背景
項(xiàng)目中的流程監(jiān)控，有幾種節(jié)點(diǎn)，需要監(jiān)控每一個(gè)節(jié)點(diǎn)是否超時(shí)。按傳統(tǒng)的做法，肯定是通過(guò)定時(shí)任務(wù)，去掃描然后判斷，但是定時(shí)任務(wù)有缺點(diǎn)：1，數(shù)據(jù)量大會(huì)慢；2，時(shí)間不好控制，太短，怕一次處理不完，太長(zhǎng)狀態(tài)就會(huì)有延遲。所以就想到用延遲隊(duì)列的方式去實(shí)現(xiàn)。
一，redis的過(guò)期key監(jiān)控
1，開(kāi)啟過(guò)期key監(jiān)聽(tīng)
在redis的配置里把這個(gè)注釋去掉
notify-keyspace-events Ex
然后重啟redis
2，使用redis過(guò)期監(jiān)聽(tīng)實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列
繼承KeyExpirationEventMessageListener類(lèi)，實(shí)現(xiàn)父類(lèi)的方法，就可以監(jiān)聽(tīng)key過(guò)期時(shí)間了。當(dāng)有key過(guò)期，就會(huì)執(zhí)行這里。這里就把需要的key過(guò)濾出來(lái)，然后發(fā)送給kafka隊(duì)列。
@Component
@Slf4j
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {
@Autowired
private KafkaProducerService kafkaProducerService;
public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
super(listenerContainer);
}
/**
* 針對(duì) redis 數(shù)據(jù)失效事件，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
* @param message
* @param pattern
*/
@Override
public void onMessage(Message message, byte[] pattern){
if(message == null || StringUtils.isEmpty(message.toString())){
return;
}
String content = message.toString();
//key的格式為 flag:時(shí)效類(lèi)型:運(yùn)單號(hào) 示例如下
try {
if(content.startsWith(AbnConstant.EMS)){
kafkaProducerService.sendMessageSync(TopicConstant.EMS_WAYBILL_ABN_QUEUE,content);
}else if(content.startsWith(AbnConstant.YUNDA)){
kafkaProducerService.sendMessageSync(TopicConstant.YUNDA_WAYBILL_ABN_QUEUE,content);
}
} catch (Exception e) {
log.error("監(jiān)控過(guò)期key，發(fā)送kafka異常，",e);
}
}
}
可以看的出來(lái)，這種方式其實(shí)是很簡(jiǎn)單的，但是有幾個(gè)問(wèn)題需要注意，一是，這個(gè)盡量單機(jī)運(yùn)行，因?yàn)槎嗯_(tái)機(jī)器都會(huì)執(zhí)行，浪費(fèi)cpu，增加數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)擔(dān)。二是，機(jī)器頻繁部署的時(shí)候，如果有時(shí)間間隔，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)的漏處理。
二，redis的zset實(shí)現(xiàn)延遲隊(duì)列
1，生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)
可以看到生產(chǎn)者很簡(jiǎn)單，其實(shí)就是利用zset的特性，給一個(gè)zset添加元素而已，而時(shí)間就是它的score。
public void produce(Integer taskId, long exeTime) {
System.out.println("加入任務(wù)， taskId: " + taskId + ", exeTime: " + exeTime + ", 當(dāng)前時(shí)間：" + LocalDateTime.now());
RedisOps.getJedis().zadd(RedisOps.key, exeTime, String.valueOf(taskId));
}
2,消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)
消費(fèi)者的代碼也不難，就是把已經(jīng)過(guò)期的zset中的元素給刪除掉，然后處理數(shù)據(jù)。
public void consumer() {
Executors.newSingleThreadExecutor().submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (true) {
SetString> taskIdSet = RedisOps.getJedis().zrangeByScore(RedisOps.key, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1);
if (taskIdSet == null || taskIdSet.isEmpty()) {
System.out.println("沒(méi)有任務(wù)");
} else {
taskIdSet.forEach(id -> {
long result = RedisOps.getJedis().zrem(RedisOps.key, id);
if (result == 1L) {
System.out.println("從延時(shí)隊(duì)列中獲取到任務(wù)，taskId:" + id + " , 當(dāng)前時(shí)間：" + LocalDateTime.now());
}
});
}
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
});
}
可以看到這種方式其實(shí)是比上個(gè)方式要好的。因?yàn)?，他的那兩個(gè)缺點(diǎn)都被克服掉了。多臺(tái)機(jī)器也沒(méi)事兒，也不用再擔(dān)心部署時(shí)間間隔長(zhǎng)的問(wèn)題。
總結(jié)
兩個(gè)方式都是不錯(cuò)的，都能解決問(wèn)題。碰到問(wèn)題，多思考，多總結(jié)。
到此這篇關(guān)于redis實(shí)現(xiàn)延時(shí)隊(duì)列的兩種方式(小結(jié))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)redis 延時(shí)隊(duì)列內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
您可能感興趣的文章:- golang實(shí)現(xiàn)redis的延時(shí)消息隊(duì)列功能示例
- 使用Redis實(shí)現(xiàn)延時(shí)任務(wù)的解決方案
- 利用Redis實(shí)現(xiàn)延時(shí)處理的方法實(shí)例
