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Redis队列详解（springboot实战）
作者：mmseoamin日期：2023-12-14

前言

MQ应用有很多，比如ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka等，但是也可以基于redis来实现，可以降低系统的维护成本和实现复杂度，本篇介绍redis中实现消息队列的几种方案，并通过springboot实战使其更易懂。

1. 基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现

2. 基于Sorted-Set的实现

3. PUB/SUB，订阅/发布模式

4. 基于Stream类型的实现

1. 基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现

描述

使用rpush和lpush操作入队列，lpop和rpop操作出队列。

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。

优点

一旦数据到来则立刻醒过来，消息延迟几乎为零。

缺点

  • 不能重复消费，一旦消费就会被删除

    • 不能做广播模式 ， 不支持分组消费

      • lpop和rpop会一直空轮训，消耗资源 ，但可以 引入阻塞读blpop和brpop 同时也有新的问题 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

        实战

        代码

        @Slf4j
@Service
public class ListRedisQueue {
    //队列名
    public static final String KEY = "listQueue";
    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public void produce(String message) {
        redisTemplate.opsForList().rightPush(KEY, message);
    }
    public void consume() {
        while (true) {
            String msg = (String) redisTemplate.opsForList().leftPop(KEY);
            log.info("疯狂获取消息：" + msg);
        }
    }
    public void blockingConsume() {
        while (true) {
            List obj = redisTemplate.executePipelined(new RedisCallback() {
                @Override
                public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
                    //队列没有元素会阻塞操作，直到队列获取新的元素或超时，5表示如果没元素就每五秒去拿一次消息
                    return connection.bRPop(5, KEY.getBytes());
                }
            }, new StringRedisSerializer());
            for (Object str : obj) {
                log.info("blockingConsume获取消息 : {}", str);
            }
        }
    }
} 
 
        测试
         
 
        lPop/rPop消费数据
         
 
            @Autowired
    private ListRedisQueue listRedisQueue;
    @Test
    public void produce() {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            listRedisQueue.produce("第"+i + "个数据");
        }
    }
    @Test
    public void consume() {
        produce();
        logger.info("生产消息完毕");
        listRedisQueue.consume();
    }
         
 
        输出
         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第1张 
    
   
  
 
         blpop / brpop 消费数据
         
 
            @Test
    public void blockingConsume() {
        produce();
        logger.info("生产消息完毕");
        listRedisQueue.blockingConsume();
    }
         
 
        输出
         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第2张 
    
   
  
 
        2. 基于Sorted-Set的实现延时队列 
         
 
        描述
         
 
         其实zset就是sorted set。为了避免sorted set简写sset导致命令冲突，所以改为zset。同理例如class-->clazz 
         
 
         sorted set从字面意思上，很容易就可以理解，是个有序且不可重复的数据集合。类似set和hash的混合体，但是相比于set，zset内部由score进行排序. 
         
 
        优点
         
 
         可以自定义消息ID，在消息ID有意义时，比较重要。 
         
 
        缺点
         
 
        缺点也明显，不允许重复消息（因为是集合），同时消息ID确定有错误会导致消息的顺序出错。
         
 
        实战
         
 
        代码
         
 
        @Slf4j
@Service
public class SortedSetRedisQueue {
    //队列名
    public static final String KEY = "sortedSet_queue";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public void produce(String msg, Double score) {
        // 创建Sorted Set实例
        ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
        // 添加数据
        zSetOperations.add(KEY, msg, score);
    }
    public void consumer() throws InterruptedException {
        // 创建SortedSet实例
        ZSetOperations zSetOperations = redisTemplate.opsForZSet();
        while (true) {
            // 拿取数据 (rangeByScore返回有序集合中指定分数区间的成员列表。有序集成员按分数值递增(从小到大)次序排列)
            Set order = zSetOperations.rangeByScore(KEY, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1);
            if (ObjectUtils.isEmpty(order)) {
                log.info("当前没有数据 当前线程睡眠3秒");
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                // 跳过本次循环 重新循环拿取数据
                continue;
            }
            // 利用迭代器拿取Set中的数据
            String massage = order.iterator().next();
            // 过河拆迁，拿到就删除消息
            if (zSetOperations.remove(KEY, massage) > 0) {
                //做些业务处理
                log.info("我拿到的消息：" + massage);
            }
        }
    }
}
         
