redis中的streams实现mq

消息队列是什么？

在我们的很多编程的时候都会听到mq，这个东西也在很多地方体现出来了作用？先来总体看一下消息队列是什么？

消息队列是一种用于进程间通信的技术，能够解耦发送和接收消息的组件，提供异步消息传递、负载均衡和弹性伸缩等功能。

它的基本原理是将消息存储在一个队列中，由消息生产者（producer）将消息发送到队列，消息消费者（consumer）从队列中取出消息进行处理。生产者和消费者可以是同一个系统的不同部分，也可以是完全独立的系统。

以下是消息队列的一些关键特性和优点：

1. 解耦：生产者和消费者不需要直接交互，生产者只需将消息发送到队列，消费者只需从队列获取消息。这种松耦合使得系统更具弹性和可维护性。
2. 异步处理：生产者可以立即将消息发送到队列并继续处理其他任务，而消费者可以在稍后时间处理这些消息。这有助于提高系统的响应速度和吞吐量。
3. 负载均衡：当有多个消费者时，消息队列可以均匀地分配消息，防止某些消费者过载，而其他消费者闲置。
4. 弹性伸缩：在高峰期，可以增加消费者的数量来处理大量消息，而在低峰期可以减少消费者的数量，以节省资源。
5. 持久化：很多消息队列实现支持持久化存储，确保消息在系统崩溃或重启后不会丢失。

常见的消息队列系统有 RabbitMQ、Apache Kafka、ActiveMQ 和 Amazon SQS 等，每种系统有不同的特点和适用场景。选择合适的消息队列系统，需要根据具体应用场景的需求，如消息吞吐量、延迟、持久化需求、分布式特性等进行评估。

通过上面的总结，可以很清楚的看到，mq的功能，这些功能在很多时候会有作用，尤其对于异步进行消息处理，还有服务之间的解耦，都会大大提升编写程序的整体性能。

实现mq要具备哪些要素呢？

1. 持久化（Durability）

确保消息在存储中不会丢失，特别是在系统崩溃或重启的情况下。可以使用日志或数据库来持久化消息。

这个是很必要的条件，当生产者将数据存放到消费队列之后，消费者还没有来得及进行消息，如果出现问题，那这些数据是要进行落盘的，这让我想到了之前和别人讨论go中channel是否可以实现，如果学过这门语言，可以清楚的了解到确实可以通过管道来进行异步通信，但是，管道需要进行开辟空间进行存储，这样的话，当使用管道作为mq的时候，就需要去维护大量数据进行落盘的问题，还有就是宕机之后需要处理的事情。

2. 高可用性（High Availability）

系统应具备容错能力，确保在部分节点故障时仍能正常工作。这可以通过多节点集群和主从复制来实现。

使用mq的时候，大部分都是高并发，这个时候会有多个大量数据进行涌入，需要做好万全的准备，保证能够不出现问题，或者出现问题之后，能够很快时间就进行恢复。多节点可以帮助提高容错率。

3. 消息保证（Message Guarantees）

• At-most-once delivery: 每条消息最多被处理一次，可能会丢失。
• At-least-once delivery: 每条消息至少被处理一次，可能会重复处理。
• Exactly-once delivery: 每条消息被精确处理一次，要求更复杂的实现。

要保证幂等性，当同一个客户进行多次请求的时候，只需要进行一次消费。并且当数据到达消费的时候，要保证消费。不能出现没有对数据进行消费的问题。

4. 顺序保证（Ordering Guarantees）

确保消息按照发送的顺序被处理，这在某些应用场景中非常重要。可以使用分区（Partitioning）技术来保证同一分区内的消息顺序。

mq是一个队列，学过数据结构的都知道先进先出这个问题，所以mq里面的数据需要保证顺序。

5. 扩展性（Scalability）

系统应能够处理不断增长的消息量和消费者数量。这可以通过水平扩展（添加更多节点）来实现。

当数据量提升的时候，可以通过增加节点的方式来实现水平拓展，也就是主从多节点的问题。

6. 可靠性（Reliability）

系统应能在网络故障、节点崩溃等情况下保证消息不丢失或重复处理。

在分布式的系统中，很多问题的出现就是因为复杂多变的文罗环境，导致信息延迟之类的问题，当使用mq的时候，需要保证就算出现了这些问题，中间的消息也不会丢失，数据处理的幂等性的问题也不会出现。

