下面是我们的秒杀流程：
对于正常的秒杀处理，我们需要多次查询数据库，会给数据库造成相当大的压力，这个时候我们需要加入缓存，进而缓解数据库压力。
在上面的图示中，我们可以将一条流水线的任务拆成两条流水线来做，如果我们直接将判断秒杀库存与校验一人一单放在流水线A上，剩下的放在另一条流水线B，那么如果流水线A就可以相当于服务员直接判断是否符合资格，如果符合资格那么直接生成信息给另一条流水线B去处理业务，这里的流水线就是咱们的线程，而流水线A也是基于数据库进行查询，也会压力数据库，那么这种情况我们就可以将待查询信息保存在Redis缓存中。
但是我们不能再流水线A判断完成后去直接调用流水线B，这样的效率是大打折扣的，这种情况我们需要开启独立线程去执行流水线B的操作，如何知道给哪个用户创建订单呢？这个时候就要流水线A在判断成功后去生成信息给独立线程。
最后的业务就变成，用户直接访问流水线A，通过流水线A去判断，如果通过则生成信息给流水线B去创建订单，过程如下图：
那么什么样的数据结构满足下面条件：① 一个key能够保存很多值 ②唯一性：一人一单需要保证用户id不能重复。
所以我们需要使用set：
那么如何判断校验用户的购买资格呢？
而上述判断需要保证原子性，所以我们需要使用Lua脚本进行编写：
local voucherId = ARGV[1]; -- 优惠劵id
local userId = ARGV[2]; -- 用户id
-- 库存key
local stockKey = 'seckill:stock' .. voucherId; -- 拼接
-- 订单key
local stockKey = 'seckill:stock' .. voucherId; -- 拼接
-- 判断库存是否充足
if(tonumber(redis.call('get',stockKey) <= 0)) then
-- 库存不足，返回1
return 1;
end;
-- 判断用户是否下单
if(redis.call('sismember',orderKey,userId)) then
-- 存在，说明重复下单，返回2
return 2;
end
-- 扣减库存 incrby stockKey -1
redis.call('incrby',stockKey,-1);
-- 下单（保存用户） sadd orderKey userId
redis.call('sadd',orderKey,userId);
return 0;之后我们按照下面步骤来实现代码：
在方法体内执行Lua脚本来原子性判断，然后判断是否能够处理并传入阻塞队列：
@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Autowired
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Autowired
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT; // 泛型内填入返回值类型
static { // 静态属性要使用静态代码块进行初始化
SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
}
public Result seckillVoucherMax(Long voucherId) {
// 获取用户信息
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 1.执行Lua脚本来判断用户资格
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(), // Lua无需接受key
voucherId.toString(),
userId.toString()
);
// 2.判断结果是否为0
int r = result.intValue();
if(r != 0) {
// 不为0代表无资格购买
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
// 3.有购买资格则将下单信息保存到阻塞队列中
// ...
