分布式系统中必备的一个中间件就是消息队列，通过消息队列我们能对服务间进行异步解耦、流量消峰、实现最终一致性。
目前市面上已经有 RabbitMQ、RochetMQ、ActiveMQ、Kafka等，有人会问：“Redis 适合做消息队列么？”
在回答这个问题之前，我们先从本质思考：
- 消息队列提供了什么特性？
- Redis 如何实现消息队列？是否满足存取需求？
今天，码哥结合消息队列的特点一步步带大家分析使用 Redis 的 List 作为消息队列的实现原理，并分享如何把 SpringBoot 与 Redission 整合运用到项目中。
什么是消息队列
消息队列是一种异步的服务间通信方式，适用于分布式和微服务架构。消息在被处理和删除之前一直存储在队列上。
每条消息仅可被一位用户处理一次。消息队列可被用于分离重量级处理、缓冲或批处理工作以及缓解高峰期工作负载。
- Producer：消息生产者，负责产生和发送消息到 Broker；
- Broker：消息处理中心。负责消息存储、确认、重试等，一般其中会包含多个 queue；
- Consumer：消息消费者，负责从 Broker 中获取消息，并进行相应处理；
消息队列的使用场景有哪些呢？
消息队列在实际应用中包括如下四个场景：
- 应用耦合：发送方、接收方系统之间不需要了解双方，只需要认识消息。多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败；
- 异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间；
- 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况；
- 消息驱动的系统：系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责产生消息，消费者(可能有多个)负责对消息进行处理；
消息队列满足哪些特性
消息有序性
消息是异步处理的，但是消费者需要按照生产者发送消息的顺序来消费，避免出现后发送的消息被先处理的情况。
重复消息处理
生产者可能因为网络问题出现消息重传导致消费者可能会收到多条重复消息。
同样的消息重复多次的话可能会造成一业务逻辑多次执行，需要确保如何避免重复消费问题。
可靠性
一次保证消息的传递。如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到成功地传递它。
当消费者重启后，可以继续读取消息进行处理，防止消息遗漏。
List 实现消息队列
Redis 的列表（List）是一种线性的有序结构，可以按照元素被推入列表中的顺序来存储元素，能满足「先进先出」的需求，这些元素既可以是文字数据，又可以是二进制数据。
LPUSH
生产者使用 LPUSH key element[element...] 将消息插入到队列的头部，如果 key 不存在则会创建一个空的队列再插入消息。
如下，生产者向队列 queue 先后插入了 「Java」「码哥字节」「Go」，返回值表示消息插入队列后的个数。
> LPUSH queue Java 码哥字节 Go
(integer) 3
RPOP
消费者使用 RPOP key 依次读取队列的消息，先进先出，所以 「Java」会先读取消费：
> RPOP queue
"Java"
> RPOP queue
"码哥字节"
> RPOP queue
"Go"
实时消费问题
65 哥：这么简单就实现了么？
别高兴的太早，LPUSH、RPOP 存在一个性能风险，生产者向队列插入数据的时候，List 并不会主动通知消费者及时消费。
我们需要写一个 while(true) 不停地调用 RPOP 指令，当有新消息就会返回消息，否则返回空。
程序需要不断轮询并判断是否为空再执行消费逻辑，这就会导致即使没有新消息写入到队列，消费者也要不停地调用 RPOP 命令占用 CPU 资源。
65 哥：要如何避免循环调用导致的 CPU 性能损耗呢？
Redis 提供了 BLPOP、BRPOP 阻塞读取的命令，消费者在在读取队列没有数据的时候自动阻塞，直到有新的消息写入队列，才会继续读取新消息执行业务逻辑。
BRPOP queue 0
参数 0 表示阻塞等待时间无无限制
重复消费
- 消息队列为每一条消息生成一个「全局 ID」；
- 生产者为每一条消息创建一条「全局 ID」，消费者把一件处理过的消息 ID 记录下来判断是否重复。
其实这就是幂等，对于同一条消息，消费者收到后处理一次的结果和多次的结果是一致的。
消息可靠性
65 哥：消费者从 List 中读取一条在消息处理过程中宕机了就会导致消息没有处理完成，可是数据已经没有保存在 List 中了咋办？
本质就是消费者在处理消息的时候崩溃了，就无法再还原消息，缺乏一个消息确认机制。
Redis 提供了 RPOPLPUSH、BRPOPLPUSH(阻塞)两个指令，含义是从 List 从读取消息的同时把这条消息复制到另一个 List 中（备份），并且是原子操作。
我们就可以在业务流程正确处理完成后再删除队列消息实现消息确认机制。如果在处理消息的时候宕机了，重启后再从备份 List 中读取消息处理。
LPUSH redisMQ 公众号 码哥字节
BRPOPLPUSH redisMQ redisMQBack
