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微服务Spring Boot 整合Redis 基于Redis的Stream 消息队列 实现异步秒杀下单

文章目录

一、什么是 Redis 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

在这里插入图片描述

使用队列的好处在于 解耦 解除数据之间的耦合性

这里最好的是使用MQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等消息队列，我们本节主要介绍 Redis 的消息队列。

二、Redis 消息队列 – 基于 Redis 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，我们可以通过 LPush、RPOP、RPush、LPOP 这些来实现。

注意 ： 如果获取 LPOP、RPOP获取消息如果没有的话，会直接返回null，所以我们使用阻塞：BLPOP、BRPOP来实现阻塞效果

在这里插入图片描述

基于List 结构的消息队列的优缺点？

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、数据安全性有保障
  • 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

三、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。

Pubsub 常用命令

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

在这里插入图片描述

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

四、基于Redis 的Stream 的消费队列

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。

⛅Stream 简单语法

Stream 常用语法：

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例如：

创建为 users 的消息队列，并向其中发送一条消息 使用Redis 自动生成id

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读取消息的方式之一：XRead

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利用 XRead 读取一个消息

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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

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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，则下次获取的也是只有最新的一条，会出现消息漏读的问题！

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

⚡Stream 的消费者组

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：

XGROUP CREATE key groupName ID [MKSTREAM]
  • 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

其它常用命令

删除指定的消费者组

XGROUP DESTORY key groupName

给指定的消费者组添加消费者

XGROUP CREATECONSUMER key groupname consumername

删除消费者组中的指定消费者

XGROUP DELCONSUMER key groupname consumername

从消费者组读取消息：

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

在这里插入图片描述

STREAM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

三种消息队列对比

在这里插入图片描述

五、基于Redis Stream消息队列实现异步秒杀

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 seckill.lua 脚本

-- 1.3.订单idlocal orderId = ARGV[3]-- 3.6.发送消息到队列中， XADD stream.orders * k1 v1 k2 v2 ...
redis.call('xadd','stream.orders','*','userId', userId,'voucherId', voucherId,'id', orderId)

修改VoucherOrderService

privatestaticfinalDefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT;static{
    SECKILL_SCRIPT =newDefaultRedisScript<>();
    SECKILL_SCRIPT.setLocation(newClassPathResource("seckill.lua"));
    SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);}privatestaticfinalExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR =Executors.newSingleThreadExecutor();//在类初始化之后执行，因为当这个类初始化好了之后，随时都是有可能要执行的@PostConstructprivatevoidinit(){
    SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(newVoucherOrderHandler());}/**
     * 使用 Redis消息队列建立 读队列、编写下订单任务
     */privateclassVoucherOrderHandlerimplementsRunnable{@Overridepublicvoidrun(){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,newVoucherOrder(),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 去 Pading-List读取消息handlePendingList();}}}}/**
     *  Redis消息队列出现异常，调用此方法去 Pading—List中重新读取
     */privatevoidhandlePendingList(){while(true){try{// 1.获取pending-list中的订单信息 XREADGROUP GROUP g1 c1 COUNT 1 BLOCK 2000 STREAMS s1 0List<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,newVoucherOrder(),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 ee){
                ee.printStackTrace();}}}}privatevoidhandleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder){//1.获取用户Long userId = voucherOrder.getUserId();// 2.创建锁对象RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:"+ userId);// 3.尝试获取锁boolean isLock = lock.tryLock();// 4.判断是否获得锁成功if(!isLock){// 获取锁失败，直接返回失败或者重试
        log.error("不允许重复下单！");return;}try{//注意：由于是spring的事务是放在threadLocal中，此时的是多线程，事务会失效
        proxy.createVoucherOrder(voucherOrder);}finally{// 释放锁
        lock.unlock();}}// 代理对象privateIVoucherOrderService proxy;@OverridepublicResultseckillVoucher(Long voucherId){//获取用户Long userId =UserHolder.getUser().getId();//生成订单IDlong orderId = redisIdWorker.nextId("order");// 1.执行lua脚本Long result = stringRedisTemplate.execute(
        SECKILL_SCRIPT,Collections.emptyList(),
        voucherId.toString(), userId.toString(),String.valueOf(orderId));int r = result.intValue();// 转成int// 2.判断结果是否为0if(r !=0){// 2.1.不为0 ，代表没有购买资格returnResult.fail(r ==1?"库存不足":"不能重复下单");}//3.获取代理对象
    proxy =(IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy();//4.返回订单idreturnResult.ok(orderId);}@Transactionalpublicvoid createVoucherOrder (VoucherOrder voucherOrder){// 5.一人一单逻辑// 5.1.用户idLong userId = voucherOrder.getUserId();// 判断是否存在int count =query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getId()).count();// 5.2.判断是否存在if(count >0){// 用户已经购买过了
        log.error("用户已经购买过了");}//6，扣减库存boolean success = seckillVoucherService.update().setSql("stock= stock -1")//set stock = stock -1.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0).update();//where id = ？ and stock > 0// .eq("voucher_id", voucherId).eq("stock",voucher.getStock()).update(); //where id = ？ and stock = ?if(!success){//扣减库存
        log.error("库存不足！");}save(voucherOrder);}

六、程序测试

ApiFox 简单测试

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请求成功，完成基本测试，下面恢复数据库，进行压力测试

Jmeter 压力测试

Jmeter测试

在这里插入图片描述

查看Redis

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查看MySQL

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⛵小结

以上就是【Bug 终结者】对 微服务Spring Boot 整合Redis 基于Redis的Stream 消息队列 实现异步秒杀下单 的简单介绍，在分布式系统下，高并发的场景下，使用消息队列来实现秒杀下单，可见性能提升了很大！ 在开发中，我们还是使用MQ比较多一点的，Redis 消息队列作为拓展，本次秒杀下单系列到此就更新完毕啦！ 如有需要源码的，可去公众号获取!

如果这篇【文章】有帮助到你，希望可以给【Bug 终结者】点个赞👍，创作不易，如果有对【后端技术】、【前端领域】感兴趣的小可爱，也欢迎关注❤️❤️❤️ 【Bug 终结者】❤️❤️❤️，我将会给你带来巨大的【收获与惊喜】💝💝💝！

标签： redis 微服务 spring boot
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_45526437/article/details/127668407
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