Redis实现延迟队列方法介绍

延迟队列,顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列。那么,是在什么场景下我才需要这样的队列呢?

1. 背景

我们先看看以下业务场景:

  • 当订单一直处于未支付状态时,如何及时的关闭订单
  • 如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功
  • 在订单长时间没有收到下游系统的状态通知的时候,如何实现阶梯式的同步订单状态的策略
  • 在系统通知上游系统支付成功终态时,上游系统返回通知失败,如何进行异步通知实行分频率发送:15s 3m 10m 30m 30m 1h 2h 6h 15h

1.1 解决方案

  • 最简单的方式,定时扫表。例如对于订单支付失效要求比较高的,每2S扫表一次检查过期的订单进行主动关单操作。优点是简单,缺点是每分钟全局扫表,浪费资源,如果遇到表数据订单量即将过期的订单量很大,会造成关单延迟。
  • 使用RabbitMq或者其他MQ改造实现延迟队列,优点是,开源,现成的稳定的实现方案,缺点是:MQ是一个消息中间件,如果团队技术栈本来就有MQ,那还好,如果不是,那为了延迟队列而去部署一套MQ成本有点大
  • 使用Redis的zset、list的特性,我们可以利用redis来实现一个延迟队列RedisDelayQueue

2. 设计目标

  • 实时性:允许存在一定时间的秒级误差
  • 高可用性:支持单机、支持集群
  • 支持消息删除:业务会随时删除指定消息
  • 消息可靠性:保证至少被消费一次
  • 消息持久化:基于Redis自身的持久化特性,如果Redis数据丢失,意味着延迟消息的丢失,不过可以做主备和集群保证。这个可以考虑后续优化将消息持久化到MangoDB中

3. 设计方案

设计主要包含以下几点:

  • 将整个Redis当做消息池,以KV形式存储消息
  • 使用ZSET做优先队列,按照Score维持优先级
  • 使用LIST结构,以先进先出的方式消费
  • ZSET和LIST存储消息地址(对应消息池的每个KEY)
  • 自定义路由对象,存储ZSET和LIST名称,以点对点的方式将消息从ZSET路由到正确的LIST
  • 使用定时器维护路由
  • 根据TTL规则实现消息延迟

3.1 设计图

还是基于有赞的延迟队列设计,进行优化改造及代码实现。有赞设计

3.2 数据结构

  • ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL 是一个Hash_Table结构,里面存储了所有延迟队列的信息。KV结构:K=prefix+projectName field = topic+jobId V=CONENT;V由客户端传入的数据,消费的时候回传
  • ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET 延迟队列的有序集合ZSET,存放K=ID和需要的执行时间戳,根据时间戳排序
  • ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE LIST结构,每个Topic一个LIST,list存放的都是当前需要被消费的JOB

图片仅供参考,基本可以描述整个流程的执行过程

3.3 任务的生命周期

  1. 新增一个JOB,会在ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL中插入一条数据,记录了业务方消费方。ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET也会插入一条记录,记录执行的时间戳
  2. 搬运线程会去ZING:DELAY_QUEUE:BUCKET中查找哪些执行时间戳的RunTimeMillis比现在的时间小,将这些记录全部删除;同时会解析出每个任务的Topic是什么,然后将这些任务PUSH到TOPIC对应的列表ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE
  3. 每个TOPIC的LIST都会有一个监听线程去批量获取LIST中的待消费数据,获取到的数据全部扔给这个TOPIC的消费线程池
  4. 消费线程池执行会去ZING:DELAY_QUEUE:JOB_POOL查找数据结构,返回给回调结构,执行回调方法。

3.4 设计要点

3.4.1 基本概念

  • JOB:需要异步处理的任务,是延迟队列里的基本单元
  • Topic:一组相同类型Job的集合(队列)。供消费者来订阅

3.4.2 消息结构

每个JOB必须包含以下几个属性

  • jobId:Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息
  • topic:Job类型。可以理解成具体的业务名称
  • delay:Job需要延迟的时间。单位:秒。(服务端会将其转换为绝对时间)
  • body:Job的内容,供消费者做具体的业务处理,以json格式存储
  • retry:失败重试次数
  • url:通知URL

3.5 设计细节

3.5.1 如何快速消费ZING:DELAY_QUEUE:QUEUE

最简单的实现方式就是使用定时器进行秒级扫描,为了保证消息执行的时效性,可以设置每1S请求Redis一次,判断队列中是否有待消费的JOB。但是这样会存在一个问题,如果queue中一直没有可消费的JOB,那频繁的扫描就失去了意义,也浪费了资源,幸好LIST中有一个BLPOP阻塞原语,如果list中有数据就会立马返回,如果没有数据就会一直阻塞在那里,直到有数据返回,可以设置阻塞的超时时间,超时会返回NULL;具体的实现方式及策略会在代码中进行具体的实现介绍

