文章目录
- 延时队列简介
- 应用场景
- 案例：
- 考虑：
- 实现：
- 整体思路：
- 具体实现
- 生产者
- 消费者
- 运行结果
- redis分布式延时队列优势
- redis分布式延时队列劣势
延时队列简介
延时队列是一种特殊的消息队列，它允许将消息在一定的延迟时间后再进行消费。延时队列的主要特点是可以延迟消息的处理时间，以满足定时任务或者定时事件的需求。
总之，延时队列通过延迟消息的消费时间，提供了一种方便、可靠的方式来处理定时任务和定时事件。它在分布式系统中具有重要的作用，能够提高系统的可靠性和性能。
延时队列的实现方式可以有多种，本文介绍一种redis实现的分布式延时队列。
应用场景
-
定时任务：可以将需要在特定时间执行的任务封装为延时消息，通过延时队列来触发任务的执行。
-
订单超时处理：可以将订单消息发送到延时队列中，并设置订单的超时时间，超过时间后，消费者从队列中获取到超时的订单消息，进行相应的处理。
-
消息重试机制：当某个消息处理失败时，可以将该消息发送到延时队列中，并设置一定的重试时间，超过时间后再次尝试处理。
案例：
12306火车票购买，抢了订单后，45分钟没有支付，自动取消订单
考虑：
数据持久化：redis是支持的，可以使用rdb，也可以使用aof
有序存储：因为只要最小的没过期，后面的肯定就没过期，这样的话检查最小的节点就行了，考虑使用redis中的zset结构
高可用：考虑哨兵或者cluster
高伸缩：因为12306用户量非常大，可能导致redis中存储的任务空间非常大，所以考虑扩展节点，从这个角度来说，使用cluster集群模式，哨兵只有一个节点即主节点写数据。
实现：
整体思路：
- 生产消费者模型：因为12306的用户量非常大，所以考虑生产者和消费者有多个节点；
- 采用cluster模式实现高可用以及高伸缩性；
- 采用zset存储延时任务（zadd key score member，score表示时间）；
- 为了让数据均匀分布在cluster集群中的多个主节点中：构建多个zset，每个zset对应一个消费者，生产者随机向某个zset中生产数据。
具体实现
生产者
需要安装hiredis-cluster集群，安装编译如下：
git clone https://github.com/Nordix/hiredis-cluster.git
cd hiredis-cluster
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo -
DENABLE_SSL=ON ..
make
sudo make install
sudo ldconfig
需要安装libevent库，最后编译时执行gcc producer.c -o producer -levent -lhiredis_cluster -lhiredis -lhiredis_ssl编译生产者可执行程序
#include <hiredis_cluster/adapters/libevent.h>
#include <hiredis_cluster/hircluster.h>
#include <event.h>
#include <event2/listener.h>
#include <event2/bufferevent.h>
#include <event2/buffer.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>
int64_t g_taskid = 0;
#define MAX_KEY 10
static int64_t hi_msec_now() {
int64_t msec;
struct timeval now;
int status;
status = gettimeofday(&now, NULL);
if (status < 0) {
return -1;
}
msec = (int64_t)now.tv_sec * 1000LL + (int64_t)(now.tv_usec / 1000LL);
return msec;
}
static int _vscnprintf(char *buf, size_t size, const char *fmt, va_list args) {
int n;
n = vsnprintf(buf, size, fmt, args);
if (n <= 0) {
return 0;
}
if (n <= (int)size) {
return n;
}
return (int)(size-1);
}
static int _scnprintf(char *buf, size_t size, const char *fmt, ...) {
va_list args;
int n;
va_start(args, fmt);
n = _vscnprintf(buf, size, fmt, args);
va_end(args);
return n;
}
void connectCallback(const redisAsyncContext *ac, int status) {
if (status != REDIS_OK) {
printf("Error: %s\n", ac->errstr);
return;
}
printf("Connected to %s:%d\n", ac->c.tcp.host, ac->c.tcp.port);
}
void disconnectCallback(const redisAsyncContext *ac, int status) {
if (status != REDIS_OK) {
printf("Error: %s\n", ac->errstr);
return;
}
printf("Disconnected from %s:%d\n", ac->c.tcp.host, ac->c.tcp.port);
}
void addTaskCallback(redisClusterAsyncContext *cc, void *r, void *privdata) {
redisReply *reply = (redisReply *)r;
if (reply == NULL) {
if (cc->errstr) {
printf("errstr: %s\n", cc->errstr);
}
return;
}
int64_t now = hi_msec_now() / 10;
printf("add task success reply: %lld now=%ld\n", reply->integer, now);
}
int addTask(redisClusterAsyncContext *cc, char *desc) {
/* 转化为厘米秒 */
int64_t now = hi_msec_now() / 10;
g_taskid++;
/* key */
char key[256] = {0};
// 为了让数据均匀分布在cluster集群中的多个主节点中：
// 构建多个zset，每个zset对应一个消费者，生产者随机向某个zset中生产数据，
// 生产者可以有很多个，只需要保证向task_group:0-task_group:9中均匀的生产数据即可
int len = _scnprintf(key, 255, "task_group:%ld", g_taskid % MAX_KEY);
key[len] = '\0';
/* member */
char mem[1024] = {0};
len = _scnprintf(mem, 1023, "task:%ld:%s", g_taskid, desc);
mem[len] = '\0';
int status;
// 为每一个任务延时5秒中去处理
status = redisClusterAsyncCommand(cc, addTaskCallback, "",
"zadd %s %ld %s", key, now+500, mem);
printf("redisClusterAsyncCommand:zadd %s %ld %s\n", key, now+500, mem);
if (status != REDIS_OK) {
printf("error: err=%d errstr=%s\n", cc->err, cc->errstr);
}
return 0;
}
void stdio_callback(struct bufferevent *bev, void *arg) {
