基于redis,redisson的延迟队列实践

使用场景

1、下单成功，30分钟未支付。支付超时，自动取消订单

2、订单签收，签收后7天未进行评价。订单超时未评价，系统默认好评

3、下单成功，商家5分钟未接单，订单取消

4、配送超时，推送短信提醒

5、三天会员试用期，三天到期后准时准点通知用户，试用产品到期了

......

对于延时比较长的场景、实时性不高的场景，我们可以采用任务调度的方式定时轮询处理。如：xxl-job。

今天我们讲解延迟队列的实现方式，而延迟队列有很多种实现方式，普遍会采用如下等方式，如：

1.如基于RabbitMQ的队列ttl+死信路由策略：通过设置一个队列的超时未消费时间，配合死信路由策略，到达时间未消费后，回会将此消息路由到指定队列
2.基于RabbitMQ延迟队列插件（rabbitmq-delayed-message-exchange）：发送消息时通过在请求头添加延时参数（headers.put("x-delay", 5000)）即可达到延迟队列的效果。(顺便说一句阿里云的收费版rabbitMQ当前可支持一天以内的延迟消息)
3.使用redis的zset有序性，轮询zset中的每个元素，到点后将内容迁移至待消费的队列，（redisson已有实现）
4.使用redis的key的过期通知策略，设置一个key的过期时间为延迟时间，过期后通知客户端(此方式依赖redis过期检查机制key多后延迟会比较严重；Redis的pubsub不会被持久化，服务器宕机就会被丢弃)。

下面要介绍的是redisson中的延迟队列实现

其官方文档相关讲解

一、先整合实践一下

1、引入 Redisson 依赖并配置redis

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.10.5</version>
</dependency>

spring:
  redis:
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password: 123456
    database: 12
    timeout: 3000

2、创建 RedissonConfig 配置

/**
 * @author: shf description:Redission配置类
 * date: 2021/8/3 13:40
 */
@Slf4j
@Configuration
public class RedissionConfig {
    private final String REDISSON_PREFIX = "redis://";
    private final RedisProperties redisProperties;

    public RedissionConfig(RedisProperties redisProperties) {
        this.redisProperties = redisProperties;
    }

    @Bean
    public RedissonClient redissonClient() {
        Config config = new Config();
        String url = REDISSON_PREFIX + redisProperties.getHost() + ":" + redisProperties.getPort();
        // 这里以单台redis服务器为例
        config.useSingleServer()
            .setAddress(url)
            .setPassword(redisProperties.getPassword())
            .setDatabase(redisProperties.getDatabase())
            .setPingConnectionInterval(2000);
        config.setLockWatchdogTimeout(10000L);

        // 实际开发过程中应该为cluster或者哨兵模式，这里以cluster为例
        //String[] urls = {"127.0.0.1:6379", "127.0.0.2:6379"};
        //config.useClusterServers()
        //        .addNodeAddress(urls);
        try {
            return Redisson.create(config);
        } catch (Exception e) {
            log.error("RedissonClient init redis url:[{}], Exception:", url, e);
            return null;
        }
    }
}

3、封装 Redis 延迟队列工具类

/**
 * @author: shf description: 分布式延时队列工具类 date: 2021/8/27 13:41
 */
@Slf4j
@Component
@ConditionalOnBean({RedissonClient.class})
public class RedisDelayQueueUtil {

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    /**
     * 添加延迟队列
     *
     * @param value     队列值
     * @param delay     延迟时间
     * @param timeUnit  时间单位
     * @param queueCode 队列键
     * @param <T>
     */
    public <T> boolean addDelayQueue(@NonNull T value, @NonNull long delay, @NonNull TimeUnit timeUnit, @NonNull String queueCode) {
        if (StringUtils.isBlank(queueCode) || Objects.isNull(value)) {
            return false;
        }
        try {
            RBlockingDeque<Object> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueCode);
            RDelayedQueue<Object> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(blockingDeque);
            delayedQueue.offer(value, delay, timeUnit);
            //delayedQueue.destroy();
            log.info("(添加延时队列成功) 队列键：{}，队列值：{}，延迟时间：{}", queueCode, value, timeUnit.toSeconds(delay) + "秒");
        } catch (Exception e) {
            log.error("(添加延时队列失败) {}", e.getMessage());
            throw new RuntimeException("(添加延时队列失败)");
        }
        return true;
    }

