SpringBoot+Redis实现不重复消费的队列

背景

最近我们新研发了一个“年夜饭订购”功能（没想到吧，雷袭在是一个程序猿的同时，也是一名优秀的在厨子）。用户使用系统选择年夜饭，点击“下单”时，后台首先会生成一条订单数据，返回消息给用户：“您已成功下单，后厨正在准备菜品！”。同时，以线程的方式指挥各个厨子按菜单联系供应商准备食材，制作菜品，最后打包寄给客户。但是，用户在使用这个功能时，系统却有一定的机率卡死，这个问题极大的影响了用户的体验。年关将近，这个功能也显得越发重要，客户要求我们限期整改，三天内必须解决该问题。

我首先对这个功能进行了分析，很明显，这是一个使用频次不高，但是使用时间比较集中的功能。在大量用户同时使用时，会导致后台的厨师，食材，供应商等全面告警（用程序员语言翻译一下，这个功能耗CPU，耗内存，耗IO）。但用户对于实时性的要求并不高。下单之后，订购的菜品是一天内完成，还是两天完成并没有关系，只要年前能做完就可以。

因此，我们决定采用消息中间件的方式，以队列的形式逐次的执行“年夜饭制作”的操作，来缓解服务器的各种资源的压力。

之所以采用Redis来实现消息队列，而不是使用更为成熟的ONS，Kafka。不是因为ONS用不起，而是Redis更有性价比（用户只允许使用ONS中间件，但ONS会带来额外的网络开销，学习成本和风险都更大，这个功能使用频度并不高，没有必要为了它而引入一个重量级的中间件。）

代码实践

说干就干，咱们先看看源码，如下：


// 订单实体类
@Data
public class OrderEntity implements Serializable {
 
    /**
     * 客户姓名
     */
    private String customerName;
 
    /**
     * 订单号
     */
    private String orderCode;
 
    /**
     * 菜单
     */
    List menus;
}
 
@Slf4j
@Service
public class DinnerService {
    
    /**
     * 年夜饭下单
     *
     * @param req 订单信息
     * @return
     */
    public Object orderNewYearEveDinner(OrderEntity entity) {
        // 存储订单信息
        saveOrder(entity);
        // 异步开始做菜
        CompletableFuture.runAsync(() -> doNewYearEveDinner(entity));
        return "您已成功下单，后厨正在准备预制菜!";
    }
 
    /**
     * 这里模拟的是做年夜饭的过程方法，该方法用时较长，整个过程需要10秒。
     * 这个过程中存在多种意外，可能导致该方法执行失败
     *
     * @param req 订单信息
     */
    public void doNewYearEveDinner(OrderEntity entity) {
        System.out.println("开始做订单 " + entity.getOrderCode() + " 的年夜饭");
        try {
            Thread.sleep(10000);
        }catch (Exception e ) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println("厨子跑了，厨房着火了，供应商堵路上了");
        }
        System.out.println("订单 " + entity.getOrderCode() + " 的年夜饭已经完成");
    }
    
    private void saveOrder(OrderEntity req) {
        //这里假设做的是订单入库操作
        System.out.println("订单 " + req.getOrderCode() + " 已经入库， 做饭开始时间为 "+ new Date());
    }
 
}

1、引入maven依赖，在application.yml中添加redis配置


 
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
        dependency>


spring:
  redis:
    database: 9
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    password: 
    jedis:
      pool:
        max-active: 8
        max-wait: -1
        max-idle: 8
        min-idle: 0

2、添加Redis队列监听，添加Redis配置文件注册监听


// 监听类
@Component
public class DinnerListener implements MessageListener {
 
    @Autowired
    private DinnerService service;
 
    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern)  {
        OrderEntity entity= JSON.parseObject(message.toString(), OrderEntity.class);
        service.doNewYearEveDinner(entity);
    }
}
 
 
//配置类，用于注册监听
@Configuration
public class RedisConfig {
    @Bean
    public ChannelTopic topic() {
        return new ChannelTopic("NEW_YEAR_DINNER");
    }
 