 
        测试
         
 
            @Autowired
    private SortedSetRedisQueue sortedSetRedisQueue;
    @Test
    public void sortedSetProduce() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            // 生成分数
            double score = System.currentTimeMillis();
            sortedSetRedisQueue.produce("第"+i + "个数据",score);
        }
    }
    @Test
    public void sortedSetConsumer() throws InterruptedException {
        sortedSetProduce();
        logger.info("生产消息完毕");
        sortedSetRedisQueue.consumer();
    }
}
         
 
        输出
         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第3张 
    
   
  
 
        3.PUB/SUB，订阅/发布模式
         
 
        描述
         
 
        SUBSCRIBE，用于订阅信道
         
 
        PUBLISH，向信道发送消息
         
 
        UNSUBSCRIBE，取消订阅
         
 
        此模式允许生产者只生产一次消息，由中间件负责将消息复制到多个消息队列，每个消息队列由对应的消费组消费。
         
 
        优点
         
 
        • 一个消息可以发布到多个消费者
          
 
          • 消费者可以同时订阅多个信道，因此可以接收多种消息（处理时先根据信道判断）
            
 
            • 消息即时发送，消费者会自动接收到信道发布的消息
              
 
              缺点
               
 
              • 消息发布时，如果客户端不在线，则消息丢失
                
 
                • 消费者处理消息时出现了大量消息积压，则可能会断开通道，导致消息丢失
                  
 
                  • 消费者接收消息的时间不一定是一致的，可能会有差异（业务处理需要判重）
                    
 
                    实战
                     
 
                    监听器
                     
 
                    @Slf4j
@Component
public class RedisMessageListenerListener implements MessageListener {
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    /**
     * 消息处理
     *
     * @param message
     * @param pattern
     */
    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
        String channel = new String(pattern);
        log.info("onMessage --> 消息通道是：{}", channel);
        RedisSerializer valueSerializer = redisTemplate.getValueSerializer();
        Object deserialize = valueSerializer.deserialize(message.getBody());
        log.info("反序列化的结果:{}", deserialize);
        if (deserialize == null) return;
        String md5DigestAsHex = DigestUtils.md5DigestAsHex(deserialize.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        log.info("计算得到的key: {}", md5DigestAsHex);
        Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(md5DigestAsHex, "1", 20, TimeUnit.SECONDS);
        if (Boolean.TRUE.equals(result)) {
            // redis消息进行处理
            log.info("接收的结果：{}", deserialize.toString());
        } else {
            log.info("其他服务处理中");
        }
    }
}
                     
 
                    实现MessageListener 接口，就可以通过onMessage()方法接收到消息了，该方法有两个参数：
                     
 
                    •  参数 message 的 getBody() 方法以二进制形式获取消息体， getChannel() 以二进制形式获取消息通道
                      
 
                      •  参数 pattern 二进制形式的消息通道（实际和 message.getChannel() 返回值相同）
                        
 
                        绑定监听器
                         
 
                        @Configuration
public class RedisMessageListenerConfig {
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer getRedisMessageListenerContainer(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory,
                           RedisMessageListenerListener redisMessageListenerListener) {
        RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer = new RedisMessageListenerContainer();
        redisMessageListenerContainer.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        redisMessageListenerContainer.addMessageListener(redisMessageListenerListener, new ChannelTopic(PubSubRedisQueue.KEY));
        return redisMessageListenerContainer;
    }
}
                         
 
                        RedisMessageListenerContainer 是为Redis消息侦听器 MessageListener 提供异步行为的容器。处理侦听、转换和消息分派的低级别详细信息。 
                         
 
                        本文使用的是主题订阅：ChannelTopic，你也可以使用模式匹配：PatternTopic，从而匹配多个信道。
                         
 
                        生产者
                         
 
                        @Service
public class PubSubRedisQueue {
    //队列名
    public static final String KEY = "pub_sub_queue";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public void produce(String message) {
        redisTemplate.convertAndSend(KEY, message);
    }
}  
                         
 
                        测试
                         
 
                        @Slf4j
@RestController
@RequestMapping(value = "/queue")
public class RedisMQController {
    @Autowired
    private PubSubRedisQueue pubSubRedisQueue;
    @RequestMapping(value = "/pubsub/produce", method = RequestMethod.GET)
    public void pubsubProduce(@RequestParam(name = "msg") String msg) {
        pubSubRedisQueue.produce(msg);
    }
                         
 
                        随便找个浏览器请求生产者接口：
                         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第4张 
    
