如何實現Redis延遲隊列

這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何實現Redis延遲隊列，文章內容豐富且以專業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

我們先看看以下業務場景：

• 當訂單一直處于未支付狀態時，如何及時的關閉訂單
• 如何定期檢查處于退款狀態的訂單是否已經退款成功
• 在訂單長時間沒有收到下游系統的狀態通知的時候，如何實現階梯式的同步訂單狀態的策略
• 在系統通知上游系統支付成功終態時，上游系統返回通知失敗，如何進行異步通知實行分頻率發送: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單操作。優點是簡單，缺點是每分鐘全局掃表，浪費資源，如果遇到表數據訂單量即將過期的訂單量很大，會造成關單延遲。

• 使用RabbitMq或者其他MQ改造實現延遲隊列，優點是，開源，現成的穩定的實現方案，缺點是：MQ是一個消息中間件，如果團隊技術棧本來就有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來實現一個延遲隊列RedisDelayQueue

2. 設計目標

• 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：業務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數據丟失，意味著延遲消息的丟失，不過可以做主備和集群保證。這個可以考慮后續優化將消息持久化到MangoDB中

3. 設計方案

設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做優先隊列，按照Score維持優先級
• 使用LIST結構，以先進先出的方式消費
• ZSET和LIST存儲消息地址(對應消息池的每個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TTL規則實現消息延遲

3.1 設計圖

還是基于有贊的延遲隊列設計，進行優化改造及代碼實現。有贊設計

3.2 數據結構

• ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL 是一個Hash_Table結構，里面存儲了所有延遲隊列的信息。KV結構：K=prefix+projectName  field = topic+jobId  V=CONENT;V由客戶端傳入的數據，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和需要的執行時間戳，根據時間戳排序
• ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE LIST結構，每個Topic一個LIST，list存放的都是當前需要被消費的JOB

圖片僅供參考，基本可以描述整個流程的執行過程，圖片源于文末的參考博客中

3.3 任務的生命周期

1. 新增一個JOB，會在ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL中插入一條數據，記錄了業務方消費方。ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET也會插入一條記錄，記錄執行的時間戳
2. 搬運線程會去ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET中查找哪些執行時間戳的RunTimeMillis比現在的時間小，將這些記錄全部刪除；同時會解析出每個任務的Topic是什么，然后將這些任務PUSH到TOPIC對應的列表ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE中
3. 每個TOPIC的LIST都會有一個監聽線程去批量獲取LIST中的待消費數據，獲取到的數據全部扔給這個TOPIC的消費線程池
4. 消費線程池執行會去ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL查找數據結構，返回給回調結構，執行回調方法。

3.4 設計要點

3.4.1 基本概念

• JOB：需要異步處理的任務，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 消息結構

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。可以理解成具體的業務名稱
• delay：Job需要延遲的時間。單位：秒。（服務端會將其轉換為絕對時間）
• body：Job的內容，供消費者做具體的業務處理，以json格式存儲
• retry：失敗重試次數
• url：通知URL

3.5 設計細節

3.5.1 如何快速消費ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE

最簡單的實現方式就是使用定時器進行秒級掃描，為了保證消息執行的時效性，可以設置每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中有數據就會立馬返回,如果沒有數據就會一直阻塞在那里，直到有數據返回,可以設置阻塞的超時時間,超時會返回NULL;具體的實現方式及策略會在代碼中進行具體的實現介紹

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行頻率

4. 核心代碼實現

4.1 技術說明

技術棧：SpringBoot，Redisson，Redis，分布式鎖，定時器

注意：本項目沒有實現設計方案中的多Queue消費，只開啟了一個QUEUE，這個待以后優化

4.2 核心實體

4.2.1 Job新增對象

/**
 * 消息結構
 *
 * @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。可以理解成具體的業務名稱
     */
    @NotBlank
    private String topic;

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

    /**
     * Job的內容，供消費者做具體的業務處理，以json格式存儲
     */
    @NotBlank
    private String body;

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

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

4.2.2 Job刪除對象

/**
 * 消息結構
 *
 * @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。可以理解成具體的業務名稱
     */
    @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，避免出現釋放鎖的時候，鎖已經超時釋放，unlock報錯
                boolean lockFlag = lock.tryLock(LOCK_WAIT_TIME, LOCK_RELEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
                if (!lockFlag) {
                    continue;
                }

                // 1. 獲取ReadyQueue中待消費的數據
                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，則根據策略重新加入Bucket

                    // 如果重試次數大于5，則將jobPool中的數據刪除，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
                    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. 待優化的內容

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 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知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。