redis实现延时队列
1 回答
Redis 本身是不支持延时队列的,但是我们可以利用 Redis 一些特定的数据结构和特性来实现延时队列。
基于 Redis 目前有三种方式可以实现延时队列:
-
利用 Redis 过期消息实现延时队列
- Redis 允许我们为每一个 key 设置过期时间,在 key 过期时,Redis 可以配置为发送一个过期事件。在应用程序通过监听这个过期事件,就可以实现延迟队列了。
-
使用 Sorted Set 实现延时队列
-
Redisson 实现延迟队列
2 代码实现
2.1 利用 Redis 过期消息实现延时队列
该方法是基于 Redis key 的过期通知特性。当一个 key 过期时,如果配置了Redis 的 key 过期通知功能,Redis 会发布一个消息到特定的 Channel,应用程序可以订阅这个 Channel 来接收过期事件,进而触发相应的业务处理逻辑。
实现步骤如下:
2.1.1 配置键空间通知
在 Redis 配置文件 redis.conf
中增加一条配置 notify-keyspace-events
。
2.1.2 应用程序订阅过期事件
应用程序使用 Redis 的发布/订阅功能订阅特定的过期事件通道:keyevent@0:expired
。当 key 过期时,应用程序会接收到过期 key 的名称,我们就可以依据这个来执行对应的业务逻辑。
首先新建 RedisKeyExpirationEventMessageListener
继承 KeyExpirationEventMessageListener
实现它的 onMessage()
:
@Service
@Slf4j
public class RedisKeyExpirationEventMessageListener extends KeyExpirationEventMessageListener {
public RedisKeyExpirationEventMessageListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
super(listenerContainer);
}
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
String expiredKey = message.toString();
log.info("监听到过期key:{}", expiredKey);
}
}
然后配置 Redis 监听器:
@Configuration
public class RedisListenerConfig {
/**
* redis消息监听器容器 可以添加多个监听不同话题的redis监听器,只需要把消息监听器和相应的消息订阅处理器绑定,该消息监听器
* 通过反射技术调用消息订阅处理器的相关方法进行一些业务处理
*
* @param connectionFactory
* @return
*/
@Bean
RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
return container;
}
}
我们设置几个配置过期时间的 key:
@SpringBootTest
class RedisDelayQueueApplicationTests {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
// 通过监听过期时间
@Test
void redisDelayQueueMethod1() {
stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_01", "value_01", 5, TimeUnit.SECONDS);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_02", "value_02", 20, TimeUnit.SECONDS);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_03", "value_03", 15, TimeUnit.SECONDS);
stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_04", "value_04", 10, TimeUnit.SECONDS);
}
}
当这些 key 过期后,RedisKeyExpirationEventMessageListener
会收到相关通知:
至于 KeyExpirationEventMessageListener
的实现原理,其实是很简单的,直接看源码就行:
从源码中可以看出,它是监听 keyevent@*:expired
这个channel, __keyevent@*__:expired
中的*
代表监听所有的数据库。
这个方案是不是很简单?区区两步就实现了,但是 Redis 官方不推荐使用该方案,为什么?
key 的过期事件发布时机并不是当这个 key 的过期时间到了之后就发布,而是这个 key 在Redis中被清理之后,也就是真正被删除之后才会发布。但是 key 过期后并不是立刻删除的,它分为两种惰性删除和定期删除,所以这个有可能会存在延迟,不够精确,尤其是在高负载的情况下。
同时,事件也有可能会丢失,主要体现在若应用程序在接收事件通知之前就断开了连接,那么这些事件就会丢失,从而导致对应的任务无法执行。
同时,这个监听会导致所有的 key 过期后都会通知过来,如果我们要处理某一类型的 key 只能通过使用前缀来标识,非常麻烦。
2.2 使用 Sorted Set 实现延时队列
2.2.1 实现思路
redis作为一款高性能的NoSQL数据库,具备快熟读写,高并发,数据持久化等特点,非常适用与实现延迟队列 ,redis提供了丰富的数据结构.
