用redis實現消息隊列（實時消費+ack機制）

消息隊列

首先作簡單的引入。

MQ主要是用來：

• 解耦應用、
• 異步化消息
• 流量削峯填谷

目前使用的較多的有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。
網上的資源對各類狀況都有詳細的解釋，在此不作過多贅述。本文
僅介紹如何使用Redis實現輕量級MQ的過程。

爲何要用Redis實現輕量級MQ？

在業務的實現過程當中，就算沒有大量的流量，解耦和異步化幾乎也是到處可用，此時MQ就顯得尤其重要。但與此同時MQ也是一個蠻重的組件，例如咱們若是用RabbitMQ就必須爲它搭建一個服務器，同時若是要考慮可用性，就要爲服務端創建一個集羣，並且在生產若是有問題也須要查找功能。在中小型業務的開發過程當中，可能業務的其餘整個實現都沒這個重。太重的組件服務會成倍增長工做量。
所幸的是，Redis提供的list數據結構很是適合作消息隊列。
可是如何實現即時消費？如何實現ack機制？這些是實現的關鍵所在。

如何實現即時消費？

網上所流傳的方法是使用Redis中list的操做BLPOP或BRPOP，即列表的阻塞式(blocking)彈出。
讓咱們來看看阻塞式彈出的使用方式：

BRPOP key [key ...] timeout

此命令的說明是：

一、當給定列表內沒有任何元素可供彈出的時候，鏈接將被 BRPOP 命令阻塞，直到等待超時或發現可彈出元素爲止。
二、當給定多個key參數時，按參數 key 的前後順序依次檢查各個列表，彈出第一個非空列表的尾部元素。

另外，BRPOP 除了彈出元素的位置和 BLPOP 不一樣以外，其餘表現一致。

以此來看，列表的阻塞式彈出有兩個特色：

一、若是list中沒有任務的時候，該鏈接將會被阻塞
二、鏈接的阻塞有一個超時時間，當超時時間設置爲0時，便可無限等待，直到彈出消息

由此看來，此方式是可行的，但此爲傳統的觀察者模式，業務簡單則可以使用，如A的任務只由B去執行。但若是A和Z的任務，B和C都能執行，那使用這種方式就相形見肘。這個時候就應該使用訂閱/發佈模式，使業務系統更加清晰。
好在Redis也支持Pub/Sub（發佈/訂閱）。在消息A入隊list的同時發佈（PUBLISH）消息B到頻道channel，此時已經訂閱channel的worker就接收到了消息B，知道了list中有消息A進入，便可循環lpop或rpop來消費list中的消息。流程以下：

其中的worker能夠是單獨的線程，也能夠是獨立的服務，其充當了Consumer和業務處理者角色。下面作實例說明。

即時消費實例

示例場景爲：worker要作同步文件功能，等到有文件生成時立馬同步。

首先開啓一個線程表明worker，來訂閱頻道channel：

@Service
public class SubscribeService {

    @Resource
    private RedisService redisService;
    @Resource
    private SynListener synListener;//訂閱者
    
    @PostConstruct
    public void subscribe() {
        new Thread(new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                LogCvt.info("服務已訂閱頻道：{}", channel);
                redisService.subscribe(synListener, channel);
            }
        }).start();

    }
}

代碼中的SynListener即爲所聲明的訂閱者，channel爲訂閱的頻道名稱，具體的訂閱邏輯以下：

@Service
public class SynListener extends JedisPubSub {

    @Resource
    private DispatchMessageHandler dispatchMessageHandler;

    @Override
    public void onMessage(String channel, String message) {
        LogCvt.info("channel:{},receives message:{}",channel,message);
        try {
            //處理業務（同步文件）
            dispatchMessageHandler.synFile();
        } catch (Exception e) {
            LogCvt.error(e.getMessage(),e);
        }
    }
}

處理業務的時候，就去list中去消費消息：

@Service
public class DispatchMessageHandler {
    
    @Resource
    private RedisService redisService;
    @Resource
    private MessageHandler messageHandler;
    
    public void synFile(){
        while(true){
            try {
                String message = redisService.lpop(RedisKeyUtil.syn_file_queue_key());
                if (null == message){
                    break;
                }
                Thread.currentThread().setName(Tools.uuid());
                // 隊列數據處理
                messageHandler.synfile(message);
            } catch (Exception e) {
                LogCvt.error(e.getMessage(),e);
            }
        }
    }

}

這樣咱們就達到了消息的實時消費的目的。

如何實現ack機制？

ack，即消息確認機制(Acknowledge)。

首先來看RabbitMQ的ack機制：

• Publisher把消息通知給Consumer，若是Consumer已處理完任務，那麼它將向Broker發送ACK消息，告知某條消息已被成功處理，能夠從隊列中移除。若是Consumer沒有發送回ACK消息，那麼Broker會認爲消息處理失敗，會將此消息及後續消息分發給其餘Consumer進行處理(redeliver flag置爲true)。
• 這種確認機制和TCP/IP協議確立鏈接相似。不一樣的是，TCP/IP確立鏈接須要通過三次握手，而RabbitMQ只須要一次ACK。
• 值的注意的是，RabbitMQ當且僅當檢測到ACK消息未發出且Consumer的鏈接終止時纔會將消息從新分發給其餘Consumer，所以不須要擔憂消息處理時間過長而被從新分發的狀況。

那麼在咱們用Redis實現消息隊列的ack機制的時候該怎麼作呢？
須要注意兩點：

1. work處理失敗後，要回滾消息到原始pending隊列
2. 假如worker掛掉，也要回滾消息到原始pending隊列

上面第一點能夠在業務中完成，即失敗後執行回滾消息。

實現方案

（該方案主要解決worker掛掉的狀況）

1. 維護兩個隊列：pending隊列和doing表（hash表）。
2. workers定義爲ThreadPool。
3. 由pending隊列出隊後，workers分配一個線程（單個worker）去處理消息——給目標消息append一個當前時間戳和當前線程名稱，將其寫入doing表，而後該worker去消費消息，完成後自行在doing表擦除信息。
4. 啓用一個定時任務，每隔一段時間去掃描doing隊列，檢查每隔元素的時間戳，若是超時，則由worker的ThreadPoolExecutor去檢查線程是否存在，若是存在則取消當前任務執行，並把事務rollback。最後把該任務從doing隊列中pop出，再從新push進pending隊列。
5. 在worker的某線程中，若是處理業務失敗，則主動回滾，並把任務從doing隊列中移除，從新push進pending隊列。

總結

Redis做爲消息隊列是有很大侷限性的。由於其主要特性及用途決定它只能實現輕量級的消息隊列。寫在最後：沒有絕對好的技術，只有對業務最友好的技術，謹此獻給全部developer。