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  • 爱马仕 携程异步消息队列解决方案
  • Redis实现异步消息队列,延时队列

    万次阅读 2019-03-20 09:03:09
    Redis中的 list(列表)实现异步消息队列,使用rpush / lpush 操作插入队列消息,使用 lpop 和 rpop 来出队消息。 ​ ​ 队列空了怎么办? 如果队列空了,客户端就会陷入pop的死循环,不停地pop,没有数据,...

    异步消息队列

            Redis中的 list(列表)实现异步消息队列,使用rpush / lpush 操作插入队列消息,使用 lpop 和  rpop 来出队消息。

            

    队列空了怎么办?

           如果队列空了,客户端就会陷入pop的死循环,不停地pop,没有数据,接着pop,有没有数据。这样的空轮询拉高了客户端的CPU,redis的QPS也会被拉高,Redis的慢查询可能会显著增多。

           解决方案:使用命令 blpop、brpop,b(blocking,阻塞)。

           阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立即醒来,消费的延迟几乎为零。用这两个命令代替 lpop、rpop可以解决上面的问题。

    延迟队列的实现

           延迟队列可以使用 zset(有序列表)实现,我们将消息序列化成一个字符串作为列表的value,这个消息的到期处理时间作为score,然后多个线程轮询zset 获取到期的任务进行执行,多线程保证了可靠性,因为多个线程,需要考虑并发执行的问题,一个任务不能被多次执行。

    代码如下:

    package list;

     

    import java.lang.reflect.Type;

    import java.util.Set;

    import java.util.UUID;

     

    import com.alibaba.fastjson.JSON;

    import com.alibaba.fastjson.TypeReference;

     

    import redis.clients.jedis.Jedis;

     

    /**

     * 延时异步消息队列的实现

     */

    public class RedisDelayingQueue<T> {

     

        static class TaskItem<T> {

            public String id;

            public T msg;

        }

     

        // fastjson 序列化对象中存在 generic 类型时,需要使用 TypeReference

        private Type TaskType = new TypeReference<TaskItem<T>>() {

        }.getType();

     

        private Jedis jedis;

        private String queueKey;

     

        public RedisDelayingQueue(Jedis jedis, String queueKey) {

            this.jedis = jedis;

            this.queueKey = queueKey;

        }

     

        public void delay(T msg) {

            TaskItem<T> task = new TaskItem<T>();

            task.id = UUID.randomUUID().toString(); // 分配唯一的 uuid

            task.msg = msg;

            String s = JSON.toJSONString(task); // fastjson 序列化

            jedis.zadd(queueKey, System.currentTimeMillis() + 5000, s); // 塞入延时队列 ,5s 后再试

        }

     

        public void loop() {

            while (!Thread.interrupted()) {

                // 只取一条

                Set<String> values = jedis.zrangeByScore(queueKey, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1);

                if (values.isEmpty()) {

                    try {

                        Thread.sleep(500); // 歇会继续

                    } catch (InterruptedException e) {

                        break;

                    }

                    continue;

                }

                String s = values.iterator().next();

                if (jedis.zrem(queueKey, s) > 0) { // 抢到了

                    TaskItem<T> task = JSON.parseObject(s, TaskType); // fastjson 反序列化

                    this.handleMsg(task.msg);

                }

            }

        }

     

        public void handleMsg(T msg) {

            System.out.println(msg);

        }

     

        public static void main(String[] args) {

            Jedis jedis = new Jedis();

            final RedisDelayingQueue<String> queue = new RedisDelayingQueue<>(jedis, "q-demo");

            Thread producer = new Thread() {

     

                public void run() {

                    for (int i = 0; i < 10; i++) {

                        queue.delay("codehole" + i);

                    }

                }

            };

            Thread consumer = new Thread() {

                public void run() {

                    queue.loop();

                }

            };

            producer.start();

            consumer.start();

            try {

                producer.join();

                Thread.sleep(6000);

                consumer.interrupt();

                consumer.join();

            } catch (InterruptedException e) {

            }

        }

    }

     

     

    优化代码如下:待续

    展开全文
  • 为什么要用异步消息队列

    千次阅读 2019-04-17 11:34:54
    最近在研究网站的异步消息队列模型,渐渐有了一些心得,下面就说说我个人对于消息队列的理解。 什么是消息队列? 所谓消息队列,就是一个以队列数据结构为基础的一个实体,这个实体是真实存在的,比如程序中的数组,...