3.5.2 避免定时导致的消息重复搬运及消费

  • 使用Redis的分布式锁来控制消息的搬运,从而避免消息被重复搬运导致的问题
  • 使用分布式锁来保证定时器的执行频率

4. 核心代码实现

4.1 技术说明

技术栈:SpringBoot,Redisson,Redis,分布式锁,定时器

注意:本项目没有实现设计方案中的多Queue消费,只开启了一个QUEUE,这个待以后优化

4.2 核心实体

4.2.1 Job新增对象

/**
 * 消息结构
 *
 * @author 睁眼看世界
 * @date 2020年1月15日
 */
@Data
public class Job implements Serializable {
 
 private static final long serialVersionUID = 1L;
 
 /**
 * Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息
 */
 @NotBlank
 private String jobId;
 
 
 /**
 * Job类型。可以理解成具体的业务名称
 */
 @NotBlank
 private String topic;
 
 /**
 * Job需要延迟的时间。单位:秒。(服务端会将其转换为绝对时间)
 */
 private Long delay;
 
 /**
 * Job的内容,供消费者做具体的业务处理,以json格式存储
 */
 @NotBlank
 private String body;
 
 /**
 * 失败重试次数
 */
 private int retry = 0;
 
 /**
 * 通知URL
 */
 @NotBlank
 private String url;
}
4.2.2 Job删除对象
/**
 * 消息结构
 *
 * @author 睁眼看世界
 * @date 2020年1月15日
 */
@Data
public class JobDie implements Serializable {
 
 private static final long serialVersionUID = 1L;
 
 /**
 * Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息
 */
 @NotBlank
 private String jobId;
 
 
 /**
 * Job类型。可以理解成具体的业务名称
 */
 @NotBlank
 private String topic;
}

4.3 搬运线程

/**
 * 搬运线程
 *
 * @author 睁眼看世界
 * @date 2020年1月17日
 */
@Slf4j
@Component
public class CarryJobScheduled {
 
 @Autowired
 private RedissonClient redissonClient;
 
 /**
 * 启动定时开启搬运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 消费线程

@Slf4j
@Component
public class ReadyQueueContext {
 
 @Autowired
 private RedissonClient redissonClient;
 
 @Autowired
 private ConsumerService consumerService;
 
 /**
 * TOPIC消费线程
 */
 @PostConstruct
 public void startTopicConsumer() {
 TaskManager.doTask(this::runTopicThreads, "开启TOPIC消费线程");
 }
 
 /**
 * 开启TOPIC消费线程
 * 将所有可能出现的异常全部catch住,确保While(true)能够不中断
 */
 @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;
 }
 // 分布式锁时间比Blpop阻塞时间多1S,避免出现释放锁的时候,锁已经超时释放,unlock报错
 boolean lockFlag = lock.tryLock(LOCK_WAIT_TIME, LOCK_RELEASE_TIME, TimeUnit.SECONDS);
 if (!lockFlag) {
 continue;
 }
 
 // 1. 获取ReadyQueue中待消费的数据
 RBlockingQueue<String> queue = redissonClient.getBlockingQueue(RD_LIST_TOPIC_PRE);
 String topicId = queue.poll(60, TimeUnit.SECONDS);
 if (StringUtils.isEmpty(topicId)) {
 continue;
 }
 
 // 2. 获取job元信息内容
 RMap<String, Job> jobPoolMap = redissonClient.getMap(JOB_POOL_KEY);
 Job job = jobPoolMap.get(topicId);
 
 // 3. 消费
 FutureTask<Boolean> taskResult = TaskManager.doFutureTask(() -> consumerService.consumerMessage(job.getUrl(), job.getBody()), job.getTopic() + "-->消费JobId-->" + job.getJobId());
 if (taskResult.get()) {
 // 3.1 消费成功,删除JobPool和DelayBucket的job信息
 jobPoolMap.remove(topicId);
 } else {
 int retrySum = job.getRetry() + 1;
 // 3.2 消费失败,则根据策略重新加入Bucket
 
 // 如果重试次数大于5,则将jobPool中的数据删除,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 更新元信息失败次数
 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 添加及删除JOB

/**
 * 提供给外部服务的操作接口
 *
 * @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. 将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. 将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();
 }
 }
 }
 
 
 /**
 * 删除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. 待优化的内容

  1. 目前只有一个Queue队列存放消息,当需要消费的消息大量堆积后,会影响消息通知的时效。改进的办法是,开启多个Queue,进行消息路由,再开启多个消费线程进行消费,提供吞吐量
  2. 消息没有进行持久化,存在风险,后续会将消息持久化到MangoDB中

6. 源码

更多详细源码请在下面地址中获取

7. 参考

 

posted @ 2020-07-13 19:45  八重樱  阅读(248)  评论(0编辑  收藏