本文提出了一种用Redis实现简单消息队列的方案,适合在资源不足的条件下临时使用。
一个兄弟创业,资源严重不足,但是还希望搭建一个消息队列,于是就咨询我。我恰好有些相关经验,就和他分享。他的需求如下:
在这种情况下,我建议他在Redis上构建消息队列,暂时渡过难关。
首先说结论:Redis肯定是不适合做消息队列的,因为这个本身就不是Redis设计的初衷。
但是如果确实资源受限,为了降低系统的维护成本和实现复杂度,还是可以考虑使用Redis的。
因为Redis就不是为消息队列设计的,所以它没有考虑一些消息队列的基本问题:
如果按照是否容忍错误来区分,可以分为两种队列,但是这两种都不适合Redis。
这种队列的要求是:不允许丢失消息,要保证一致性。比如下单操作。
在这个需求下,用Redis是不实际的,因为你需要考虑如何在Redis基础上做一次性和异步幂等,保证exactly once。那样就应该使用常见的MQ,比如RabbitMQ, Kafka....
比如日志收集。这种允许一定程度的数据丢失,这种其实也不适合Redis,而且现成的方案有很多,比如fluentd,logstash……
一般来说有四种方式
或者可以考虑基于Redis作者写的disque来做开发?
本文采用Redis的List作为队列可以用来在不同程序之间交换消息。生成者使用LPUSH或者RPUSH将一个消息放入队列。消费者使用RPOP或者LPOP命令取出队列中等待时间最长的消息。List支持多个生产者和消费者并发进出消息,每个消费者拿到都是不同的列表元素。
但是这样有两个问题:
因此需要
RPOPLPUSH好处在于:它不仅返回一个消息,同时还将这个消息添加到另一个备份列表当中。如果一切正常的话,当一个客户端完成某个消息的处理之后,可以用LREM命令将这个消息从备份列表删除。
最后,还可以添加一个客户端专门用于监视备份表,它自动地将超过一定处理时限的消息重新放入队列中去(负责处理该消息的客户端可能已经崩溃),这样就不会丢失任何消息了。
需要注意的问题 :RPOPLPUSH重新入队,即把备份列表右侧元素(表尾)重新入队,可能会出现消息被重复消费的情况。因此消费操作要实现幂等性,即保证重复消费结果一致.
好处在于 :阻塞读在队列没有数据的时候进入休眠状态,一旦数据到来则立刻醒过来,消息延迟几乎为零。
需要注意的问题 :空闲连接的问题。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,还有重试。
他的数据是由LUA产生的,由Openresty运行。
具体代码摘要如下:
local REDIS = require "redis_iresty"
local REDIS_STORE = REDIS:new(CONF)
REDIS_STORE:lpush(LOG_LIST, log)因为生产者是 LPUSH,所以消费者使用 RPOPLPUSH。
因为RPOPLPUSH不仅返回一个消息,同时还将这个消息添加到另一个备份列表当中,所以mKey是消息列表,mKeyRollback是备份列表。从Redis读出消息后临时存储在mActionList。
protected List<String> mActionList = new CopyOnWriteArrayList<String>();
@Value("${key.list}")
private String mKey;
@Value("${key.rollback.list}")
private String mKeyRollback; consume是消费函数。当出现异常时候,会从备份列表中把消息再写回到消息队列。
public boolean consume() {
rollbackLastLaunch(); //上次同步失败的,这次先弄回去
while(true) {
try {
if (schedulejob) {
timerecord = System.currentTimeMillis();
schedulejob = false;
}
// 从消息队列取出消息,同时Redis操作会自动把取出的消息放入备份队列。
String action = mRedisStore.listRightPopAndLeftPush(mKey, mKeyRollback, mWaitTimeLimit, TimeUnit.SECONDS);
if(action != null) {
mActionList.add(action);
}
currentTimeStamp = System.currentTimeMillis();
if (mActionList.size() >= mBatchSize ||
(currentTimeStamp - timerecord >= mTimeElapsedLimit && mActionList.size() > 0)) {
schedulejob = true;
boolean res = sync2MySql();
if (res == true) {
clearRollback(); //清除备份列表
} else {
rollbackLastLaunch(); //rollback();
}
mActionList.clear();
}
} catch (Exception e) {
//发生了网络异常,需要把processing中的id再放回到waiting queue中
//如果redis, mysql异常,都会在这里被catch
rollbackLastLaunch();
} finally {
}
}
}
}具体Redis操作是StringRedisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush函数。
public String listRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey, long timeout, TimeUnit unit) {
getTemplate().setDefaultSerializer(new StringRedisSerializer());
return getTemplate().opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey, timeout, unit);
} 使用这个是因为它支持配置超时时间。
V rightPopAndLeftPush(K var1, K var2, long var3, TimeUnit var5);clearRollback函数是当消息被成功处理之后,从备份队列中删除备份消息。
protected void clearRollback() {
Long count = mRedisStore.getListSize(mKeyRollback);
while(count > 0 ) {
mRedisStore.listRightPop(mKeyRollback);
count--;
}
}当出现问题时候,会调用rollbackLastLaunch函数,从备份列表中把消息再写回到消息队列。
因为我们需要在一个Redis操作中执行lpop和rpush两个操作,必须把这两个操作构建成一个原子序列,所以这里涉及到了Lua脚本的使用。通过内嵌对 Lua 环境的支持, Redis 解决了长久以来不能高效地处理 CAS (check-and-set)命令的缺点, 并且可以通过组合使用多个命令, 轻松实现以前很难实现或者不能高效实现的模式。
void rollbackLastLaunch() {
try {
Long count = mRedisStore.getListSize(mKeyRollback);
Long dbsize = 0l;
while(count > 0 ) {
List<String> keys = new ArrayList<String>();
keys.add(mKeyRollback);
keys.add(mKey);
DefaultRedisScript<Long> script = new DefaultRedisScript<Long>();
script.setScriptText("local action = redis.call('lpop', KEYS[1]); local result = redis.call('rpush', KEYS[2], action); return result;");
script.setResultType(Long.class);
dbsize += mRedisStore.executeScript(script, keys, null);
count--;
}
} catch (Exception e) {
}
}