    /**
     * 获取延迟队列
     *
     * @param queueCode
     * @param <T>
     */
    public <T> T getDelayQueue(@NonNull String queueCode) throws InterruptedException {
        if (StringUtils.isBlank(queueCode)) {
            return null;
        }
        RBlockingDeque<Map> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueCode);
        RDelayedQueue<Object> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(blockingDeque);
        T value = (T) blockingDeque.poll(); 
        return value; 
    } 
    /** 
     * 删除指定队列中的消息 
     * 
     * @param o 指定删除的消息对象队列值(同队列需保证唯一性) 
     * @param queueCode 指定队列键 
     */ 
     public boolean removeDelayedQueue(@NonNull Object o, @NonNull String queueCode) { 
        if (StringUtils.isBlank(queueCode) || Objects.isNull(o)) { 
            return false; 
        } 
        RBlockingDeque<Object> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(queueCode); RDelayedQueue<Object> delayedQueue = redissonClient.getDelayedQueue(blockingDeque); boolean flag = delayedQueue.remove(o); 
        //delayedQueue.destroy(); 
        return flag; 
    } 
}

4、创建延迟队列业务枚举

/**
 * 延迟队列业务枚举
 */
@Getter
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public enum RedisDelayQueueEnum {
 
    ORDER_PAYMENT_TIMEOUT("ORDER_PAYMENT_TIMEOUT","订单支付超时，自动取消订单", "orderPaymentTimeout"),
    ORDER_TIMEOUT_NOT_EVALUATED("ORDER_TIMEOUT_NOT_EVALUATED", "订单超时未评价，系统默认好评", "orderTimeoutNotEvaluated");
 
    /**
     * 延迟队列 Redis Key
     */
    private String code;
 
    /**
     * 中文描述
     */
    private String name;
 
    /**
     * 延迟队列具体业务实现的 Bean
     * 可通过 Spring 的上下文获取
     */
    private String beanId;
 
}

5、定义延迟队列执行器

/**
 * 延迟队列执行器
 */
public interface RedisDelayQueueHandle<T> {
 
    void execute(T t);
 
}

6、创建枚举中定义的Bean，并

实现延迟队列执行器 OrderPaymentTimeout：订单支付超时延迟队列处理类

/**
 * 订单支付超时处理类
 */
@Component
@Slf4j
public class OrderPaymentTimeout implements RedisDelayQueueHandle<Map> {
    @Override
    public void execute(Map map) {
        log.info("(收到订单支付超时延迟消息) {}", map);
        // TODO 订单支付超时，自动取消订单处理业务...
 
    }
}

OrderTimeoutNotEvaluated：订单超时未评价延迟队列处理类

/**
 * 订单超时未评价处理类
 */
@Component
@Slf4j
public class OrderTimeoutNotEvaluated implements RedisDelayQueueHandle<Map> {
    @Override
    public void execute(Map map) {
        log.info("(收到订单超时未评价延迟消息) {}", map);
        // TODO 订单超时未评价，系统默认好评处理业务...
 
    }
}

7、创建延迟队列消费线程，项目启动完成后开启

/**
 * description: 启动延迟队列监测扫描
 * @author: shf
 * date: 2021/8/27 14:16
 */
@Slf4j
@Component
public class RedisDelayQueueRunner implements CommandLineRunner {
    @Autowired
    private RedisDelayQueueUtil redisDelayQueueUtil;
    @Autowired
    private ApplicationContext context;
    @Autowired
    private ThreadPoolTaskExecutor ptask;

    ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 30, TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1000),new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("order-delay-%d").build());

