【Redis】redis高阶-使用zset实现延时队列

2024-06-03 22:20

本文主要是介绍【Redis】redis高阶-使用zset实现延时队列,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Hi,大家好,我是抢老婆酸奶的小肥仔。

最近在使用redis时,就想能不能用其实现消息队列?也在网上看了下其他小伙伴写的实现,结合自身业务实现了如下消息队列,希望对大家有用。

废话不多说,直接开撸。

1、为什么zset可以做消息队列?

首先我们来看下,设计消息队列需要考虑的需求:有序性,消息重复性,可靠性。

  • 有序性:zset所有元素可以根据成员关联的score来进行从低到高的排序,例如,我们可以利用时间戳来进行排序
  • 消息重复性:在zset中每个元素都是唯一的,这也保证了消息的唯一性
  • 可靠性:zset会自动维护元素之间的顺序,在添加或删除元素时无需手动排序,提升操作速度。

2、使用的zset命令

命令描述
zadd将一个给定score的成员添加到有序集合中,返回添加元素的个数
zrange根据元素在有序排序中的位置,从有序集合中获取多个元素
rank(K key, Object o)获取指定元素在集合中的索引,索引从0开始

3、代码实现

使用zset实现消息队列时,具体的流程,如下:

生产者流程:

  1. 用户获取消息Id,并封装消息体
  2. 用户发送数据到生产者,先获取锁
  3. 如果获取到锁,则校验该消息体是否已添加到队列中,已添加则直接返回提醒。
  4. 若未添加则调用方法将数据保存到zset集合中,否则等到指定时间后再获取锁。
  5. 推送数据后,释放锁

消费者流程:

  1. 调用方法获取数据
  2. 获取到数据,则直接返回,否则到指定时间后再次获取数据,直到获取到数据并返回。

统一返回类:

/*** @Author: jiangjs* @Description:* @Date: 2021/11/12 15:46**/
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ResultUtil<T> implements Serializable {private int code;private String msg;private T data;public static <T> ResultUtil<T> success(){return ResultUtil.<T>builder().code(1000).msg("成功").build();}public static <T> ResultUtil<T> success(T data){return ResultUtil.<T>builder().code(1000).msg("成功").data(data).build();}public static <T> ResultUtil<T> error(String msg){return ResultUtil.<T>builder().code(5000).msg(msg).data(null).build();}public static <T> ResultUtil<T> error(int code,String msg){return ResultUtil.<T>builder().code(code).msg(msg).build();}
}

3.1 消息实体

需添加消息Id,主要防止消息重复消费。

/*** @author: jiangjs* @description: 消息实体* @date: 2023/5/30 11:11**/
@Data
@Accessors(chain = true)
public class QueueTask<T> {/*** 消息Id*/private String taskId;/*** 任务*/private T task;
}

3.2 队列类型

队列类型可以理解为队列的名称,通过枚举,可以随意添加队列名称。

/*** @author: jiangjs* @description: 队列类型* @date: 2023/5/30 10:53**/
public enum QueueTypeEnum {/*** 订单*/ORDER("order");private final String type;QueueTypeEnum(String type){this.type = type;}public String getType(){return type;}
}