redisClusterAsyncContext *cc = (redisClusterAsyncContext *)arg;
struct evbuffer *evbuf = bufferevent_get_input(bev);
char *msg = evbuffer_readln(evbuf, NULL, EVBUFFER_EOL_LF);
if (!msg) return;
if (strcmp(msg, "quit") == 0) {
printf("safe exit!!!\n");
exit(0);
return;
}
if (strlen(msg) > 1024-5-13-1) {
printf("[err]msg is too long, try again...\n");
return;
}
addTask(cc, msg);
printf("stdio read the data: %s\n", msg);
}
int main(int argc, char **argv) {
printf("Connecting...\n");
// 连接cluster集群，可以从cluster集群中任意一个节点出发连接集群
redisClusterAsyncContext *cc =
redisClusterAsyncConnect("127.0.0.1:7006", HIRCLUSTER_FLAG_NULL);
printf("redisClusterAsyncContext...\n");
if (cc && cc->err) {
printf("Error: %s\n", cc->errstr);
return 1;
}
struct event_base *base = event_base_new();
redisClusterLibeventAttach(cc, base);
redisClusterAsyncSetConnectCallback(cc, connectCallback);
redisClusterAsyncSetDisconnectCallback(cc, disconnectCallback);
// nodeIterator ni;
// initNodeIterator(&ni, cc->cc);
// cluster_node *node;
// while ((node = nodeNext(&ni)) != NULL) {
// printf("node %s:%d role:%d pad:%d\n", node->host, node->port, node->role, node->pad);
// }
struct bufferevent *ioev = bufferevent_socket_new(base, 0, BEV_OPT_CLOSE_ON_FREE);
bufferevent_setcb(ioev, stdio_callback, NULL, NULL, cc);
bufferevent_enable(ioev, EV_READ | EV_PERSIST);
printf("Dispatch..\n");
event_base_dispatch(base);
printf("Done..\n");
redisClusterAsyncFree(cc);
event_base_free(base);
return 0;
}
// 需要安装 hiredis-cluster libevent
// gcc producer.c -o producer -levent -lhiredis_cluster -lhiredis -lhiredis_ssl
说明：
这里构建了10个zset，分别是task_group:0，task_group:1，…，task_group:9作为10个zset的key，zset的数据其实就代表着消费者的数量，通常消费者的功能是一摸一样的，生产者就不管你有多少个了，只需要将任务均匀的打散在不同的zset中就行了（具体实现可以搞一个全局的id，每一次添加任务时id++,然后再对zset个数10取模，最终可以得到0-9之间的一个数，然后再与task_group拼接，这样就可以将任务均匀的打散在不同的zset中）。
消费者
消费者是采用skynet+lua脚本实现的，每个消费者会不断的去检查redis中的任务有没有过期，如果过期，就取出来删除（这里只是demo，只是打印之后删除任务）
local skynet = require "skynet"
local function table_dump( object )
if type(object) == 'table' then
local s = '{ '
for k,v in pairs(object) do
if type(k) ~= 'number' then k = string.format("%q", k) end
s = s .. '['..k..'] = ' .. table_dump(v) .. ','
end
return s .. '} '
elseif type(object) == 'function' then
return tostring(object)
elseif type(object) == 'string' then
return string.format("%q", object)
else
return tostring(object)
end
end
local mode, key = ...
if mode == "slave" then
local rediscluster = require "skynet.db.redis.cluster"
local function onmessage(data,channel,pchannel)
print("onmessage",data,channel,pchannel)
end
skynet.start(function ()
local db = rediscluster.new({
{host="127.0.0.1",port=7001},
},
{read_slave=true,auth=nil,db=0,},
onmessage
)
assert(db, "redis-cluster startup error")
skynet.fork(function ()
while true do
local res = db:zrange(key, 0, 0, "withscores")
if not next(res) then
skynet.sleep(50)
else
local expire = tonumber(res[2])
local now = skynet.time()*100
if now >= expire then
print(("%s is comsumed:expire_time:%d"):format(res[1], expire))
db:zrem(key, res[1])
else
skynet.sleep(10)
end
end
end
end)
end)
else
skynet.start(function () -- // 启动10个程序，并把"slave"传入mode，task_group:i传入到key中，即每个程序只消费一个
for i=0,9 do
skynet.newservice(SERVICE_NAME, "slave", "task_group:"..i)
运行结果
redis分布式延时队列优势
1.Redis zset支持高性能的 score 排序。
2.Redis是在内存上进行操作的，速度非常快。
3.Redis可以搭建集群，当消息很多时候，我们可以用集群来提高消息处理的速度，提高可用性。
4.Redis具有持久化机制，当出现故障的时候，可以通过AOF和RDB方式来对数据进行恢复，保证了数据的可靠性
redis分布式延时队列劣势
使用 Redis 实现的延时消息队列也存在数据持久化, 消息可靠性的问题：
- 没有重试机制 - 处理消息出现异常没有重试机制, 这些需要自己去实现, 包括重试次数的实现等；
- 没有 ACK 机制 - 例如在获取消息并已经删除了消息情况下, 正在处理消息的时候客户端崩溃了, 这条正在处理的这些消息就会丢失, MQ 是需要明确的返回一个值给 MQ 才会认为这个消息是被正确的消费了。
总结：如果对消息可靠性要求较高, 推荐使用 MQ 来实现