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        ptask.execute(() -> {
            while (true){
                try {
                    RedisDelayQueueEnum[] queueEnums = RedisDelayQueueEnum.values();
                    for (RedisDelayQueueEnum queueEnum : queueEnums) {
                        Object value = redisDelayQueueUtil.getDelayQueue(queueEnum.getCode());
                        if (value != null) {
                            RedisDelayQueueHandle<Object> redisDelayQueueHandle = (RedisDelayQueueHandle<Object>)context.getBean(queueEnum.getBeanId());
                            executorService.execute(() -> {redisDelayQueueHandle.execute(value);});
                        }
                    }
                    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    log.error("(Redission延迟队列监测异常中断) {}", e.getMessage());
                }
            }
        });
        log.info("(Redission延迟队列监测启动成功)");
    }
}

以上步骤，Redis 延迟队列核心代码已经完成，下面我们写一个测试接口，用 PostMan 模拟测试一下

8、创建一个测试接口，模拟添加延迟队列

/**
 * 延迟队列测试
 * Created by LPB on 2020/04/20.
 */
@RestController
public class RedisDelayQueueController {
 
    @Autowired
    private RedisDelayQueueUtil redisDelayQueueUtil;
 
    @PostMapping("/addQueue")
    public void addQueue() {
        Map<String, String> map1 = new HashMap<>();
        map1.put("orderId", "100");
        map1.put("remark", "订单支付超时，自动取消订单");
 
        Map<String, String> map2 = new HashMap<>();
        map2.put("orderId", "200");
        map2.put("remark", "订单超时未评价，系统默认好评");
 
        // 添加订单支付超时，自动取消订单延迟队列。为了测试效果，延迟10秒钟
        redisDelayQueueUtil.addDelayQueue(map1, 10, TimeUnit.SECONDS, RedisDelayQueueEnum.ORDER_PAYMENT_TIMEOUT.getCode());
 
        // 订单超时未评价，系统默认好评。为了测试效果，延迟20秒钟
        redisDelayQueueUtil.addDelayQueue(map2, 20, TimeUnit.SECONDS, RedisDelayQueueEnum.ORDER_TIMEOUT_NOT_EVALUATED.getCode());
    }
 
}

启动 SpringBoot 项目，用 PostMan 调用接口添加延迟队列通过 Redis 客户端可看到两个延迟队列已添加成功

查看 IDEA 控制台日志可看到延迟队列已消费成功

二、接下来探究一下实现原理

Demo

public static void main(String[] args) throws InterruptedException, UnsupportedEncodingException {
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://172.29.2.10:7000");
    RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
    RBlockingQueue<String> blockingQueue = redisson.getBlockingQueue("dest_queue1");
    RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue(blockingQueue);
    new Thread() {
        public void run() {
            while(true) {
                try {
                                        //阻塞队列有数据就返回，否则wait
                    System.err.println( blockingQueue.take());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        };
    }.start();
    
    for(int i=1;i<=5;i++) {
                // 向阻塞队列放入数据
        delayedQueue.offer("fffffffff"+i, 13, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

上面构造了Redisson 阻塞延时队列，然后向里面塞了5条数据，都是13秒后到期。我们先不启动程序，先打开redis执行：

[root@localhost redis-cluster]# redis-cli -c -p 7000 -h 172.29.2.10 --raw
172.29.2.10:7000> monitor
OK

ps:如果是windows本地redis，启动后在控制台执行如下指令：E:\redis\redisbin>redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

monitor 命令可以监控redis执行了哪些命令，注意线上不要乱搞，耗性能的。然后我们启动程序，观察redis执行命令情况，这里分为三个阶段：

第一介段：客户端程序启动，offer方法执行之前，redis服务会收到如下redis命令：

1610452446.652126 [0 172.29.2.194:65025] "SUBSCRIBE" "redisson_delay_queue_channel:{dest_queue1}"
1610452446.672009 [0 lua] "zrangebyscore" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "1610452442403" "limit" "0" "2"
1610452446.672018 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0" "WITHSCORES"
1610452446.673896 [0 172.29.2.194:65034] "BLPOP" "dest_queue1" "0"

