​Redis(十八):Redis和队列​

概要

Redis不仅可作为缓存服务器,还可用作消息队列。它的列表类型天生支持用作消息队列。如下图所示:

Redis(十八):Redis和队列_redis

由于Redis的列表是使用双向链表实现的,保存了头尾节点,所以在列表头尾两边插取元素都是非常快的。

普通队列实现

所以可以直接使用Redis的List实现消息队列,只需简单的两个指令lpush和rpop或者rpush和lpop。简单示例如下:

存放消息端(消息生产者):




package org.yamikaze.redis.messsage.queue;

import org.yamikaze.redis.test.MyJedisFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
* 消息生产者
* @author yamikaze
*/
public class Producer extends Thread {

public static final String MESSAGE_KEY = "message:queue";
private Jedis jedis;
private String producerName;
private volatile int count;

public Producer(String name) {
this.producerName = name;
init();
}

private void init() {
jedis = MyJedisFactory.getLocalJedis();
}

public void putMessage(String message) {
Long size = jedis.lpush(MESSAGE_KEY, message);
System.out.println(producerName + ": 当前未被处理消息条数为:" + size);
count++;
}

public int getCount() {
return count;
}

@Override
public void run() {
try {
while (true) {
putMessage(StringUtils.generate32Str());
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
}
} catch (InterruptedException e) {

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException{
Producer producer = new Producer("myProducer");
producer.start();

for(; ;) {
System.out.println("main : 已存储消息条数:" + producer.getCount());
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
}
}
}




消息处理端(消息消费者):




package org.yamikaze.redis.messsage.queue;

import org.yamikaze.redis.test.MyJedisFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;

/**
* 消息消费者
* @author yamikaze
*/
public class Customer extends Thread{

private String customerName;
private volatile int count;
private Jedis jedis;

public Customer(String name) {
this.customerName = name;
init();
}

private void init() {
jedis = MyJedisFactory.getLocalJedis();
}

public void processMessage() {
String message = jedis.rpop(Producer.MESSAGE_KEY);
if(message != null) {
count++;
handle(message);
}
}

public void handle(String message) {
System.out.println(customerName + " 正在处理消息,消息内容是: " + message + " 这是第" + count + "条");
}

@Override
public void run() {
while (true) {
processMessage();
}
}

public static void main(String[] args) {
Customer customer = new Customer("yamikaze");
customer.start();
}
}




貌似还不错,但上述例子中消息消费者有一个问题存在,即需要不停的调用rpop方法查看List中是否有待处理消息。每调用一次都会发起一次连接,这会造成不必要的浪费。也许你会使用Thread.sleep()等方法让消费者线程隔一段时间再消费,但这样做有两个问题:

1)、如果生产者速度大于消费者消费速度,消息队列长度会一直增大,时间久了会占用大量内存空间。

2)、如果睡眠时间过长,这样不能处理一些时效性的消息,睡眠时间过短,也会在连接上造成比较大的开销。

所以可以使用brpop指令,这个指令只有在有元素时才返回,没有则会阻塞直到超时返回null,于是消费端可以将processMessage可以改为这样:




public void processMessage() {
/**
* brpop支持多个列表(队列)
* brpop指令是支持队列优先级的,比如这个例子中MESSAGE_KEY的优先级大于testKey(顺序决定)。
* 如果两个列表中都有元素,会优先返回优先级高的列表中的元素,所以这儿优先返回MESSAGE_KEY
* 0表示不限制等待,会一直阻塞在这儿
*/
List<String> messages = jedis.brpop(0, Producer.MESSAGE_KEY, "testKey");
if(messages.size() != 0) {
//由于该指令可以监听多个Key,所以返回的是一个列表
//列表由2项组成,1) 列表名,2)数据
String keyName = messages.get(0);
//如果返回的是MESSAGE_KEY的消息
if(Producer.MESSAGE_KEY.equals(keyName)) {
String message = messages.get(1);
handle(message);
}

}
System.out.println("=======================");
}



然后可以运行Customer,清空控制台,可以看到程序没有任何输出,阻塞在了brpop这儿。然后在打开Redis的客户端,输入指令client list,可以查看当前有两个连接。

