Go+Redis实现延迟队列实操
IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《Go+Redis实现延迟队列实操》,聊聊Redis、延迟、队列,我们一起来看看吧!
一般我们实现延迟消息都需要依赖底层的有序结构,比如堆,而Redis刚好提供了zset这种数据类型,它的底层实现是哈希表+跳表,也是一种有序的结构,所以这篇文章主要是使用Go+Redis来实现延迟队列。
当然Redis本身并不支持延迟队列,所以我们只是实现一个比较简单的延迟队列,而且Redis不太适合大量消息堆积,所以只适合比较简单的场景,如果需要更加强大稳定的消息队列,可以使用RocketMQ等自带延迟消息的消息队列。
我们这里先定一下我们要实现的几个目标:
- 消息必须至少被消费一次
- 多个生产者
- 多个消费者
然后我们定义一个简单的接口:
- Push(msg) error:添加消息到队列
- Consume(topic, batchSize, func(msg) error):消费消息
简单的实现
- 每个主题最多可以被一个消费者消费,因为不会对主题进行分区
- 但是可以多个生产者同时进行生产,因为Push操作是原子的
- 同时需要消费操作返回值error为nil才删除消息,保证消息至少被消费一次
定义消息
这个消息参考了Kafka的消息结构:
- Topic可以是某个队列的名字
- Key是消息的唯一标识,在一个队列里面不可以重复
- Body是消息的内容
- Delay是消息的延迟时间
- ReadyTime是消息准备好执行的时间
// Msg 消息
type Msg struct {
Topic string // 消息的主题
Key string // 消息的Key
Body []byte // 消息的Body
Delay time.Duration // 延迟时间(秒)
ReadyTime time.Time // 消息准备好执行的时间(now + delay)
}
Push
由于我们需要把消息的Body存储到Hash,把消息的ReadyTime存储到ZSet,所以我们需要一个简单的Lua脚本来保证这两个操作是原子的。
同时我们不会覆盖已经存在的相同Key的消息。
const delayQueuePushRedisScript = `
-- KEYS[1]: topicZSet
-- KEYS[2]: topicHash
-- ARGV[1]: 消息的Key
-- ARGV[2]: 消息的Body
-- ARGV[3]: 消息准备好执行的时间
local topicZSet = KEYS[1]
local topicHash = KEYS[2]
local key = ARGV[1]
local body = ARGV[2]
local readyTime = tonumber(ARGV[3])
-- 添加readyTime到zset
local count = redis.call("zadd", topicZSet, readyTime, key)
-- 消息已经存在
if count == 0 then
return 0
end
-- 添加body到hash
redis.call("hsetnx", topicHash, key, body)
return 1
`
func (q *SimpleRedisDelayQueue) Push(ctx context.Context, msg *Msg) error {
// 如果设置了ReadyTime,就使用RedisTime
var readyTime int64
if !msg.ReadyTime.IsZero() {
readyTime = msg.ReadyTime.Unix()
} else {
// 否则使用Delay
readyTime = time.Now().Add(msg.Delay).Unix()
}
success, err := q.pushScript.Run(ctx, q.client, []string{q.topicZSet(msg.Topic), q.topicHash(msg.Topic)},
msg.Key, msg.Body, readyTime).Bool()
if err != nil {
return err
}
if !success {
return ErrDuplicateMessage
}
return nil
}
Consume
其中第二个参数batchSize表示用于批量获取已经准备好执行的消息,减少网络请求。
fn是对消息进行处理的函数,它有一个返回值error,如果是nil才表示消息消费成功,然后调用删除脚本把成功消费的消息给删除(需要原子的删除ZSet和Hash里面的内容)。
const delayQueueDelRedisScript = `
-- KEYS[1]: topicZSet
-- KEYS[2]: topicHash
-- ARGV[1]: 消息的Key
local topicZSet = KEYS[1]
local topicHash = KEYS[2]
local key = ARGV[1]
-- 删除zset和hash关于这条消息的内容
redis.call("zrem", topicZSet, key)
redis.call("hdel", topicHash, key)
return 1
`
func (q *SimpleRedisDelayQueue) Consume(topic string, batchSize int, fn func(msg *Msg) error) {
for {
// 批量获取已经准备好执行的消息
now := time.Now().Unix()
zs, err := q.client.ZRangeByScoreWithScores(context.Background(), q.topicZSet(topic), &redis.ZRangeBy{
Min: "-inf",
Max: strconv.Itoa(int(now)),
Count: int64(batchSize),
}).Result()
// 如果获取出错或者获取不到消息,则休眠一秒
if err != nil || len(zs) == 0 {
time.Sleep(time.Second)
continue
}
// 遍历每个消息
for _, z := range zs {
key := z.Member.(string)
// 获取消息的body
body, err := q.client.HGet(context.Background(), q.topicHash(topic), key).Bytes()
if err != nil {
continue
}
// 处理消息
err = fn(&Msg{
Topic: topic,
Key: key,
Body: body,
ReadyTime: time.Unix(int64(z.Score), 0),
})
if err != nil {
continue
}
// 如果消息处理成功,删除消息
q.delScript.Run(context.Background(), q.client, []string{q.topicZSet(topic), q.topicHash(topic)}, key)
}
}
}
存在的问题
如果多个线程同时调用Consume函数,那么多个线程会拉取相同的可执行的消息,造成消息重复的被消费。
多消费者实现
- 每个主题最多可以被分区个数个消费者消费,会对主题进行分区
定义消息
- 我们添加了一个Partition字段表示消息的分区号
// Msg 消息
type Msg struct {
Topic string // 消息的主题
Key string // 消息的Key
Body []byte // 消息的Body
Partition int // 分区号
Delay time.Duration // 延迟时间(秒)
ReadyTime time.Time // 消息准备好执行的时间
}
Push
代码与SimpleRedisDelayQueue的Push相同,只是我们会使用Msg里面的Partition字段对主题进行分区。
func (q *PartitionRedisDelayQueue) topicZSet(topic string, partition int) string {
return fmt.Sprintf("%s:%d:z", topic, partition)
}
func (q *PartitionRedisDelayQueue) topicHash(topic string, partition int) string {
return fmt.Sprintf("%s:%d:h", topic, partition)
}
Consume
代码与SimpleRedisDelayQueue的Consume相同,我们也只是对Consume多加了一个partition参数用于指定消费的分区。
func (q *PartitionRedisDelayQueue) Consume(topic string, batchSize, partition int, fn func(msg *Msg) error) {
// ...