    最近在研究网站的异步消息队列模型,渐渐有了一些心得,下面就说说我个人对于消息队列的理解。

    什么是消息队列?

    所谓消息队列,就是一个以队列数据结构为基础的一个实体,这个实体是真实存在的,比如程序中的数组,数据库中的表,或者redis等等,都可以。

    首先我们说说为什么要使用队列,什么情况下才会使用队列?

    我的理解是,那些实时性要求不高,且比较耗时的任务,是队列的最佳应用场景。比如说我在某网站注册一个账号,当我的信息入库注册成功后,网站需要发送一封激活邮件,让我激活账号,而这个发邮件的操作并不是需要实时响应的,没有必要卡在那个注册界面,等待邮件发送成功,再说发送邮件本来就是一个耗时的操作(需要调用第三方smtp服务器),此时,选择消息队列去处理。注册完成,我只要向队列投递一个消息,消息的内容中包含我要发送邮件的一些设置,以及发送时间,重试次数等消息属性。这里的投递操作(可以是入库,写入缓存等)是要消息进入一个实体的队列。其中应该有一进程(消费者)一直在后台运行,他不断的去轮训队列中的消息(按照时间正序,队列是先进先出),看有没有达到执行条件的,如果有就取出一条,根据消息配置,执行任务,如果成功,则销毁这条消息,继续轮训,如果失败,则重试,知道达到重试次数。这时用户已经收到注册成功的提示,但是已经去做其他事了,邮件也来了,用户点击邮件,注册成功。这就是消息队列的一个典型应用。
    再说一个场景,点赞,这个在高并发的情况下,很容易造成数据库连接数占满,到时整个网站响应缓慢,才是就是想到要解决数据库的压力问题,一般就是两种方案,一是提高数据库本身的能力(如增加连接数,读写分离等),但是数据库总是有极限的,到达了极限是没有办法在提升了的,此时就要考虑第二种方案,释放数据库的压力,将压力转移到缓存里面。就拿实际的点赞来说吧,用户的点赞请求到来,我只是将点赞请求投递到消息队列里面,后续的点赞请求可以将消息合并,即只更新点赞数,不产生新的任务,此时有个进行再不断的轮训消息队列,将点赞消息消耗,并将值更新到数据库里面,这样就有效的降低了数据库的压力,因为在缓存层将数个数据库更新请求合并成一个,大大提高了效率,降低了负载。

    展开全文
  • C++封装实现的异步加锁消息队列,支持多线程,完美封装,可用于消息接收、处理
  • 一个使用springamqp实现的异步消息队列的股票系统,来自springamqp的官网,对于学习springamqp很有帮助。
  • 使用Redis实现异步消息队列

    千次阅读 2017-10-31 19:08:55
    这个实现使用到了异步消息队列异步消息队列 主要用于实现生产者-消费者模式。也就是说,这个队列应当是可以阻塞的,否者会带来大量的性能浪费。 生产者-消费者模式 更加详细的介绍我找到了一篇博客,讲得挺好的...

    前言

    在后端编程时,对需要立即返回的数据我们应当立刻返回,而对于可以慢慢处理而业务复杂的我们可以选择延迟返回。这个实现使用到了异步消息队列。


    异步消息队列

    主要用于实现生产者-消费者模式。也就是说,这个队列应当是可以阻塞的,否者会带来大量的性能浪费。

    生产者-消费者模式

    更加详细的介绍我找到了一篇博客,讲得挺好的,我就不详细说了。生产者消费者模式-Java实现

    实现

    1.定义事件类型 -- 定义Enum类 -- EnumType

    用于表示该事件的类型
    public enum EventType {
        //这里列举了四种类型
        LIKE(0),
        COMMENT(1),
        LOGIN(2),
        MAIL(3);
    
        private int value;
        EventType(int value) {
            this.value = value;
        }
        public int getValue() {
            return value;
        }
    }

