phpredis存储list技巧_深入浅出Redis运用List实现消息队列

Broker： 做事器，作为Server供应核心做事，一样平常会包含多个Q。
Producer： 生产者，业务的发起方，卖力生产传输给broker，Consumer： 消费者，业务的处理方，卖力从broker获取消息并进行业务逻辑处理2.2 它办理了我们哪些问题

1、解耦： 比如说系统A会交给系统B去处理一些事情，但是A不想直接跟B有关联，避免耦合太强，就可以通过在A，B中间加入行列步队，A将要任务的事情交给行列步队 ,B订阅行列步队来实行任务。

这种场景很常见，比如A是订单系统，B是库存系统，可以通过行列步队把减少库存的事情交予B系统去处理。
如果A系统同时想让B、C、D…多个别系处理问题的时候，这种上风就更加明显了。

2、有序性： 前辈先出事理，先来先处理，比如一个别系处理某件事须要很长一段韶光，但是在处理这件事情时候，有其他人也发出了要求，可以把要求放在队里，一个一个来处理。

对数据的顺序性和同等性有强需求的业务，比如同一张银行卡同时被多个入口利用，须要担保入账出账的顺序性，避免涌现数据不一致。

3、路由： 按照不同的规则，将行列步队中发送到不同的其他行列步队中

通过行列步队将不同染色的要求发送到不同的做事去操作。
这样达成了流量按照业务拆分的目的。

4、异步处理： 处理一项任务的时候，有3个步骤A、B、C，须要先完成A操作, 然后做B、C 操作。
任务实行成功与否强依赖A的结果，但不依赖B、C 的结果。
如果我们利用串行的实行办法，那边那里理任务的周期就会变长，系统的整体吞吐能力也会降落（在同一个别系中做异步实在也是比较大的开销），以是利用行列步队是比较好的办法。

登录操作便是范例的场景：A：实行登录并得到结果、B：记录登录日志、C：将用户信息和Token写入缓存。
实行完A就可以从登录页跳到首页了，B、C让做事逐步去消化，不壅塞当前操作。

5、削峰： 将峰值期间的操作减少，比如A同学的全体操作流程包含12个步骤，后续的11个步骤是不须要强关注结果的数据，可以放在行列步队中。

详细可参考笔者这篇《MQ系列1：中间件实行事理》。

正如上面提到的有序性一样，他能够担保按照生产的顺序进行处理和消费，避免被无序处理的情形发生。

同样的，生产和消费的须要担保幂等性事理。
避免涌现重复实行的情形，而行列步队的去重机制，也须要确保避免被重复消费的问题。

行列步队的数据可以实现重试、持久化存储、去世信行列步队记录等，以避免无法成功通报所产生的不一致征象。
当做事器或者消费者规复康健的时候，可以连续读取消息进行处理，防止遗漏。

轻微学过数据构造都知道。
我们常常说Queue（行列步队），他的存储和利用规则是【前辈先出】，栈的存储和利用规则是【前辈后出】。
以是List实质上是一个线性的有序构造，也便是Queue的存储关系，它能够担保消费的有序性，按照顺序进行处理。

即进行生产，入列操作语法：

LPUSH key element[element...]

如果key存在，Producer 通过 LPUSH 将插入该行列步队的头部；如果 key 不存在，则是先创建一个空行列步队，然后在进行数据插入。
下面举个例子，往行列步队中插入几个，然后得到的返回值是插入的个数。

> LPUSH msg_queue msg1 msg2 msg3(integer) 3

这边往 key 为 msg_queue 的行列步队中插入了三个 msg1、msg2、msg3。

即进行消费，消费的顺序是前辈先出（师长西席产先消费），出列利用的语法如下：

> RPOP msg_queue"msg1"> RPOP msg_queue"msg2"> RPOP msg_queue"msg3"> RPOP msg_queue(nil)

