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!
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- 义气的爆米花
- 赞 ??,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,帮助很大,总算是懂了,感谢老哥分享文章!
- 2023-03-21 22:02:49
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- 沉静的野狼
- 细节满满,已加入收藏夹了,感谢大佬的这篇技术文章,我会继续支持!
- 2023-03-19 03:39:57
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- 俭朴的溪流
- 这篇技术贴太及时了,太详细了,赞 ??,已收藏,关注作者大大了!希望作者大大能多写Golang相关的文章。
- 2023-03-19 02:08:33
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