这里订阅了一个固定的队列 redisson_delay_queue_channel:{dest_queue1}，就是为了开启进程里面的延时任务，很重要，redisson延时取数据都靠它了。后面会说。

zrangebyscore

zrangebyscore用法扫盲
>> zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
分页获取指定区间内(min - max)，带有分数值(可选)的有序集成员的列表。

redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1} 是一个zset，当有延时数据存入Redisson队列时，就会在此队列中插入数据，排序分数为延时的时间戳。

　　zrangebyscore就是取出前2条（源码是100条，如下图）过了当前时间的数据。如果取的是0的话就执行下面的zrange，这里程序刚启动肯定是0（除非是之前的队列数据没有取完）。之所以在刚启动时这样取数据就是为了把上次进程宕机后没发完的数据发完。

zrange

取出第一个数，也就是判断上面的还有不有下一页。

BLPOP

移出并获取 dest_queue1 列表的第一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止，这里显然没有元素，就会一直阻塞。

第二介段：执行offer向Redisson队列设置值

这个阶段我们发现redis干了下面事情：

1610452446.684465 [0 lua] "zadd" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "1610452455407" ":\xdf\x0eO\x8c\xa7\xd4C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff1"
1610452446.684480 [0 lua] "rpush" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" ":\xdf\x0eO\x8c\xa7\xd4C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff1"
1610452446.684492 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0"
1610452446.684498 [0 lua] "publish" "redisson_delay_queue_channel:{dest_queue1}" "1610452455407"
1610452446.687922 [0 lua] "zadd" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "1610452455422" "e\xfd\xfe?j?\xdbC\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff2"
1610452446.687943 [0 lua] "rpush" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "e\xfd\xfe?j?\xdbC\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff2"
1610452446.687958 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0"
1610452446.690478 [0 lua] "zadd" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "1610452455424" "\x80J\x01j\x11\xee\xda\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff3"
1610452446.690492 [0 lua] "rpush" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "\x80J\x01j\x11\xee\xda\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff3"
1610452446.690502 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0"
1610452446.692661 [0 lua] "zadd" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "1610452455427" "v\xb5\xd0r\xb48\xd4\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff4"
1610452446.692674 [0 lua] "rpush" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "v\xb5\xd0r\xb48\xd4\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff4"
1610452446.692683 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0"
1610452446.696054 [0 lua] "zadd" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "1610452455429" "\xe7\a\x8b\xee\t-\x94C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff5"
1610452446.696081 [0 lua] "rpush" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "\xe7\a\x8b\xee\t-\x94C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff5"
1610452446.696098 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0"

我们客户端是设置了5条数据。上面也可以看出来。

zadd

往我们zset里面设置数据截止的时间戳（当前执行的时间戳+延时的时间毫秒值），内容为我们的ffffff1 ，不过特殊编码了，加了点什么，不用管。

rpush

同步一份数据到list队列，这里也不知道干嘛的，先放到这里。

zrange+publish

取出排序好的第一个数据，也就是最临近要触发的数据，然后发送通知（之前订阅了的客户端，可能是微服务就有多个客户端），内容为将要触发的时间。客户端收到通知后，就在自己进程里面开启延时任务（HashedWheelTimer），到时间后就可以从redis取数据发送。

后面又是我们的5条循环的设置数据 zadd...