一次生产多次消费的队列

Redis除了对消息队列提供支持外,还提供了一组命令用于支持发布/订阅模式。利用Redis的pub/sub模式可以实现一次生产多次消费的队列。

1)发布

    PUBLISH指令可用于发布一条消息,格式 PUBLISH channel message

    返回值表示订阅了该消息的数量。

    2)订阅

    SUBSCRIBE指令用于接收一条消息,格式 SUBSCRIBE channel

    可以看到使用SUBSCRIBE指令后进入了订阅模式,但没有接收到publish发送的消息,这是因为只有在消息发出去前订阅才会接收到。在这个模式下其他指令,只能看到回复。回复分为三种类型:

    1、如果为subscribe,第二个值表示订阅的频道,第三个值表示是第几个订阅的频道?(理解成序号?) 

    2、如果为message(消息),第二个值为产生该消息的频道,第三个值为消息

    3、如果为unsubscribe,第二个值表示取消订阅的频道,第三个值表示当前客户端的订阅数量。

    可以使用指令UNSUBSCRIBE退订,如果不加参数,则会退订所有由SUBSCRIBE指令订阅的频道。

   

    Redis还支持基于通配符的消息订阅,使用指令PSUBSCRIBE (pattern subscribe),例如:

   再试试推送消息会得到以下结果:

   可以看到publish指令返回的是2,而订阅端这边接收了两次消息。这是因为PSUBSCRIBE指令可以重复订阅频道。而使用PSUBSCRIBE指令订阅的频道也要使用指令PUNSUBSCRIBE指令退订,该指令无法退订SUBSCRIBE订阅的频道,同理UNSUBSCRIBE也不能退订PSUBSCRIBE指令订阅的频道。同时PUNSUBSCRIBE指令通配符不会展开。

例如:PUNSUBSCRIBE * 不会匹配到 channel.*, 所以要取消订阅channel.*就要这样写PUBSUBSCRIBE channel.*。

代码示范如下:




package org.yamikaze.redis.messsage.subscribe;

import org.yamikaze.redis.messsage.queue.StringUtils;
import org.yamikaze.redis.test.MyJedisFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;

/**
* 消息发布方
* @author yamikaze
*/
public class Publisher {

public static final String CHANNEL_KEY = "channel:message";
private Jedis jedis;

public Publisher() {
jedis = MyJedisFactory.getLocalJedis();
}

public void publishMessage(String message) {
if(StringUtils.isBlank(message)) {
return;
}
jedis.publish(CHANNEL_KEY, message);
}

public static void main(String[] args) {
Publisher publisher = new Publisher();
publisher.publishMessage("Hello Redis!");
}
}




简单的发送一个消息。


消息订阅方:





package org.yamikaze.redis.messsage.subscribe;

import org.yamikaze.redis.test.MyJedisFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPubSub;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
* 消息订阅方客户端
* @author yamikaze
*/
public class SubscribeClient {

private Jedis jedis;
private static final String EXIT_COMMAND = "exit";

public SubscribeClient() {
jedis = MyJedisFactory.getLocalJedis();
}

public void subscribe(String ...channel) {
if(channel == null || channel.length <= 0) {
return;
}
//消息处理,接收到消息时如何处理
JedisPubSub jps = new JedisPubSub() {
/**
* JedisPubSub类是一个没有抽象方法的抽象类,里面方法都是一些空实现
* 所以可以选择需要的方法覆盖,这儿使用的是SUBSCRIBE指令,所以覆盖了onMessage
* 如果使用PSUBSCRIBE指令,则覆盖onPMessage方法
* 当然也可以选择BinaryJedisPubSub,同样是抽象类,但方法参数为byte[]
*/
@Override
public void onMessage(String channel, String message) {
if(Publisher.CHANNEL_KEY.equals(channel)) {
System.out.println("接收到消息: channel : " + message);
//接收到exit消息后退出
if(EXIT_COMMAND.equals(message)) {
System.exit(0);
}

}
}

/**
* 订阅时
*/
@Override
public void onSubscribe(String channel, int subscribedChannels) {
if(Publisher.CHANNEL_KEY.equals(channel)) {
System.out.println("订阅了频道:" + channel);
}
}
};
//可以订阅多个频道 当前线程会阻塞在这儿
jedis.subscribe(jps, channel);
}

public static void main(String[] args) {
SubscribeClient client = new SubscribeClient();
client.subscribe(Publisher.CHANNEL_KEY);
//并没有 unsubscribe方法
//相应的也没有punsubscribe方法
}
}




