消息：

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在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果，伪代码如下

while(true) {
	// 尝试读取队列中的消息，最多阻塞2秒
	Object msg = redis.execute("XREAD COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS users $");
	if(msg == null) {
		continue;
	}
	// 处理消息
	handleMessage(msg);
}

注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题

STREAM 类型消息队列的XREAD命令特点：​

  • 消息可回溯
  • 一个消息可以被多个消费者读取
  • 可以阻塞读取
  • 有消息漏读的风险

五、Redis 消息队列-基于 Stream 的消息队列-消费者组​

5.1 消息特点​

消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：

5.1.1 消息分流​

队列中的消息会分流给组内的不同消费者，而不是重复消费，从而加快消息处理的速度

5.1.2 消息标识​

消费者组会维护一个标识，记录最后一个被处理的消息，哪怕消费者宕机重启，还会从标识之后读取消息。确保每一个消息都会被消费。

5.1.3 消息确认​

消费者获取消息后，消息处于 pending 状态，并存入一个 pending-list。当处理完成后需要通过 XACK 来确认消息，标记消息为已处理，才会从 pending-list 移除。

5.2 创建消费组​

XGROUP CREATE key groupName ID [MKSTREAM]
  • key：队列名称
  • groupName：消费者组名称
  • ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息
  • MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列
    其它常见命令：

5.3 删除指定的消费者组​

XGROUP DESTORY key groupName

5.4 给指定的消费者组添加消费者​

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername

5.5 删除消费者组中的指定消费者​

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

5.6 从消费者组读取消息：​

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
  • group：消费组名称
  • consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者
  • count：本次查询的最大数量
  • BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间
  • NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认
  • STREAMS key：指定队列名称
  • ID：获取消息的起始ID：

从下一个未消费的消息开始
其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

5.7 消费者监听消息的基本思路：​

while(true) {
	// 尝试读取队列中的消息，最多阻塞2秒
	Object msg = redis.call("XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >");
	if(msg == null) {
		continue;
	}
	try{
		// 处理消息
		handleMessage(msg);
	}catch(Exception e){
		while(true) {
			Object msg = redis.call("XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 STREAMS s1 0");
			// null说明没有异常消息，所有消息都已确认，结束循环
			if(msg == null) {
				break;
			}
			try{
				// 说明有异常消息，再次处理
				handleMessage(msg);
			}catch(Exception e){
				// 再次出现异常，记录日志，继续循环
				continue;
			}
		}

	}
}

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：​

  • 消息可回溯
  • 可以多消费者争抢消息，加快消费速度
  • 可以阻塞读取
  • 没有消息漏读的风险
  • 有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

最后我们来个小对比：​

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六、基于 Redis 的 Stream 结构作为消息队列，实现异步秒杀下单​

需求：​

  • 创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders
  • 修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId
  • 项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单\

修改lua表达式,新增3.6​

-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)

VoucherOrderServiceImpl

private class VoucherOrderHandler implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                    StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
                );
                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环
                    continue;
                }
                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);
                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理订单异常", e);
                //处理异常消息
                handlePendingList();
            }
        }
    }

    private void handlePendingList() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1),
                    StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0"))
                );
                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环
                    break;
                }
                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);
                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理pendding订单异常", e);
                try{
                    Thread.sleep(20);
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}