Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单

推荐原创

上一篇博文部分：

秒杀优化 —— 基于阻塞队实现异步秒杀优化及基于Lua脚本判断秒杀库存、一人一单

Redis消息队列

1、Redis消息队列-认识消息队列

什么是消息队列？

字面意思就是存放消息的队列。

最简单的消息队列模型包括3个角色：

消息队列：存储和管理消息，也被称为消息代理（Message Broker）

生产者：发送消息到消息队列

消费者：从消息队列获取消息并处理消息

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列

使用队列的好处在于 解耦：

所谓解耦，举一个生活中的例子就是：快递员(生产者)把快递放到快递柜里边(Message Queue)去，我们(消费者)从快递柜里边去拿东西，这就是一个异步，如果耦合，那么这个快递员相当于直接把快递交给你，这事固然好，但是万一你不在家，那么快递员就会一直等你，这就浪费了快递员的时间，所以这种思想在我们日常开发中，是非常有必要的。

这种场景在秒杀中就变成了：

我们下单之后，利用redis去进行校验下单条件。再通过队列把消息发送出去，然后再启动一个线程去消费这个消息，完成解耦，同时也加快我们的响应速度。

这里我们可以使用一些现成的mq，比如kafka，rabbitmq等等，但是呢，如果没有安装mq，我们也可以直接使用redis提供的mq方案，降低部署和学习成本。

2、Redis消息队列-基于List实现消息队列

基于List结构模拟消息队列

消息队列（Message Queue），字面意思就是存放消息的队列。而Redis的list数据结构是一个双向链表，很容易模拟出队列效果。

队列是入口和出口不在一边，因此我们可以利用：LPUSH 结合 RPOP、或者 RPUSH 结合 LPOP来实现。
不过要注意的是，当队列中没有消息时RPOP或LPOP操作会返回null，并不像JVM的阻塞队列那样会阻塞并等待消息。因此这里应该使用BRPOP或者BLPOP来实现阻塞效果。

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_02

基于List的消息队列有哪些优缺点？
优点：

利用Redis存储，不受限于JVM内存上限

基于Redis的持久化机制，数据安全性有保证

可以满足消息有序性

缺点：

无法避免消息丢失

只支持单消费者

3、Redis消息队列-基于PubSub的消息队列

PubSub（发布订阅）是Redis2.0版本引入的消息传递模型。顾名思义，消费者可以订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送消息后，所有订阅者都能收到相关消息。

SUBSCRIBE channel [channel] ：订阅一个或多个频道

PUBLISH channel msg ：向一个频道发送消息

PSUBSCRIBE pattern[pattern] ：订阅与pattern格式匹配的所有频道

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_03

基于PubSub的消息队列有哪些优缺点？
优点：

采用发布订阅模型，支持多生产、多消费

缺点：

不支持数据持久化

无法避免消息丢失

消息堆积有上限，超出时数据丢失

4、Redis消息队列-基于Stream的消息队列

Stream:

Stream 是 Redis 5.0 引入的一种新数据类型，可以实现一个功能非常完善的消息队列。

发送消息的命令：XADD

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_04

例如：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_05

读取消息的方式之一：XREAD

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_06

例如：

使用XREAD读取第一个消息：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_异步秒杀_07

XREAD阻塞方式，读取最新的消息：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_redis_08

在业务开发中，我们可以循环的调用XREAD阻塞方式来查询最新消息，从而实现持续监听队列的效果

伪代码如下：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_09

注意：

当我们指定起始ID为$时，代表读取最新的消息，如果我们处理一条消息的过程中，又有超过1条以上的消息到达队列，则下次获取时也只能获取到最新的一条，会出现漏读消息的问题

