使用Redis 实现消息队列

一、为什么要用Redis实现轻量级MQ？

MQ的主要作用：
1. 应用解耦
2. 异步化消息
3. 流量削峰填谷
目前使用比较多的是ActiveMQ 、 RabbitMQ 、 ZeroMQ 、 Kafka 、 MetaMQ 、 RocketMQ等
在业务实现过程中，就算没有大量的流量，解耦和异步化也是处处可用，此时MQ就显得尤为重要。但与此同时MQ也是一个蛮重的组件，例如我们如果用RabbitMQ就必须为它搭建一个服务器，同时如果要考虑可用性，就要为服务端建立一个集群，而且在生产如果有问题也需要查找功能。在中小型业务的开发过程中，可能业务的其他整个实现都没这个重。过重的组件服务会成倍增加工作量。所幸的是，Redis提供的list数据结构非常适合做消息队列。但是如何实现即时消费？如何实现ack机制？这些是实现的关键所在。

二、如何实现即使消费

网上所流传的方法是使用Redis中list的操作BLPOP或BRPOP，即列表的阻塞式(blocking)弹出。让我们来看看阻塞式弹出的使用方式：

BRPOP key [key ...] timeout
此命令的说明是：1、当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候，连接将被 BRPOP 命令阻塞，直到等待超时或发现可弹出元素为止。
2、当给定多个key参数时，按参数 key 的先后顺序依次检查各个列表，弹出第一个非空列表的尾部元素。
另外，BRPOP 除了弹出元素的位置和 BLPOP 不同之外，其他表现一致。

以此看来，列表的阻塞式弹出有两个特点：
1. 如果list中没有任务时，该连接将会被阻塞
2. 连接的阻塞有一个超时时间，当超时时间设置为0时，即可无线等待，直到弹出消息
由此看来此方式是可行的的，但是此方式为传统的观察者模式，业务简单可用，如果A的任务由B去执行没有问题，但是如果A 、 B 发布的任务要C 、 D 去都能执行，这个方法就相形见绌了，这时就要用到发布\订阅模式，使业务系统更加清晰。
好在Redis也支持Pub/Sub（发布 / 订阅）。在消息A入队的同时发布通知到频道Channel ，此时已经订阅channel的worker就收到了通知，知道了list中有消息A ，就可以获取并消费了。

三、及时消费实例

示例场景为：worker要做同步文件功能，等到有文件生成时立马同步。

首先开启一个线程代表worker，来订阅频道channel：@Service
public class SubscribeService {@Resourceprivate RedisService redisService;@Resourceprivate SynListener synListener;//订阅者@PostConstructpublic void subscribe() {new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {LogCvt.info("服务已订阅频道：{}", channel);redisService.subscribe(synListener, channel);}}).start();}
}
代码中的SynListener即为所声明的订阅者，channel为订阅的频道名称，具体的订阅逻辑如下：@Service
public class SynListener extends JedisPubSub {@Resourceprivate DispatchMessageHandler dispatchMessageHandler;@Overridepublic void onMessage(String channel, String message) {LogCvt.info("channel:{},receives message:{}",channel,message);try {//处理业务（同步文件）dispatchMessageHandler.synFile();} catch (Exception e) {LogCvt.error(e.getMessage(),e);}}
}
处理业务的时候，就去list中去消费消息：@Service
public class DispatchMessageHandler {@Resourceprivate RedisService redisService;@Resourceprivate 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());// 队列数据处理messageHandler.synfile(message);} catch (Exception e) {LogCvt.error(e.getMessage(),e);}}}

四、如何实现ack机制？

ack ，即小气确认机制
首先看看rabbitMQ 的ack机制：
1. publistener把消息通知给Consumer ，如果在consumer已处理完任务，那么他将向Broker发送ack消息，告知某条消息已经被成功处理，可以从队列中移除。如果consunmer么有发送回ack消息，那么Broker会认为消息处理失败，会将此消息及后续消息分发给其他consumer进行处理（redeliver flag 设置为true ）
2. 这种机制和TCP/IP协议确认连接类似，不同的是TCP/IP确立连接需要经过三次握手，而RabbitMQ只需要一次ACK。
3. 值得注意的是RabbitMQ当且仅当检测到ACK消息未发出且Consumer的连接终止时才会将消息重新分发给其他Consumer，因此不需要担心消息处理时间过长而被重新分发的情况。
那么在我们用Redis实现消息队列的ack机制的时候该怎么做呢？
1. work处理失败之后，要回滚消息到原始pending队列
2. 加入worker挂掉，也要回滚消息到原始pending队列

五、实现方案（主要解决worker挂掉的情况）

维护两个队列： pending队列和doing表（hash表）。
workers定义为ThreadPool。
由pending队列出队后，workers分配一个线程（单个worker）去处理消息——给目标消息append一个当前时间戳和当前线程名称，将其写入doing表，然后该worker去消费消息，完成后自行在doing表擦除信息。
启用一个定时任务，每隔一段时间去扫描doing队列，检查每隔元素的时间戳，如果超时，则由worker的ThreadPoolExecutor去检查线程是否存在，如果存在则取消当前任务执行，并把事务rollback。最后把该任务从doing队列中pop出，再重新push进pending队列。
在worker的某线程中，如果处理业务失败，则主动回滚，并把任务从doing队列中移除，重新push进pending队列。

六、总结

Redis作为消息队列是有很大局限性的。因为其主要特性及用途决定它只能实现轻量级的消息队列。写在最后：没有绝对好的技术，只有对业务最友好的技术，谨此献给所有developer。

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二、如何实现即使消费

三、及时消费实例

四、如何实现ack机制？

五、实现方案（主要解决worker挂掉的情况）

六、总结

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