7. 性能（Performance）

优化消息的吞吐量和延迟，确保系统能高效处理大量消息。可以采用批处理（Batch Processing）和异步I/O等技术。

高并发的情况下，对于性能是必不可少的，所以需要保证整提性能。

8. 安全性（Security）

确保消息在传输和存储中的安全，防止未经授权的访问。可以使用加密和访问控制机制。

9. 消息格式（Message Format）

定义统一的消息格式，确保生产者和消费者能够正确解析和处理消息。常用的格式有 JSON、XML、Protobuf 等。

对于mq需要消息统一，这样可以方便前后进行序列化，反序列化。

10. 管理和监控（Management and Monitoring）

提供监控和管理工具，帮助运维人员查看系统状态、性能指标、错误日志等。可以集成Prometheus、Grafana等监控工具。

需要保证持久化

在实现消息队列的整个过程中，需要清楚的就是要保证整个数据的不丢失，那什么时候可能会数据丢失呢？又有什么策略呢？那肯定就是三个部分了，生产者，消费者，以及队列之中。

生产者（Producer）保证数据不丢失

1. 消息确认（Acknowledgment）
   1. 生产者发送消息后需要等待队列的确认，只有在收到确认后，才认为消息已经成功发送。
   2. 采用重试机制，如果在一定时间内没有收到确认，则重新发送消息。
2. 持久化存储（Persistent Storage）
   1. 在发送消息之前，将消息持久化存储在本地数据库或文件系统中，确保在系统崩溃或重启时消息不会丢失。
   2. 发送成功后，可以删除本地持久化的消息。

队列（Queue）保证数据不丢失

1. 持久化（Durability）
   1. 消息在队列中应持久化存储，可以使用磁盘存储或数据库来保存消息数据。
   2. 常见的持久化实现有日志文件、WAL（Write-Ahead Logging）等。
2. 复制（Replication）
   1. 使用多节点集群或主从复制，确保在某个节点故障时，其他节点能够继续提供服务。
   2. 常见的复制策略有同步复制和异步复制。
3. 事务（Transactions）
   1. 使用事务机制，确保消息的写入和读取操作具有原子性。
   2. 可以使用分布式事务或两阶段提交（2PC）来确保消息一致性。

消费者（Consumer）保证数据不丢失

1. 消息确认（Acknowledgment）
   1. 消费者在成功处理消息后，向队列发送确认，告知消息已经被处理。
   2. 只有在收到消费者的确认后，队列才会删除该消息。
2. 重试机制（Retry Mechanism）
   1. 消费者在处理消息时，如果发生错误，可以将消息重新放回队列，稍后再进行处理。
   2. 可以设置重试次数和重试间隔，避免消息无限制地重试。
3. 持久化处理结果（Persistent Processing Results）
   1. 在处理消息时，将中间结果和最终结果持久化存储，确保即使在系统崩溃或重启时，处理过程和结果不会丢失。
   2. 可以使用数据库或分布式存储系统来存储处理结果。

监控和报警（Monitoring and Alerting）

1. 监控
   1. 实时监控消息队列的状态，包括消息堆积数量、消息处理速度、系统资源使用情况等。
   2. 使用监控工具如Prometheus、Grafana等进行可视化监控。
2. 报警
   1. 设置报警规则，当出现异常情况（如消息堆积过多、处理速度过慢、节点故障等）时，及时发送报警通知。
   2. 可以通过邮件、短信、即时通讯工具等方式发送报警。

redis中有哪些数据结构可以进行消费队列的编写？

对于redis就不进行过多的讲解，主要来看看其中的数据结构用来实现消费队列的优缺点

1. 列表（List）

适用场景

• 简单的消息队列，FIFO（先进先出）顺序处理消息。

实现方法

• 生产者使用 RPUSH 将消息添加到队列末尾。
• 消费者使用 LPOP 从队列头部取出消息。可以使用 BRPOP 进行阻塞等待。

优点

• 实现简单，使用 Redis 原生命令。
• 支持阻塞操作，消费者可以等待新消息到达。

缺点

• 对于非常大的消息量，性能可能下降。
• 不支持消息优先级或延迟处理。

1. 有序集合（Sorted Set）

适用场景

• 需要按优先级或时间顺序处理消息的场景。

实现方法

• 使用 ZADD 将消息添加到有序集合，分数可以是时间戳或优先级。
• 使用 ZRANGE 或 ZRANGEBYSCORE 取出消息，并使用 ZREM 删除已处理的消息。

