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redis:从入门到入土:6.Redis消息队列-创新互联

Redis学习
  • 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

10年积累的成都做网站、网站制作经验,可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你,你也不认识我。但先网站设计制作后付款的网站建设流程,更有介休免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。一: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

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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述
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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:基于PubSub的消息队列 1.说明

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

在这里插入图片描述
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2.基于PubSub的消息队列的优缺点

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.数据不会持久化,但是会缓存在客户端
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。

1.发送消息的命令

在这里插入图片描述

例如:
在这里插入图片描述

2.读取消息的方式之一:XREAD 2.1.使用示例

在这里插入图片描述
例如,使用XREAD读取第一个消息:
在这里插入图片描述

XREAD阻塞方式,读取最新的消息:
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

2.2.问题

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:基于Stream的消息队列-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:
在这里插入图片描述

1.常用命令

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

2.消费者监听消息的基本思路

在这里插入图片描述

3.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
4.对比

在这里插入图片描述

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
  • 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
2.代码

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 0

VoucherOrderServiceImpl

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);
            }
        }
    }
}

  

}
七:总结
  • 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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分享题目:redis:从入门到入土:6.Redis消息队列-创新互联
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