其中利用redis的ZSET
集合 (有序集合)数据结构就可以实现一个简单的延迟队列
redis的zset数据结构中的每个元素都有一个分数score和一个值value,我们可以将任务的执行时间戳作为score,
将任务数据作为value,将任务插入到zset中,每个任务有一个唯一的id(比如订单id),以及任务执行时间(比如30min),
任务内容(比如订单超时支付系统自动取消)等信息体。然后另起一个线程,该线程会周期性地从zset中取出score最小
(即最早要执行的)的任务,如果该任务的score小于当前时间戳,则执行任务,否则等待一段时间再次检查,
直到任务可以执行,执行任务后,通过Redis的remove命令删除已经成功执行的任务即可。
2.2.2 详细步骤
本文将介绍如何使用Redis的Sorted Set数据结构来实现延迟队列,并提供一个完整的示例代码。同时,我们还将会给出对应的测试用例和测试结果。
如下我先给同学们概括下,针对Spring Boot项目,如何利用Redis实现延迟队列的一些实现步骤?
- 引入相关依赖 (集成redis)
<dependencies>
<!--web依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!--测试类-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!--redis依赖-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.22</version> <!-- 版本号可能会有更新,请选择最新稳定版本 -->
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.78</version> <!-- 版本号可能会有更新,请选择最新稳定版本 -->
</dependency>
</dependencies>
- 配置redis
#redis配置
Spring:
redis:
database: 0 #Redis数据库索引(默认为0)
host: 127.0.0.1 #redis服务器ip,由于我是搭建在本地,固指向本地ip
port: 6379 #redis服务器连接端口
password: #redis服务器连接密码(默认为空)
# 连接池配置
jedis.pool:
max-active: 20 #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-wait: -1 #连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
max-idle: 10 #连接池中的最大空闲连接
min-idle: 0 #连接池中的最小空闲连接
timeout: 1000 #连接超时时间(毫秒)。我设置的是1秒
- 创建redis配置
@Configuration
public class RedisConfig {
/**
* RedisTemplate配置
*/
@Bean("redisTemplate")
public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 使用fastjson进行序列化处理,提高解析效率
FastJsonRedisSerializer<Object> serializer = new FastJsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
// value值的序列化采用fastJsonRedisSerializer
template.setValueSerializer(serializer);
template.setHashValueSerializer(serializer);
// key的序列化采用StringRedisSerializer
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
// 使用fastjson时需设置此项,否则会报异常not support type
ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
return template;
}
}
- 序列化
/**
* @Description:使用fastjson实现redis的序列化
*/
public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {
public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");
private Class<T> clazz;
public FastJsonRedisSerializer(Class<T> clazz) {
super();
this.clazz = clazz;
}
@Override
public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
if (t == null) {
return new byte[0];
}
return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
}
@Override
public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
if (bytes == null || bytes.length <= 0) {
return null;
}
String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
return (T) JSON.parseObject(str, clazz);
}
}
- 创建消息类 DelayMessage
- 这里定义一个消息类 , 包含消息的id,消息内容,以及到期时间(消息的执行时间) , 代码如下
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class DelayMessage implements Serializable {
/**
* 切记实例化
*/
private static final long serialVersionUID = -7671756385477179547L;
/**
* 消息 id
*/
private String id;
/**
* 消息内容
*/
private String content;
/**
* 消息到期时间(指定当前消息在什么时间开始消费(时间戳))
*/
private long expireTime;
}
- 创建延迟队列类 DelayQueue
- 创建一个延迟队列类 , 提供,添加消息,删除消息,和获取消息的方法 , 具体代码如下
