Redis消息队列-认识消息队列

消息队列：字面意思就是存放消息的队列。一般包括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，简单来讲就是一个人需要做一连串的事情分成了两个人来做了。比如说点菜，你在前台点完菜之后会直接返回结果，前台把点单信息交给后台进行处理。此时前台又可以服务其他的客人。就避免了客人排队等待的情况。

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。

基于List实现消息队列

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。

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，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

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

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：

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

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：

while(true){
    //尝试监听队列，使用阻塞模式，最长等待2000毫秒
    Object msg = redis.call("XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS S1 >");
    if(msg == null){
        //null说明队列没有消息，重新开始循环
        continue;
    }
    try{
        //处理消息，完成后一定要ack
        handleMessage(msg);
    }catch(Exception e){
        while(true){
            redis.call("XREADGROUP g1 c1 COUNT 1 STREAMS s1 0")
            if(msg == null){
                break;
            }
            try{
                //说明有异常消息，再次处理
                handleMessage(msg);
            }catch(Exception e){
                //再次出现异常，日志记录，继续循环
                break;
            }
        }
    }

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

对比

基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

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Lua表达式

--- 1.参数列表
--- 1.1优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
--- 1.2.用户ID
local  userId = ARGV[2]
--- 1.3 订单id
local  orderId = ARGV[3]

 
--- 2.数据key
--- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
--- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

--- 3.脚本业务
--- 3.1.判断库存是否充足
if (tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    --- 3.2.库存不足
    return 1
end
--- 3.2.判断用户是否重复下单
if (redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    --- 3.3.存在说明是重复下单
    return 2
end
---3.4.扣库存 incrby stockaKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
---3.5.下单(保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
--- 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)
return 0

代码如下

//类初始化时加载代码块
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
static {
    SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
    SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua"));
    SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}

//线程池
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

//提交任务
@PostConstruct
private void init(){
    SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
}


private class VoucherOrderHandler implements Runnable{
    String queueName = "stream.orders";
    @Override
    public void run() {
        while (true){
            try {
                //获取队列中的订单信息 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(2L)),
                        StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.lastConsumed())
                );
                //判断消息获取是否成功
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    //失败，没有消息 ,继续循环
                    continue;
                }
                //成功，下单
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                handleVoucherOrder(voucherOrder);
                //ACK确认    SACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理订单异常");
                handlePendingList();
            }
        }
    }
    private void handlePendingList() {
        while (true){
            try {
                //获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1   STREAMS streams.order 0 >
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                        Consumer.from("g1", "c1"),
                        StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2L)),
                        StreamOffset.create(queueName, ReadOffset.from("0"))
                );
                //判断消息获取是否成功
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    //失败，pending-list没有消息 ,结束循环
                    break;
                }
                //成功，下单
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);
                handleVoucherOrder(voucherOrder);
                //ACK确认    SACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge(queueName, "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理pending-list订单异常",e);
                try {
                    Thread.sleep(20);
                } catch (InterruptedException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

@Override
public Result seckillVouvher(Long voucherId) {
        //使用lua脚本判断是否有购买资格
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(),
                userId.toString(),
                String.valueOf(orderId)
        );
        // 判断结果是否为0
        int intResult = result.intValue();
        // 不为0
        if (intResult != 0) {
            return Result.fail(intResult == 1? "库存不足":"不能重复下单");
        }
        //返回订单ID
        return Result.ok(orderId);
    }
    
private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
    //获取用户
    Long userId = voucherOrder.getUserId();
    //创建锁对象
    RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
    ///获取锁
    boolean isLock = lock.tryLock();
    //判断是否获取锁成功
    if (!isLock) {
        //失败，返回错误或者重试
        log.error("不允许重复下单");
        return;
    }
    try {
        //获取代理对象(事务)
        proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
    }finally {
        //释放锁
        lock.unlock();
    }
}

黑马Redis项目笔记 基于消息队列实现的异步秒杀