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如何實現(xiàn)Redis延遲隊列

發(fā)布時間:2020-07-27 09:58:10 來源:億速云 閱讀:251 作者:Leah 欄目:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

這期內(nèi)容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)如何實現(xiàn)Redis延遲隊列,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

延遲隊列,顧名思義它是一種帶有延遲功能的消息隊列。那么,是在什么場景下我才需要這樣的隊列呢?

1. 背景

我們先看看以下業(yè)務(wù)場景:

  • 當訂單一直處于未支付狀態(tài)時,如何及時的關(guān)閉訂單
  • 如何定期檢查處于退款狀態(tài)的訂單是否已經(jīng)退款成功
  • 在訂單長時間沒有收到下游系統(tǒng)的狀態(tài)通知的時候,如何實現(xiàn)階梯式的同步訂單狀態(tài)的策略
  • 在系統(tǒng)通知上游系統(tǒng)支付成功終態(tài)時,上游系統(tǒng)返回通知失敗,如何進行異步通知實行分頻率發(fā)送:15s 3m 10m 30m 30m 1h 2h 6h 15h

1.1 解決方案

  • 最簡單的方式,定時掃表。例如對于訂單支付失效要求比較高的,每2S掃表一次檢查過期的訂單進行主動關(guān)單操作。優(yōu)點是簡單,缺點是每分鐘全局掃表,浪費資源,如果遇到表數(shù)據(jù)訂單量即將過期的訂單量很大,會造成關(guān)單延遲。

  • 使用RabbitMq或者其他MQ改造實現(xiàn)延遲隊列,優(yōu)點是,開源,現(xiàn)成的穩(wěn)定的實現(xiàn)方案,缺點是:MQ是一個消息中間件,如果團隊技術(shù)棧本來就有MQ,那還好,如果不是,那為了延遲隊列而去部署一套MQ成本有點大

  • 使用Redis的zset、list的特性,我們可以利用redis來實現(xiàn)一個延遲隊列RedisDelayQueue

2. 設(shè)計目標

  • 實時性:允許存在一定時間的秒級誤差
  • 高可用性:支持單機、支持集群
  • 支持消息刪除:業(yè)務(wù)會隨時刪除指定消息
  • 消息可靠性:保證至少被消費一次
  • 消息持久化:基于Redis自身的持久化特性,如果Redis數(shù)據(jù)丟失,意味著延遲消息的丟失,不過可以做主備和集群保證。這個可以考慮后續(xù)優(yōu)化將消息持久化到MangoDB中

3. 設(shè)計方案

設(shè)計主要包含以下幾點:

  • 將整個Redis當做消息池,以KV形式存儲消息
  • 使用ZSET做優(yōu)先隊列,按照Score維持優(yōu)先級
  • 使用LIST結(jié)構(gòu),以先進先出的方式消費
  • ZSET和LIST存儲消息地址(對應(yīng)消息池的每個KEY)
  • 自定義路由對象,存儲ZSET和LIST名稱,以點對點的方式將消息從ZSET路由到正確的LIST
  • 使用定時器維護路由
  • 根據(jù)TTL規(guī)則實現(xiàn)消息延遲

3.1 設(shè)計圖

還是基于有贊的延遲隊列設(shè)計,進行優(yōu)化改造及代碼實現(xiàn)。有贊設(shè)計
如何實現(xiàn)Redis延遲隊列

3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

  • ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL 是一個Hash_Table結(jié)構(gòu),里面存儲了所有延遲隊列的信息。KV結(jié)構(gòu):K=prefix+projectName  field = topic+jobId  V=CONENT;V由客戶端傳入的數(shù)據(jù),消費的時候回傳
  • ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET 延遲隊列的有序集合ZSET,存放K=ID和需要的執(zhí)行時間戳,根據(jù)時間戳排序
  • ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE LIST結(jié)構(gòu),每個Topic一個LIST,list存放的都是當前需要被消費的JOB