@Component
public class DelayQueue {
private static final String KEY = "delay_queue:" + getHostAddress();
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
/**
* 添加消息到延时队列中
*/
public void put(DelayMessage message) {
redisTemplate.opsForZSet().add(KEY, message, message.getExpireTime());
}
/**
* 从延时队列中删除消息
*/
public Long remove(DelayMessage message) {
Long remove = redisTemplate.opsForZSet().remove(KEY, message);
return remove;
}
/**
* 获取延时队列中已到期的消息
*/
public List<DelayMessage> getExpiredMessages() {
// 1. 获取到开始时间
long minScore = 0;
// 2. 获取到结束时间
long maxScore = System.currentTimeMillis();
// 3. 获取到指定范围区间的数据列表
Set<Object> messages = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(KEY, minScore, maxScore);
if (messages == null || messages.isEmpty()) {
return Collections.emptyList();
}
// 4. 把对像进行封装,返回
List<DelayMessage> result = new ArrayList<>();
for (Object message : messages) {
DelayMessage delayMessage = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(message), DelayMessage.class);
result.add(delayMessage);
}
return result;
}
/**
* 获取地址(服务器的内网地址)(内网ip)
*
* @return
*/
public static String getHostAddress() {
InetAddress localHost = null;
try {
localHost = InetAddress.getLocalHost();
} catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
}
return localHost.getHostAddress();
}
}
- 创建 DelayMessageHandler 消息处理类
-
创建一个消息处理累, 添加一个处理过期的消息,写个定时任务,间隔1s轮询延时队列中已到期的任务,如果获取不到为空,
则不进行消息处理的逻辑 , 反之继续轮询 -
注意:需要在主启动类上加上
@EnableScheduling
注解开启@Scheduled
定时任务
@Component
@Slf4j
public class DelayMessageHandler {
public static SimpleDateFormat dateTimeFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
@Autowired
private DelayQueue delayQueue;
/**
* 处理已到期的消息(轮询)
*/
@Scheduled(fixedDelay = 1000)
public void handleExpiredMessages() {
String currTime = getCurrTime();
// 1. 扫描任务,并将需要执行的任务加入到任务队列当中
List<DelayMessage> messages = delayQueue.getExpiredMessages();
List<DelayMessage> messages_2 = delayQueue.getExpiredMessages();
log.info(currTime + " 待处理消息数量: " + messages.size());
// 2. 开始处理消息
if (!messages.isEmpty()) {
for (DelayMessage message : messages) {
log.info(message.getId() + "------------> 消息开始处理");
try {
// 2.1.1: 模拟睡眠3秒,任务的处理时间(实际可能会更长)
Thread.sleep(3000);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
log.info(message.getId() + "------------> 消息处理结束");
// 2.2 处理完消息,删除消息
delayQueue.remove(message);
}
}
}
/**
* 获取到的当前时分秒
*
* @return
*/
public static String getCurrTime() {
return dateTimeFormat.format(System.currentTimeMillis());
}
}
- 生成测试数据
@Test
void redisDelayQueueMethod2() {
// 获取当前时间戳
long currentTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("当前时间戳:" + currentTime);
delayQueue.put(new DelayMessage("1", "westbrook", currentTime + 10000));
delayQueue.put(new DelayMessage("0", "love", currentTime + 10000));
delayQueue.put(new DelayMessage("6", "brook", currentTime + 10000));
delayQueue.put(new DelayMessage("7", "wade", currentTime + 10000));
delayQueue.put(new DelayMessage("8", "lebron", currentTime + 10000));
delayQueue.put(new DelayMessage("2", "james", currentTime + 20000));
