手把手教你用redis实现一个简单的mq消息队列（java）
众所周知，消息队列是应用系统中重要的组件，主要解决应用解耦，异步消息，流量削锋等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。目前使用较多的消息队列有 ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ.
但是如果你不想为你的系统引入一个重量级(相对 redis 来说)的 mq,但是想要享受解耦、异步消息等特性，通过本文你就 get 到了，通过 redis 实现一个简单版的 mq。
为什么是 redis
- redis 通常作为缓存服务引入，因此大部分系统都会有 redis
- redis 本身的资源消耗是极小的，符合我们的轻量要求
- redis 速度很快，几乎不会出现速度瓶颈
- redis 有持久化方案，调整配置项可以在数据安全和速度间进行取舍(参考这篇)[https://segmentfault.com/a/1190000002906345]
如何实现
利用 redis 的队列结构来实现消息队列。redis 单个队列最多支持 2*32-1 条数据，对于大部分应用是完全够用的。
简单来说就是：
- 每个 topic 对应一条队列
- 从队列一段写入数据，从另一端读取数据
- 消费失败，重新将消息放入队列
注意：代码仅供个人尝鲜使用，请勿用于真实生产环境
代码仅可在 springboot 环境中使用
首先定义注解和接口类
注解代码如下：
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Component
public @interface MqConsumer {
/**
* 队列主题
*/
String topic() default "default_es_topic";
}
被该注解修饰的类，将会接收 topic 下的消息。
接口代码如下：
public interface RedisConsumer {
/**
* 功能描述: 消费方法，消费者类必须继承此方法
*
* @param message 数据载体
* @author 123
* @date 2020/3/28 22:41
*/
void deal(String message);
}
本接口用于定于接受消息的处理方法。
扫描注解修饰类
本部分为核心代码，首先需要获取代码中被注解修饰的类,然后建立一个循环从 redis 队列中取数据，最后调用类对象的 deal 方法消费消息，如果 deal 方法抛出错误，认为消费失败，重新将该数据放入队列中。
- 扫描部分代码如下：
/**
* MqConfiguration.java
*/
@Override
public void run(ApplicationArguments args) {
Map<String, Object> map = context.getBeansWithAnnotation(MqConsumer.class);
map.values().forEach(item -> {
if (!(item instanceof RedisConsumer)) {
log.warn("注意检测到被@EsConsumer注解的类{}未实现RedisConsumer接口", item.getClass().getCanonicalName());
return;
}
MqConsumer[] annotations = item.getClass().getAnnotationsByType(MqConsumer.class);
MqConsumer annotation = annotations[0];
String topic = annotation.topic();
if (topicMap.containsKey(topic)) {
log.error("多个消费者{},消费同一个消息:{},已忽略", item.getClass().getCanonicalName(), topic);
} else {
topicMap.put(topic, (RedisConsumer) item);
}
});
log.info("redis订阅信息汇总完毕！！！！！！");
//由一个线程始终循环获取es队列数据
threadPoolExecutor.execute(loop());
}
run 方法在 spring 扫描完毕后调用，通过实现ApplicationRunner接口实现，通过 spring 的方法来获取所有被MqConsumer接口注解的类(否则需要自己写类加载器)。数据汇总完毕后使用一个线程来进行无线循环从 redis 队列中取数据。
- 执行线程部分代码如下：
private Runnable loop() {
return () -> {
while (true) {
AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
topicMap.forEach((k, v) -> {
try {
String message = mqUtil.getRedisTemplate().opsForList().rightPop(k);
if (message == null) {
count.getAndIncrement();
} else {
pushTask(v, message, k);
}
} catch (RedisConnectionFailureException connException) {
log.error("redis无法连接,10s后重试", connException);
sleep(10);
} catch (Exception e) {
log.error("redis消息队列异常", e);
}
});
if (count.get() == topicMap.keySet().size()) {
//当所有的队列都为空时休眠1s
sleep(1);
}
}
};
}
private void pushTask(RedisConsumer item, String value, String key) {
threadPoolExecutor.execute(() -> {
try {
item.deal(value);
} catch (Exception e) {
log.error("执行消费任务出错", e);
//非广播消息进行数据回补
mqUtil.getRedisTemplate().opsForList().rightPush(key, value);
}
});
}
loop 方法无限循环根据 topic 从 redis 中取数据，如果取到数据，调用 pushTask 方法执行，如果执行报错将会进行数据回补。
完整代码见本文结尾
测试
运行项目后调用，MainController中的接口即可测试。
完整代码：github