   
  
 
                        所以每插入一条消息，监听者则立即进去消费
                         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第5张 
    
   
  
 
                        4. 基于Stream类型的实现（Redis Version5.0）
                         
 
                        描述
                         
 
                        Stream为redis 5.0后新增的数据结构。支持多播的可持久化消息队列，实现借鉴了Kafka设计。
                         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第6张 
    
   
  
 
                        Redis Stream的结构如上图所示，它有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的ID和对应的内容。消息是持久化的，Redis重启后，内容还在。
                         
 
                        每个Stream都有唯一的名称，它就是Redis的key，在我们首次使用xadd指令追加消息时自动创建。
                         
 
                        每个Stream都可以挂多个消费组，每个消费组会有个游标last_delivered_id在Stream数组之上往前移动，表示当前消费组已经消费到哪条消息了。每个消费组都有一个Stream内唯一的名称，消费组不会自动创建，它需要单独的指令xgroup create进行创建，需要指定从Stream的某个消息ID开始消费，这个ID用来初始化last_delivered_id变量。
                         
 
                        每个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的，相互不受影响。也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。
                         
 
                        同一个消费组(Consumer Group)可以挂接多个消费者(Consumer)，这些消费者之间是竞争关系，任意一个消费者读取了消息都会使游标last_delivered_id往前移动。每个消费者者有一个组内唯一名称。
                         
 
                        消费者(Consumer)内部会有个状态变量pending_ids，它记录了当前已经被客户端读取的消息，但是还没有ack。如果客户端没有ack，这个变量里面的消息ID会越来越多，一旦某个消息被ack，它就开始减少。这个pending_ids变量在Redis官方被称之为PEL，也就是Pending Entries List，这是一个很核心的数据结构，它用来确保客户端至少消费了消息一次，而不会在网络传输的中途丢失了没处理。
                         
 
                        优点
                         
 
                        1. 高性能：可以在非常短的时间内处理大量的消息。
                         
 
                        1. 持久化：支持数据持久化，即使Redis服务器宕机，也可以恢复之前的消息。
                         
 
                        1. 顺序性：保证消息的顺序性，即使是并发的消息也会按照发送顺序排列。
                         
 
                        1. 灵活性：可以方便地扩展和分布式部署，可以满足不同场景下的需求。
                         
 
                        缺点
                         
 
                        1. 功能相对简单：Redis Stream相对于其他的消息队列，功能相对简单，无法满足一些复杂的需求。
                         
 
                        1. 不支持消息回溯：即消费者无法获取之前已经消费过的消息。
                         
 
                        1. 不支持多消费者分组：无法实现多个消费者并发消费消息的功能。
                         
 
                        实战
                         
 
                        自动ack消费者
                         
 
                        @Slf4j
@Component
public class AutoAckStreamConsumeListener implements StreamListener> {
    //分组名
    public static final String GROUP = "autoack_stream";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Override
    public void onMessage(MapRecord message) {
        String stream = message.getStream();
        RecordId id = message.getId();
        Map map = message.getValue();
        log.info("[自动ACK]接收到一个消息 stream:[{}],id:[{}],value:[{}]", stream, id, map);
        redisTemplate.opsForStream().delete(GROUP, id.getValue());
    }
}
                         
 
                        手动ack消费者
                         
 
                        @Slf4j
@Component
public class BasicAckStreamConsumeListener implements StreamListener> {
    //分组名
    public static final String GROUP = "basicack_stream";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Override
    public void onMessage(MapRecord message) {
        String stream = message.getStream();
        RecordId id = message.getId();
        Map map = message.getValue();
        log.info("[手动ACK]接收到一个消息 stream:[{}],id:[{}],value:[{}]", stream, id, map);
        redisTemplate.opsForStream().acknowledge(stream, GROUP, id.getValue());
        //消费完毕删除该条消息
        redisTemplate.opsForStream().delete(GROUP, id.getValue());
    }
}
                         