第三介段：到延时时间取redis数据

1610452459.680953 [0 lua] "zrangebyscore" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "1610452455416" "limit" "0" "2"
1610452459.680967 [0 lua] "rpush" "dest_queue1" "\x04>\nfffffffff1"
1610452459.680976 [0 lua] "lrem" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "1" ":\xdf\x0eO\x8c\xa7\xd4C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff1"
1610452459.680984 [0 lua] "zrem" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" ":\xdf\x0eO\x8c\xa7\xd4C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff1"
1610452459.680991 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0" "WITHSCORES" // 判断是否有值
1610452459.745813 [0 lua] "zrangebyscore" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "1610452455480" "limit" "0" "2"
1610452459.745829 [0 lua] "rpush" "dest_queue1" "\x04>\nfffffffff2"
1610452459.745837 [0 lua] "lrem" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "1" "e\xfd\xfe?j?\xdbC\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff2"
1610452459.745845 [0 lua] "rpush" "dest_queue1" "\x04>\nfffffffff3"
1610452459.745848 [0 lua] "lrem" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "1" "\x80J\x01j\x11\xee\xda\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff3"
1610452459.745855 [0 lua] "zrem" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "e\xfd\xfe?j?\xdbC\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff2" "\x80J\x01j\x11\xee\xda\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff3"
1610452459.745864 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0" "WITHSCORES"
1610452459.756909 [0 172.29.2.194:65026] "BLPOP" "dest_queue1" "0"
1610452459.758092 [0 lua] "zrangebyscore" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "1610452455493" "limit" "0" "2"
1610452459.758108 [0 lua] "rpush" "dest_queue1" "\x04>\nfffffffff4"
1610452459.758114 [0 lua] "lrem" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "1" "v\xb5\xd0r\xb48\xd4\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff4"
1610452459.758121 [0 lua] "rpush" "dest_queue1" "\x04>\nfffffffff5"
1610452459.758124 [0 lua] "lrem" "redisson_delay_queue:{dest_queue1}" "1" "\xe7\a\x8b\xee\t-\x94C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff5"
1610452459.758133 [0 lua] "zrem" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "v\xb5\xd0r\xb48\xd4\xc3\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff4" "\xe7\a\x8b\xee\t-\x94C\r\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04>\nfffffffff5"
1610452459.758143 [0 lua] "zrange" "redisson_delay_queue_timeout:{dest_queue1}" "0" "0" "WITHSCORES"
1610452459.759030 [0 172.29.2.194:65037] "BLPOP" "dest_queue1" "0"
1610452459.760933 [0 172.29.2.194:65036] "BLPOP" "dest_queue1" "0"
1610452459.763913 [0 172.29.2.194:65038] "BLPOP" "dest_queue1" "0"
1610452459.765999 [0 172.29.2.194:65039] "BLPOP" "dest_queue1" "0"

这个阶段是由客户端进程里面的延时任务执行的，延时任务是在第二阶段构造的，已经说了（通过redis的订阅/发布实现）。

zrangebyscore

取出前2条到时间的数据，第一阶段已说。

rpush

将上面取到的数据push到阻塞队列，注意我们第一阶段已经监听了这个阻塞队列

"BLPOP" "dest_queue1" "0"

所以这里就会通知客户端取数据。

lrem + zrem

将取完的数据删掉。

zrange

取zset第一个数据，有的话继续上面逻辑取数据，否则进入下面。

BLPOP

继续监听这个阻塞队列。以便下次用。

小结一下

客户端启动，redisson先订阅一个key，同时 BLPOP key 0 无限监听一个阻塞队列（等里面有数据了就返回）。
当有数据put时，redisson先把数据放到一个zset集合（按延时到期时间的时间戳为分数排序），同时发布上面订阅的key，发布内容为数据到期的timeout，此时客户端进程开启一个延时任务，延时时间为发布的timeout。
客户端进程的延时任务到了时间执行，从zset分页取出过了当前时间的数据，然后将数据rpush到第一步的阻塞队列里。然后将当前数据从zset移除，取完之后，又执行 BLPOP key 0 无限监听一个阻塞队列。
上一步客户端监听的阻塞队列返回取到数据，回调到 RBlockingQueue 的 take方法。于是，我们就收到了数据。