return Result.ok();
}
}
接下来我们创建阻塞队列，线程池以及线程方法，随后使用Springboot提供的注解在@PostConstruct去给线程池传入线程方法：
@Slf4j
@Service
public class VoucherOrderServiceImpl extends ServiceImpl<VoucherOrderMapper, VoucherOrder> implements IVoucherOrderService {
@Autowired
private ISeckillVoucherService seckillVoucherService;
@Autowired
private RedisIdWorker redisIdWorker;
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Resource
private RedissonClient redissonClient;
private static final DefaultRedisScript<Long> SECKILL_SCRIPT; // 泛型内填入返回值类型
static { // 静态属性要使用静态代码块进行初始化
SECKILL_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
SECKILL_SCRIPT.setResultType(Long.class);
SECKILL_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("unlock.lua"));
}
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024); // 创建阻塞队列
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor(); // 创建线程池
// 让大类在开始初始化时就能够执行线程任务
@PostConstruct
private void init() {
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderTask());
}
// 创建线程任务
private class VoucherOrderTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
while(true){
try {
// 获取队列中的订单信息
VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();// 取出头部信息
// 创建订单
handleVoucherOrder(voucherOrder);
} catch (Exception e) {
log.error("处理订单异常",e);
}
}
}
}
// 创建订单
private void handleVoucherOrder(VoucherOrder voucherOrder) {
RLock lock = redissonClient.getLock("lock:order:" + voucherOrder.getUserId().toString());
boolean isLock = lock.tryLock();
// 判断是否获取锁成功
if (!isLock) {
// 获取锁失败，返回错误或重试
log.error("不允许重复下单");
return ;
}
try {
proxy.createVoucherOrderMax(voucherOrder);
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public void createVoucherOrderMax(VoucherOrder voucherOrder) {
// 一人一单
Long userId = voucherOrder.getUserId();
// 查询订单
int count = query().eq("user_id",userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();
// 判断是否存在
if(count > 0){
// 用户已经购买过
log.error("用户已经购买过");
return ;
}
// CAS改进：将库存判断改成stock > 0以此来提高性能
boolean success = seckillVoucherService.update()
.setSql("stock= stock -1") // set stock = stock - 1
.eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).eq("stock",0) // where id = ? and stock > 0
.update();
if (!success) {
//扣减库存
log.error("库存不足！");
return ;
}
//6.创建订单
save(voucherOrder);
}
private IVoucherOrderService proxy; // 代理对象
public Result seckillVoucherMax(Long voucherId) {
// 获取用户信息
Long userId = UserHolder.getUser().getId();
// 1.执行Lua脚本来判断用户资格
Long result = stringRedisTemplate.execute(
SECKILL_SCRIPT,
Collections.emptyList(), // Lua无需接受key
voucherId.toString(),
userId.toString()
);
// 2.判断结果是否为0
int r = result.intValue();
if(r != 0) {
// 不为0代表无资格购买