 
                        绑定关系
                         
 
                        @Slf4j
@Configuration
public class RedisStreamConfiguration {
    @Autowired
    private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
    @Autowired
    private AutoAckStreamConsumeListener autoAckStreamConsumeListener;
    @Autowired
    private BasicAckStreamConsumeListener basicAckStreamConsumeListener;
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "stop")
    public StreamMessageListenerContainer> streamMessageListenerContainer() {
        AtomicInteger index = new AtomicInteger(1);
        int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(processors, processors, 0, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(), r -> {
            Thread thread = new Thread(r);
            thread.setName("async-stream-consumer-" + index.getAndIncrement());
            thread.setDaemon(true);
            return thread;
        });
        StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions> options =
                StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions
                        .builder()
                        // 一次最多获取多少条消息
                        .batchSize(3)
                        // 运行 Stream 的 poll task
                        .executor(executor)
                        // Stream 中没有消息时，阻塞多长时间，需要比 `spring.redis.timeout` 的时间小
                        .pollTimeout(Duration.ofSeconds(3))
                        // 获取消息的过程或获取到消息给具体的消息者处理的过程中，发生了异常的处理
                        .errorHandler(new ErrorHandler() {
                            @Override
                            public void handleError(Throwable t) {
                                log.info("出现异常就来这里了" + t);
                            }
                        })
                        .build();
        StreamMessageListenerContainer> streamMessageListenerContainer =
                StreamMessageListenerContainer.create(redisConnectionFactory, options);
        // 独立消费
        // 消费组A,自动ack
        // 从消费组中没有分配给消费者的消息开始消费
        if (!isStreamGroupExists(StreamRedisQueue.KEY,AutoAckStreamConsumeListener.GROUP)){
            redisTemplate.opsForStream().createGroup(StreamRedisQueue.KEY,AutoAckStreamConsumeListener.GROUP);
        }
        streamMessageListenerContainer.receiveAutoAck(Consumer.from(AutoAckStreamConsumeListener.GROUP, "AutoAckConsumer"),
                StreamOffset.create(StreamRedisQueue.KEY, ReadOffset.lastConsumed()), autoAckStreamConsumeListener);
        // 消费组B,不自动ack
        if (!isStreamGroupExists(StreamRedisQueue.KEY,BasicAckStreamConsumeListener.GROUP)){
            redisTemplate.opsForStream().createGroup(StreamRedisQueue.KEY,BasicAckStreamConsumeListener.GROUP);
        }
        streamMessageListenerContainer.receive(Consumer.from(BasicAckStreamConsumeListener.GROUP, "BasicAckConsumer"),
                StreamOffset.create(StreamRedisQueue.KEY, ReadOffset.lastConsumed()), basicAckStreamConsumeListener);
        return streamMessageListenerContainer;
    }
    /**
     * 判断该消费组是否存在
     * @param streamKey
     * @param groupName
     * @return
     */
    public boolean isStreamGroupExists(String streamKey, String groupName) {
        RedisStreamCommands commands = redisConnectionFactory.getConnection().streamCommands();
        //首先检查Stream Key是否存在，否则下面代码可能会因为尝试检查不存在的Stream Key而导致异常
        if (!redisTemplate.hasKey(streamKey)){
            return false;
        }
        //获取streamKey下的所有groups
        StreamInfo.XInfoGroups xInfoGroups = commands.xInfoGroups(streamKey.getBytes());
        AtomicBoolean exists= new AtomicBoolean(false);
        xInfoGroups.forEach(xInfoGroup -> {
            if (xInfoGroup.groupName().equals(groupName)){
                exists.set(true);
            }
        });
        return exists.get();
    }
}

                         
 
                        生产工具
                         
 
                        @Slf4j
@Service
public class StreamRedisQueue {
    //队列名
    public static final String KEY = "stream_queue";
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    public String  produce(Map value) {
        return redisTemplate.opsForStream().add(KEY, value).getValue();
    }
    public void createGroup(String key, String group){
        redisTemplate.opsForStream().createGroup(key, group);
    }
}
                         
 
                        测试
                         
 
                        生产消息
                         
 
                        @Slf4j
@RestController
@RequestMapping(value = "/queue")
public class RedisMQController {
    @Autowired
    private StreamRedisQueue streamRedisQueue;
    @RequestMapping(value = "/stream/produce", method = RequestMethod.GET)
    public void streamProduce() {
        Map map = new HashMap<>();
        map.put("刘德华", "大家好我是刘德华");
        map.put("周杰伦", "周杰伦");
        map.put("time", DateUtil.now());
        String result = streamRedisQueue.produce(map);
        log.info("返回结果：{}", result);
    }
}
                         
 
                        只要有消息，消费者就会消费
                         
  
   
    
    Redis队列详解（springboot实战）,第7张 
    
   
  
 
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