大致原理就是这样，redisson不是通过轮询zset的，将延时任务执行放到进程里面实现，只有到时间才会取redis zset。

三、源码

RedissonDelayedQueue初始化

protected RedissonDelayedQueue(QueueTransferService queueTransferService, Codec codec, final CommandAsyncExecutor commandExecutor, String name) {
        super(codec, commandExecutor, name);
        channelName = prefixName("redisson_delay_queue_channel", getName());
        queueName = prefixName("redisson_delay_queue", getName());
        timeoutSetName = prefixName("redisson_delay_queue_timeout", getName());
        //新建一个调度任务
        QueueTransferTask task = new QueueTransferTask(commandExecutor.getConnectionManager()) {
            //pushTaskAsync:异步将到期元素转移到阻塞队列
            @Override
            protected RFuture<Long> pushTaskAsync() {
                //这里使用一段lua脚本，KEYS[1]为getName()，KEYS[2]为timeoutSetName，KEYS[3]为queueName；ARGV[1]为当前时间戳，ARGV[2]为100
                return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_LONG,
                        //这里调用zrangebyscore，对timeoutSetName的zset使用timeout参数进行排序，取得分介于0和当前时间戳的元素(即到期的元素)，取前100条
                        "local expiredValues = redis.call('zrangebyscore', KEYS[2], 0, ARGV[1], 'limit', 0, ARGV[2]); "
                      + "if #expiredValues > 0 then "
                          + "for i, v in ipairs(expiredValues) do "
                              + "local randomId, value = struct.unpack('dLc0', v);"
                               //调用rpush移交到阻塞队列
                              + "redis.call('rpush', KEYS[1], value);"
                              //调用lrem从元素队列移除
                              + "redis.call('lrem', KEYS[3], 1, v);"
                          + "end; "
                          //从timeoutSetName的zset中删除掉已经处理的这些元素
                          + "redis.call('zrem', KEYS[2], unpack(expiredValues));"
                      + "end; "
                        // get startTime from scheduler queue head task
                        //取timeoutSetName的zset的第一个元素的得分返回，如果没有返回nil，后面有用
                      + "local v = redis.call('zrange', KEYS[2], 0, 0, 'WITHSCORES'); "
                      + "if v[1] ~= nil then "
                         + "return v[2]; "
                      + "end "
                      + "return nil;",
                      Arrays.<Object>asList(getName(), timeoutSetName, queueName), 
                      System.currentTimeMillis(), 100);
            }
            
            @Override
            protected RTopic getTopic() {
                return new RedissonTopic(LongCodec.INSTANCE, commandExecutor, channelName);
            }
        };
        //开启任务调度
        queueTransferService.schedule(queueName, task);
        
        this.queueTransferService = queueTransferService;
    }

QueueTransferService.schedule

public class QueueTransferService {

    private final ConcurrentMap<String, QueueTransferTask> tasks = PlatformDependent.newConcurrentHashMap();
    
    public synchronized void schedule(String name, QueueTransferTask task) {
        QueueTransferTask oldTask = tasks.putIfAbsent(name, task);
        if (oldTask == null) {
            //旧调度不存在，直接开启
            task.start();
        } else {
            //调度已存在，则数量+1
            oldTask.incUsage();
        }
    }
    
    public synchronized void remove(String name) {
        QueueTransferTask task = tasks.get(name);
        if (task != null) {
            if (task.decUsage() == 0) {
                tasks.remove(name, task);
                task.stop();
            }
        }
    }
}

QueueTransferTask.start

public void start() {
        RTopic<Long> schedulerTopic = getTopic();
        //订阅时候触发pushTask
        statusListenerId = schedulerTopic.addListener(new BaseStatusListener() {
            @Override
            public void onSubscribe(String channel) {
                pushTask();
            }
        });
        //监听消息，收到消息执行scheduleTask
        messageListenerId = schedulerTopic.addListener(new MessageListener<Long>() {
            @Override
            public void onMessage(CharSequence channel, Long startTime) {
                scheduleTask(startTime);
            }
        });
    }

    private void scheduleTask(final Long startTime) {
        TimeoutTask oldTimeout = lastTimeout.get();
        if (startTime == null) {
            return;
        }
        
        if (oldTimeout != null) {
            oldTimeout.getTask().cancel();
        }
        //delay：即还有多久到期
        long delay = startTime - System.currentTimeMillis();
        if (delay > 10) {
            //delay大于10ms，则新建一个定时器，到期之后再执行pushTask
            //这里底层通过HashedWheelTimer实现
            Timeout timeout = connectionManager.newTimeout(new TimerTask() {                    
                @Override
                public void run(Timeout timeout) throws Exception {
                    pushTask();
                    
