程序员冷知识，用Redis实现消息队列，官方早就支持了
mhr18 2024-11-06 10:57 41 浏览 0 评论
在此之前，我们曾经讨论过如何使用Redis实现一个延时队列，我们可以简单地利用Redis的队列数据结构，就可以轻松地实现一个队列的功能，然而这并不是一种非常完美的解决方案，主要是用Redis队列实现的MQ功能并不能实现多播。
多播的概念
什么叫多播呢？举一个简单的例子，在电商系统中，但用户完成一次成单操作后，可能需要通知非常多的系统，例如通知仓库可以去发货了，通知商家已经接收到新的订单，通知广告系统看看是否需要结算，在阿里，每一笔订单成交后，有上百个系统需要进行感知并处理相关的业务，所以我们每成一个新的订单，产生的一条消息，要被多个其他系统消费，这便是多播。
基础的流程
为了解决多播的问题，Redis的作者在Redis5.0中，放出一个新的数据结构，Stream。Redis Stream 的内部，其实也是一个队列，每一个不同的key，对应的是不同的队列，每个队列的元素，也就是消息，都有一个msgid，并且需要保证msgid是严格递增的。在Stream当中，消息是默认持久化的，即便是Redis重启，也能够读取到消息。
那么，stream是如何做到多播的呢？其实非常的简单，与其他队列系统相似，Redis对不同的消费者，也有消费者Group这样的概念，不同的消费组，可以消费同一个消息，对于不同的消费组，都维护一个Idx下标，表示这一个消费群组消费到了哪里，每次进行消费，都会更新一下这个下标，往后面一位进行偏移。
在消息系统中，要保证消息被每个消费群组至少消费一次，Redis Stream是如何实现的呢？不如保证在消费的过程中不会丢失消息呢？原来，在Redis Stream的每次消费过程中，对于每一个客户端，都会维护一个PendingList，用来表示已分配给客户端，待客户端进行消费确认，客户端如果消费完成后，会向Redis服务器发起一次ack，让服务器从PedingList中将这条消息出去。否则，在客户端下一次重连的时候，服务器会重复下发对应的消息，让客户端进行消费。
如上图所示，一个RedisStream可以同时被两个不同的消费组所消费，每个消费组都可以有多台机器，但id分配给对应的机器然后还未得到消费确认的时候，就会放到pdl中。
总结
Redis Stream在很大程度上，借鉴了Kafka的设计，但是相对于卡夫卡，Redis就显得功能简单多了，首先是在可用性上，Redis的容灾是建立在主从同步上，而Redis的主从同步，是存在数据丢失风险的。其次，像数据分区等功能，Redis Stream也没有支持。
不过，Redis作为一个世界上最流行的开源项目之一，相信这个功能也会被逐步完善，毕竟，对于小公司来说，能够少部署一套系统，就能节约不少的成本，对于一些容错性较高的服务，我们也许可以直接尝试使用RedisStream替代kafka或者RMQ呢！
好了，今天我们就分享到这里，如果大家有兴趣，可以尝试下载Redis5.0以上的版本，进行尝尝鲜吧。欢迎大家关注我，共同学习，共同进步。大家的支持是我继续唠嗑的动力。同名公众号（沙茶敏碎碎念）
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