    2.定义事件的实体 -- EventModel

    这里说明一下entityOwnerId的必要性。举个例子,当我们给一个人点赞时,系统要给那个人(也就是entityOwnerId)发送一个站内信,通知那个人他被点赞了。当然,我们也可以把entityOwnerId包装在exts里,但因为几乎每一个事件都需要这个字段,所以这里我们开一个字段给他。
    public class EventModel {
        //之前定义的事件类型
        private EventType type;
        //触发者的id
        private int actorId;
        //entityId和entityType共同组成了所触发的事件
        private int entityId;
        private int entityType;
        //该事件的拥有者
        private int entityOwnerId;
        //需要传输的额外信息
        private Map<String, String> exts = new HashMap<>();
    
        public Map<String, String> getExts() {
            return exts;
        }
        public EventModel() {
    
        }
        public EventModel(EventType type) {
            this.type = type;
        }
    
        public String getExt(String name) {
            return exts.get(name);
        }
    
        public EventModel setExt(String name, String value) {
            exts.put(name, value);
            return this;
        }
    
        public EventType getType() {
            return type;
        }
    
        public EventModel setType(EventType type) {
            this.type = type;
            return this;
        }
    
        public int getActorId() {
            return actorId;
        }
    
        public EventModel setActorId(int actorId) {
            this.actorId = actorId;
            return this;
        }
    
        public int getEntityId() {
            return entityId;
        }
    
        public EventModel setEntityId(int entityId) {
            this.entityId = entityId;
            return this;
        }
    
        public int getEntityType() {
            return entityType;
        }
    
        public EventModel setEntityType(int entityType) {
            this.entityType = entityType;
            return this;
        }
    
        public int getEntityOwnerId() {
            return entityOwnerId;
        }
    
        public EventModel setEntityOwnerId(int entityOwnerId) {
            this.entityOwnerId = entityOwnerId;
            return this;
        }
    }

    3.生产者的实现 -- EventProducer

    这里的队列我们使用Redis的阻塞双向队列list来实现。

    a) 我们先用JSON把事件序列化
    b) 再通过lpush把事件推进队列里
    EventPr oducer
    @Service
    public class EventProducer {
    
        @Autowired
        JedisAdapter jedisAdapter;
    
        public boolean fireEvent(EventModel eventModel) {
            try {
                String json = JSONObject.toJSONString(eventModel);
                String key = RedisKeyUtil.getEventQueueKey();
                jedisAdapter.lpush(key, json);
                return true;
            } catch (Exception e) {
                return false;
            }
        }
    }
    RedisKeyUtil -- 用于统一的管理Redis的Key

    public class RedisKeyUtil {
        private static String BIZ_EVENT = "EVENT";
    
        public static String getEventQueueKey() {
            return BIZ_EVENT;
        }
    }
    JedisAdapter -- 对Jedis的函数进行一层封装

    @Service
    public class JedisAdapter implements InitializingBean {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(JedisAdapter.class);
    
        private Jedis jedis = null;
        private JedisPool pool = null;
    
        @Override
        public void afterPropertiesSet() throws Exception {
            pool = new JedisPool("localhost", 6379);
        }
    
        private Jedis getJedis() {
            return pool.getResource();
        }
    
        public long lpush(String key, String value) {
            Jedis jedis = null;
            try {
                jedis = getJedis();
                return jedis.lpush(key, value);
            } catch (Exception e) {
                logger.error("发生异常" + e.getMessage());
                return 0;
            } finally {
                if (jedis != null) {
                    jedis.close();
                }
            }
        }
    
        public List<String> brpop(int timeout, String key) {
            Jedis jedis = null;
            try {
                jedis = pool.getResource();
                return jedis.brpop(timeout, key);
            } catch (Exception e) {
                logger.error("发生异常" + e.getMessage());
                return null;
            } finally {
                if (jedis != null) {
                    jedis.close();
                }
            }
        }
    }

    4.定义一个事件处理器的接口 -- EventHandler

    public interface EventHandler {
        //事件处理函数
        void doHandle(EventModel model);
        //获取该事件处理器所支持的事件类型
        List<EventType> getSupportEventTypes();
    }

