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redis:从入门到入土:6.Redis消息队列-创新互联
Redis学习
分享标题：redis:从入门到入土:6.Redis消息队列-创新互联
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- 一:认识消息队列
- 二:基于List实现消息队列
- 1.基于List结构模拟消息队列
- 2.基于List的消息队列有哪些优缺点
- 三:基于PubSub的消息队列
- 1.说明
- 2.基于PubSub的消息队列的优缺点
- 四:Redis消息队列-基于Stream的消息队列
- 1.发送消息的命令
- 2.读取消息的方式之一：XREAD
- 2.1.使用示例
- 2.2.问题
- 五:基于Stream的消息队列-消费者组
- 1.常用命令
- 2.消费者监听消息的基本思路
- 3.STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点
- 4.对比
- 六: 基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
- 1.需求
- 2.代码
- 七:总结
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
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,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:基于List实现消息队列 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。
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
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
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.数据不会持久化,但是会缓存在客户端
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。
1.发送消息的命令
例如：
例如，使用XREAD读取第一个消息：
XREAD阻塞方式，读取最新的消息：
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
注意：当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：
- 消息可回溯
- 一个消息可以被多个消费者读取
- 可以阻塞读取
- 有消息漏读的风险
消费者组（Consumer Group）：将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。具备下列特点：
创建消费者组：
XGROUP CREATE KEY GROUPNAME ID [MKSTREAM]
key：队列名称
groupName：消费者组名称
ID：起始ID标示，$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：
删除指定的消费者组
XGROUP DESTORY key groupName给指定的消费者组添加消费者
XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername删除消费者组中的指定消费者
XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername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
- 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
- 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
Lua脚本
-- 1.参数列表
--1.1 优惠卷id,用户id,订单id
local voucherId = ARGV[1]
local userId = ARGV[2]
local orderId = ARGV[3]
-- 2.key 库存key,订单key
local stockKey = 'secKill:stock:' .. voucherId
local orderKey = 'secKill:order:' .. voucherId
-- 判断库存是否充足
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)<= 0) then
-- 不充足,返回1
return 1
end;
--判断用户是否下单 存在返回2
if(redis.call('sismember',orderKey,userId) == 1) then
return 2
end
--扣库存
redis.call('incrby', stockKey,-1)
--下单(保存用户)
redis.call("sadd",orderKey,userId)
-- 发送消息队列到队列当中
redis.call('xadd','stream.orders','*','userId',userId,'voucherId',voucherId,'id',orderId)
-- 成功
return 0VoucherOrderServiceImpl
package com.***.flow.impl;
import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import com.***.flow.entity.Vouchers;
import com.****.flow.service.FlowProcessService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.*;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;
@Slf4j
@Service
public class FlowProcessServiceImpl implements FlowProcessService {@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Autowired
//线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
//启动时就开启线程池执行任务
@PostConstruct
private void init() {SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VocherOrderHandler());
}
private class VocherOrderHandler implements Runnable {@Override
public void run() {while (true) {try {//1.获取消息队列的订单信息
// XREADGROUP GROUP g1 c1 count 1 block streams streams.order >List>list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
Consumer.from("g1", "c1"),
StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
StreamOffset.create("streams:order", ReadOffset.lastConsumed())
);
//2.判断消息获取是否成功
if (list == null || list.isEmpty()) {//2.1 获取失败,说明没有消息,继续下一次循环
continue;
}
//3.解析消息中的订单信息
MapRecordvalues = list.get(0);
Vouchers vouchers = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new Vouchers(), true);
handleVoucherOrder(vouchers);
//4.ack确认
stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("streams:order", "g1", record.getId());
} catch (Exception e) {//没有被处理,消息在pendingList 里面
log.info("处理订单异常:", e);
handlePendingList();
}
}
}
}
private void handlePendingList() {while (true) {try {//1.获取pending_list里面的订单信息
// XREADGROUP GROUP g1 c1 count 1 streams streams.order 0
List>list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
Consumer.from("g1", "c1"),
StreamReadOptions.empty().count(1),
StreamOffset.create("streams:order", ReadOffset.from("2"))
);
//2.判断消息获取是否成功
if (list == null || list.isEmpty()) {//2.1 获取失败,说明没有异常信息,结束循环
break;
}
//3.解析消息中的订单信息
MapRecordvalues = list.get(0);
Vouchers vouchers = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new Vouchers(), true);
handleVoucherOrder(vouchers);
//4.ack确认
stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("streams:order", "g1", record.getId());
} catch (Exception e) {//没有被处理,消息在pendingList 里面
log.info("处理订单异常:", e);
}
}
}
}
} - 这个stream 内容有些复杂,只需要记一下逻辑就好
- 黑马redis 入门到入土
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