return Result.fail(r == 1 ? "库存不足" : "不能重复下单");
}
// 3.有购买资格则将下单信息保存到阻塞队列中
Long orderId = redisIdWorker.nextId("order");
// 创建订单
VoucherOrder voucherOrder = new VoucherOrder();
voucherOrder.setId(orderId);
voucherOrder.setUserId(userId);
voucherOrder.setVoucherId(voucherId);
// 放入阻塞队列
orderTasks.add(voucherOrder);
// 4.获取代理对象(线程异步执行，需要手动在方法内获取)
proxy = (IVoucherOrderService)AopContext.currentProxy(); // 获取当前类的代理对象 (需要引入aspectjweaver依赖，并且在实现类加入@EnableAspectJAutoProxy(exposeProxy = true)以此来暴露代理对象)
return Result.ok();
}
}
在上面代码中，我们使用下面代码创建了一个单线程的线程池。它保证所有提交的任务都按照提交的顺序执行，每次只有一个线程在工作。
private static final ExecutorService SECKILL_ORDER_EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();
下面代码是一个常见的阻塞队列实现，具有固定大小（在这里是 1024 * 1024），它的作用是缓冲和排队任务。ArrayBlockingQueue 是一个线程安全的队列，它会自动处理线程之间的同步问题。当队列满时，调用 put() 方法的线程会被阻塞，直到队列有空间；当队列为空时，调用 take() 方法的线程会被阻塞，直到队列中有数据。
private BlockingQueue<VoucherOrder> orderTasks = new ArrayBlockingQueue<>(1024 * 1024);
在下面代码中，orderTasks 阻塞队列用于存放需要处理的订单对象，每个订单的处理逻辑都由 VoucherOrderTask 线程池中的线程异步执行：
VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take();
handleVoucherOrder(voucherOrder);
之后我们需要调用 Runnable 接口去实现VoucherOrderTask类以此来创建线程方法：
private class VoucherOrderTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 获取队列中的订单信息
VoucherOrder voucherOrder = orderTasks.take(); // 获取订单
// 创建订单
handleVoucherOrder(voucherOrder);
} catch (Exception e) {
log.error("处理订单异常", e);
}
}
}
}
随后将线程方法通过 submit() 方法将 VoucherOrderTask 提交到线程池中，这个任务是一个无限循环的任务，它会不断从阻塞队列中取出订单并处理，直到线程池关闭。这种方式使得订单处理任务可以异步执行，而不阻塞主线程，提高了系统的响应能力：
@PostConstruct
private void init() {
SECKILL_ORDER_EXECUTOR.submit(new VoucherOrderTask());
}
但是在高并发的情况下就会产生大量订单，就会超出JVM阻塞队列的上线，并且每当服务重启或者宕机的情况发生，阻塞队列的所有订单任务就都会丢失。
所以为了解决这种情况，我们就要使用消息队列去解决这个问题：
什么是消息队列？
消息队列（Message Queue, MQ）是一种用于在应用程序之间传递消息的通信方式。它允许应用程序通过发送和接收消息来解耦，从而提高系统的可扩展性、可靠性和灵活性。消息队列通常用于异步通信、任务队列、事件驱动架构等场景。
消息队列的核心概念 ：
-
生产者（Producer）：发送消息到消息队列的应用程序。
-
消费者（Consumer）：从消息队列中接收并处理消息的应用程序。
-
队列（Queue）：消息的存储区域，生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息。
-
消息（Message）：在生产者与消费者之间传递的数据单元。
-
Broker：消息队列的服务器，负责接收、存储和转发消息。
消息队列是在JVM以外的一个独立的服务，能够不受JVM内存的限制，并且存入MQ的信息都可以做持久化存储。
详细教学可以查询下面链接：微服务架构 --- 使用RabbitMQ进行异步处理
但是这样的方式是需要额外提供服务的，所以我们可以使用Redis提供的三种不同的方式来实现消息队列：
-
List 结构实现消息队列
-
Pub/Sub（发布/订阅）模式
-
Stream 结构（Redis 5.0 及以上版本）（推荐使用）（详细介绍）
使用 List 结构实现消息队列：
Redis 的 List 数据结构是一个双向链表，支持从头部或尾部插入和弹出元素。我们可以利用 LPUSH 和 BRPOP 命令实现一个简单的消息队列。
实现步骤：
生产者：使用
LPUSH将消息推入队列。消费者：使用
BRPOP阻塞地从队列中获取消息。
生产者代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class ListProducer {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 连接 Redis
String queueName = "myQueue";
// 发送消息
