Redis 中实现消息队列的方式有几种

1、使用 List 类型实现

2、使用 ZSet 类型实现

3、使用发布订阅者模式实现消息队列；

4、使用 Stream 实现消息队列。

几种消息队列具体使用和优缺点

1、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：

优点：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 或者是 RDB 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。

缺点：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。

2、ZSet 实现消息队列：它是利用 zadd 和 zrangebyscore 来实现存入和读取消息的。

优点：同样具备持久化的功能

缺点：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。

3、发布订阅：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：

优点：可以按照主题订阅方式

缺点：

a、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；

b、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；

c、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。

4、Stream 类型实现：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

消费确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 ack 确认消息已经被消费完成，整个流程的执行如下图所示：

其中“Group”为群组，消费者也就是接收者需要订阅到群组才能正常获取到消息。

在 Java 代码中使用 List 实现消息队列会有什么问题？应该如何解决？

先看代码部分实现：

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);

            }

        }

    }

}

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。

解决办法：借助 Redis 中的阻塞读来替代 rpop 的方法就可以解决此问题

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);

            }

        }

    }

}

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。

在程序中如何使用 Stream 来实现消息队列

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。