Redis学习笔记之延时队列

一、业务场景

所谓延时队列就是延时的消息队列,下面说一下一些业务场景比较好理解

1.1 实践场景

  • 订单支付失败,每隔一段时间提醒用户
  • 用户并发量的情况,可以延时2分钟给用户发短信
  • ...

1.2 实现方式

这些情况都可以使用延时队列来做,实现延时队列比较场景的有使用消息队列MQ来实现,比如RocketMQ等等,也可以使用Redis来实现,本博客主要介绍一下Redis实现延时队列

二、Redis延时队列

2.1 Redis列表实现

Redis实现延时队列可以通过其数据结构列表(list)来实现,顺便复习一下Redis的列表,实现列表,Redis可以通过队列和栈来实现:

/* 队列:First in first out */

//加两个value
>rpush keynames key1 key2
2 //计算
>llen keynames
2 >lpop keynames
key1 >lpop keynames
key2 //rpush会自动过期的
>rpop keynames
NULL /* 栈:First in last out */ //同样,加两个元素
>rpush keynames key1 key2
2 >rpop keynames
key2 >rpop keynames
key1

对于Redis的基本数据结构,可以参考我之前的博客:https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/82860694

然后怎么实现延时?Thread睡眠或者线程join?这种方法是可以实现,不过假如用户一多?10个请求就要延时10N了,这种情况系统性能不好的话就会出现线程阻塞了的情况。

队列空了的情况?就会出现pop 的死循环,这种情况很可怕,很吃系统CPU,虽然可以通过线程睡眠方法来缓解,但不是最好的方法

这时候就要介绍一下Redis的blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。消息的延迟几乎为零

2.2 Redis集合实现

Redis的有序集合(zset)也可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score,这里顺便复习一下Redis的有序集合

//9.0是score也就是权重
>zadd keyname 9.0 math
1 >zadd keyname 9.2 history
1 //顺序
>zrange keyname 0 -1
1) history
2) math //逆序
>zrevrange keyname 0 -1
1) math
2) history //相当于count()
>zcard keyname
2 获取指定key的score
>zscore keyname math
9

然后多个线程的环境怎么保证任务不被多个线程抢了?这里可以使用Redis的zrem命令来实现

Redis Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。

当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。

注意: 在 Redis 2.4 版本以前, ZREM 每次只能删除一个元素。

下面给出来自《Redis 深度历险:核心原理与应用实践》小册的例子:例子就是用有序集合和zrem来实现的

import java.lang.reflect.Type;
import java.util.Set;
import java.util.UUID; import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference; import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisDelayingQueue<T> { static class TaskItem<T> {
public String id;
public T msg;
} // fastjson 序列化对象中存在 generic 类型时,需要使用 TypeReference
private Type TaskType = new TypeReference<TaskItem<T>>() {
}.getType(); private Jedis jedis;
private String queueKey; public RedisDelayingQueue(Jedis jedis, String queueKey) {
this.jedis = jedis;
this.queueKey = queueKey;
} public void delay(T msg) {
TaskItem<T> task = new TaskItem<T>();
task.id = UUID.randomUUID().toString(); // 分配唯一的 uuid
task.msg = msg;
String s = JSON.toJSONString(task); // fastjson 序列化
jedis.zadd(queueKey, System.currentTimeMillis() + 5000, s); // 塞入延时队列 ,5s 后再试
} public void loop() {
while (!Thread.interrupted()) {
// 只取一条
Set<String> values = jedis.zrangeByScore(queueKey, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1);
if (values.isEmpty()) {
try {
Thread.sleep(500); // 歇会继续
} catch (InterruptedException e) {
break;
}
continue;
}
String s = values.iterator().next();
if (jedis.zrem(queueKey, s) > 0) { // 抢到了
TaskItem<T> task = JSON.parseObject(s, TaskType); // fastjson 反序列化
this.handleMsg(task.msg);
}
}
} public void handleMsg(T msg) {
System.out.println(msg);
} public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis();
RedisDelayingQueue<String> queue = new RedisDelayingQueue<>(jedis, "q-demo");
Thread producer = new Thread() { public void run() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
queue.delay("codehole" + i);
}
} };
Thread consumer = new Thread() { public void run() {
queue.loop();
} };
producer.start();
consumer.start();
try {
producer.join();
Thread.sleep(6000);
consumer.interrupt();
consumer.join();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}

不过在多线程环境,是很难做控制的,上面例子也有缺陷,下面引用小册的说法:

上面的算法中同一个任务可能会被多个进程取到之后再使用 zrem 进行争抢,那些没抢到的进程都是白取了一次任务,这是浪费。可以考虑使用 lua scripting 来优化一下这个逻辑,将 zrangebyscore 和 zrem 一同挪到服务器端进行原子化操作,这样多个进程之间争抢任务时就不会出现这种浪费了。

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