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
String message = "Message " + i;
jedis.lpush(queueName, message); // 将消息推入队列
System.out.println("Sent: " + message);
}
jedis.close(); // 关闭连接
}
}消费者代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class ListConsumer {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 连接 Redis
String queueName = "myQueue";
while (true) {
// 阻塞获取消息，超时时间为 0（无限等待）
var result = jedis.brpop(0, queueName);
String message = result.get(1); // 获取消息内容
System.out.println("Received: " + message);
}
}
}
优点：简单易用，适合轻量级场景。
缺点：不支持消息确认机制，消息一旦被消费（从队列内取出）就会从队列中删除。并且只支持单消费者（一个消息只能拿出一次）
使用 Pub/Sub 模式实现消息队列：
Redis 的 Pub/Sub 模式是一种发布-订阅模型，生产者将消息发布到频道，消费者订阅频道以接收消息。
实现步骤：
生产者：使用
PUBLISH命令向频道发布消息。消费者：使用
SUBSCRIBE命令订阅频道。
生产者代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class PubSubProducer {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 连接 Redis
String channelName = "myChannel";
// 发布消息
for (int i = 1; i <= 5; i++) {
String message = "Message " + i;
jedis.publish(channelName, message); // 发布消息到频道
System.out.println("Published: " + message);
}
jedis.close(); // 关闭连接
}
}消费者代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPubSub;
public class PubSubConsumer {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 连接 Redis
String channelName = "myChannel";
// 创建订阅者
JedisPubSub subscriber = new JedisPubSub() {
@Override
public void onMessage(String channel, String message) {
System.out.println("Received: " + message);
}
};
// 订阅频道
jedis.subscribe(subscriber, channelName);
}
}
优点：支持一对多的消息广播。
缺点：消息是即时的，如果消费者不在线，消息会丢失。
但是上面两方式都是有缺点的：
- 不支持消息确认机制，消息一旦被消费（从队列内取出）就会从队列中删除。并且只支持单消费者（一个消息只能拿出一次）
- 消息是即时的，如果消费者不在线，消息会丢失。
所以根据上面的两种方式，我们推出一款全新的方式 ->
使用 Stream 结构实现消息队列:
Redis Stream 是一种强大的数据结构，用于管理消息流。它将消息存储在 Redis 中，并允许消费者按顺序获取消息。Stream 具有以下特点：
- 有序消息：消息按插入顺序排列。
- 消费者组：一个消费者组可以有多个消费者，每个消费者可以独立消费不同的消息。
- 消息 ID：每条消息都有唯一的 ID（如：
1588890470850-0），ID 按时间戳生成。- 自动分配消息：多个消费者可以从 Stream 中并行消费消息，保证消息不会重复消费。
在 Redis Stream 中，一个队列可以有多个消费者组，每个消费者组可以独立地消费队列中的消息。每个消费者组内有多个消费者，而消费者是基于 消费者名称 进行识别的。
消费者组的工作方式：
- 每个消费者组拥有自己的 消费进度，也就是每个消费者组会从 自己独立的消息 ID 开始消费。
- 多个消费者组之间是相互独立的，即使它们消费的是同一个队列，它们也可以从不同的位置开始消费队列中的消息。
- 每个消费者组都可以有多个 消费者（在同一个组内，多个消费者可以并行消费同一个队列的消息，但每个消息在消费者组内只能被一个消费者处理一次）。
假设有一个队列（Stream）
mystream，可以为它创建多个消费者组：XGROUP CREATE mystream group1 $ MKSTREAM XGROUP CREATE mystream group2 $ MKSTREAM这样，
mystream队列上就有了两个消费者组：group1和group2。每个消费者组可以有自己的消费者并从该队列中读取消息。此时，group1和group2都在消费同一个队列mystream，但它们的消费进度是独立的，它们各自有自己的消息 ID 记录。每个消费者组可以有多个消费者，而每个消费者通过一个 唯一的消费者名称 来标识。
每个消费者组有独立的消费进度
每个消费者组会记录自己的消费进度，也就是它消费到队列中的 哪个消息 ID。即使多个消费者组在消费同一个消息队列，它们每个组都会从 不同的消费位置（消息 ID）开始读取消息。
例如，假设有一个队列
mystream，同时有两个消费者组group1和group2，它们都从mystream队列中读取消息：