    5.消费者的实现 -- EventConsumer

    a)创建一个类型为Map<EventType, List<EventHandler>>的map,用于存放所有的Handler。
    b)在afterPropertiesSet函数中(这个函数在sping在初始化完该Bean后会执行),我们通过applicationContext获取实现了EventHandler接口的全部Handler。
    b.1)通过for循环,分门别类的把各个Handler放到map中。
    b.2)启动线程去消化事件
    b.2.1)该线程使用死循环让其不间断的运行。
    b.2.2)用brpop把事件拉出来
    b.2.3)过滤掉key之后,剩下value,把value用JSON的api转化为EventModel
    b.2.4)在map中寻找是否有能处理EventModel的Handler,判断方法是看EventType是否支持。
    b.2.5)过滤掉不支持的EventType之后,调用每一个支持该EventType的doHandle方法。
    具体代码实现

    @Service
    public class EventConsumer implements InitializingBean, ApplicationContextAware {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EventConsumer.class);
        private Map<EventType, List<EventHandler>> config = new HashMap<>();
        private ApplicationContext applicationContext;
        @Autowired
        private JedisAdapter jedisAdapter;
    
        @Override
        public void afterPropertiesSet() throws Exception {
            Map<String, EventHandler> beans = applicationContext.getBeansOfType(EventHandler.class);
            if (beans != null) {
                for (Map.Entry<String, EventHandler> entry : beans.entrySet()) {
                    List<EventType> eventTypes = entry.getValue().getSupportEventTypes();
                    for (EventType type : eventTypes) {
                        if (!config.containsKey(type)) {
                            config.put(type, new ArrayList<EventHandler>());
                        }
    
                        // 注册每个事件的处理函数
                        config.get(type).add(entry.getValue());
                    }
                }
            }
    
            // 启动线程去消费事件
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    // 从队列一直消费
                    while (true) {
                        String key = RedisKeyUtil.getEventQueueKey();
                        List<String> messages = jedisAdapter.brpop(0, key);
                        // 第一个元素是队列名字
                        for (String message : messages) {
                            if (message.equals(key)) {
                                continue;
                            }
    
                            EventModel eventModel = JSON.parseObject(message, EventModel.class);
                            // 找到这个事件的处理handler列表
                            if (!config.containsKey(eventModel.getType())) {
                                logger.error("不能识别的事件");
                                continue;
                            }
    
                            for (EventHandler handler : config.get(eventModel.getType())) {
                                handler.doHandle(eventModel);
                            }
                        }
                    }
                }
            });
            thread.start();
        }
    
        @Override
        public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
            this.applicationContext = applicationContext;
        }
    }

    6.写一个实现了EventHandler接口的实现

    @Component
    public class LikeHandler implements EventHandler {
        @Autowired
        MessageService messageService;
    
        @Autowired
        UserService userService;
    
        @Override
        public void doHandle(EventModel model) {
            Message message = new Message();
            User user = userService.getUser(model.getActorId());
            message.setToId(model.getEntityOwnerId());
            message.setContent("用户" + user.getName() +
                    " 赞了你的资讯,http://127.0.0.1:8080/news/"
                    + String.valueOf(model.getEntityId()));
            // SYSTEM ACCOUNT
            message.setFromId(3);
            message.setCreatedDate(new Date());
            messageService.addMessage(message);
        }
    
        @Override
        public List<EventType> getSupportEventTypes() {
            return Arrays.asList(EventType.LIKE);
        }
    }

    7.在Controller中调用Producer的fireEvent -- 用于产生一个事件

    @Controller
    public class LikeController {
        @Autowired
        LikeService likeService;
    
        @Autowired
        HostHolder hostHolder;
    
        @Autowired
        NewsService newsService;
    
        @Autowired
        EventProducer eventProducer;
    
        @RequestMapping(path = {"/like"}, method = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST})
        @ResponseBody
        public String like(@Param("newId") int newsId) {
            long likeCount = likeService.like(hostHolder.getUser().getId(), EntityType.ENTITY_NEWS, newsId);
            // 更新喜欢数
            News news = newsService.getById(newsId);
            newsService.updateLikeCount(newsId, (int) likeCount);
            eventProducer.fireEvent(new EventModel(EventType.LIKE)
                    .setEntityOwnerId(news.getUserId())
                    .setActorId(hostHolder.getUser().getId()).setEntityId(newsId));
            return ToutiaoUtil.getJSONString(0, String.valueOf(likeCount));
        }
    }


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  • java之异步消息队列

    千次阅读 2017-09-26 09:30:08
    最近在研究网站的异步消息队列模型,渐渐有了一些心得,下面就说说我个人对于消息队列的理解。 什么是消息队列? 所谓消息队列,就是一个以队列数据结构为基础的一个实体,这个实体是真实存在的,比如程序中的...
    最近在研究网站的异步消息队列模型,渐渐有了一些心得,下面就说说我个人对于消息队列的理解。
    什么是消息队列?