STREAM类型消息队列的XREAD命令特点：

消息可回溯，读取不会删除

一个消息可以被多个消费者读取

可以阻塞读取

有消息漏读的风险

5、Redis消息队列-基于Stream的消息队列-消费者组

消费者组（Consumer Group）：

将多个消费者划分到一个组中，监听同一个队列。

具备下列特点：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_10

创建消费者组：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_消息队列_11

key：队列名称

groupName：消费者组名称

ID：起始ID标示，$代表队列中最后一个消息，0则代表队列中第一个消息

MKSTREAM：队列不存在时自动创建队列

其它常见命令：

删除指定的消费者组

XGROUP DESTORY key groupName

给指定的消费者组添加消费者

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername

删除消费者组中的指定消费者

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

从消费者组读取消息：

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

group：消费组名称

consumer：消费者名称，如果消费者不存在，会自动创建一个消费者

count：本次查询的最大数量

BLOCK milliseconds：当没有消息时最长等待时间

NOACK：无需手动ACK，获取到消息后自动确认

STREAMS key：指定队列名称

ID：获取消息的起始ID：

“>”：从下一个未消费的消息开始

其它：根据指定id从pending-list中获取已消费但未确认的消息，例如0，是从pending-list中的第一个消息开始

消费者监听消息的基本思路：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_异步秒杀_12

STREAM类型消息队列的XREADGROUP命令特点：

消息可回溯

可以多消费者争抢消息，加快消费速度

可以阻塞读取

没有消息漏读的风险

有消息确认机制，保证消息至少被消费一次

最后我们来个小对比

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_异步秒杀_13

6、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

需求：

创建一个Stream类型的消息队列，名为stream.orders

修改之前的秒杀下单Lua脚本，在认定有抢购资格后，直接向stream.orders中添加消息，内容包含voucherId、userId、orderId

项目启动时，开启一个线程任务，尝试获取stream.orders中的消息，完成下单

修改lua表达式

-- 1.参数列表
-- 1.1.优惠券id
local voucherId = ARGV[1]
-- 1.2.用户id
local userId = ARGV[2]
-- 1.3.订单id
local orderId = ARGV[3]

-- 2.数据key
-- 2.1.库存key
local stockKey = 'seckill:stock:' .. voucherId
-- 2.2.订单key
local orderKey = 'seckill:order:' .. voucherId

-- 3.脚本业务
-- 3.1.判断库存是否充足 get stockKey
if(tonumber(redis.call('get', stockKey)) <= 0) then
    -- 3.2.库存不足，返回1
    return 1
end
-- 3.2.判断用户是否下单 SISMEMBER orderKey userId
if(redis.call('sismember', orderKey, userId) == 1) then
    -- 3.3.存在，说明是重复下单，返回2
    return 2
end
-- 3.4.扣库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby', stockKey, -1)
-- 3.5.下单（保存用户）sadd orderKey userId
redis.call('sadd', orderKey, userId)
-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd', 'stream.orders', '*', 'userId', userId, 'voucherId', voucherId, 'id', orderId)
return 0

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_异步秒杀_14

VoucherOrderServiceImpl类代码实现：


@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {

    @Autowired
    private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;

    @Autowired
    private RedisIdWorker redisIdWorker;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;
    // 提前读取脚本 静态代码块
    static {
        SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
        SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("seckill.lua")); // 读取脚本
        SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class); // 返回值
    }

    private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

    //在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的
    @PostConstruct
    private void init() {
        SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderHandler());
    }

    /**
     * 使用 Redis消息队列建立 读队列、编写下订单任务
     */
    private class VoucherOrderHandler implements Runnable {

        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    // 1.获取消息队列中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 >
                    List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                            Consumer.from("g1", "c1"),
                            StreamReadOptions.empty().count(1).block(Duration.ofSeconds(2)),
                            StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.lastConsumed())
                    );

                    // 2.判断订单信息是否为空
                    if (list == null || list.isEmpty()) {
                        // 如果为null，说明没有消息，继续下一次循环
                        continue;
                    }

                    // 解析数据
                    MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                    Map<Object, Object> value = record.getValue();
                    VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);

                    // 3.创建订单
                    createVoucherOrder(voucherOrder);

                    // 4.确认消息 XACK
                    stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());

                } catch (Exception e) {
                    log.error("处理订单异常", e);
                    //处理异常消息 去 Pading-List读取消息
                    handlePendingList();
                }
            }
        }
    }

    /**
     *  Redis消息队列出现异常，调用此方法去 Pading—List中重新读取
     */
    private void handlePendingList() {
        while (true) {
            try {
                // 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = stringRedisTemplate.opsForStream().read(
                        Consumer.from("g1", "c1"),
                        StreamReadOptions.empty().count(1),
                        StreamOffset.create("stream.orders", ReadOffset.from("0"))
                );