都消费完成之后，便是nil了。

3.3 消费及时性问题

不同于常规的MQ，具备订阅模式，消费者可以感知到有新的生产出来了，再进行消费。
List的问题在于，生产者向行列步队插入数据的时候，List 并不会主动关照消费者，以是消费者做不到及时消费。
为了担保消费的及时，可能须要做一个心跳包（1秒实行一次），不断地实行 RPOP 指令，当探测到有新就会取出进行消费，没有的时候就返回nil。
但是这种也存在明显的短板，便是不断的调用 RPOP 指令，占用 I/O 资源和CPU资源。

比较好的办理办法便是在行列步队为空行列步队的时候，停息读取，等有入列的时候，规复取数和消费的事情，这样也避免了无效的资源摧残浪费蹂躏。
Redis 供应了 BLPOP、BRPOP ，无数据的时候自动壅塞读取的命令，有新进入的时候，规复取数，如下：

# BRPOP key timeout BRPOP msg_queue 0

命令末了一个参数 timeout 是超时时间，单位是秒，如果 timeout 大于0，则到达指定的秒数纵然没有弹出成功也会返回，如果 timeout 的值为0，则会一贯壅塞等待其他连接向列表中插入元素， timeout 参数不许可为负数。

目前 List 没有纯幂等的鉴别能力，但是可以通过以下两种方法来实现：

可靠性传输我们在MQ篇章用了一整节来先容持久化存储、ACK 、二次记录保障。
这边我们也来看看Redis List中的可靠性传输的保障。
Redis中短缺了一个确认（ACK）的机制，如果消费数据的时候运行崩溃了，没有确认机制，很可能这条就被错过了，无法担保数据的同等性。
办理方案：Redis 供应了 RPOPLPUSH 指令，当List读取消息的时候，会同步的把该复制到其余一个List以作备份。
全体操作过程是具备原子性的，避免读取消息了，但是同步备份不堪利。

如果涌现处理涌现故障的情形，在故障回答之后，可以从备份的List中复制连续消费。
操作如下：

# 生产 msg1 msg2> LPUSH list_queue msg1 msg2 (integer) 2# 消费并同步到备份> RPOPLPUSH list_queue list_queue_bak"msg1"# 当发生故障的时候去消费备份的数据，可以消费到> RPOP list_queue_bak"msg1"

如果消费成功则把 list_queue_bak 删除即可，如果发生故障，则可以连续从 list_queue_bak 再次读取消息处理。

4 利用 Redission 实现行列步队能力

这边以Java SpringBoot为例子进行解释，可以参考官方文档。

# maven信息<dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.16.8</version></dependency>

# 基本配置spring: application: name: redission_test redis: host: x.x.x.x port: 6379 ssl: false password: xxxx.xxxx4.2 Java程序实现

@Slf4j@Servicepublic class RedisQueueService { @Autowired private RedissonClient redissonClient; private static final String REDIS_QUEUE = "listQueue"; / 生产 @param msg / public void msgProduce(String msg) { RBlockingDeque<String> blockDeque = redissonClient.getBlockingDeque(REDIS_QUEUE); try { blockDeque.putFirst(msg); // 写入行列步队头部 } catch (InterruptedException e) { log.error(e.printStackTrace()); } } / 消费：壅塞 / public void msgConsume() { RBlockingDeque<String> blockDeque = redissonClient.getBlockingDeque(REDIS_QUEUE);Boolen isCheck = true; while (isCheck) { try { String msg = blockDeque.takeLast(); // 从行列步队中取出 } catch (InterruptedException e) { log.error(e.printStackTrace()); } } }5 总结Redis中利用List 数据构造实现行列步队，知足FIFO的处理机制，利用 RPOP 进行读取。
利用 BRPOP 指令处理消费及时性问题利用 BRPOPLPUSH 命令进行数据备份，办理可靠性传输问题。
相对付专业的MQ，如kafka和RocketMQ，处理能力会差很多。
以是在在量不大的场景中利用，可以作为一个比较不错的行列步队办理方案。
但是过于繁芜的场景随意马虎造成堆积。

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