delayQueue.put(new DelayMessage("3", "kobe", currentTime + 30000));
delayQueue.put(new DelayMessage("4", "curry", currentTime + 40000));
delayQueue.put(new DelayMessage("9", "durant", currentTime + 50000));
delayQueue.put(new DelayMessage("10", "paul", currentTime + 50000));
delayQueue.put(new DelayMessage("5", "durant", currentTime + 50000));
}
执行结果 : (我们可以看到 , 消息正在慢慢的被消费)
此处我们会发现一个问题 , @Scheduled
注解是轮询执行的 , 如果上一个任务没执行完毕 , 定时器会等待 , 等待上一次执行完毕
也就是说 ,@Scheduled
注解表示同步执行的 , 那么就会出现一个问题 , 每一个消息处理都会耗时3秒,
假设有 A B 两条消息 , 消息的过期时间是一致的 , 那么这两个消息会被同时从缓存中取出准备消费 ,假设A消息第一个开始消费 ,
那么B消息,就要等待3秒 , 等A消息执行完成,才开始消费B消息 , 那么就会出现消息堆积,延迟消费的情况 , 本来14:00就要消费的消息,等到了 14:10 才开始消费(可能会更晚) ,
如果消息量足够大的情况下 , 就会出现问题 , 内存泄漏 , 消息堆积 , 延迟消费等情况
解决办法 : 开线程去执行 (使用线程池) , 使用以下代码 , 我们消费一条消息,就需要创建一个线程去后台消费 , 就会解决了上面的问题 ,
(这里需要用到线程池,我为了偷懒 ,就简单模拟了一下)
@Scheduled(fixedDelay = 1000)
public void handleExpiredMessages() {
String currentTime = getCurrTime();
// 1 : 扫描任务,并将需要执行的任务加入到任务队列中
List<DelayMessage> messages = delayQueue.getExpiredMessages();
System.out.println(currentTime + " 待处理消息数量:" + messages.size());
// 2 : 开始处理消息
if (!messages.isEmpty()) {
for (DelayMessage message : messages) {
// 2.1 : 开启线程异步处理消息:不让处理消息的时间阻塞当前线程
new Thread(() -> {
System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息开始处理");
try {
// 2.1.1 : 模拟睡眠3秒,任务的处理时间(实际可能会更长)
Thread.sleep(3000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息处理结束");
// 2.2 : 处理完消息,删除消息
delayQueue.remove(message);
}).start();
}
}
}
执行结果 : 开启线程异步执行消息
我们使用了开启新线程的方式来消费消息 , 消息延迟的问题解决了 , 但是又出现了新的问题 , 消息会出现重复消费的情况
问题的原因 : 我们第一次定时 , 取出了符合条件的4条过期的消息 , 我们开启了4个线程去执行 , 当第二秒 , 我们又获取了符合条件的消息 ,
因为第一次获取的消息执行需要时间 , 那么我们第二次拿消息的时候 , 就会有可能把第一次的4条消息 , 也拿出来 , 然后开线程再次消费 , 就会出现重复消费的情况了
解决方案 :
这个问题出现原因是 , 当前线程不知道这个消息已经被其他线程正在处理了 ,只要解决这个问题 ,
当前线程开始处理这个消息,先判断当前消息有没有被其他线程处理 , 如果正在处理,则不进行处理了 , 如果没处理,则开始进行处理
我们知道 redis删除元素的 remove() 方法 , 有一个返回值 , 表示删除的状态 ,
我们可以在消息处理前 , 先 remove() 这个消息 , 如果 remove()成功,则表示当前消息没有被消费 , 如果 remove()失败,则表示该消息已经被消费了
@Scheduled(fixedDelay = 1000)
public void handleExpiredMessages() {
String currentTime = getCurrTime();
// 1 : 扫描任务,并将需要执行的任务加入到任务队列中
List<DelayMessage> messages = delayQueue.getExpiredMessages();
System.out.println(currentTime + " 待处理消息数量:" + messages.size());
// 2 : 开始处理消息
if (!messages.isEmpty()) {
for (DelayMessage message : messages) {
// 2.1 : 处理消息:先删除消息,获取当前消息是否已经被其他人消费
Long remove = delayQueue.remove(message);
if (remove > 0) {
// 2.2 : 开启线程异步处理消息:不让处理消息的时间阻塞当前线程
new Thread(() -> {
System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息开始处理");
try {
// 2.1.1 : 模拟睡眠3秒,任务的处理时间(实际可能会更长)
Thread.sleep(3000);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息处理结束");
}).start();
}
}
}
}
- 执行结果 : 我们会发现 , 重复消费的问题 , 解决了
但是还会出现问题 , 如果服务重启 , 或者服务宕机 , 那么当前执行中的消息 , 在下次服务启动的时候 , 就会出现消息丢失的情况
我给出的解决方案就是 : 创建一张临时数据表 , 当消息开始消费的时候 ,在表中添加一条记录,当消息消费成功,则把临时表中的记录删除
当服务重启 , 则把临时表中的记录,读到延迟队列中 , 就解决了消息丢失的情况
关键点
- 使用 缓存的key带内网ip的方式,解决了集群,多机器会出现的所有问题.
- 使用 后台线程,线程池,解决了消息堆积,延迟消费的问题.
- 使用 先删除key的方法 , 解决了消息重复消费的问题.
- 把当前处理的消息进行持久化,解决了消息丢失的问题.
