Redis学习笔记之延时队列详解数据库

一、业务场景

所谓延时队列就是延时的消息队列，下面说一下一些业务场景比较好理解

1.1 实践场景

• 订单支付失败，每隔一段时间提醒用户
• 用户并发量的情况，可以延时2分钟给用户发短信
• …

1.2 实现方式

这些情况都可以使用延时队列来做，实现延时队列比较场景的有使用消息队列MQ来实现，比如RocketMQ等等，也可以使用Redis来实现，本博客主要介绍一下Redis实现延时队列

二、Redis延时队列

2.1 Redis列表实现

Redis实现延时队列可以通过其数据结构列表(list)来实现，顺便复习一下Redis的列表，实现列表，Redis可以通过队列和栈来实现：

/* 队列：First in first out */ 
 
//加两个value 
>rpush keynames key1 key2 
2 
 
//计算 
>llen keynames 
2 
 
>lpop keynames 
key1 
 
>lpop keynames 
key2 
 
//rpush会自动过期的 
>rpop keynames 
NULL 
 
/* 栈：First in last out */ 
 
//同样，加两个元素 
>rpush keynames key1 key2 
2 
 
>rpop keynames 
key2 
 
>rpop keynames 
key1 

对于Redis的基本数据结构，可以参考我之前的博客：https://blog.csdn.net/u014427391/article/details/82860694

然后怎么实现延时？Thread睡眠或者线程join?这种方法是可以实现，不过假如用户一多？10个请求就要延时10N了，这种情况系统性能不好的话就会出现线程阻塞了的情况。

队列空了的情况？就会出现pop 的死循环，这种情况很可怕，很吃系统CPU，虽然可以通过线程睡眠方法来缓解，但不是最好的方法

这时候就要介绍一下Redis的blpop/brpop来替换lpop/rpop，blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候，会立即进入休眠状态，一旦数据到来，则立刻醒过来。消息的延迟几乎为零

2.2 Redis集合实现

Redis的有序集合(zset)也可以用于实现延时队列，消息作为value，时间作为score，这里顺便复习一下Redis的有序集合

//9.0是score也就是权重 
>zadd keyname 9.0 math 
1 
 
>zadd keyname 9.2 history 
1 
 
//顺序 
>zrange keyname 0 -1 
1) history 
2) math 
 
//逆序 
>zrevrange keyname 0 -1 
1) math 
2) history 
 
//相当于count() 
>zcard keyname 
2 
 
获取指定key的score 
>zscore keyname math 
9 
 

然后多个线程的环境怎么保证任务不被多个线程抢了？这里可以使用Redis的zrem命令来实现

Redis Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。

当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。

注意： 在 Redis 2.4 版本以前， ZREM 每次只能删除一个元素。

下面给出来自《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》小册的例子：例子就是用有序集合和zrem来实现的

import java.lang.reflect.Type; 
import java.util.Set; 
import java.util.UUID; 
 
import com.alibaba.fastjson.JSON; 
import com.alibaba.fastjson.TypeReference; 
 
import redis.clients.jedis.Jedis; 
 
public class RedisDelayingQueue<T> { 
 
  static class TaskItem<T> { 
    public String id; 
    public T msg; 
  } 
 
  // fastjson 序列化对象中存在 generic 类型时，需要使用 TypeReference 
  private Type TaskType = new TypeReference<TaskItem<T>>() { 
  }.getType(); 
 
  private Jedis jedis; 
  private String queueKey; 
 
  public RedisDelayingQueue(Jedis jedis, String queueKey) { 
    this.jedis = jedis; 
    this.queueKey = queueKey; 
  } 
 
  public void delay(T msg) { 
    TaskItem<T> task = new TaskItem<T>(); 
    task.id = UUID.randomUUID().toString(); // 分配唯一的 uuid 
    task.msg = msg; 
    String s = JSON.toJSONString(task); // fastjson 序列化 
    jedis.zadd(queueKey, System.currentTimeMillis() + 5000, s); // 塞入延时队列 ,5s 后再试 
  } 
 
  public void loop() { 
    while (!Thread.interrupted()) { 
      // 只取一条 
      Set<String> values = jedis.zrangeByScore(queueKey, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1); 
      if (values.isEmpty()) { 
        try { 
          Thread.sleep(500); // 歇会继续 
        } catch (InterruptedException e) { 
          break; 
        } 
        continue; 
      } 
      String s = values.iterator().next(); 
      if (jedis.zrem(queueKey, s) > 0) { // 抢到了 
        TaskItem<T> task = JSON.parseObject(s, TaskType); // fastjson 反序列化 
        this.handleMsg(task.msg); 
      } 
    } 
  } 
 
  public void handleMsg(T msg) { 
    System.out.println(msg); 
  } 
 
  public static void main(String[] args) { 
    Jedis jedis = new Jedis(); 
    RedisDelayingQueue<String> queue = new RedisDelayingQueue<>(jedis, "q-demo"); 
    Thread producer = new Thread() { 
 
      public void run() { 
        for (int i = 0; i < 10; i++) { 
          queue.delay("codehole" + i); 
        } 
      } 
 
    }; 
    Thread consumer = new Thread() { 
 
      public void run() { 
        queue.loop(); 
      } 
 
    }; 
    producer.start(); 
    consumer.start(); 
    try { 
      producer.join(); 
      Thread.sleep(6000); 
      consumer.interrupt(); 
      consumer.join(); 
    } catch (InterruptedException e) { 
    } 
  } 
}

不过在多线程环境，是很难做控制的，上面例子也有缺陷，下面引用小册的说法：

上面的算法中同一个任务可能会被多个进程取到之后再使用 zrem 进行争抢，那些没抢到的进程都是白取了一次任务，这是浪费。可以考虑使用 lua scripting 来优化一下这个逻辑，将 zrangebyscore 和 zrem 一同挪到服务器端进行原子化操作，这样多个进程之间争抢任务时就不会出现这种浪费了。