如何實現(xiàn)Redis延遲隊列
圖片僅供參考,基本可以描述整個流程的執(zhí)行過程,圖片源于文末的參考博客中

3.3 任務(wù)的生命周期

  1. 新增一個JOB,會在ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL中插入一條數(shù)據(jù),記錄了業(yè)務(wù)方消費方。ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET也會插入一條記錄,記錄執(zhí)行的時間戳
  2. 搬運線程會去ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET中查找哪些執(zhí)行時間戳的RunTimeMillis比現(xiàn)在的時間小,將這些記錄全部刪除;同時會解析出每個任務(wù)的Topic是什么,然后將這些任務(wù)PUSH到TOPIC對應(yīng)的列表ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE
  3. 每個TOPIC的LIST都會有一個監(jiān)聽線程去批量獲取LIST中的待消費數(shù)據(jù),獲取到的數(shù)據(jù)全部扔給這個TOPIC的消費線程池
  4. 消費線程池執(zhí)行會去ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL查找數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),返回給回調(diào)結(jié)構(gòu),執(zhí)行回調(diào)方法。

3.4 設(shè)計要點

3.4.1 基本概念

  • JOB:需要異步處理的任務(wù),是延遲隊列里的基本單元
  • Topic:一組相同類型Job的集合(隊列)。供消費者來訂閱

3.4.2 消息結(jié)構(gòu)

每個JOB必須包含以下幾個屬性

  • jobId:Job的唯一標識。用來檢索和刪除指定的Job信息
  • topic:Job類型??梢岳斫獬删唧w的業(yè)務(wù)名稱
  • delay:Job需要延遲的時間。單位:秒。(服務(wù)端會將其轉(zhuǎn)換為絕對時間)
  • body:Job的內(nèi)容,供消費者做具體的業(yè)務(wù)處理,以json格式存儲
  • retry:失敗重試次數(shù)
  • url:通知URL

3.5 設(shè)計細節(jié)

3.5.1 如何快速消費ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE

最簡單的實現(xiàn)方式就是使用定時器進行秒級掃描,為了保證消息執(zhí)行的時效性,可以設(shè)置每1S請求Redis一次,判斷隊列中是否有待消費的JOB。但是這樣會存在一個問題,如果queue中一直沒有可消費的JOB,那頻繁的掃描就失去了意義,也浪費了資源,幸好LIST中有一個BLPOP阻塞原語,如果list中有數(shù)據(jù)就會立馬返回,如果沒有數(shù)據(jù)就會一直阻塞在那里,直到有數(shù)據(jù)返回,可以設(shè)置阻塞的超時時間,超時會返回NULL;具體的實現(xiàn)方式及策略會在代碼中進行具體的實現(xiàn)介紹

3.5.2 避免定時導致的消息重復搬運及消費

  • 使用Redis的分布式鎖來控制消息的搬運,從而避免消息被重復搬運導致的問題
  • 使用分布式鎖來保證定時器的執(zhí)行頻率

4. 核心代碼實現(xiàn)

4.1 技術(shù)說明

技術(shù)棧:SpringBoot,Redisson,Redis,分布式鎖,定時器

注意:本項目沒有實現(xiàn)設(shè)計方案中的多Queue消費,只開啟了一個QUEUE,這個待以后優(yōu)化

4.2 核心實體

4.2.1 Job新增對象

/**
 * 消息結(jié)構(gòu)
 *
 * @author 睜眼看世界
 * @date 2020年1月15日
 */
@Data
public class Job implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * Job的唯一標識。用來檢索和刪除指定的Job信息
     */
    @NotBlank
    private String jobId;


    /**
     * Job類型??梢岳斫獬删唧w的業(yè)務(wù)名稱
     */
    @NotBlank
    private String topic;

    /**
     * Job需要延遲的時間。單位:秒。(服務(wù)端會將其轉(zhuǎn)換為絕對時間)
     */
    private Long delay;

    /**
     * Job的內(nèi)容,供消費者做具體的業(yè)務(wù)處理,以json格式存儲
     */
    @NotBlank
    private String body;

    /**
     * 失敗重試次數(shù)
     */
    private int retry = 0;

    /**
     * 通知URL
     */
    @NotBlank
    private String url;
}

4.2.2 Job刪除對象

/**
 * 消息結(jié)構(gòu)
 *
 * @author 睜眼看世界
 * @date 2020年1月15日
 */
@Data
public class JobDie implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    /**
     * Job的唯一標識。用來檢索和刪除指定的Job信息
     */
    @NotBlank
    private String jobId;


    /**
     * Job類型??梢岳斫獬删唧w的業(yè)務(wù)名稱
     */
    @NotBlank
    private String topic;
}