}
存在的问题
一个比较大的问题就是我们需要手动指定分区而不是自动分配分区,这个问题对于Push操作解决起来比较容易,可以通过哈希算法对Key进行哈希取模进行分区,比如murmur3。但是对于Consume就比较复杂,因为我们必须记录哪个分区已经被消费者消费了。如果真的需要更加复杂的场景还是建议使用RocketMQ、Kafka等消息队列进行实现。
总结
- 使用Redis的ZSet可以很容易的实现一个高性能消息队列
- 但是Redis的ZSet实现的消息队列不适合大量消息堆积的场景,同时如果需要实现自动分区消费功能会比较复杂
- 适合消息量不是很大,且不是很复杂的场景
- 如果需要大量堆积消息和稳定的多消费者功能,可以使用自带延迟消息的
RocketMQ
本篇关于《Go+Redis实现延迟队列实操》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于Golang的相关知识,请关注golang学习网公众号!
Golang安装和使用protocol-buffer流程介绍
- 上一篇
- Golang安装和使用protocol-buffer流程介绍
- 下一篇
- Golang操作命令行的几种方式总结
-
- Golang · Go教程 | 15分钟前 |
- Golang接口多态实现全解析
- 241浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 24分钟前 |
- GolangHTTP优化与中间件组合技巧
- 365浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 25分钟前 |
- Golang模块版本管理与升级技巧
- 247浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- Golang实现WebSocket聊天教程
- 241浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 | 日志文件管理 lumberjack Golang日志滚动 log库 zap库
- Golang日志滚动实现全解析
- 467浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- Nixflakes管理Golang依赖实现稳定构建
- 500浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- Golang数组切片传参方法解析
- 249浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- Golang并发队列实现与使用技巧
- 132浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- Go调用DLL传递数组指针方法解析
- 450浏览 收藏
-
- Golang · Go教程 | 1小时前 |
- MacGo安装ld链接器失败解决方法
- 209浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- ChatExcel酷表
- ChatExcel酷表是由北京大学团队打造的Excel聊天机器人,用自然语言操控表格,简化数据处理,告别繁琐操作,提升工作效率!适用于学生、上班族及政府人员。
- 3161次使用
-
- Any绘本
- 探索Any绘本(anypicturebook.com/zh),一款开源免费的AI绘本创作工具,基于Google Gemini与Flux AI模型,让您轻松创作个性化绘本。适用于家庭、教育、创作等多种场景,零门槛,高自由度,技术透明,本地可控。
- 3374次使用
-
- 可赞AI
- 可赞AI,AI驱动的办公可视化智能工具,助您轻松实现文本与可视化元素高效转化。无论是智能文档生成、多格式文本解析,还是一键生成专业图表、脑图、知识卡片,可赞AI都能让信息处理更清晰高效。覆盖数据汇报、会议纪要、内容营销等全场景,大幅提升办公效率,降低专业门槛,是您提升工作效率的得力助手。
- 3402次使用
-
- 星月写作
- 星月写作是国内首款聚焦中文网络小说创作的AI辅助工具,解决网文作者从构思到变现的全流程痛点。AI扫榜、专属模板、全链路适配,助力新人快速上手,资深作者效率倍增。
- 4505次使用
-
- MagicLight
- MagicLight.ai是全球首款叙事驱动型AI动画视频创作平台,专注于解决从故事想法到完整动画的全流程痛点。它通过自研AI模型,保障角色、风格、场景高度一致性,让零动画经验者也能高效产出专业级叙事内容。广泛适用于独立创作者、动画工作室、教育机构及企业营销,助您轻松实现创意落地与商业化。
- 3783次使用
-
- 分享Redis高可用架构设计实践
- 2023-01-24 286浏览
-
- Go与Redis实现分布式互斥锁和红锁
- 2022-12-22 117浏览
-
- 基于Golang实现延迟队列(DelayQueue)
- 2023-02-16 321浏览
-
- Redis的各项功能解决了哪些问题?
- 2023-02-18 185浏览
-
- 分享 echo-framework 项目基础框架
- 2023-01-11 134浏览