优点

• 支持按分数排序，可以实现优先级队列。
• 支持范围查询，灵活性高。

缺点

• 相对复杂，消息处理涉及多个命令。
• 对于大量消息的频繁操作，性能可能受到影响。

1. 发布/订阅（Pub/Sub）

适用场景

• 实时消息传递和广播通知。

实现方法

• 生产者使用 PUBLISH 将消息发布到频道。
• 消费者使用 SUBSCRIBE 订阅频道并接收消息。

优点

• 支持实时消息传递，适合广播场景。
• 消费者无需轮询，可以立即收到消息。

缺点

• 不支持消息积压，消费者离线期间的消息会丢失。
• 不保证消息顺序和持久性。

1. 哈希表（Hash）

适用场景

• 需要存储复杂消息结构和元数据的场景。

实现方法

• 使用 HSET 将消息存储为哈希表中的字段。
• 使用 HGET 或 HSCAN 获取消息。

优点

• 支持复杂消息结构，方便存储和查询元数据。
• 操作时间复杂度为 O(1)，查找速度快。

缺点

• 需要额外的序列化和反序列化操作。
• 不适合简单的 FIFO 队列实现。

1. Redis Stream

适用场景

• 需要强大的消息队列功能，如持久化、消息消费跟踪和分区等。

实现方法

• 生产者使用 XADD 将消息添加到流。
• 消费者使用 XREAD 或 XREADGROUP 读取消息，并使用 XACK 确认处理。

优点

• 支持持久化和消息积压，确保数据不丢失。
• 支持消费组（Consumer Group），便于负载均衡和并行处理。
• 提供丰富的消息跟踪和管理功能。

缺点

• 实现较为复杂，需要了解更多 Redis 命令和机制。
• 对于小规模和简单的消息队列场景，可能过于复杂。

通过上面的了解，就会发现在redis中有很多的可以用来实现mq，那么接下来主要是通过stream实现mq。

对比总结

使用stream

具体的redis指令就不做过多的分析，接下来就要是通过小徐先生的几张图，来了解里面的具体流程，让大家先清楚一个大概过程，然后再进行深究具体问题。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

下面这个是别人公众号上面的图，利用这个图，可以很清楚的看到客生产者使用redis的命令将数据放到redis的streams里面之中，然后消费者通过获取信息进行消费，如果消费成功的话，就是要给redis回应一个ack，这样就完美的保证了数据被消费。

消费消息

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

通过上面的这个流程图，好好的缕一下整个的流程

消费者整体流程

1. Consumer.run:
   1. 消费者开始运行，进入消息处理循环。
2. receive msg:
   1. 消费者从消息队列中接收消息。
3. handle success?:
   1. 检查消息处理是否成功：
      • 如果成功，继续下一步。
      • 如果失败，增加失败计数（failCnt++）。
4. 成功处理（handle success）:
   1. ack:
      • 消费者向消息队列确认消息已成功处理（acknowledge）。
   2. start next round:
      • 进入下一轮消息接收和处理。
5. 失败处理（failCnt++）:
   1. failCnt++:
      • 处理失败时，增加失败计数（failCnt）。
6. failCnt over threshold:
   1. 检查失败计数是否超过阈值：
      • 如果超过，进入“dead letter”处理。
      • 如果未超过，继续处理挂起的消息。
7. deliver to dead letter:
   1. 如果失败计数超过阈值，将消息发送到死信队列（dead letter queue）。
8. receive pending msg:
   1. 接收挂起的消息。
   2. handle success?:
      • 检查消息处理是否成功：
        • 如果成功，继续下一步。
        • 如果失败，增加失败计数（failCnt++）。
9. ack:
   1. 如果挂起的消息处理成功，向消息队列确认消息已成功处理（acknowledge）。
10. 循环:
    1. 整个过程是一个循环，消费者持续从队列中接收、处理消息，并根据处理结果进行相应操作。

关键步骤解释

• ack**（acknowledge）**：
  • 消费者确认消息已成功处理，通知消息队列可以删除该消息。
• failCnt++：
  • 消息处理失败时，增加失败计数，用于判断是否将消息移入死信队列。
• deliver to dead letter：
  • 消息处理失败次数超过阈值，将消息移入死信队列，用于后续处理或人工干预。
• start next round：
  • 成功处理消息后，消费者开始下一轮消息处理。

优点

• 可靠性：
  • 通过失败计数和死信队列机制，确保即使消息处理失败，也不会丢失消息。
• 可监控性：
  • 失败计数和死信队列提供了监控和管理消息处理失败的手段。
• 弹性：
  • 消费者能够自动处理挂起的消息，具有一定的弹性和容错能力。

从以上的内容，可以很清楚的了解到这个的整体过程，所以接下来就最重要的是代码的梳理了。