先运行client,再运行Publisher进行消息发送,输出结果:


Redis(十八):Redis和队列_redis_02


 


Redis的pub/sub也有其缺点,那就是如果消费者下线,生产者的消息会丢失。


 


延时队列

背景

在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如:

a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单

b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论

c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等。。。

处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表。这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时。所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成。

几种延时队列

延时队列就是一种带有延迟功能的消息队列。下面会介绍几种目前已有的延时队列:

1.Java中java.util.concurrent.DelayQueue

优点:JDK自身实现,使用方便,量小适用

缺点:队列消息处于jvm内存,不支持分布式运行和消息持久化

2.Rocketmq延时队列

优点:消息持久化,分布式

缺点:不支持任意时间精度,只支持特定level的延时消息

3.Rabbitmq延时队列(TTL+DLX实现)

优点:消息持久化,分布式

缺点:延时相同的消息必须扔在同一个队列

Redis实现的延时消息队列适合的项目特点:

  • Spring框架管理对象
  • 有消息需求,但不想维护mq中间件
  • 有使用redis
  • 对消息持久化并没有很苛刻的要求



Redis实现的延时消息队列思路

Redis由于其自身的Zset数据结构,本质就是Set结构上加了个排序的功能,除了添加数据value之外,还提供另一属性score,这一属性在添加修改元素时候可以指定,每次指定后,Zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解为有两列字段的数据表,一列存value,一列存顺序编号。操作中key理解为zset的名字,那么对延时队列又有何用呢?

试想如果score代表的是想要执行时间的时间戳,在某个时间将它插入Zset集合中,它变会按照时间戳大小进行排序,也就是对执行时间前后进行排序,这样的话,起一个死循环线程不断地进行取第一个key值,如果当前时间戳大于等于该key值的socre就将它取出来进行消费删除,就可以达到延时执行的目的, 注意不需要遍历整个Zset集合,以免造成性能浪费。

Zset的排列效果如下图:

Redis(十八):Redis和队列_java_03

java代码实现如下:




package cn.chinotan.service.delayQueueRedis;

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.Tuple;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
* @program: test
* @description: redis实现延时队列
* @author: xingcheng
* @create: 2018-08-19
**/
public class AppTest {

private static final String ADDR = "127.0.0.1";
private static final int PORT = 6379;
private static JedisPool jedisPool = new JedisPool(ADDR, PORT);
private static CountDownLatch cdl = new CountDownLatch(10);

public static Jedis getJedis() {
return jedisPool.getResource();
}

/**
* 生产者,生成5个订单
*/
public void productionDelayMessage() {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Calendar instance = Calendar.getInstance();
// 3秒后执行
instance.add(Calendar.SECOND, 3 + i);
AppTest.getJedis().zadd("orderId", (instance.getTimeInMillis()) / 1000, StringUtils.join("000000000", i + 1));
System.out.println("生产订单: " + StringUtils.join("000000000", i + 1) + " 当前时间:" + new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()));
System.out.println((3 + i) + "秒后执行");
}
}

//消费者,取订单
public static void consumerDelayMessage() {
Jedis jedis = AppTest.getJedis();
while (true) {
Set<Tuple> order = jedis.zrangeWithScores("orderId", 0, 0);
if (order == null || order.isEmpty()) {
System.out.println("当前没有等待的任务");
try {
TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
continue;
}
Tuple tuple = (Tuple) order.toArray()[0];
double score = tuple.getScore();
Calendar instance = Calendar.getInstance();
long nowTime = instance.getTimeInMillis() / 1000;
if (nowTime >= score) {
String element = tuple.getElement();
Long orderId = jedis.zrem("orderId", element);
if (orderId > 0) {
System.out.println(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()) + ":redis消费了一个任务:消费的订单OrderId为" + element);
}
}
}
}

static class DelayMessage implements Runnable{
@Override
public void run() {
try {
cdl.await();
consumerDelayMessage();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

public static void main(String[] args) {
AppTest appTest = new AppTest();
appTest.productionDelayMessage();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(new DelayMessage()).start();
cdl.countDown();
}
}
}




实现效果如下:

Redis(十八):Redis和队列_redis_04