延迟队列是一种非常使用的数据结构,我们经常有需要延迟推送处理消息的场景,比如延迟60秒发送短信,延迟30分钟关闭订单,消息消费失败延迟重试等等。
一般我们实现延迟消息都需要依赖底层的有序结构,比如堆,而Redis刚好提供了zset
这种数据类型,它的底层实现是哈希表+跳表
,也是一种有序的结构,所以这篇文章主要是使用Go+Redis来实现延迟队列。
当然Redis本身并不支持延迟队列,所以我们只是实现一个比较简单的延迟队列,而且Redis不太适合大量消息堆积,所以只适合比较简单的场景,如果需要更加强大稳定的消息队列,可以使用RocketMQ
等自带延迟消息的消息队列。
我们这里先定一下我们要实现的几个目标:
然后我们定义一个简单的接口:
这个消息参考了Kafka的消息结构:
// Msg 消息 type Msg struct { Topic string // 消息的主题 Key string // 消息的Key Body []byte // 消息的Body Delay time.Duration // 延迟时间(秒) ReadyTime time.Time // 消息准备好执行的时间(now + delay) }
由于我们需要把消息的Body存储到Hash
,把消息的ReadyTime存储到ZSet
,所以我们需要一个简单的Lua脚本来保证这两个操作是原子的
。
同时我们不会覆盖已经存在的相同Key的消息。
const delayQueuePushRedisScript = ` -- KEYS[1]: topicZSet -- KEYS[2]: topicHash -- ARGV[1]: 消息的Key -- ARGV[2]: 消息的Body -- ARGV[3]: 消息准备好执行的时间 local topicZSet = KEYS[1] local topicHash = KEYS[2] local key = ARGV[1] local body = ARGV[2] local readyTime = tonumber(ARGV[3]) -- 添加readyTime到zset local count = redis.call("zadd", topicZSet, readyTime, key) -- 消息已经存在 if count == 0 then return 0 end -- 添加body到hash redis.call("hsetnx", topicHash, key, body) return 1 `
func (q *SimpleRedisDelayQueue) Push(ctx context.Context, msg *Msg) error { // 如果设置了ReadyTime,就使用RedisTime var readyTime int64 if !msg.ReadyTime.IsZero() { readyTime = msg.ReadyTime.Unix() } else { // 否则使用Delay readyTime = time.Now().Add(msg.Delay).Unix() } success, err := q.pushScript.Run(ctx, q.client, []string{q.topicZSet(msg.Topic), q.topicHash(msg.Topic)}, msg.Key, msg.Body, readyTime).Bool() if err != nil { return err } if !success { return ErrDuplicateMessage } return nil }
其中第二个参数batchSize
表示用于批量获取已经准备好执行的消息,减少网络请求。
fn
是对消息进行处理的函数,它有一个返回值error
,如果是nil
才表示消息消费成功,然后调用删除脚本把成功消费的消息给删除(需要原子的删除ZSet和Hash里面的内容)。
const delayQueueDelRedisScript = ` -- KEYS[1]: topicZSet -- KEYS[2]: topicHash -- ARGV[1]: 消息的Key local topicZSet = KEYS[1] local topicHash = KEYS[2] local key = ARGV[1] -- 删除zset和hash关于这条消息的内容 redis.call("zrem", topicZSet, key) redis.call("hdel", topicHash, key) return 1 `
func (q *SimpleRedisDelayQueue) Consume(topic string, batchSize int, fn func(msg *Msg) error) { for { // 批量获取已经准备好执行的消息 now := time.Now().Unix() zs, err := q.client.ZRangeByScoreWithScores(context.Background(), q.topicZSet(topic), &redis.ZRangeBy{ Min: "-inf", Max: strconv.Itoa(int(now)), Count: int64(batchSize), }).Result() // 如果获取出错或者获取不到消息,则休眠一秒 if err != nil || len(zs) == 0 { time.Sleep(time.Second) continue } // 遍历每个消息 for _, z := range zs { key := z.Member.(string) // 获取消息的body body, err := q.client.HGet(context.Background(), q.topicHash(topic), key).Bytes() if err != nil { continue } // 处理消息 err = fn(&Msg{ Topic: topic, Key: key, Body: body, ReadyTime: time.Unix(int64(z.Score), 0), }) if err != nil { continue } // 如果消息处理成功,删除消息 q.delScript.Run(context.Background(), q.client, []string{q.topicZSet(topic), q.topicHash(topic)}, key) } } }
如果多个线程同时调用Consume
函数,那么多个线程会拉取相同的可执行的消息,造成消息重复的被消费。
// Msg 消息 type Msg struct { Topic string // 消息的主题 Key string // 消息的Key Body []byte // 消息的Body Partition int // 分区号 Delay time.Duration // 延迟时间(秒) ReadyTime time.Time // 消息准备好执行的时间 }
代码与SimpleRedisDelayQueue的Push相同,只是我们会使用Msg里面的Partition字段对主题进行分区。
func (q *PartitionRedisDelayQueue) topicZSet(topic string, partition int) string { return fmt.Sprintf("%s:%d:z", topic, partition) } func (q *PartitionRedisDelayQueue) topicHash(topic string, partition int) string { return fmt.Sprintf("%s:%d:h", topic, partition) }
代码与SimpleRedisDelayQueue的Consume相同,我们也只是对Consume多加了一个partition
参数用于指定消费的分区。
func (q *PartitionRedisDelayQueue) Consume(topic string, batchSize, partition int, fn func(msg *Msg) error) { // ... }
一个比较大的问题就是我们需要手动指定分区而不是自动分配分区,这个问题对于Push操作解决起来比较容易,可以通过哈希算法对Key进行哈希取模进行分区,比如murmur3。但是对于Consume就比较复杂,因为我们必须记录哪个分区已经被消费者消费了。如果真的需要更加复杂的场景还是建议使用RocketMQ
、Kafka
等消息队列进行实现。
RocketMQ