基于Redis实现消息队列典型方案

1 概述

消息队列,Message Queue,常用于解决并发系统中的资源一致性问题,提升峰值的处理能力,同时保证消息的顺序性、可恢复性、必送达性,对应用进行解耦,或者实现异步通讯等。市面上的 MQ应用有很多(例如:Kafka,RabbitMQ,Disque),同时也可以基于 Redis 来实现,比较典型的方案有:

  • 基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现
  • PUB/SUB,订阅/发布模式
  • 基于Sorted-Set的实现
  • 基于Stream类型的实现

讨论之前,先推荐使用 Redis5.0中的Stream方案,一个几乎完美的Redis消息队列方案,http://www.hellokang.net/redis/stream.html

在消息队列使用中,有生产者producter和消费者consumer。生产者负责生成消息,消费者负责使用处理消息。

生产,指的是将消息放入消息队列。 消费,指的是读取并处理消息。通常一个消息再被消费后,就应该从消息队列中删除。

接下来分别讨论具体实现方案。

2 基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现

典型的命令为:

LPUSH,将消息队列
BRPOP,从队列中取出消息,阻塞模式
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就是一个典型的基于FIFL队列的解决方案。其中LPUSH是生产者做的事,而BRPOP是消费者做的事。

该模式有很多优点:

  • 实现简单
  • Reids支持持久化消息,意味着消息不会丢失,可以重复查看(注意不是消费,只看不用,LRANGE类的指令)。
  • 可以保证顺序,保证使用LPUSH命令,可以保证消息的顺序性
  • 使用RPUSH,可以将消息放在队列的开头,达到优先消息的目的,可以实现简易的消息优先队列。

同时也有些劣势:

  • 做消费确认ACK比较麻烦,就是不能保证消费者在读取之后,未处理后的宕机问题。导致消息意外丢失。通常需要自己维护一个Pending列表,保证消息的处理确认。
  • 不能做广播模式,例如典型的Pub/Discribe模式。
  • 不能重复消费,一旦消费就会被删除
  • 不支持分组消费,需要自己在业务逻辑层解决

注意,没有好不好的技术,只有适合不适合。

3 PUB/SUB,订阅/发布模式

SUBSCRIBE,用于订阅信道
PUBLISH,向信道发送消息
UNSUBSCRIBE,取消订阅
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生产者和消费者通过相同的一个信道(Channel)进行交互。信道其实也就是队列。通常会有多个消费者。多个消费者订阅同一个信道,当生产者向信道发布消息时,该信道会立即将消息逐一发布给每个消费者。可见,该信道对于消费者是发散的信道,每个消费者都可以得到相同的消息。典型的对多的关系。

典型的优点是:

  • 典型的广播模式,一个消息可以发布到多个消费者
  • 多信道订阅,消费者可以同时订阅多个信道,从而接收多类消息
  • 消息即时发送,消息不用等待消费者读取,消费者会自动接收到信道发布的消息

也有些缺点:

  • 消息一旦发布,不能接收。换句话就是发布时若客户端不在线,则消息丢失,不能寻回
  • 不能保证每个消费者接收的时间是一致的
  • 若消费者客户端出现消息积压,到一定程度,会被强制断开,导致消息意外丢失。通常发生在消息的生产远大于消费速度时

可见,Pub/Sub 模式不适合做消息存储,消息积压类的业务,而是擅长处理广播,即时通讯,即时反馈的业务。

4 基于SortedSet有序集合的实现

ZADD KEY score member,压入集合
ZRANGEBYSCORE,依据score获取成员
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有序集合的方案是在自己确定消息顺ID时比较常用,使用集合成员的Score来作为消息ID,保证顺序,还可以保证消息ID的单调递增。通常可以使用时间戳+序号的方案。确保了消息ID的单调递增,利用SortedSet的依据Score排序的特征,就可以制作一个有序的消息队列了。

和上面的方案相比,优点就是可以自定义消息ID,在消息ID有意义时,比较重要。缺点也明显,不允许重复消息(以为是集合),同时消息ID确定有错误会导致消息的顺序出错。

所以,若不是需要自定义消息ID,这个方案好像有点鸡肋...

5 基于 Stream 类型的实现

这个Stream类型redis就是为了实现消息队列的。支持自动生成消息ID,分组消费,ACK,消息转移,队列监控等核心消息队列功能,请参考:基于Redis的Stream类型的完美消息队列解决方案,http://www.hellokang.net/redis/stream.html,来获取完整方案。

6 其他实现

很多成熟的MQ产品:

  • Disque,https://disquedurinterne.net/
  • Kafka,http://kafka.apache.org/
  • ActiveMQ,http://activemq.apache.org/
  • RockMQ,http://rocketmq.apache.org/
  • RabbitMQ,https://www.rabbitmq.com/
  • ZeroMQ,http://zeromq.org/