                // 2.判断订单信息是否为空
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    // 如果为null，说明没有异常消息，结束循环
                    break;
                }

                // 解析数据
                MapRecord<String, Object, Object> record = list.get(0);
                Map<Object, Object> value = record.getValue();
                VoucherOrder voucherOrder = BeanUtil.fillBeanWithMap(value, new VoucherOrder(), true);

                // 3.创建订单
                createVoucherOrder(voucherOrder);

                // 4.确认消息 XACK
                stringRedisTemplate.opsForStream().acknowledge("s1", "g1", record.getId());
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理pendding订单异常", e);
                try{
                    Thread.sleep(20);
                }catch(Exception ee){
                    ee.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }


    private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
        //1.获取用户
        Long userId = voucherOrder.getUserId();
        // 2.创建锁对象
        RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + userId);
        // 3.尝试获取锁
        boolean isLock = lock.tryLock();
        // 4.判断是否获得锁成功
        if (!isLock) {
            // 获取锁失败，直接返回失败或者重试
            log.error("不允许重复下单！");
            return;
        }
        try {
            //注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
            proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);
        } finally {
            // 释放锁
            lock.unlock();
        }
    }

    // 代理对象
    private IVoucherOrderService proxy;

    @Override
    public Result seckillVoucher(Long voucherId) {

        //获取用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //生成订单ID
        long orderId = redisIdWorker.nextId("order");

        // 1.执行lua脚本
        Long result = stringRedisTemplate.execute(
                SECKILL_SCRIPT,
                Collections.emptyList(),
                voucherId.toString(), userId.toString(), String.valueOf(orderId)
        );
        int r = result.intValue(); // 转成int

        // 2.判断结果是否为0
        if (r != 0) {
            // 2.1.不为0 ，代表没有购买资格
            return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
        }

        //3.获取代理对象
        proxy = (IVoucherOrderService) AopContext.currentProxy();

        //4.返回订单id
        return Result.ok(orderId);
    }



    @Transactional
    public void createVoucherOrder (VoucherOrder voucherOrder){
        // 5.一人一单逻辑
        // 5.1.用户id
        Long userId = voucherOrder.getUserId();

        // 判断是否存在
        int count = query().eq("user_id", userId)
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).count();

        // 5.2.判断是否存在
        if (count > 0) {
            // 用户已经购买过了
            log.error("用户已经购买过了");
        }

        //6，扣减库存
        boolean success = seckillVoucherService.update()
                .setSql("stock= stock -1") //set stock = stock -1
                .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0).update(); //where id = ？ and stock > 0
        // .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?

        if (!success) {
            //扣减库存
            log.error("库存不足！");
        }

        save(voucherOrder);
    }

}

JMeter压力测试效果展示：

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单_异步秒杀_15

打赏
2赞
1收藏
评论
分享
举报

上一篇：【优惠卷秒杀系统设计】秒杀优化 —— 基于阻塞队实现异步秒杀优化及基于Lua脚本判断秒杀库存、一人一单

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒...

Redis基于(List、PubSub、Stream、消费者组)实现消息队列，基于Stream结构实现异步秒杀下单

Redis消息队列

1、Redis消息队列-认识消息队列

2、Redis消息队列-基于List实现消息队列

3、Redis消息队列-基于PubSub的消息队列

4、Redis消息队列-基于Stream的消息队列

5、Redis消息队列-基于Stream的消息队列-消费者组

6、基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单

Recommend

RocketMQ NameServer源码剖析

Today's Wordle Answer #457 - September 19, 2022 Solution And Hints

Linux FTP服务器配置与应用

iPhone 14 teardown: One key change makes it much easier to repair

'Grand Theft Auto' maker says game code stolen

OpenHarmony 3.2 Beta源码分析之MediaLibrary

My CppCon 2022 talk is online: “Can C++ be 10x simpler & safer … ?”

Twitch’s Biggest Streamers Are Asking the Platform to Get Rid of Gambling

React18 源码解析之 key 的作用

2022 BMW Alpina XB7 Review: An Absurd SUV

About Joyk