玩转redis-简单消息队列

简介:

使用go语言基于redis写了一个简单的消息队列
源码地址
使用demo

redis的 list 非常的灵活,可以从左边或者右边添加元素,当然也以从任意一头读取数据

添加数据和获取数据的操作也是非常简单的
LPUSH 从左边插入数据
RPUSH 大右边插入数据
LPOP 从左边取出一个数据
RPOP 从右边取出一个数据

127.0.0.1:6379> LPUSH list1 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH list1 b
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPOP list1
"a"
127.0.0.1:6379> RPOP list1
"b"

或者使用 BLPOP BRPOP 来读取数据,不同之处是取数据时,如果没有数据会等待指定的时间,
如果这期间有数据写入,则会读取并返回,没有数据则会返回空
在一个窗口1读取

127.0.0.1:6379> BLPOP list1 10
1) "list1"
2) "a"

在另一个窗口2写入

127.0.0.1:6379> RPUSH list1 a b c
(integer) 3

再开一个窗口3读取,第二次读取时,list是空的,所以等待1秒后返回空。

127.0.0.1:6379> BRPOP list1 1
1) "list1"
2) "c"

127.0.0.1:6379> BRPOP list1 1
(nil)
(1.04s)

简单消息队列的实现

如果我们只从一边新增元素,向另一边取出元素,这就不是一个消息队列么。但我估计你会有一个疑问,在消费数据时,同一个消息会不会同时被多个consumer消费掉?

当然不会,因为redis是单线程的,在从list取数据时天然不会出现并发问题。但是这是一个简单的消息队列,消费不成功怎么处理还是需要我们自己写代码来实现的

下面我说一下使用list实现一个简单的消息队列的整体思路

comsumer的实现

consumer 主要做的就是从list里读取数据,使用LPOP或者BLPOP都可以,
这里做了一个开关 optionsUseBLopp如果为true时会使用BLPOP

type consumer struct {
    once            sync.Once
    redisCmd        redis.Cmdable
    ctx             context.Context
    topicName       string
    handler         Handler
    rateLimitPeriod time.Duration
    options         ConsumerOptions
    _               struct{}
}

type ConsumerOptions struct {
    RateLimitPeriod time.Duration
    UseBLPop        bool
}

看一下创建consumer的代码,最后面的opts参数是可选的配置

type Consumer = *consumer

func NewSimpleMQConsumer(ctx context.Context, redisCmd redis.Cmdable, topicName string, opts ...ConsumerOption) Consumer {
    consumer := &consumer{
        redisCmd:  redisCmd,
        ctx:       ctx,
        topicName: topicName,
    }
    for _, o := range opts {
        o(&consumer.options)
    }
    if consumer.options.RateLimitPeriod == 0 {
        consumer.options.RateLimitPeriod = time.Microsecond * 200
    }
    return consumer
}

读取数据后具体怎么进行处理调用者可以根据自己的业务逻辑进行相应处理
有一个小的interface调用者根据自己的逻辑去实现

type Handler interface {
    HandleMessage(msg *Message)
}

读取数据的逻辑使用一个gorouting实现

func (s *consumer) startGetMessage() {
    go func() {
        ticker := time.NewTicker(s.options.RateLimitPeriod)
        defer func() {
            log.Println("stop get message.")
            ticker.Stop()
        }()
        for {
            select {
            case <-s.ctx.Done():
                log.Printf("context Done msg: %#v \n", s.ctx.Err())
                return
            case <-ticker.C:
                var revBody []byte
                var err error
                if !s.options.UseBLPop {
                    revBody, err = s.redisCmd.LPop(s.topicName).Bytes()
                } else {
                    revs := s.redisCmd.BLPop(time.Second, s.topicName)
                    err = revs.Err()
                    revValues := revs.Val()
                    if len(revValues) >= 2 {
                        revBody = []byte(revValues[1])
                    }
                }
                if err == redis.Nil {
                    continue
                }
                if err != nil {
                    log.Printf("LPOP error: %#v \n", err)
                    continue
                }

                if len(revBody) == 0 {
                    continue
                }
                msg := &Message{}
                json.Unmarshal(revBody, msg)
                if s.handler != nil {
                    s.handler.HandleMessage(msg)
                }
            }
        }
    }()
}

Producer 的实现

Producer还是很简单的就是把数据推送到 reids

type Producer struct {
    redisCmd redis.Cmdable
    _        struct{}
}

func NewProducer(cmd redis.Cmdable) *Producer {
    return &Producer{redisCmd: cmd}
}

func (p *Producer) Publish(topicName string, body []byte) error {
    msg := NewMessage("", body)
    sendData, _ := json.Marshal(msg)
    return p.redisCmd.RPush(topicName, string(sendData)).Err()
}
相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
相关文章
|
30天前
|
消息中间件 NoSQL Java
springboot redis 实现消息队列
springboot redis 实现消息队列
34 1
|
2月前
|
消息中间件 NoSQL Java
Redis List:打造高效消息队列的秘密武器【redis实战 一】
Redis List:打造高效消息队列的秘密武器【redis实战 一】
110 0
|
2月前
|
消息中间件 存储 NoSQL
深入Redis消息队列:Pub/Sub和Stream的对决【redis第六部分】
深入Redis消息队列:Pub/Sub和Stream的对决【redis第六部分】
63 0
|
3月前
|
消息中间件 NoSQL Java
别再用 Redis List 实现消息队列了,Stream 专为队列而生
别再用 Redis List 实现消息队列了,Stream 专为队列而生
64 0
|
2月前
|
消息中间件 NoSQL Java
Redis Streams在Spring Boot中的应用:构建可靠的消息队列解决方案【redis实战 二】
Redis Streams在Spring Boot中的应用:构建可靠的消息队列解决方案【redis实战 二】
187 1
|
4天前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis stream 用做消息队列完美吗
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种新的数据结构,它用于实现简单但功能强大的消息传递模式。 这篇文章,我们聊聊 Redis Stream 基本用法 ,以及如何在 SpringBoot 项目中应用 Redis Stream 。
Redis stream 用做消息队列完美吗
|
1月前
|
消息中间件 存储 缓存
【Redis实战】有MQ为啥不用?用Redis作消息队列!?Redis作消息队列使用方法及底层原理高级进阶
【Redis实战】有MQ为啥不用?用Redis作消息队列!?Redis作消息队列使用方法及底层原理高级进阶
|
8天前
|
NoSQL Linux Redis
06- 你们使用Redis是单点还是集群 ? 哪种集群 ?
**Redis配置:** 使用哨兵集群,结构为1主2从,加上3个哨兵节点,总计分布在3台Linux服务器上,提供高可用性。
17 0
|
17天前
|
负载均衡 监控 NoSQL
Redis的集群方案有哪些?
Redis集群包括主从复制(基础,手动故障恢复)、哨兵模式(自动高可用)和Redis Cluster(官方分布式解决方案,自动分片和容错)。此外,还有如Codis、Redisson和Twemproxy等第三方工具用于代理和负载均衡。选择方案需考虑应用场景、数据规模和并发需求。
17 2