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[導(dǎo)讀]最近,又重新學(xué)習(xí)了下Redis,深深被Redis的魅力所折服,Redis不僅能快還能慢,簡直利器呀!

作者:_BKing

來源:www.cnblogs.com/xiaowei123/p/13222710.html


最近,又重新學(xué)習(xí)了下Redis,深深被Redis的魅力所折服,Redis不僅能快還能慢(我想也這么優(yōu)秀o(╥﹏╥)o),簡直利器呀

你知道Redis可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列嗎?


你知道Redis可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列嗎?


?咳咳咳,大家不要誤會,本文很正經(jīng)的啦!伙伴們跟我一起沖呀,我們一起去爬爬這座延時隊(duì)列的山峰,探一探它究竟到底有高。


你知道Redis可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列嗎?



?那接下來開始我們的旅行啦~,我們都知道Redis是一種基于內(nèi)存的單進(jìn)程單線程數(shù)據(jù)庫(Redis6.0開始之后支持多線程啦?。幚硭俣榷挤浅?臁D敲礊楹蜶edis又能慢呢?原來,這里說的慢是指Redis可以設(shè)置一些參數(shù)達(dá)到慢處理的結(jié)果。(這就是為什么Redis既能快又能慢啦?。?


那接下來開始講講我們的Redis在隊(duì)列中如何實(shí)現(xiàn)延時的情況:


在我們?nèi)粘I钪?,我們可以發(fā)現(xiàn):


  • 在淘寶、京東等購物平臺上下單,超過一定時間未付款,訂單會自動取消。

  • 打車的時候,在規(guī)定時間沒有車主接單,平臺會取消你的單并提醒你暫時沒有車主接單。

  • 點(diǎn)外賣的時候,如果商家在10分鐘還沒接單,就會自動取消訂單。

  • 收快遞的時候,如果我們沒有點(diǎn)確認(rèn)收貨,在一段時間后程序會自動完成訂單。

  • 在平臺完成訂單后,如果我們沒有在規(guī)定時間評論商品,會自動默認(rèn)買家不評論。

  • .......


這時,我們可以想想為什么要這樣做?


因?yàn)檫@樣可以保證商品的庫存可以釋放給其他人購買,你可以不用一直等待打車卻得不到回復(fù),你可以及時換一家店點(diǎn)到外賣。

那么這些情況都是如何實(shí)現(xiàn)的呢?


這時我們可以看看這個圖,來看看消息延遲是如何處理的:


你知道Redis可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列嗎?


?當(dāng)用戶發(fā)送一個消息請求給服務(wù)器后臺的時候,服務(wù)器會檢測這條消息是否需要進(jìn)行延時處理,如果需要就放入到延時隊(duì)列中,由延時任務(wù)檢測器進(jìn)行檢測和處理,對于不需要進(jìn)行延時處理的任務(wù),服務(wù)器會立馬對消息進(jìn)行處理,并把處理后的結(jié)果返會給用戶。


你知道Redis可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列嗎?


?對于在延時任務(wù)檢測器內(nèi)部的話,有查詢延遲任務(wù)和執(zhí)行延時任務(wù)兩個職能,任務(wù)檢測器會先去延時任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行隊(duì)列中信息讀取,判斷當(dāng)前隊(duì)列中哪些任務(wù)已經(jīng)時間到期并將已經(jīng)到期的任務(wù)輸出執(zhí)行(設(shè)置一個定時任務(wù))。
這時,我們可以想一想在Redis的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中有哪些能進(jìn)行時間設(shè)置標(biāo)志的命令?
是不是想到的 zset 這個命令,具有去重有序(分?jǐn)?shù)排序)的功能。沒錯,你想對了呀!
我們可以使用 zset(sortedset)這個命令,用設(shè)置好的時間戳作為score進(jìn)行排序,使用 zadd score1 value1 ....命令就可以一直往內(nèi)存中生產(chǎn)消息。再利用 zrangebysocre 查詢符合條件的所有待處理的任務(wù),通過循環(huán)執(zhí)行隊(duì)列任務(wù)即可。也可以通過 zrangebyscore key min max withscores limit 0 1 查詢最早的一條任務(wù),來進(jìn)行消費(fèi)。


你知道Redis可以實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列嗎?


