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Redis에서 메시지 대기열을 사용하는 방법에 대한 간략한 분석

青灯夜游

풀어 주다： 2022-01-19 09:32:36

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이 글은 Redis - 메시지 큐의 고급 사용법을 안내하고 Redis의 지연 큐를 소개합니다. 도움이 되길 바랍니다!

Redis에서 메시지 대기열을 사용하는 방법에 대한 간략한 분석

메시지 큐 미들웨어에 대해 말하면 우리 모두는 애플리케이션에 대한 비동기 메시징 기능을 구현하기 위해 RabbitMQ, RocketMQ 및 Kafka를 생각합니다. 이는 우리가 이해할 수 있는 것보다 더 많은 기능을 갖춘 특수 메시지 대기열 미들웨어입니다.

RabbitMQ와 같은 메시지 미들웨어는 메시지를 보내기 전에 Exchange와 대기열을 생성한 다음 몇 가지 규칙을 통해 Exchange와 대기열을 바인딩해야 합니다. 메시지를 보낼 때 라우팅을 공식화해야 합니다. . -key, 헤더 메시지도 제어합니다. 이는 생산자에게만 해당됩니다. 소비자도 메시지를 소비하기 전에 위의 일련의 번거로운 단계를 다시 거쳐야 합니다.

따라서 100% 신뢰성을 요구하지 않고 간단한 메시지 대기열 요구 사항을 구현하려는 사람들을 위해 Redis를 사용하면 메시지 대기열 미들웨어의 번거로운 단계에서 벗어날 수 있습니다.

Redis의 메시지 큐는 전문적인 메시지 큐가 아니며 메시지 큐에 고급 기능이 많지도 않고 ack 보장도 없습니다. 메시지 신뢰성을 궁극적으로 추구한다면 전문 MQ 미들웨어를 선택하십시오. [관련 권장 사항: Redis 동영상 튜토리얼]

비동기 메시지 대기열

가장 간단한 비동기 메시지 대기열에서 시작하여 Redis 목록 데이터 구조는 일반적으로 비동기 메시지 대기열로 사용되며 lrpush/lpush를 통해 대기열에 추가됩니다. /lpop은 대기열에서 제거합니다.

Redis에서 메시지 대기열을 사용하는 방법에 대한 간략한 분석

문제 1: 빈 대기열

팝 작업의 경우 메시지 대기열이 비어 있으면 클라이언트가 팝의 무한 루프에 빠져 생명을 낭비하는 빈 폴링이 많이 발생하여 클라이언트가 CPU가 올라가고, Redis의 QPS도 올라갑니다.

위 문제에 대한 해결책은 목록 구조의 blpop/brpop을 사용하여 큐에서 빼는 것입니다. 여기서 b 접두사는 차단, 차단 읽기를 나타냅니다. 읽기 차단의 경우 대기열에 데이터가 없으면 절전 상태로 들어가고 데이터가 도착하자마자 깨어납니다. 위의 문제를 완벽하게 해결합니다.

문제 2: 유휴 연결이 끊어졌습니다

읽기 차단 솔루션은 완벽해 보이지만 즉시 또 다른 문제인 유휴 연결로 이어집니다. 스레드가 어딘가에서 계속 차단되면 Redis 클라이언트 연결은 유휴 연결이 됩니다. 유휴 시간이 너무 길면 Redis 서버는 유휴 리소스 사용량을 줄이기 위해 적극적으로 연결을 끊습니다. 이때 blpop/brpop은 예외를 발생시킵니다.

그러므로 클라이언트(애플리케이션) 소비자를 작성할 때 주의하고 예외 포착에 주의하고 재시도해야 합니다.

애플리케이션 1: 지연 대기열

Redis 분산 잠금에는 일반적으로 잠금 실패를 처리하는 세 가지 전략이 있습니다.

예외를 직접 발생시키고 프런트 엔드에서 작업을 계속할지 여부를 사용자에게 알려줍니다.

핵심 코드는 다음과 같습니다.

// 生产\
public void delay(T msg) {\
  TaskItem task = new TaskItem();\
  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\
}\
// 消费\
public void loop() {\
  while (!Thread.interrupted()) {\
   // zrangeByScore参数中0, System.currentTimeMills()代表从redis中去score范围在0到系统当前时间的数据， 0，1表示从0开始取1个 拓展传入的score为-inf, +inf 分别表示zset中的最大值和最小值，当你不知道zset中的score最值时就可以使用inf作为参数变量\
   Set 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();  //消费队列\
   if (jedis.zrem(queueKey, s) > 0) { // 抢到了，要考虑到多线程下锁争抢的情况，只有rem成功代表成功的消费了一条消息。\
     TaskItem task = JSON.parseObject(s, TaskType); // fastjson 反序列化\
     this.handleMsg(task.msg);\
  }\
}\
}

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위 코드는 동일한 작업이 여러 스레드에 의해 경쟁되는 다중 스레드 상황에서 사용됩니다. 작업이 여러 번 소비되는 것을 피하기 위해 zrem 이후에 작업을 처리할 수 있습니다. 그러나 작업을 획득했지만 성공적으로 사용하지 못한 스레드의 경우 작업을 획득하는 것은 시간 낭비였습니다. 따라서 lua 스크립팅을 통해 이 논리를 최적화하는 것을 고려할 수 있습니다. 원자적 작업을 위해 zrangeByScore와 zrem을 서버로 함께 이동하면 문제가 완벽하게 해결됩니다.

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