基于Redission高级应用25-RStream详细原理及消息队列工具类实现

站长

2024年07月30日 14:40 · 阅读数 65

概述

Redisson 是一个 Java 客户端库，它允许 Java 程序通过高级接口与 Redis 数据库进行交互。Redisson 中的 RStream 是对 Redis 流数据类型的封装，提供了丰富的方法来操作 Redis 流。Redis 流是 Redis 5.0 引入的一种新的数据类型，专为消息流处理而设计。

RStream 原理

RStream 原理基于 Redis 流的特性，核心概念：

数据结构：Redis 流是一个有序的消息列表，其中每个消息都包含一个唯一的 ID 和一组键值对。
消息 ID：Redis 流中的每条消息都由一个 ID 标识，该 ID 通常由 Redis 自动生成，保证了消息在流中的顺序。
消费者组：Redis 流支持消费者组的概念，允许多个消费者协同处理流中的消息。每个消费者组都有自己的消息视图。
消息确认：消费者处理消息后需要进行确认，未被确认的消息可以由其他消费者重新处理，这提供了一种��息处理的可靠性保证。

Redisson 的 RStream 接口利用了 Redis 流的这些特性，并提供了一些方法，例如：

add：向流中添加消息。
read：从流中读取消息。
createGroup：创建消费者组。
ack：确认消息已被处理。

RStream 优点

易用性：Redisson 提供了一个简单易用的 API 来操作 Redis 流，这使得 Java 开发人员可以轻松地集成和使用流数据。
可靠性：通过消费者组和消息确认机制，RStream 支持可靠的消息处理，允许实现复杂的分布式流处理系统。
可伸缩性：Redis 流支持多个消费者和消费者组，可以通过增加消费者来扩展消息处理的能力。
消息顺序：由于 Redis 流中的消息是有序的，RStream 可以保证消息的顺序性，这对于某些应用场景非常重要。
高性能：Redis 本身就是一个高性能的内存数据存储，RStream 继承了这一特性，提供了高吞吐量的消息处理能力。

RStream 缺点

内存限制：由于 Redis 是基于内存的数据存储，RStream 中的数据也存储在内存中，这可能限制了流的大小和持久性。
依赖于 Redis 版本：RStream 的功能依赖于 Redis 5.0 或更高版本，因为流数据类型是在 Redis 5.0 中引入的。
数据持久化：虽然 Redis 提供了持久化机制，但对于非常大的数据流，如果没有合理的持久化和备份策略，可能存在数据丢失的风险。
复杂性管理：对于大规模的分布式系统，管理 RStream 的复杂性可能会增加，需要对 Redis 流的工作原理有深入的理解。

总的来说，Redisson 中的 RStream 提供了一个高级的接口来利用 Redis 流的强大功能，使得在 Java 应用中实现消息流处理变得更加容易。然而，它也继承了 Redis 的限制，特别是与内存和数据持久化相关的限制。在使用 RStream 时，开发人员需要权衡其优缺点，并根据具体的应用场景来设计合适的架构。

使用场景

Redisson 的 RStream 是对 Redis 流（Streams）数据类型的封装，它提供了一种用于消息队列和事件流处理的数据结构。以下是一些典型的使用场景：

1. 消息队列（Message Queueing）

RStream 可以作为一个消息队列使用，允许生产者发布消息，而一个或多个消费者则可以处理这些消息。这对于解耦生产者和消费者、实现异步处理流程非常有用。例如，一个 Web 应用程序可以将用户生成的事件发布到一个流中，而后台处理服务可以作为消费者从流中读取并处理这些事件。

2. 事件流处理（Event Streaming）

在事件驱动的架构中，RStream 可以用来捕获、传输和存储事件流。这对于构建实时分析和监控系统非常有用，例如，实时监控用户活动、交易或传感器数据，并基于这些数据触发相应的动作。

3. 日志聚合（Log Aggregation）

RStream 可以用于聚合来自多个源的日志数据。各个服务或应用程序可以将日志发布到一个共享的流中，而日志处理系统可以从中读取并进行聚合、分析或存档。

4. 数据流分析（Data Stream Analytics）

对于需要对数据流进行实时分析的应用，RStream 提供了一个高性能的解决方案。例如，在金融领域，可以使用 RStream 实时处理股票市场的交易流，以便快速做出交易决策。

5. 异步任务处理（Asynchronous Task Processing）

RStream 可以用于分布式任务队列，其中任务是异步执行的。这允许应用程序将任务分发到多个工作进程进行处理，从而提高处理效率和吞吐量。

6. 聊天应用和社交媒体（Chat Applications and Social Media）

聊天应用和社交媒体平台可以使用 RStream 来传输消息和更新。由于 Redis 流支持消费者组和消息确认机制，这些应用可以确保消息的可靠传输和有序处理。

7. IoT 和设备遥测数据（IoT and Telemetry Data）

物联网 (IoT) 设备可以将遥测数据发布到 RStream，而后端系统可以订阅这些数据流进行监控和分析。RStream 的实时处理能力对于响应传感器数据和执行自动化控制特别重要。

8. 分布式流处理（Distributed Stream Processing）

RStream 可以用作分布式流处理应用的基础，其中多个处理节点可以并行地从同一个流中读取数据，并执行复杂的转换和聚合操作。

9. 实时排行榜和计数器（Real-time Leaderboards and Counters）

游戏和社交应用经常需要实时更新排行榜或计数器。RStream 可以用来跟踪这些实时数据，并且由于其性能特性，即使在高负载下也能保持快速响应。

10. 多租户系统（Multi-tenant Systems）

在多租户系统中，每个租户的事件可以发布到独立的流中，而系统则可以根据租户的需求独立地处理这些流。

在使用 RStream 时，需要考虑 Redis 的内存限制和数据持久化策略，以确保系统的稳定性和数据的安全性。由于 Redisson 提供了对 Redis 流的高级抽象，开发者可以更容易地在 Java 应用中实现上述使用场景。