4.3 搬運線程

/**
 * 搬運線程
 *
 * @author 睜眼看世界
 * @date 2020年1月17日
 */
@Slf4j
@Component
public class CarryJobScheduled {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    /**
     * 啟動定時開啟搬運JOB信息
     */
    @Scheduled(cron = "*/1 * * * * *")
    public void carryJobToQueue() {
        System.out.println("carryJobToQueue --->");
        RLock lock = redissonClient.getLock(RedisQueueKey.CARRY_THREAD_LOCK);
        try {
            boolean lockFlag = lock.tryLock(LOCK_WAIT_TIME, LOCK_RELEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
            if (!lockFlag) {
                throw new BusinessException(ErrorMessageEnum.ACQUIRE_LOCK_FAIL);
            }
            RScoredSortedSet<Object> bucketSet = redissonClient.getScoredSortedSet(RD_ZSET_BUCKET_PRE);
            long now = System.currentTimeMillis();
            Collection<Object> jobCollection = bucketSet.valueRange(0, false, now, true);
            List<String> jobList = jobCollection.stream().map(String::valueOf).collect(Collectors.toList());
            RList<String> readyQueue = redissonClient.getList(RD_LIST_TOPIC_PRE);
            readyQueue.addAll(jobList);
            bucketSet.removeAllAsync(jobList);
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("carryJobToQueue error", e);
        } finally {
            if (lock != null) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

4.4 消費線程

@Slf4j
@Component
public class ReadyQueueContext {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    @Autowired
    private ConsumerService consumerService;

    /**
     * TOPIC消費線程
     */
    @PostConstruct
    public void startTopicConsumer() {
        TaskManager.doTask(this::runTopicThreads, "開啟TOPIC消費線程");
    }

    /**
     * 開啟TOPIC消費線程
     * 將所有可能出現(xiàn)的異常全部catch住,確保While(true)能夠不中斷
     */
    @SuppressWarnings("InfiniteLoopStatement")
    private void runTopicThreads() {
        while (true) {
            RLock lock = null;
            try {
                lock = redissonClient.getLock(CONSUMER_TOPIC_LOCK);
            } catch (Exception e) {
                log.error("runTopicThreads getLock error", e);
            }
            try {
                if (lock == null) {
                    continue;
                }
                // 分布式鎖時間比Blpop阻塞時間多1S,避免出現(xiàn)釋放鎖的時候,鎖已經(jīng)超時釋放,unlock報錯
                boolean lockFlag = lock.tryLock(LOCK_WAIT_TIME, LOCK_RELEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
                if (!lockFlag) {
                    continue;
                }

                // 1. 獲取ReadyQueue中待消費的數(shù)據(jù)
                RBlockingQueue<String> queue = redissonClient.getBlockingQueue(RD_LIST_TOPIC_PRE);
                String topicId = queue.poll(60, TimeUnit.SECONDS);
                if (StringUtils.isEmpty(topicId)) {
                    continue;
                }

                // 2. 獲取job元信息內(nèi)容
                RMap<String, Job> jobPoolMap = redissonClient.getMap(JOB_POOL_KEY);
                Job job = jobPoolMap.get(topicId);

                // 3. 消費
                FutureTask<Boolean> taskResult = TaskManager.doFutureTask(() -> consumerService.consumerMessage(job.getUrl(), job.getBody()), job.getTopic() + "-->消費JobId-->" + job.getJobId());
                if (taskResult.get()) {
                    // 3.1 消費成功,刪除JobPool和DelayBucket的job信息
                    jobPoolMap.remove(topicId);
                } else {
                    int retrySum = job.getRetry() + 1;
                    // 3.2 消費失敗,則根據(jù)策略重新加入Bucket

