2023年5月27日Redis学习记录(笔记文档非本人亲自编写,仅作为个人学习记录)
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:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oHl6wnN5-1686048978839)(.\Redis实战篇.assets\1653574849336.png)]
使用队列的好处在于 **解耦:**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。
这里我们可以使用一些现成的mq,比如kafka,rabbitmq等等,但是呢,如果没有安装mq,我们也可以直接使用redis提供的mq方案,降低我们的部署和学习成本。
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。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-c5N5d4nX-1686048978839)(.\Redis实战篇.assets\1653575176451.png)]
基于List的消息队列有哪些优缺点?
优点:
缺点:
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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pxygkcj9-1686048978839)(.\Redis实战篇.assets\1653575506373.png)]
基于PubSub的消息队列有哪些优缺点?
优点:
缺点:
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:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TbFCKEXZ-1686048978840)(.\Redis实战篇.assets\1653577301737.png)]
例如:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0J870ix3-1686048978840)(.\Redis实战篇.assets\1653577349691.png)]
读取消息的方式之一:XREAD
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-udQQbVAH-1686048978840)(.\Redis实战篇.assets\1653577445413.png)]
例如,使用XREAD读取第一个消息:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TLJVqKtH-1686048978840)(.\Redis实战篇.assets\1653577643629.png)]
XREAD阻塞方式,读取最新的消息:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a9FTBoRf-1686048978840)(.\Redis实战篇.assets\1653577659166.png)]
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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6cD8Jr4W-1686048978840)(.\Redis实战篇.assets\1653577689129.png)]
注意:当我们指定起始ID为$时,代表读取最新的消息,如果我们处理一条消息的过程中,又有超过1条以上的消息到达队列,则下次获取时也只能获取到最新的一条,会出现漏读消息的问题
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点:
消费者组(Consumer Group):将多个消费者划分到一个组中,监听同一个队列。具备下列特点:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SDgc39Gp-1686048978841)(.\Redis实战篇.assets\1653577801668.png)]
创建消费者组:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7S6p1krq-1686048978841)(.\Redis实战篇.assets\1653577984924.png)]
key:队列名称
groupName:消费者组名称
ID:起始ID标示,$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 ...]
“>”: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:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Byeav3OB-1686048978841)(.\Redis实战篇.assets\1653578211854.png)]STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点:
最后我们来个小对比
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xka3VUrK-1686048978841)(.\Redis实战篇.assets\1653578560691.png)]
需求:
修改lua表达式,新增3.6
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yTX0tcXr-1686048978841)(.\Redis实战篇.assets\1656082824939.png)]
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<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);
//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<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pendding订单异常", e);
try{
Thread.sleep(20);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}