總的來說,你可以通過以下兩種方式來實(shí)現(xiàn)((*^▽^*)如果你想到其他方法,也可以告訴我下呀~):
(1)使用zrangebyscore來查詢當(dāng)前延時隊(duì)列中所有任務(wù),找出所有需要進(jìn)行處理的延時任務(wù),在依次進(jìn)行操作。
(2)查找當(dāng)前最早的一條任務(wù),通過score值來判斷任務(wù)執(zhí)行的時候是否大于了當(dāng)前系統(tǒng)的時候,比如說:最早的任務(wù)執(zhí)行時間在3點(diǎn),系統(tǒng)時間在2點(diǎn)58分),表示這個應(yīng)該需要立馬被執(zhí)行啦,時間快到了(沖沖沖,他來了他來了,他帶著死神的步伐來了)。


我們可以想一想Redis來實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列有何優(yōu)勢呢?


其實(shí),Redis用來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列是具有這些優(yōu)勢的:


  1. Redis zset支持高性能的 score 排序。

  2. Redis是在內(nèi)存上進(jìn)行操作的,速度非??臁?

  3. Redis可以搭建集群,當(dāng)消息很多時候,我們可以用集群來提高消息處理的速度,提高可用性。

  4. Redis具有持久化機(jī)制,當(dāng)出現(xiàn)故障的時候,可以通過AOF和RDB方式來對數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù),保證了數(shù)據(jù)的可靠性

這時候,會有小伙伴問了還有沒有其他實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列的方式呀!emmm....當(dāng)然有的,只有想不到的沒有做不到。


一、用消息中間件實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列


(1)通過 RabbitMQ 來實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列

方法一:在MQ中我們可以對Queue設(shè)置 x-expires 過期時間或者對 Message設(shè)置超時時間x-message-ttl。
(這里要注意下:延時相同的消息我們要扔到同一個隊(duì)列中,對于每一個延時要建立一個與之對應(yīng)的隊(duì)列—這是由于MQ的過期檢測是惰性檢測的。)
方法二:我們可以用RabbitMQ的插件rabbitmq-delayed-message-exchange插件來實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列。達(dá)到可投遞時間時并將其通過 x-delayed-type 類型標(biāo)記的交換機(jī)類型投遞至目標(biāo)隊(duì)列。

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(2)RocketMQ實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列

rocketmq在發(fā)送延時消息時,是先把消息按照延遲時間段發(fā)送到指定的隊(duì)列中(把延時時間段相同的消息放到同一個隊(duì)列中,保證了消息處理的順序性,可以讓同一個隊(duì)列中消息延時時間是相同的,整個RocketMQ中延時消息時按照遞增順序排序,保證信息處理的先后順序性。)。之后,通過一個定時器來輪詢處理這些隊(duì)列里的信息,判斷是否到期。對于到期的消息會發(fā)送到相應(yīng)的處理隊(duì)列中,進(jìn)行處理。
注意 :目前RocketMQ只支持特定的延時時間段,1s,5s,10s,...2h,不能支持任意時間段的延時設(shè)置。有興趣的小伙伴可以去了解下它是相關(guān)知識呀~


二、Kafka實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)

Kafka基于時間輪自定義了一個用于實(shí)現(xiàn)延遲功能的定時器(SystemTimer),Kafka中的時間輪(TimingWheel)是一個存儲定時任務(wù)的環(huán)形隊(duì)列,可以進(jìn)行相關(guān)的延時隊(duì)列設(shè)置。


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三、Netty實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列

Netty也有基于時間輪算法來實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列。Netty在構(gòu)建延時隊(duì)列主要用HashedWheelTimer,HashedWheelTimer底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是使用DelayedQueue,采用時間輪的算法來實(shí)現(xiàn)。


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四、DelayQueue來實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列

Java中有自帶的DelayQueue數(shù)據(jù)類型,我們可以用這個來實(shí)現(xiàn)延時隊(duì)列。DelayQueue是封裝了一個PriorityQueue(優(yōu)先隊(duì)列),在向DelayQueue隊(duì)列中添加元素時,會給元素一個Delay(延遲時間)作為排序條件,隊(duì)列中最小的元素會優(yōu)先放在隊(duì)首,對于隊(duì)列中的元素只有到了Delay時間才允許從隊(duì)列中取出。這種實(shí)現(xiàn)方式是數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中,可能面臨數(shù)據(jù)丟失的情況,同時它是無法支持分布式系統(tǒng)的。


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