消息队列(Message Queue) ,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
Redis提供了三种不同的方式来实现消息队列:
◆list结构:基于List结构模拟消息队列
◆PubSub:基本的点对点消息模型
◆Stream: 比较完善的消息队列模型
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BLPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。
RPOP或LPOP:非阻塞
BLPOP或者BLPOP:阻塞
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
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
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
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-个功能非常完善的消息队列。
发送消息的命令:
读取消息的方式之一: XREAD
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
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:
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
消息标示
消费者组会维护一个标示,记录最后一个被处理的消息,哪怕消费者宕机重启,还会从标示之后读取消息。确保每一个消息都会被消费。
消息确认(防止消息丢失)
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。
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- -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
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
Redis实现消息队列方法对比
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);
handlePendingList();
}
}