    @Bean
    public MessageListenerAdapter messageListenerAdapter(DinnerListener listener) {
        return new MessageListenerAdapter(listener);
    }
 
    @Bean
    public RedisMessageListenerContainer redisContainer(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory,
                                                        MessageListenerAdapter messageListenerAdapter,
                                                        ChannelTopic topic) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        container.addMessageListener(messageListenerAdapter, topic);
        return container;
    }
 
}

3、修改原方法，以及Controller调用


// DinnerService中的方法修改   
 /**
     * 年夜饭下单
     *
     * @param req 订单信息
     * @return
     */
    public Object orderNewYearEveDinner(OrderEntity entity) {
        // 存储订单信息
        saveOrder(entity);
        // 异步开始做菜
        redisTemplate.convertAndSend("NEW_YEAR_DINNER", JSON.toJSONString(entity));
        return "您已成功下单，后厨正在准备预制菜!";
    }
 
 
@RestController
public class DinnerController {
 
    private int i = 0;
    
    @Autowired
    private DinnerService service;
 
    @GetMapping("/orderDinner")
    public Object orderDinner() {
        OrderEntity entity = new OrderEntity();
        entity.setOrderCode("Order" + (++i));
        entity.setCustomerName("第"+i+"位客户");
        return service.orderNewYearEveDinner(entity);
    }
}

4、通过postman调用四次请求，测试结果如下：

5、Listener中添加同步锁

细看上文中打出来的注释，我发现这和我设想的不一样啊。原定的计划是先做完第一份年夜饭，再做第二份，做完第二份再做第三份，为什么第一次没执行完就开始执行第二次了？

在网上查了些资料后我才知道，要达到我想要的效果，得在Listener中添加上同步锁，如下：


@Component
public class DinnerListener implements MessageListener {
 
    @Autowired
    private DinnerService service;
 
    private final Object lock = new Object();
 
    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern)  {
        synchronized (lock) {
            OrderEntity entity = JSON.parseObject(message.toString(), OrderEntity.class);
            service.doNewYearEveDinner(entity);
        }
    }
}

再次执行测试用例，结果如下：

6、多服务不重复消费消息

上面的结果已经满足了我们的要求，但是，客户考虑到我们只有一个厨房，的确影响效率，决定给我们扩建一个厨房（添加服务器），希望能达到厨房A做第一份订单，厨房B做第二份订单，以上的代码能实现吗？我们把刚才的项目拷贝一份，修改端口，启动后测试。结果如下：

从上面的日志可以看出来，两个服务都做了订单1的年夜饭，消息被重复消费了。但是根据业务需求，我们不需要重复消费消息，我们想达到的效果是多服务实现负载均衡，本服务在处理的数据，其他服务不需要再处理了，应该怎么实现呢？咱们依然可以运用Redis，对代码做如下调整：


@Component
public class DinnerListener implements MessageListener {
 
    @Autowired
    private DinnerService service;
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    private final Object lock = new Object();
 
    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern)  {
        synchronized (lock) {
            Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(message.toString(), "1", 1, TimeUnit.DAYS);
            // 加锁失败，已有消费端在此时对此消息进行处理，这里不再做处理
            if (!flag) {
                return;
            }
            OrderEntity entity = JSON.parseObject(message.toString(), OrderEntity.class);
            service.doNewYearEveDinner(entity);
        }
    }
}

从测试结果来看，这么调整解决达到了我们的效果。

7、添加日志监控

仔细检查，发现上面的代码虽然满足了我们的业务需求，但是在安全方面仍然没有得到一定的保障，方法doNewYearEveDinner存在很多不可预见的隐患，如厨师跑了，厨房着了，供应商堵路上了，这些都会导致方法执行失败，那么，我们怎么知道这个订单执行成功或者失败了呢？看日志吗？成百上千条数据堆起来，通过看日志来看结果多不方便啊？咱们是否可以对代码做一下调整？基于这方面考虑，我对代码做了以下调整


