正文
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
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，则下次获取的也是只有最新的一条，会出现消息漏读的问题！
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
⚡Stream 的消费者组
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
其它常用命令
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
消费者监听消息的基本思路：
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
三种消息队列对比
五、基于Redis Stream消息队列实现异步秒杀
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 seckill.lua 脚本
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]
-- 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)修改VoucherOrderService
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
static {
SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
@PostConstruct
private void init() {
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}
/\*\*
\* 使用 Redis消息队列建立 读队列、编写下订单任务
\*/
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 去 Pading-List读取消息
handlePendingList();
}
}
}
}
/\*\*
\* Redis消息队列出现异常，调用此方法去 Pading—List中重新读取
\*/
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 ee){
ee.printStackTrace();
}
}
}
}
private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
//1.获取用户
Long userId = voucherOrder.getUserId();
// 2.创建锁对象
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
// 3.尝试获取锁
boolean isLock = lock.tryLock();
// 4.判断是否获得锁成功
if (!isLock) {
// 获取锁失败，直接返回失败或者重试
log.error("不允许重复下单！");
return;
}
try {
//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
}
// 代理对象
private IVoucherOrderService proxy;
@Override
public Result seckillVoucher(Long voucherId) {
//获取用户
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
//生成订单ID
long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// 1.执行lua脚本
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(),
voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
);
int r = result.intValue(); // 转成int
// 2.判断结果是否为0
if (r != 0) {
// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
//3.获取代理对象
proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();
//4.返回订单id
return Result.ok(orderId);
}
@Transactional
public void createVoucherOrder (VoucherOrder voucherOrder){
// 5.一人一单逻辑
// 5.1.用户id
Long userId = voucherOrder.getUserId();
// 判断是否存在
int count = query().eq("user\_id", userId)
.eq("voucher\_id", voucherOrder.getId()).count();
// 5.2.判断是否存在
if (count > 0) {
// 用户已经购买过了
log.error("用户已经购买过了");
}
//6，扣减库存
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1
.eq("voucher\_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0).update(); //where id = ？ and stock > 0
// .eq("voucher\_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?
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