认识消息队列

消息队列：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

基于List模拟消息队列（了解）

队列：入口和出口不在同一边，可以利用LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。

但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（pop消息后出异常）
只支持单消费者

基于PubSub的消息队列（了解）

PubSub（发布订阅 Publish Subscribe）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。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。

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（重点）

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。

发送消息的命令：例如：

读取消息的方式之一：XREAD 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，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：当指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果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（缺点）

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

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

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，默认不等
NOACK：获取到消息后不需要确认，默认需要手动确认
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
- 其它：根据指定id从pending-list中获取未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始（一般用于处理异常消息）

消费者组监听消息基本思路

基于Stream作为消息队列，实现异步秒杀下单

铺垫：用户发出请求 -->lua脚本判断有没有资格购买 --> 没有返回错误，有也直接返回，并开始下面步骤

1.创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders

2.修改Lua脚本

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。

--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)

3.项目启动时开启异步线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单

代码如下：

private class VoncherOrderHandler implements Runnable {
    String queueName = "stream.orders";
    @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 streams.order >
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                        Consumer.from("g1", "c1"),
                        StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                        StreamOffset.create(queueName, 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.取出list的订单信息
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> values = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new VoucherOrder(), true);
                //4.获取成功，创建订单
                handleVoucherOrder(voucherOrder);
                //5.ACK确认 sack stream.orders g1 id
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理订单异常", e);
                handlePendingList();
            }
        }
    }

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 streams.order 0
            List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                    Consumer.from("g1", "c1"),
                    StreamReadOptions.empty().count(1),
                    StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.from("0"))
            );
            //2.判断消息获取是否成功
            if (list == null || list.isEmpty()){
                //2.1.获取失败，说明pending-list没有消息，结束循环
                break;
            }
            //3.解析消息中的订单信息
            MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
            Map<Object, Object> values = record.getValue();
            VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(values, new VoucherOrder(), true);
            //4.获取成功，创建订单
            handleVoucherOrder(voucherOrder);
            //5.ACK确认 sack stream.orders g1 id
            stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());
        } catch (Exception e) {
            log.error("处理pending-list订单异常", e);
        }
    }
}