3.3 创建消息工具

package com.jiashn.springbootproject.redis.utils;import com.jiashn.springbootproject.redis.domain.QueueTask;
import com.jiashn.springbootproject.utils.ResultUtil;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Objects;
import java.util.Set;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @author: jiangjs* @description: redis实现消息队列* @date: 2023/5/30 10:51**/
public class RedisQueueUtil<T> {private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RedisQueueUtil.class);private RedisTemplate<String,QueueTask<T>> redisTemplate;/*** 队列类型,即名称*/private final QueueTypeEnum typeEnum;public RedisQueueUtil(QueueTypeEnum typeEnum,RedisTemplate<String,QueueTask<T>> redisTemplate){this.typeEnum = typeEnum;this.redisTemplate = redisTemplate;}/*** 添加消息数据* @param queueTask 消息* @param time 延迟时间,单位s*/public ResultUtil<String> sendQueueTask(QueueTask<T> queueTask, long time){//加锁if (getLock()){try {Long rank = redisTemplate.opsForZSet().rank(typeEnum.getType(), queueTask);if (Objects.nonNull(rank)){return ResultUtil.error(6000,"消息数据已经存在,不予添加......");}Boolean result = redisTemplate.opsForZSet().add(typeEnum.getType(), queueTask, System.currentTimeMillis() + time*1000);if (Objects.nonNull(result) && result){log.info("添加消息数据成功:" + queueTask + ",添加时间:" + LocalDateTime.now());return ResultUtil.success("添加消息数据成功");}return ResultUtil.error("添加消息数据失败");}finally {//释放锁releaseLock();}} else {log.info("未获取到锁,稍后再试");return ResultUtil.error("未获取到锁,稍后再试");}}/*** 获取zset前count数据* @param count 数据数* @return 返回获取到数据*/public Set<QueueTask<T>> loopGetTask(int count) {//rangeByScore,根据score顺序获取zset数据的值return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(typeEnum.getType(), 0, System.currentTimeMillis(), 0, count-1);}/*** 注销消息队列* @param typeEnum 消息队列名称*/public void destroy(QueueTypeEnum typeEnum){redisTemplate.opsForZSet().remove(typeEnum.getType());}/*** 获取任务Id* @return 返回消息Id*/public String getTaskId(){return typeEnum.getType() + "_" + UUID.randomUUID().toString().replace("-","");}/*** 获取锁* @return 返回加锁状态*/private boolean getLock(){Boolean absent = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(typeEnum.getType() + "_Locked", null, 30L, TimeUnit.MINUTES);return Objects.nonNull(absent) ? absent : false;}/*** 释放锁*/public void releaseLock(){redisTemplate.delete(typeEnum.getType() + "_Locked");}
}

在消息工具类中,创建消息任务时添加了锁,只有在获取锁的前提下才能添加消息任务。

提供获取消息Id的方法是为了让提交消息任务前,先获取Id,即使在提交时网络发生问题,提交的Id还是同一个,再进行消息消费时,可以根据这个Id来进行判断该消息任务是否已被消费,被消费则直接丢弃。

3.4 消费消息

/*** @author: jiangjs* @description: 启动消费* @date: 2023/5/30 14:27**/
@Component
public class CustomerTaskLineRunner implements CommandLineRunner {@Resourceprivate RedisTemplate<String,QueueTask<String>> redisTemplate;private final static String QUEUE_TYPE = QueueTypeEnum.ORDER.getType();private final static Logger log = LoggerFactory.getLogger(CustomerTaskLineRunner.class);@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {RedisQueueUtil<String> queueUtil = new RedisQueueUtil<>(QueueTypeEnum.ORDER,redisTemplate);while (true){Set<QueueTask<String>> queueTasks = queueUtil.loopGetTask(10);if (CollectionUtils.isNotEmpty(queueTasks)){for (QueueTask<String> queueTask : queueTasks) {//校验当前消息是否已消费,主要防止网络延时,导致多次提交同一任务 存在QueueTask<String> stringQueueTask = redisTemplate.opsForValue().get(QUEUE_TYPE + "_" + queueTask.getTaskId());if (Objects.nonNull(stringQueueTask)){log.info("该任务已经消费,不能重复消费");redisTemplate.opsForZSet().remove(QUEUE_TYPE,queueTask);continue;}Long removeNum = redisTemplate.opsForZSet().remove(QUEUE_TYPE,queueTask);if (Objects.nonNull(removeNum) && removeNum > 0){String task = queueTask.getTask();log.info("消费任务数据:" + task);//设置过期时间,10分钟内则默认是重复提交redisTemplate.opsForValue().set(QUEUE_TYPE + "_" + queueTask.getTaskId(),queueTask,10L, TimeUnit.MINUTES);}}}log.info("------1分钟后再次获取------");Thread.sleep(60000);}}
}

