基於Redis實現阻塞隊列的方式

日常需求開發過程中,不免會遇到需要通過代碼進行異步處理的情況,比如批量發送郵件,批量發送短信,數據導入,為瞭減少用戶的等待,不希望一直菊花轉啊轉,因此需要進行異步處理,做法就是講要處理的數據添加到隊列當中,然後按照排隊的先後順序進行異步處理。

這個隊列,可以是專業的消息隊列,如 RocketMQ/RabbitMQ 等,一般項目中,如果隻是為瞭進行異步,未免有點殺雞用牛刀的意味。
也可以使用基於 JVM 內存實現隊列,但是如果項目進行瞭重啟,就會造成隊列數據丟失。
大部分的項目都會用到 Redis 中間件作為緩存使用,此時使用 Redis 的 list 結構來實現隊列則是非常合適的選擇。

因此,本文主要講解基於 Redis 的方式實現異步隊列。

本文首發個人技術博客: https://nullpointer.pw/redis-block-queue.html

基於 Redis 的 list 實現隊列的方式也有多種,先說第一種不推薦的方式,即使用LPUSH生產消息,然後 while(true) 中通過RPOP消費消息,這種方式的確可以實現,但是不斷代碼不斷的輪詢,勢必會消耗一些系統的資源。

第二種方式也是不推薦的方式,也是通過 LPUSH生產消息,然後通過 BRPOP 進行阻塞地等待並消費消息,這種方式較第一種方式減少瞭無用的輪詢,降低系統資源的消耗,但是可能會存在隊列消息丟失的情況,如果取出瞭消息然後處理失敗,這個被取出的消息就將丟失。

第二種方式就是下文要介紹的方式,首先也是通過 LPUSH 生產消息,然後通過 BRPOPLPUSH阻塞地等待 list 新消息到來,有瞭新消息才開始消費,同時將消息備份到另外一個 list 當中,這種方式具備瞭第二種方式的優點,即減少瞭無用的輪詢,同時也對消息進行瞭備份不會丟失數據,如果處理成功,可以通過 LREM 對備份的 list 中當前的這條消息進行刪除處理。這種方式實現方式可以參考 模式: 安全的隊列 .

Redis 基礎

# 將一個或多個值 value 插入到列表 key 的表頭
LPUSH key value [value …]

# 阻塞式等待,將列表 source 中的最後一個元素 (尾元素) 彈出,並返回給客戶端。將 source 彈出的元素插入到列表 destination ,作為 destination 列表的的頭元素。超時參數 timeout 接受一個以秒為單位的數字作為值。超時參數設為 0 表示阻塞時間可以無限期延長 (block indefinitely) 。
BRPOPLPUSH source destination timeout

# 根據參數 count 的值,移除列表中與參數 value 相等的元素。
LREM key count value

代碼實現隊列消息生產者

筆者使用的是 Spring 相關 API 實現對 Redis 指令的調用。首先實現消息的生產代碼,封裝到一個工具類方法當中。這裡很簡單,就是調用瞭 lpush 方法,將序列化的 key 和 value 添加到列表當中去。

@Resource
private RedisConnectionFactory connectionFactory;

public void lPush(@Nonnull String key, @Nonnull String value) {
  RedisConnection connection = RedisConnectionUtils.getConnection(connectionFactory);
  try {
    byte[] byteKey = RedisSerializer.string().serialize(getKey(key));
    byte[] byteValue = RedisSerializer.string().serialize(value);
    assert byteKey != null;
    connection.lPush(byteKey, byteValue);
  } finally {
    RedisConnectionUtils.releaseConnection(connection, connectionFactory);
  }
}

代碼實現隊列消息消費者

因為實現隊列消費消息的代碼比較多,不可能每個需要阻塞消費的地方,對需要寫這一坨代碼,因此使用 Java8 的函數式接口實現方法的傳遞,同時阻塞式獲取消息代碼使用新線程去執行。

有人看到以下代碼要吐槽瞭,不是說不用 while(true) 嗎,怎麼你這裡面還是有,這裡稍微解釋一下,因為 SpringBoot 一般會指定 timeout 的全局超時時間,即使 BRPOPLPUSH 設置瞭 0,即無限期,當超出瞭 timeout 設置的值時,就會拋出 QueryTimeoutException 異常導致線程退出,因此添加瞭 try/catch 對異常進行捕獲並忽略,同時使用 while(true) 保證線程可以繼續執行。
代碼中記錄瞭當前消息處理結果,如果處理結果為成功,需要對備份隊列的當前消息進行刪除。

public void bRPopLPush(@Nonnull String key, Consumer<String> consumer) {
  CompletableFuture.runAsync(() -> {
    RedisConnection connection = RedisConnectionUtils.getConnection(connectionFactory);
    try {
      byte[] srcKey = RedisSerializer.string().serialize(getKey(key));
      byte[] dstKey = RedisSerializer.string().serialize(getBackupKey(key));
      assert srcKey != null;
      assert dstKey != null;
      while (true) {
        byte[] byteValue = new byte[0];
        boolean success = false;
        try {
          byteValue = connection.bRPopLPush(0, srcKey, dstKey);
          if (byteValue != null && byteValue.length != 0) {
            consumer.accept(new String(byteValue));
            success = true;
          }
        } catch (Exception ignored) {
          // 防止獲取 key 達到超時時間拋出 QueryTimeoutException 異常退出
        } finally {
          if (success) {
            // 處理成功才刪除備份隊列的 key
            connection.lRem(dstKey, 1, byteValue);
          }
        }
      }
    } finally {
      RedisConnectionUtils.releaseConnection(connection, connectionFactory);
    }
  });
}

測試代碼

@Test
public void testLPush() throws InterruptedException {
  String queueA = "queueA";
  int i = 0;
  while (true) {
    String msg = "Hello-" + i++;
    redisBlockQueue.lPush(queueA, msg);
    System.out.println("lPush: " + msg);
    Thread.sleep(3000);
  }
}

@Test
public void testBRPopLPush() {
  String queueA = "queueA";
  redisBlockQueue.bRPopLPush(queueA, (val) -> {
    // 在這裡處理具體的業務邏輯
    System.out.println("val: " + val);
  });

  // 防止 Junit 進程退出
  LockSupport.park();
}

項目使用方式

為瞭方便使用,我將其抽取為瞭一個工具類,使用時通過 Spring 註入使用即可,
隊列消費可以使用如下方式在項目啟動的時候就進行阻塞監聽隊列,等待消費

@Resource
private RedisBlockQueue redisBlockQueue;

@PostConstruct
public void init() {
   redisBlockQueue.bRPopLPush(xx, (value) -> {
     //...
   });
}

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