    所谓消息队列,就是一个以队列数据结构为基础的一个实体,这个实体是真实存在的,比如程序中的数组,数据库中的表,或者redis等等,都可以。
    首先我们说说为什么要使用队列,什么情况下才会使用队列?

    我的理解是,那些实时性要求不高,且比较耗时的任务,是队列的最佳应用场景。比如说我在某网站注册一个账号,当我的信息入库注册成功后,网站需要发送一封激活邮件,让我激活账号,而这个发邮件的操作并不是需要实时响应的,没有必要卡在那个注册界面,等待邮件发送成功,再说发送邮件本来就是一个耗时的操作(需要调用第三方smtp服务器),此时,选择消息队列去处理。注册完成,我只要向队列投递一个消息,消息的内容中包含我要发送邮件的一些设置,以及发送时间,重试次数等消息属性。这里的投递操作(可以是入库,写入缓存等)是要消息进入一个实体的队列。其中应该有一进程(消费者)一直在后台运行,他不断的去轮训队列中的消息(按照时间正序,队列是先进先出),看有没有达到执行条件的,如果有就取出一条,根据消息配置,执行任务,如果成功,则销毁这条消息,继续轮训,如果失败,则重试,知道达到重试次数。这时用户已经收到注册成功的提示,但是已经去做其他事了,邮件也来了,用户点击邮件,注册成功。这就是消息队列的一个典型应用。
    再说一个场景,点赞,这个在高并发的情况下,很容易造成数据库连接数占满,到时整个网站响应缓慢,才是就是想到要解决数据库的压力问题,一般就是两种方案,一是提高数据库本身的能力(如增加连接数,读写分离等),但是数据库总是有极限的,到达了极限是没有办法在提升了的,此时就要考虑第二种方案,释放数据库的压力,将压力转移到缓存里面。就拿实际的点赞来说吧,用户的点赞请求到来,我只是将点赞请求投递到消息队列里面,后续的点赞请求可以将消息合并,即只更新点赞数,不产生新的任务,此时有个进行再不断的轮训消息队列,将点赞消息消耗,并将值更新到数据库里面,这样就有效的降低了数据库的压力,因为在缓存层将数个数据库更新请求合并成一个,大大提高了效率,降低了负载。
    缓存是CPU的一部分,它存在于CPU中CPU存取数据的速度非常的快,一秒钟能够存取、处理十亿条指令和数据而内存就慢很多,快的内存能够达到几十兆就不错了,可见两者的速度差异是多么的大缓存是为了解决CPU速度和内存速度的速度差异问题内存中被CPU访问最频繁的数据和指令被复制入CPU中的缓存,这样CPU就可以不经常到象“蜗牛”一样慢的内存中去取数据了,
    缓存是集成于CPU当中,作为CPU运算的存储支撑。由于CPU芯片面积和成本的因素来考虑,缓存都很小。现在一般的缓存不过几M。CPU内缓存的运行频率极高,一般是和处理器同频运作,工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工作时,CPU往往需要重复读取同样的数据块,而缓存容量的增大,可以大幅度提升CPU内部读取数据的命中率,而不用再到内存或者硬盘上寻找,以此提高系统性能。
        内存则是作为CPU与硬盘间的存储支撑。插在主板的内存槽中。现在内存一般为1~2G。即1G=1024M
    它是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的,因此内存的性能对计算机的影响非常大。 内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器交换的数据。只要计算机在运行中,CPU就会把需要运算的数据调到内存中进行运算,当运算完成后CPU再将结果传送出来,内存的运行也决定了计算机的稳定运行。

    http://blog.csdn.net/shaobingj126/article/details/50585035

    http://www.cnblogs.com/stopfalling/p/5375492.html


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空空如也

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