Redis——实现消息队列
目录
前言
基于List结构模拟消息队列
基于List实现消息队列优缺点
基于PubSub(订阅者)实现消息队列
示例
基于PubSub的消息队列的优缺点
基于Stream的消息队列
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点:
基于Stream的消息队列-消费者组
基于消费者监听消息的基本思路:
stream类型消息队列的xreadgroup命令特点:
Redis消息队列总结
前言
消息队列:Message Queue,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
以下就是基于Redis结构特性来实现消息队列
基于List结构模拟消息队列
Redis的list数据结构是双向链表,很容易模拟出消息队列的效果
对于Redis的list数据结构操作方法LPUSH,RPOP,RPUSH,LPOP这些方法。可以利用这些方法来实现消息队列。
如果不知道这些方法怎么使用找到redis的客户端 使用和help + 对应操作方法就可以展现出相关文档使用
基于List实现消息队列优缺点
优点:
- 利用Redis存储,不受限于JVM内存上限
- 基于Redis的持久化机制,数据安全性有保证
- 可以满足消息的有序性
缺点:
- 无法避免消息丢失(从消息队列中取出一条消息还没来得及处理就出现异常,这条消息就会丢失,remove出一条消息,list中就没有了)
- 只支持单消费者(发送一条消息remove移除了,其他消费者就拿不到了)
基于PubSub(订阅者)实现消息队列
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者多个channel,生产者向对应channel发送消息后所有订阅者都可以收到相关消息。
PubSub设计之初本来就是用来作消息频道的,有人订阅就会接收,没人接收就不会保存到PubSub直接丢失
示例
基于PubSub的消息队列的优缺点
优点:
- 采用发布订阅模型,支持多生产,多消费
缺点:
- 不支持数据持久化(pusub本来就是用作消息队列的不像list本来就是数据结构数据存储,发布消息没人订阅的化消息丢失)
- 无法避免消息丢失
- 消息堆积有上限,超出时数据丢失(发送消息有人订阅,会在消费者那里缓存,缓存空间有上限,连续发很多消息就会消息丢失)
基于Stream的消息队列
Stream是Redis5.0引入的一种新的数据类型,可以实现一个功能非常完善的消息队列。
发送消息的命令:(也就是往消息队列添加一条消息)
例如:
读取消息的方式之一:xread
示例:
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的消息,从而实现持续监听队列的效果,伪代码如下:
whlie(true){//尝试读取队列中的消息,最多阻塞2s
Object msg = redis.execute("xread count 1 block 2000 streams users $");
if(msg == null){continue;
}
//处理消息handleMessga(mag);
注意:
STREAM类型消息队列的XREAD命令特点:
1.消息可回溯(消息读取完之后不消失)
2.一个消息可以被多个消费者读取
3.可以阻塞读取
4.有漏读风险
基于Stream的消息队列-消费者组
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。具备一下特点:消息分流,消息标识,消息确认
创建消费者组:
其他常见命令:
一般情况下不需要自己去添加消费者,当我们从这个组中指定一个消费者并且监听消息的时候,如果发现消费者不存在自动帮我们创建出来,并不需要手动去创建
从消费者组读取消息:
基于消费者监听消息的基本思路:
while (true){//尝试监听队列,使用阻塞模式,最长等待2秒Object msg = redis.call("xreadgroup group g1 c1 count 1 block 2 streams s1 >");if(msg == null){continue;}try {//处理消息,完成后一定要ackhandleMassage(msg);}catch (Exception e){while (true){Object msg = redis.call("xreadgroup group g1 c1 count 1 block 2 streams s1 0");if(msg == null){continue;}try {//说名没有异常消息,再次处理handleMassge(msg);}catch (Exception e){//再次出现异常,记录日志,继续循环continue;}}}
stream类型消息队列的xreadgroup命令特点:
- 消息可回溯
- 可以多消费争抢消息,加快消费速度
- 可以阻塞读取.
- 没有消息漏读风险
- 有消息确认机制,保证消息至少被消费一次
Redis消息队列总结
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