group1从mystream队列中的消息id1开始消费，group1的进度会记录在 Redis 中。group2从mystream队列中的消息id2开始消费，group2的进度也会记录在 Redis 中。消费进度互不干扰，即便
group1和group2都在消费mystream队列，它们的消费位置是独立的。
消费者组内部的消息消费
一个消费者组内的消费者会 共享 组内的消息。即使有多个消费者，每条消息 在消费者组内部只会被 一个消费者 消费。消费者之间会并行处理消息，但每条消息只会被一个消费者处理。
举个例子：假设
group1中有三个消费者consumer1、consumer2、consumer3，如果队列mystream有 6 条消息，那么它们会如下消费：
consumer1处理消息1、2consumer2处理消息3、4consumer3处理消息5、6但对于消费者组
group2，如果它有自己的消费者，group2内的消费者也会并行消费mystream中的消息，而group1和group2之间没有直接关系。
首先初始化一个消息队列：
在项目启动时，确保 Redis 中存在对应的 Stream 和消费者组。可以通过程序在启动时检查并创建（如果不存在的话）。
@Configuration
public class RedisStreamConfig {
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
private static final String STREAM_KEY = "mystream";
private static final String GROUP_NAME = "mygroup";
@PostConstruct
public void init() {
// 检查消费者组是否存在，若不存在则创建
try {
// 如果消费者组不存在则会抛出异常，我们捕获异常进行创建
redisTemplate.opsForStream().groups(STREAM_KEY);
} catch (Exception e) {
// 创建消费者组，起始位置为 $ 表示从末尾开始消费新消息
redisTemplate.opsForStream().createGroup(STREAM_KEY, GROUP_NAME);
}
}
}
注意：
opsForStream().groups(STREAM_KEY)：查询消费者组是否已存在。opsForStream().createGroup(STREAM_KEY, GROUP_NAME)：如果没有消费者组，则创建一个新的组。
随后我们生产者发送消息示例：
@Service
public class RedisStreamProducerService { // 定义生产者服务类 RedisStreamProducerService
private static final String STREAM_KEY = "mystream"; // 定义 Redis Stream 的名称，这里指定队列名为 "mystream"
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
public void sendMessage(String content) { // 定义一个方法，发送消息到 Redis Stream，参数 content 是消息的内容
Map<String, String> map = new HashMap<>(); // 创建一个 Map 用来存储消息内容
map.put("content", content); // 将消息内容添加到 Map 中，键是 "content"，值是传入的内容
// 在消息队列中添加消息，调用 StringRedisTemplate 的 opsForStream 方法
RecordId recordId = redisTemplate.opsForStream() // 获取操作 Redis Stream 的操作对象
.add(StreamRecords.objectBacked(map) // 创建一个 Stream 记录，将 Map 转化为对象记录
.withStreamKey(STREAM_KEY)); // 设置该记录属于的 Stream（消息队列）的名称
// 输出记录的 ID，表示消息已经成功发送
System.out.println("消息发送成功，id: " + recordId.getValue()); // 打印消息的 ID，表明该消息已经被成功加入到 Stream 中
}
}
RecordId是 Spring Data Redis 中的一个类，用来表示 消息的唯一标识符。它对应 Redis Stream 中的 消息 ID，该 ID 是 Redis Stream 中每条消息的唯一标识。Redis 中的消息 ID 通常是由时间戳和序号组成的（如1588890470850-0）。主要功能：
- 表示消息 ID：
RecordId是一个封装类，表示 Redis Stream 中消息的 ID。- 用于识别和操作消息：在消费和确认消息时，
RecordId用来标识每条消息的唯一性，并帮助 Redis 确定消息是否已经被消费。使用场景：
RecordId用来标识从 Stream 中读取到的消息，我们可以通过RecordId来进行消息的确认、删除或其他操作。RecordId recordId = redisTemplate.opsForStream().add(StreamRecords.objectBacked(map).withStreamKey("mystream"));通过
StreamRecords.objectBacked(map)将map对象作为消息内容，并用add方法将其写入 Stream。
在然后编写消费者服务：
使用 RedisTemplate 的
read方法（底层执行的是XREADGROUP命令）从消费者组中拉取消息，并进行处理。消费者可以采用定时任务或后台线程不断轮询。
@Slf4j
@Service
public class RedisStreamConsumerService {
