基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单 |
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基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
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文章目录
1 认识消息队列2 基于List实现消息队列3 基于PubSub的消息队列4 基于Stream的消息队列5 基于Stream的消息队列-消费者组6 基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单
1 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
消息队列是一种常用的中间件，它可以用来实现系统解耦、流量削峰和异步调用等功能。 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。 常见的消息队列中间件有RabbitMQ、Kafka和RocketMQ等。这些消息队列需要独立安装部署，虽然它们具有高性能和高可靠性的优点，但是额外部署这些中间件也会增加运维成本和服务器成本。 Redis也可以用来实现消息队列。Redis提供了几种不同的方式来实现消息队列，包括使用List、ZSet、PubSub模式和Stream等。这些方式各有优劣，适用于不同的应用场景。 使用List实现消息队列：这种方式最为简单直接，它主要通过lpush和rpop命令来存入和读取消息。使用List实现消息队列的优点是消息可以被持久化，但缺点是不支持重复消费、没有按照主题订阅的功能、不支持消费者确认机制等。使用ZSet实现消息队列：这种方式与使用List类似，但由于ZSet多了一个分值（score）属性，我们可以使用它来实现更多的功能，比如用它来存储时间戳，以此来实现延迟消息队列等。ZSet同样具备持久化的功能，但也存在与List类似的问题。使用发布订阅模式实现消息队列：这种方式可以实现主题订阅的功能。但缺点是无法持久化保存信息，如果Redis服务器宕机或者重启，那么所有的消息都会丢失；发布订阅模式是“发后即忘”的工作模式，如果都订阅者离线重连之后就不能消费之前的历史消息了；不支持消费者确认机制，稳定性不能得到保证。使用Stream实现消息队列：这种方式是在Redis 5.0之后新增的。我们可以使用Stream的xadd和xrange命令来实现消息的存入和读取，并且Stream提供了xack命令来手动确认消息消费，用它我们就可以实现消费者确认的功能。 2 基于List实现消息队列基于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。
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 3 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 4 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 5 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： 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最后我们来个小对比
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,新增3.6
VoucherOrderServiceImpl 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 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 record = list.get(0); Map 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 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 s1 0 List 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 record = list.get(0); Map 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 e){ e.printStackTrace(); } } } } } |
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：
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