2.3 Redisson 实现延迟队列
首先 zset 是一个不错的方案,但是我们自己实现起来稍微复杂了点,需要考虑的问题较多,但是如果有别人帮我们实现好了呢?Redisson 恰好提供了这个功能。
Redisson 提供的延迟队列(Delayed Queue
)是它基于 Redis 的发布/订阅机制
和 zset
实现的一种高级数据结构,用于处理需要延迟执行的任务。
其实现原理是:Redisson 将任务按照预定的执行时间存储在 zset 中,任务的执行时间作为 score,任务本身序列化后的数据作为 member。同时,Redisson 会在后台持续监控这个 ZSET,一旦发现有符合执行条件(当前时间 >= score)的任务,就会自动将这些任务转移到另一个 RQueue(Redisson 的队列实现)中,应用程序只需要从 RQueue 中取出任务执行即可
。
下面将演示下如何利用 Redisson 来实现延迟队列。这里的关键是需要确保任务生产者和消费者共享同一个 Redisson 延迟队列实例。
2.3.1 添加Redisson依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.16.3</version> <!-- Redisson 的版本号,选择最新稳定版本 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.16.3</version> <!-- Redisson 的版本号,选择最新稳定版本 -->
</dependency>
2.3.2 任务生产者类 TaskProducer
负责添加任务到延迟队列
@Slf4j
public class TaskProducer implements Runnable {
private final RDelayedQueue<String> delayedQueue;
public TaskProducer(RDelayedQueue<String> delayedQueue) {
this.delayedQueue = delayedQueue;
}
@Override
public void run() {
try {
for (int i = 0; i < 5; i++) {
String task = "task-" + i;
delayedQueue.offer(task, 5 * i, TimeUnit.SECONDS);
log.info("任务{}已放入队列,将在{}秒后执行", task, i * 5);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2.3.3 创建任务消费者类 TaskConsumer
@Slf4j
public class TaskConsumer implements Runnable{
private final RBlockingQueue<String> blockingDeque;
public TaskConsumer(RBlockingQueue<String> blockingDeque) {
this.blockingDeque = blockingDeque;
}
@Override
public void run() {
try {
// 阻塞等待并执行
while (true){
String task = blockingDeque.take();
log.info("消费任务:{}",task);
}
}catch (InterruptedException e){
Thread.currentThread().interrupt();
e.printStackTrace();
}
}
}
2.3.4 测试类
@Test
void redisDelayQueueMethod3() {
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
RBlockingQueue<String> blockingQueue = redisson.getBlockingQueue("delayQueue");
RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue(blockingQueue);
Thread producerThread = new Thread(new TaskProducer(delayedQueue));
Thread consumerThread = new Thread(new TaskConsumer(blockingQueue));
producerThread.start();
consumerThread.start();
}
运行结果:
这种方案利用了 Redis 的高性能和持久性,使延迟队列的实现既高效又可靠,同时 Redisson 提供的延迟队列抽象了底层的实现细节,使用简单方便。
3 扩展
3.1 Redis 键空间通知
Redis 键空间通知是 Redis 提供的一种机制,它允许客户端(应用程序)订阅相关事件,这些事件与 Redis 中的keys 的变化有关,当某个 key 发生了变化(如键过期、键被删除、值被修改等)时,应用程序会得到通知,从而可以执行相关的业务逻辑。
由于该操作会消耗一些性能,所以,默认情况下,键空间通知是禁用的,如果要使用该功能,我们需要在 Redis 的配置文件添加配置 notify-keyspace-events *
,或者通过 CONFIG SET
命令动态启用,如下:
CONFIG SET notify-keyspace-events KEA
KEA
是一个参数,代表我们想要订阅的事件类型:
K
:键空间通知,事件以__keyspace@<db>__:
为前缀。E
:键事件通知,事件以__keyevent@<db>__:
为前缀。A
:所有类型的通知。
除了上面这三个参数,还可以选择以下参数来订阅特定类型的事件:
g
- 通用命令(如 DEL,EXPIRE,RENAME 等)。$
- 字符串命令。l
- 列表命令。s
- 集合命令。h
- 哈希命令。z
- 有序集合命令。x
- 过期事件:当某个键过期并被删除时触发。e
- 驱逐事件:当某个键因为 maxmemory 策略而被删除时触发。
代码地址:GitHub