Redis 中实现消息队列的方式有几种？

早在 Redis 2.0 版本之前使用 Redis 实现消息队列的方式有两种

使用 List 类型实现

使用 ZSet 类型实现

其中使用List 类型实现的方式最为简单和直接，它主要是通过 lpush、rpop 存入和读取实现消息队列的，如下图所示

lpush 可以把最新的消息存储到消息队列（List 集合）的首部，而 rpop 可以读取消息队列的尾部，这样就实现了先进先出，如下图所示

命令行的实现命令如下

127.0.0.1:6379> lpush mq "java" #推送消息 java
(integer) 1

127.0.0.1:6379> lpush mq "msg" #推送消息 msg
(integer) 2

127.0.0.1:6379> rpop mq #接收到消息 java
"java"

127.0.0.1:6379> rpop mq #接收到消息 msg
"mq"

其中，mq 相当于消息队列的名称，而 lpush 用于生产并添加消息，而 rpop 用于拉取并消费消息。使用 List 实现消息队列的优点是：消息可以被持久化，List 可以借助 Redis 本身的持久化功能，AOF（增量备份）或者是 RDB（全量备份）或混合持久化的方式，用于把数据保存至磁盘，这样当 Redis 重启之后，消息不会丢失，但使用 List 同样存在一定的问题，比如消息不支持重复消费、没有按照主题订阅的功能、不支持消费消息确认等

ZSet 实现消息队列的方式和 List 类似，它是利用 zadd 和 zrangebyscore 来实现存入和读取消息的，但 ZSet 的实现方式更为复杂一些，因为 ZSet 多了一个分值（score）属性，我们可以使用它来实现更多的功能，比如用它来存储时间戳，以此来实现延迟消息队列等

ZSet 同样具备持久化的功能，List存在的问题它也同样存在，不但如此，使用ZSet 还不能存储相同元素的值。因为它是有序集合，有序集合的存储元素值是不能重复的，但分值可以重复，也就是说当消息值重复时，只能存储一条信息在 ZSet 中

在 Redis 2.0 之后 Redis 就新增了专门的发布和订阅的类型，Publisher（发布者）和 Subscriber（订阅者）来实现消息队列了，它们对应的执行命令如下

发布消息，publish channel "message"

订阅消息，subscribe channel

使用发布和订阅的类型，我们可以实现主题订阅的功能，也就是 Pattern Subscribe 的功能。因此我们可以使用一个消费者“queue_*”来订阅所有以“queue_”开头的消息队列，如下图所示

发布订阅模式的优点很明显，但同样存在以下 3 个问题

无法持久化保存消息，如果 Redis 服务器宕机或重启，那么所有的消息将会丢失；

发布订阅模式是“发后既忘”的工作模式，如果有订阅者离线重连之后就不能消费之前的历史消息；

不支持消费者确认机制，稳定性不能得到保证，例如当消费者获取到消息之后，还没来得及执行就宕机了。因为没有消费者确认机制，Redis 就会误以为消费者已经执行了，因此就不会重复发送未被正常消费的消息了，这样整体的 Redis 稳定性就被没有办法得到保障了

然而在 Redis 5.0 之后新增了 Stream 类型，我们就可以使用 Stream 的 xadd 和 xrange 来实现消息的存入和读取了，并且 Stream 提供了 xack 手动确认消息消费的命令，用它我们就可以实现消费者确认的功能了，使用命令如下

127.0.0.1:6379> xack mq group1 1580959593553-0
(integer) 1

Java使用List实现消息队列

在 Java 程序中我们需要使用 Redis 客户端框架来辅助程序操作 Redis，比如 Jedis 框架。使用 Jedis 框架首先需要在 pom.xml 文件中添加 Jedis 依赖，配置如下

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis -->
<dependency>
  <groupId>redis.clients</groupId>
  <artifactId>jedis</artifactId>
  <version>${version}</version>
</dependency>

List 实现消息队列的完整代码如下

import redis.clients.jedis.Jedis;
publicclass ListMQTest {
    public static void main(String[] args){
        // 启动一个线程作为消费者
        new Thread(() -> consumer()).start();
        // 生产者
        producer();
    }
    /**
     * 生产者
     */
    public static void producer() {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 推送消息
        jedis.lpush("mq", "Hello, List.");
    }
    /**
     * 消费者
     */
    public static void consumer() {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 消费消息
        while (true) {
            // 获取消息
            String msg = jedis.rpop("mq");
            if (msg != null) {
                // 接收到了消息
                System.out.println("接收到消息：" + msg);
            }
        }
    }
}

以上程序的运行结果是

接收到消息：Hello, Java.

但是以上的代码存在一个问题，可以看出以上消费者的实现是通过 while 无限循环来获取消息，但如果消息的空闲时间比较长，一直没有新任务，而 while 循环不会因此停止，它会一直执行循环的动作，这样就会白白浪费了系统的资源

此时我们可以借助 Redis 中的阻塞读来替代 rpop 的方法就可以解决此问题，具体实现代码如下

import redis.clients.jedis.Jedis;
public class ListMQExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 消费者
        new Thread(() -> bConsumer()).start();
        // 生产者
        producer();
    }
    /**
     * 生产者
     */
    public static void producer() throws InterruptedException {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        // 推送消息
        jedis.lpush("mq", "Hello, Java.");
        Thread.sleep(1000);
        jedis.lpush("mq", "message 2.");
        Thread.sleep(2000);
        jedis.lpush("mq", "message 3.");
    }
    /**
     * 消费者（阻塞版）
     */
    public static void bConsumer() {
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        while (true) {
            // 阻塞读
            for (String item : jedis.brpop(0,"mq")) {
                // 读取到相关数据，进行业务处理
                System.out.println(item);
            }
        }
    }
}

以上程序的运行结果是

接收到消息：Hello, Java.

