浅谈三种使用Redis实现MQ的方式

Posted 2022-03-11 默辨

文章目录

• • 一、消息队列
  • 二、基于List的消息队列
  • 三、基于PubSub的消息队列
  • 四、基于Stream的消息队列
  • • 1、基本命令
    • 2、简单使用
  • 五、总结

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一、消息队列

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：存储消息
• 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

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二、基于List的消息队列

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BLOPO来实现阻塞效果。

优点：

足够简单，消费消息延迟几乎为零，但是需要处理空闲连接的问题。基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证。基于List可以保证消息的有序性。

如果线程一直阻塞在那里，Redis客户端的连接就成了闲置连接，闲置过久，服务器一般会主动断开连接，减少闲置资源占用，这个时候blpop和brpop或抛出异常，所以在编写客户端消费者的时候要小心，如果捕获到异常需要重试。

缺点：

做消费者确认ACK麻烦，不能保证消费者消费消息后是否成功处理的问题（宕机或处理异常等），通常需要维护一个Pending列表，保证消息处理确认；不能做广播模式，如pub/sub，消息发布/订阅模型；不能重复消费，一旦消费就会被删除；不支持分组消费。

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三、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

优点：

典型的广播模式，一个消息可以发布到多个消费者；多信道订阅，消费者可以同时订阅多个信道，从而接收多类消息；消息即时发送，消息不用等待消费者读取，消费者会自动接收到信道发布的消息。

缺点：

消息一旦发布，不能接收。换句话就是发布时若客户端不在线，则消息丢失，不能寻回；不能保证每个消费者接收的时间是一致的；若消费者客户端出现消息积压，到一定程度，会被强制断开，导致消息意外丢失。通常发生在消息的生产远大于消费速度时；可见，Pub/Sub 模式不适合做消息存储，消息积压类的业务，而是擅长处理广播，即时通讯，即时反馈的业务。

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四、基于Stream的消息队列

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，是一个功能比较完善的消息队列

Stream 的消费模型借鉴了 Kafka 的消费分组的概念，它弥补了 Redis Pub/Sub 不能持久化消息的缺陷。但是它又不同于 kafka，Kafka 的消息可以分 partition，而 Stream 不行。如果非要分 parition 的话，得在客户端做，提供不同的 Stream 名称，对消息进行 hash 取模来选择往哪个 Stream 里塞。

优点：

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，有消息确认机制，保证消息至少被消费一次。基本上已经有了一个消息中间件的雏形，可以考虑在生产过程中使用。

缺点：

有消息漏读的风险，并且消息队列的管理和监控就需要花大力气去实现，而专业消息队列都已经自带或者存在着很好的第三方方案和插件。

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：

1. 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
2. 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
3. 消息确认：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。

1、基本命令

1、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

# 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

2、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

2、简单使用

以下代码案例来自黑马程序员官方Redis教程。

使用背景：使用redis中的lua脚本完成商品下单的操作

1、在lua脚本中完成消息添加到队列中（在Redisson源码中也有这种写法）。即每次完成商品下单之后，会将对应的下单信息封装为一个消息，发送到Redis的名为stream.orders的Stream队列中

2、开启一个线程不断的后台监听对应的队列中的消息

• 一个死循环任务：用来处理消息，完成Stream队列中消息的消费。出现异常，使用对应的异常策略，即代码中的handlePendingList方法；
• 一个消息确认机制：消息被消费完成是一定需要一个XACK的确认命令，为确认则认为该消息出现异常，使用异常处理策略；
• 一个异常处理兜底：用来处理出现错误的消息，该方法中同样需要XACK命令确认后才能说明该消息成功，如果未确认成功，则还是会进入该方法再次消费该消息。

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


@PostConstruct
private void init() 
    // 在项目启动后，开启一个后台进程，用来监听stream队列中的消息
    SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());


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<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();
            
        
    

    // 兜底方法
    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<MapRecord<String, Object, Object>> 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<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);
            
        
    

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五、总结

总的来说，如果是中小项目和企业，在工作中已经使用了Redis，在业务量不是很大，而又需要消息中间件功能的情况下，可以考虑使用Redis的Stream功能。但是如果并发量很高，资源足够支持下，还是以专业的消息中间件，比如RocketMQ、Kafka等来支持业务更好。

	List	PubSub	Stream
消息持久化	支持	不支持	支持
阻塞读取	支持	支持	支持
消息堆积处理	受限于内存空间	受限于消费者缓冲区	受限于队列长度，可以利用消费者组提高消费速度，减少堆积
消息确认机制	不支持	不支持	支持
消息回溯	不支持	不支持	支持