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微服务---Redis实用篇-黑马头条项目-优惠卷秒杀功能(使用redis的消息队列对秒杀进行异步优化)_如何使用队列为用户发放优惠券

如何使用队列为用户发放优惠券

微服务—Redis实用篇-黑马头条项目-优惠卷秒杀功能(使用redis的消息队列对秒杀进行异步优化)

1、Redis消息队列

1.1 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

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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。

这种场景在我们秒杀中就变成了: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,降低我们的部署和学习成本。

1.2 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。

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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

1.3 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

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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

1.4 Redis消息队列-基于Stream的消息队列

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:

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例如:

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读取消息的方式之一:XREAD

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例如,使用XREAD读取第一个消息:

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XREAD阻塞方式,读取最新的消息:

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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

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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
  • 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

1.5 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:

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创建消费者组:
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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
  • 1

给指定的消费者组添加消费者

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername
  • 1

删除消费者组中的指定消费者

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername
  • 1

从消费者组读取消息:

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
  • 1
  • 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:

1653578211854STREAM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

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1.6 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,新增3.6

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VoucherOrderServiceImpl

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
                handlePendingList();
            }
        }
    }

    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 e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

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