//订单类进行调整
@Data
public class OrderEntity implements Serializable {
 
    /**
     * 客户姓名
     */
    private String customerName;
 
    /**
     * 订单号
     */
    private String orderCode;
 
    /**
     * 菜单
     */
    List menus;
 
    /**
     * 出餐状态
     */
    private String dinnerState;
    
    /**
     * 做饭开始时间
     */
    private String dinnerStartTime;
 
    /**
     * 做饭结束时间
     */
    private String dinnerEndTime;
 
    /**
     * 备注
     */
    private String remark;
}
 
// DinnerService做如下调整， 添加一个订单信息更新的方法
@Slf4j
@Service
public class DinnerService {
 
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
 
    /**
     * 年夜饭下单
     *
     * @param req 订单信息
     * @return
     */
    public Object orderNewYearEveDinner(OrderEntity req) {
        // 存储订单信息
        saveOrder(req);
        // 异步开始做菜
        redisTemplate.convertAndSend("NEW_YEAR_DINNER", JSON.toJSONString(req));
        return "您已成功下单，订单号为"+ req.getOrderCode()+"，后厨正在准备预制菜!";
    }
    /**
     * 这里模拟的是做年夜饭的过程方法，该方法用时较长，整个过程需要10秒，但是，这个过程中存在多种意外，该方法可能失败
     *
     * @param req 订单信息
     */
    public void doNewYearEveDinner(OrderEntity req) throws Exception {
        System.out.println("开始做订单 " + req.getOrderCode() + " 的年夜饭");
        Thread.sleep(10000);
        System.out.println("订单 " + req.getOrderCode() + " 的年夜饭已经完成");
    }
 
    private void saveOrder(OrderEntity req) {
        //这里假设做的是订单入库操作
        System.out.println("订单 " + req.getOrderCode() + " 已经入库， 做饭开始时间为 "+ new Date());
    }
 
    /**
     * 根据订单编号修改订单信息
     *
     * @param orderCode 订单编号
     * @param dinnerStatus
     * @param remark
     */
    public void updateOrder(String orderCode, String dinnerStatus, String remark) {
        // 根据订单编号修改订单的出餐结束时间，出餐状态，备注等信息。
        System.out.println("更新订单 "+ orderCode +" 信息，做饭结束时间为 "+ new Date() + ", 出餐状态为"+ dinnerStatus +", 备注为 " +remark);
    }
}
 
// Listener中做如下调整
    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern)  {
        synchronized (lock) {
            Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(message.toString(), "1", 1, TimeUnit.DAYS);
            // 加锁失败，已有消费端在此时对此消息进行处理，这里不再做处理
            if (!flag) {
                return;
            }
            OrderEntity param = JSON.parseObject(message.toString(), OrderEntity.class);
            try {
                service.doNewYearEveDinner(param);
                service.updateOrder(param.getOrderCode(), "SUCCESS", "成功");
            }catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                service.updateOrder(param.getOrderCode(), "FAIL", e.getMessage());
            }
        }
    }

这部分代码就不贴测试结果了，与上一次的测试结果一致，只不过提升了功能的可测试性，扩展一下，这个结果能否达到我们的要求呢？其实仍然没有，对于执行失败的订单，我们需要一个机制来处理，根据报错信息决定是重新执行还是直接报警，人为介入处理，由此才能实现整个事务的闭环。

这是一次简单的SpringBoot+Redis实现队列的实践，个人觉得这个过程比较有趣，分析问题出现的原因，需求的潜在归约，根据业务的需要、当前的条件选择合适的方法和组件，快而有效的解决问题，所以我将它记录了下来，供大家参考。实际上，已经有大神对于Redis实现队列的方法进行了完整细致的归纳，如果想深入的了解这部分的知识，推荐你们看看这篇博客： Redis队列详解（springboot实战）

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原文地址：https://blog.csdn.net/m0_60681411/article/details/135895842