private static final String STREAM_KEY = "mystream"; // Redis Stream 的名称，这里指定队列名为 "mystream"
private static final String GROUP_NAME = "mygroup"; // 消费者组的名称，多个消费者可以通过组名共享消费队列
private static final String CONSUMER_NAME = "consumer-1"; // 消费者的名称，消费者名称在同一消费者组内必须唯一
@Autowired
private StringRedisTemplate redisTemplate;
@PostConstruct // 使用该注解能让方法在 Spring 完成依赖注入后自动调用，用于初始化任务
@Async // 将该方法标记为异步执行，允许它在单独的线程中运行，不会阻塞主线程，@EnableAsync 需要在配置类中启用
public void start() { // 启动方法，在应用启动时执行
// 无限循环，不断从 Redis Stream 中读取消息（可以改为定时任务等方式）
while (true) {
try {
// 设置 Stream 读取的阻塞超时，设置最多等待 2 秒
StreamReadOptions options = StreamReadOptions.empty().block(Duration.ofSeconds(2));
// 从指定的消费者组中读取消息，">" 表示只消费未被消费过的消息
List<MapRecord<String, Object, Object>> messages = redisTemplate.opsForStream().read(
Consumer.from(GROUP_NAME, CONSUMER_NAME), // 指定消费者组和消费者名称
options, // 设置读取选项，包含阻塞时间
StreamOffset.create(STREAM_KEY, ReadOffset.lastConsumed()) // 从最后消费的消息开始读取
);
// 如果没有消息，继续循环读取
if (messages == null || messages.isEmpty()) {
continue;
}
// 处理每一条读取到的消息
for (MapRecord<String, Object, Object> message : messages) {
String messageId = message.getId(); // 获取消息的唯一标识符（ID）
Map<Object, Object> value = message.getValue(); // 获取消息内容（以 Map 形式存储）
log.info("接收到消息，id={}，内容={}", messageId, value); // 打印日志，记录消息 ID 和内容
// 在这里加入业务逻辑处理
// 例如处理消息并执行相应的操作
// ...
// 消息处理成功后，需要确认消息已经被消费（通过 XACK 命令）
redisTemplate.opsForStream().acknowledge(STREAM_KEY, GROUP_NAME, messageId); // 确认消费的消息
}
} catch (Exception e) {
log.error("读取 Redis Stream 消息异常", e); // 异常捕获，记录错误日志
}
}
}
}
MapRecord<String, Object, Object>是 Spring Data Redis 用来表示 Redis Stream 中的 消息记录 的类。它不仅包含了消息的 ID，还包含了消息的内容（即消息数据）。在 Redis 中，每条消息都存储为一个 key-value 对。主要功能：
- 封装消息 ID 和消息内容：
MapRecord用来封装消息的 ID 和消息的内容。- 消息的内容：消息的内容通常是一个 键值对（
Map<String, Object>），可以是任意对象的数据结构（例如，JSON、Map 或其他序列化对象）。字段：
getId()：返回消息的 ID（RecordId类型）。getValue()：返回消息的内容，以Map<Object, Object>的形式。使用场景：
MapRecord是用来表示从 Stream 中读取到的消息，它将消息的 ID 和内容（键值对）封装在一起。你可以使用MapRecord来获取消息的 ID 和内容并处理。MapRecord<String, Object, Object> message = redisTemplate.opsForStream().read(Consumer.from("mygroup", "consumer1"), options, StreamOffset.create("mystream", ReadOffset.lastConsumed()));在这个例子中，
message是一个MapRecord实例，它封装了从mystream队列中读取到的消息。我们可以通过message.getId()获取消息 ID，通过message.getValue()获取消息内容。
在消费者中，我们使用
MapRecord<String, Object, Object>来封装消息，获取message.getId()来获取消息的 ID（RecordId），以及通过message.getValue()获取消息的内容。 随后在处理完消息后，调用acknowledge()来确认消息已经被消费。
最后启动异步支持：
@SpringBootApplication
@EnableAsync // 启动异步支持
public class MyApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
}
}
通过这种方式，Spring Data Redis 提供了高效且类型安全的接口来操作 Redis Stream，帮助我们在分布式系统中实现高效的消息队列。