生产者用 LPUSH 把消息插入到 redisMQ 队列中，消费者使用 BRPOPLPUSH 读取消息「公众号」，同时该消息会被插入到 「redisMQBack」队列中。
如果消费成功则把「redisMQBack」的消息删除即可，异常的话可以继续从 「redisMQBack」再次读取消息处理。
需要注意的是，如果生产者消息发送的很快，而消费者处理速度慢就会导致消息堆积，给 Redis 的内存带来过大压力。
Redission 实战
在 Java 中，我们可以利用 Redission 封装的 API 来快速实现队列，接下来码哥基于 SpringBoot 2.1.4 版本来交大家如何整合并实战。
详细 API 文档大家可查阅：https://github.com/redisson/redisson/wiki/7.-Distributed-collections
添加依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.16.7</version>
</dependency>
添加 Redis 配置，码哥的 Redis 没有配置密码，大家根据实际情况配置即可。
spring:
application:
name: redission
redis:
host: 127.0.0.1
port: 6379
ssl: false
Java 代码实战
RBlockingDeque 继承 java.util.concurrent.BlockingDeque ，在使用过程中我们完全可以根据接口文档来选择合适的 API 去实现业务逻辑。
主要方法如下
码哥采用了双端队列来举例
@Slf4j
@Service
public class QueueService {
@Autowired
private RedissonClient redissonClient;
private static final String REDIS_MQ = "redisMQ";
/**
* 发送消息到队列头部
*
* @param message
*/
public void sendMessage(String message) {
RBlockingDeque<String> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(REDIS_MQ);
try {
blockingDeque.putFirst(message);
log.info("将消息: {} 插入到队列。", message);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 从队列尾部阻塞读取消息，若没有消息，线程就会阻塞等待新消息插入，防止 CPU 空转
*/
public void onMessage() {
RBlockingDeque<String> blockingDeque = redissonClient.getBlockingDeque(REDIS_MQ);
while (true) {
try {
String message = blockingDeque.takeLast();
log.info("从队列 {} 中读取到消息：{}.", REDIS_MQ, message);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
单元测试
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = RedissionApplication.class)
public class RedissionApplicationTests {
@Autowired
private QueueService queueService;
@Test
public void testQueue() throws InterruptedException {
new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
queueService.sendMessage("消息" + i);
}
}).start();
new Thread(() -> queueService.onMessage()).start();
Thread.currentThread().join();
}
}
总结
可以使用 List 数据结构来实现消息队列，满足先进先出。为了实现消息可靠性，Redis 提供了 BRPOPLPUSH 命令是解决。
Redis 是一个非常轻量级的键值数据库，部署一个 Redis 实例就是启动一个进程，部署 Redis 集群，也就是部署多个 Redis 实例。
而 Kafka、RabbitMQ 部署时，涉及额外的组件，例如 Kafka 的运行就需要再部署 ZooKeeper。相比 Redis 来说，Kafka 和 RabbitMQ 一般被认为是重量级的消息队列。
需要注意的是，我们要避免生产者过快，消费者过慢导致的消息堆积占用 Redis 的内存。
在消息量不大的情况下使用 Redis 作为消息队列，他能给我们带来高性能的消息读写，这似乎也是一个很好消息队列解决方案。