校验重复消息,若消息重复且在10分钟内未被消费,则直接将该消息从队列中删除。在消息任务被消费后,将数据从队列中移除。

执行结果:

谢谢大家,今天的分享就到这,不合理的地方希望大家指正。

这篇关于【Redis】redis高阶-使用zset实现延时队列的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1028278

相关文章

Conda与Python venv虚拟环境的区别与使用方法详解

《Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用方法详解》随着Python社区的成长,虚拟环境的概念和技术也在不断发展,:本文主要介绍Conda与Pythonvenv虚拟环境的区别与使用... 目录前言一、Conda 与 python venv 的核心区别1. Conda 的特点2. Python v

Spring Boot中WebSocket常用使用方法详解

《SpringBoot中WebSocket常用使用方法详解》本文从WebSocket的基础概念出发,详细介绍了SpringBoot集成WebSocket的步骤,并重点讲解了常用的使用方法,包括简单消... 目录一、WebSocket基础概念1.1 什么是WebSocket1.2 WebSocket与HTTP

C#中Guid类使用小结

《C#中Guid类使用小结》本文主要介绍了C#中Guid类用于生成和操作128位的唯一标识符,用于数据库主键及分布式系统,支持通过NewGuid、Parse等方法生成,感兴趣的可以了解一下... 目录前言一、什么是 Guid二、生成 Guid1. 使用 Guid.NewGuid() 方法2. 从字符串创建

Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的 API 管理与会话方案(最新推荐)

《Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的API管理与会话方案(最新推荐)》本文主要介绍了Swagger与Knife4j的配置要点、前后端对接方法以及分布式Session实现原理,... 目录一、Swagger 与 Knife4j 的深度理解及配置要点Knife4j 配置关键要点1.Spri

Python使用python-can实现合并BLF文件

《Python使用python-can实现合并BLF文件》python-can库是Python生态中专注于CAN总线通信与数据处理的强大工具,本文将使用python-can为BLF文件合并提供高效灵活... 目录一、python-can 库:CAN 数据处理的利器二、BLF 文件合并核心代码解析1. 基础合

Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具

《Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具》在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求,本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析... 目录一、代码实现二、代码解析1. 导入 OpenCV 库2. 定义获取视频时长的函数3. 打开视频文

golang版本升级如何实现

《golang版本升级如何实现》:本文主要介绍golang版本升级如何实现问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录golanwww.chinasem.cng版本升级linux上golang版本升级删除golang旧版本安装golang最新版本总结gola

SpringBoot中SM2公钥加密、私钥解密的实现示例详解

《SpringBoot中SM2公钥加密、私钥解密的实现示例详解》本文介绍了如何在SpringBoot项目中实现SM2公钥加密和私钥解密的功能,通过使用Hutool库和BouncyCastle依赖,简化... 目录一、前言1、加密信息(示例)2、加密结果(示例)二、实现代码1、yml文件配置2、创建SM2工具

Mysql实现范围分区表(新增、删除、重组、查看)

《Mysql实现范围分区表(新增、删除、重组、查看)》MySQL分区表的四种类型(范围、哈希、列表、键值),主要介绍了范围分区的创建、查询、添加、删除及重组织操作,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解... 目录一、mysql分区表分类二、范围分区(Range Partitioning1、新建分区表:2、分

MySQL 定时新增分区的实现示例

《MySQL定时新增分区的实现示例》本文主要介绍了通过存储过程和定时任务实现MySQL分区的自动创建,解决大数据量下手动维护的繁琐问题,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... mysql创建好分区之后,有时候会需要自动创建分区。比如,一些表数据量非常大,有些数据是热点数据,按照日期分区MululbU