                    TimeoutTask currentTimeout = lastTimeout.get();
                    if (currentTimeout.getTask() == timeout) {
                        lastTimeout.compareAndSet(currentTimeout, null);
                    }
                }
            }, delay, TimeUnit.MILLISECONDS);
            if (!lastTimeout.compareAndSet(oldTimeout, new TimeoutTask(startTime, timeout))) {
                timeout.cancel();
            }
        } else {
            //delay小于10ms，立即执行pushTask
            pushTask();
        }
    }


private void pushTask() {
        //这里就是执行初始化时候构建的QueueTransferTask的pushTaskAsync方法
        RFuture<Long> startTimeFuture = pushTaskAsync();
        startTimeFuture.onComplete((res, e) -> {
            if (e != null) {
                if (e instanceof RedissonShutdownException) {
                    return;
                }
                log.error(e.getMessage(), e);
                //如果执行异常，则5s之后继续调度
                scheduleTask(System.currentTimeMillis() + 5 * 1000L);
                return;
            }
            //res即pushTaskAsync方法最后取timeoutSetName的zset的第一个元素的得分返回
            if (res != null) {
                //如果不为空，继续执行调度
                scheduleTask(res);
            }
        });
    }

RedissonDelayedQueue.offer

 @Override
    public void offer(V e, long delay, TimeUnit timeUnit) {
        get(offerAsync(e, delay, timeUnit));
    }
    
    @Override
    public RFuture<Void> offerAsync(V e, long delay, TimeUnit timeUnit) {
        if (delay < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Delay can't be negative");
        }
        
        long delayInMs = timeUnit.toMillis(delay);
        //到期时间：当前时间+延迟时间
        long timeout = System.currentTimeMillis() + delayInMs;
     
        long randomId = ThreadLocalRandom.current().nextLong();
        //这里使用的是一段lua脚本，其中keys参数数组有四个值，KEYS[1]为getName(), KEYS[2]为timeoutSetName, KEYS[3]为queueName, KEYS[4]为channelName
        //变量有三个，ARGV[1]为timeout，ARGV[2]为randomId，ARGV[3]为encode(e)
        return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), codec, RedisCommands.EVAL_VOID,
                "local value = struct.pack('dLc0', tonumber(ARGV[2]), string.len(ARGV[3]), ARGV[3]);" 
              //对timeoutSetName的zset添加一个结构体，其score为timeout值
              + "redis.call('zadd', KEYS[2], ARGV[1], value);"
              //对queueName的list的表尾添加结构体
              + "redis.call('rpush', KEYS[3], value);"
              // if new object added to queue head when publish its startTime 
              // to all scheduler workers 
              //判断timeoutSetName的zset的第一个元素是否是当前的结构体，如果是则对channel发布timeout消息
              //这个作用是判断第一个添加的元素，触发定时器（初始化时候订阅了channel->onMessage->scheduleTask）
              + "local v = redis.call('zrange', KEYS[2], 0, 0); "
              + "if v[1] == value then "
                 + "redis.call('publish', KEYS[4], ARGV[1]); "
              + "end;",
              Arrays.<Object>asList(getName(), timeoutSetName, queueName, channelName), 
              timeout, randomId, encode(e));
    }

Redisson延迟队列使用三个结构来存储，一个是queueName的list，值是添加的元素；一个是timeoutSetName的zset，值是添加的元素，score为timeout值；还有一个是getName()的blockingQueue，值是到期的元素。
主要方法是逻辑是：将元素及延时信息入队，之后定时任务将到期的元素转移到阻塞队列。
使用HashedWheelTimer做定时，定时到期之后从zset中取头部100个到期元素，所以定时和转移到阻塞队列是解耦的，无论是哪个task触发的pushTask，最终都是先取zset的头部先到期的元素。
元素数据都是存在redis服务端的，客户端只是执行HashedWheelTimer任务，所以单个客户端挂了不影响服务端数据，做到分布式的高可用。

参考文章：

https://www.yht7.com/news/141305

https://zhuanlan.zhihu.com/p/343811173

https://www.jianshu.com/p/eae22e9ee9d8

posted @ 2021-11-11 09:25 字节悦动阅读(11322) 评论(5) 编辑收藏举报

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