以上代码是经过改良的，我们使用 brpop 替代 rpop 来读取最后一条消息，就可以解决 while 循环在没有数据的情况下，一直循环消耗系统资源的情况了。brpop 中的 b 是 blocking 的意思，表示阻塞读，也就是当队列没有数据时，它会进入休眠状态，当有数据进入队列之后，它才会“苏醒”过来执行读取任务，这样就可以解决 while 循环一直执行消耗系统资源的问题了

使用 Stream 实现消息队列

在开始实现消息队列之前，我们必须先创建分组才行，因为消费者需要关联分组信息才能正常运行，具体实现代码如下

import com.google.gson.Gson;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.StreamEntry;
import redis.clients.jedis.StreamEntryID;
import utils.JedisUtils;
import java.util.AbstractMap;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class StreamGroupExample {
    private static final String _STREAM_KEY = "mq"; // 流 key
    private static final String _GROUP_NAME = "g1"; // 分组名称
    private static final String _CONSUMER_NAME = "c1"; // 消费者 1 的名称
    private static final String _CONSUMER2_NAME = "c2"; // 消费者 2 的名称
    public static void main(String[] args) {
        // 生产者
        producer();
        // 创建消费组
        createGroup(_STREAM_KEY, _GROUP_NAME);
        // 消费者 1
        new Thread(() -> consumer()).start();
        // 消费者 2
        new Thread(() -> consumer2()).start();
    }
    /**
     * 创建消费分组
     * @param stream    流 key
     * @param groupName 分组名称
     */
    public static void createGroup(String stream, String groupName) {
        Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
        jedis.xgroupCreate(stream, groupName, new StreamEntryID(), true);
    }
    /**
     * 生产者
     */
    public static void producer() {
        Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
        // 添加消息 1
        Map<String, String> map = new HashMap<>();
        map.put("data", "redis");
        StreamEntryID id = jedis.xadd(_STREAM_KEY, null, map);
        System.out.println("消息添加成功 ID：" + id);
        // 添加消息 2
        Map<String, String> map2 = new HashMap<>();
        map2.put("data", "java");
        StreamEntryID id2 = jedis.xadd(_STREAM_KEY, null, map2);
        System.out.println("消息添加成功 ID：" + id2);
    }
    /**
     * 消费者 1
     */
    public static void consumer() {
        Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
        // 消费消息
        while (true) {
            // 读取消息
            Map.Entry<String, StreamEntryID> entry = new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(_STREAM_KEY,
                    new StreamEntryID().UNRECEIVED_ENTRY);
            // 阻塞读取一条消息（最大阻塞时间120s）
            List<Map.Entry<String, List<StreamEntry>>> list = jedis.xreadGroup(_GROUP_NAME, _CONSUMER_NAME, 1,
                    120 * 1000, true, entry);
            if (list != null && list.size() == 1) {
                // 读取到消息
                Map<String, String> content = list.get(0).getValue().get(0).getFields(); // 消息内容
                System.out.println("Consumer 1 读取到消息 ID：" + list.get(0).getValue().get(0).getID() +
                        " 内容：" + new Gson().toJson(content));
            }
        }
    }
    /**
     * 消费者 2
     */
    public static void consumer2() {
        Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
        // 消费消息
        while (true) {
            // 读取消息
            Map.Entry<String, StreamEntryID> entry = new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(_STREAM_KEY,
                    new StreamEntryID().UNRECEIVED_ENTRY);
            // 阻塞读取一条消息（最大阻塞时间120s）
            List<Map.Entry<String, List<StreamEntry>>> list = jedis.xreadGroup(_GROUP_NAME, _CONSUMER2_NAME, 1,
                    120 * 1000, true, entry);
            if (list != null && list.size() == 1) {
                // 读取到消息
                Map<String, String> content = list.get(0).getValue().get(0).getFields(); // 消息内容
                System.out.println("Consumer 2 读取到消息 ID：" + list.get(0).getValue().get(0).getID() +
                        " 内容：" + new Gson().toJson(content));
            }
        }
    }
}

以上代码运行结果如下

消息添加成功 ID：1580971482344-0
消息添加成功 ID：1580971482415-0
Consumer 1 读取到消息 ID：1580971482344-0 内容：{"data":"redis"}
Consumer 2 读取到消息 ID：1580971482415-0 内容：{"data":"java"}

其中，jedis.xreadGroup() 方法的第五个参数 noAck 表示是否自动确认消息，如果设置 true 收到消息会自动确认 (ack) 消息，否则需要手动确认

可以看出，同一个分组内的多个 consumer 会读取到不同消息，不同的 consumer 不会读取到分组内的同一条消息

Jedis 框架要使用最新版，低版本 block 设置大于 0 时，会出现 bug，抛连接超时异常