                    // 如果重試次數(shù)大于5,則將jobPool中的數(shù)據(jù)刪除,持久化到DB
                    if (retrySum > RetryStrategyEnum.RETRY_FIVE.getRetry()) {
                        jobPoolMap.remove(topicId);
                        continue;
                    }
                    job.setRetry(retrySum);
                    long nextTime = job.getDelay() + RetryStrategyEnum.getDelayTime(job.getRetry()) * 1000;
                    log.info("next retryTime is [{}]", DateUtil.long2Str(nextTime));
                    RScoredSortedSet<Object> delayBucket = redissonClient.getScoredSortedSet(RedisQueueKey.RD_ZSET_BUCKET_PRE);
                    delayBucket.add(nextTime, topicId);
                    // 3.3 更新元信息失敗次數(shù)
                    jobPoolMap.put(topicId, job);
                }
            } catch (Exception e) {
                log.error("runTopicThreads error", e);
            } finally {
                if (lock != null) {
                    try {
                        lock.unlock();
                    } catch (Exception e) {
                        log.error("runTopicThreads unlock error", e);
                    }
                }
            }
        }
    }
}

4.5 添加及刪除JOB

/**
 * 提供給外部服務(wù)的操作接口
 *
 * @author why
 * @date 2020年1月15日
 */
@Slf4j
@Service
public class RedisDelayQueueServiceImpl implements RedisDelayQueueService {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;


    /**
     * 添加job元信息
     *
     * @param job 元信息
     */
    @Override
    public void addJob(Job job) {

        RLock lock = redissonClient.getLock(ADD_JOB_LOCK + job.getJobId());
        try {
            boolean lockFlag = lock.tryLock(LOCK_WAIT_TIME, LOCK_RELEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
            if (!lockFlag) {
                throw new BusinessException(ErrorMessageEnum.ACQUIRE_LOCK_FAIL);
            }
            String topicId = RedisQueueKey.getTopicId(job.getTopic(), job.getJobId());

            // 1. 將job添加到 JobPool中
            RMap<String, Job> jobPool = redissonClient.getMap(RedisQueueKey.JOB_POOL_KEY);
            if (jobPool.get(topicId) != null) {
                throw new BusinessException(ErrorMessageEnum.JOB_ALREADY_EXIST);
            }

            jobPool.put(topicId, job);

            // 2. 將job添加到 DelayBucket中
            RScoredSortedSet<Object> delayBucket = redissonClient.getScoredSortedSet(RedisQueueKey.RD_ZSET_BUCKET_PRE);
            delayBucket.add(job.getDelay(), topicId);
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("addJob error", e);
        } finally {
            if (lock != null) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }


    /**
     * 刪除job信息
     *
     * @param job 元信息
     */
    @Override
    public void deleteJob(JobDie jobDie) {

        RLock lock = redissonClient.getLock(DELETE_JOB_LOCK + jobDie.getJobId());
        try {
            boolean lockFlag = lock.tryLock(LOCK_WAIT_TIME, LOCK_RELEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
            if (!lockFlag) {
                throw new BusinessException(ErrorMessageEnum.ACQUIRE_LOCK_FAIL);
            }
            String topicId = RedisQueueKey.getTopicId(jobDie.getTopic(), jobDie.getJobId());

            RMap<String, Job> jobPool = redissonClient.getMap(RedisQueueKey.JOB_POOL_KEY);
            jobPool.remove(topicId);

            RScoredSortedSet<Object> delayBucket = redissonClient.getScoredSortedSet(RedisQueueKey.RD_ZSET_BUCKET_PRE);
            delayBucket.remove(topicId);
        } catch (InterruptedException e) {
            log.error("addJob error", e);
        } finally {
            if (lock != null) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

5. 待優(yōu)化的內(nèi)容

  1. 目前只有一個Queue隊列存放消息,當需要消費的消息大量堆積后,會影響消息通知的時效。改進的辦法是,開啟多個Queue,進行消息路由,再開啟多個消費線程進行消費,提供吞吐量
  2. 消息沒有進行持久化,存在風險,后續(xù)會將消息持久化到MangoDB中

6. 源碼

更多詳細源碼請在下面地址中獲取

  • RedisDelayQueue實現(xiàn) zing-delay-queue(https://gitee.com/whyCodeData/zing-project/tree/master/zing-delay-queue)
  • RedissonStarter redisson-spring-boot-starter(https://gitee.com/whyCodeData/zing-project/tree/master/zing-starter/redisson-spring-boot-starter)
  • 項目應(yīng)用 zing-pay(https://gitee.com/whyCodeData/zing-pay)

7. 參考

  • https://tech.youzan.com/queuing_delay/
  • https://blog.csdn.net/u010634066/article/details/98864764

上述就是小編為大家分享的如何實現(xiàn)Redis延遲隊列了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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