消息队列（Message Queueing）工具类封装：

1.创建RStream工具类

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RStream;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.StreamMessageId;
import org.redisson.config.Config;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.AsyncResult;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;
import javax.annotation.PreDestroy;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Future;
/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 2024/7/22 8:00
 * @Description RStream 实现消息队列工具类
 */
@Service
public class StreamMessageQueue {

    private RedissonClient redisson;
    private RStream<String, String> stream;

    @Value("${redis.stream.name}")
    private String streamName;

    @Value("${redis.server.address}")
    private String redisAddress;

    @PostConstruct
    public void init() {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress(redisAddress);
        this.redisson = Redisson.create(config);
        this.stream = redisson.getStream(streamName);
    }

    @PreDestroy
    public void destroy() {
        redisson.shutdown();
    }

    public void publish(String key, String message) {
        stream.add(key, message);
    }

    @Async
    public Future<Void> subscribe(String consumerGroup, MessageListener listener) {
        while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
            try {
                // 读取并自动确认消息
                Map<StreamMessageId, Map<String, String>> messages = stream.readGroup(consumerGroup, consumerGroup);
                for (Map.Entry<StreamMessageId, Map<String, String>> entry : messages.entrySet()) {
                    StreamMessageId messageId = entry.getKey();
                    Map<String, String> message = entry.getValue();
                    listener.onMessage(messageId, message);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                // 可以选择重新抛出异常或者进行其他异常处理
            }
        }
        return new AsyncResult<>(null);
    }

    public interface MessageListener {
        void onMessage(StreamMessageId messageId, Map<String, String> message);
    }
}

基于Redission高级应用25-RStream详细原理及消息队列工具类实现

2. 配置属性文件

（application.properties 或 application.yml）：

# application.properties
redis.server.address=redis://127.0.0.1:6379
redis.stream.name=mystream

3. 创建消息监听器：

/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 2024/7/22 8:00
 * @Description RStream 监听
 */
public class MyMessageListener implements StreamMessageQueue.MessageListener {
    @Override
    public void onMessage(StreamMessageId messageId, Map<String, String> message) {
        // 处理接收到的消息
        System.out.println("Received message with ID: " + messageId + " and body: " + message);
    }
}

4. 在 Spring 组件中使用 `StreamMessageQueue`：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;
/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 2024/7/22 8:00
 * @Description RStream 发布
 */
@Component
public class MessageProcessor {

    @Autowired
    private StreamMessageQueue messageQueue;

    @PostConstruct
    public void startProcessing() {
        // 订阅消息
        messageQueue.subscribe("my-consumer-group", new MyMessageListener());
    }

    public void publishMessage(String key, String value) {
        // 发布消息
        messageQueue.publish(key, value);
    }
}

在这个例子中，MessageProcessor 组件在初始化后立即开始订阅消息，并提供了一个方法来发布消息。 MyMessageListener 实现了 StreamMessageQueue.MessageListener 接口，并定义了如何处理接收到的消息。

5. 运行 Spring 应用程序：

当 Spring 应用程序启动时，MessageProcessor 组件将自动开始监听消息。可以在任何需要的地方调用 publishMessage 方法来发送消息到 Redis 流。

请注意，可能需要调整 StreamMessageQueue 类以适应具体需求，比如处理异常、实现优雅的关闭逻辑、配置消费者组名称等。此外，确保 Redis 服务器正在运行，并且配置信息与实际环境相匹配。

时序图：

生产者StreamMessageQueueRedis Stream消息监听器消费者组消费者组定期从流中读取消息publish(key, message)add(key, message)MessageIdreadGroup(groupName, consumerName)返回消息onMessage(messageId, message)处理消息acknowledge(messageId)确认消息生产者StreamMessageQueueRedis Stream消息监听器消费者组

在这个时序图中，我们有以下参与者：

生产者：发送消息到 StreamMessageQueue。
StreamMessageQueue：负责将消息添加到 Redis Stream 中。
Redis Stream：Redis 数据结构，用于存储消息。
消息监听器：实现了 MessageListener 接口的类，负责处理接收到的消息。
消费者组：一组消费者，从 Redis Stream 中读取并处理消息。

流程如下：

生产者 调用 StreamMessageQueue 的 publish 方法，传递消息的键和值。
StreamMessageQueue 使用 Redisson 的 RStream API 将消息添加到 Redis Stream。
Redis Stream 接收到消息并返回一个消息 ID 给 StreamMessageQueue。
消费者组 定期从 Redis Stream 中读取消息。
Redis Stream 将消息返回给消费者组。
消费者组 将消息传递给 消息监听器。
消息监听器 处理消息，并通过消费者组确认消息处理完成。
消费者组 向 Redis Stream 发送消息确认。
Redis Stream 确认消息已被处理。

RStream 和 RTopic 是两种不同的消息发布和订阅机制

Redisson 的 RStream 和 RTopic 是两种不同的消息发布和订阅机制，它们基于 Redis 的不同数据结构和提供不同的特性。

RStream：

基于 Redis Streams 数据结构。
适合用作消息队列和事件流处理。
支持持久化，即使在消息发送后，消息也会保留在流中，直到被显式删除。
支持多个消费者读取相同的消息流，且每个消费者可以独立跟踪其消息偏移量。
提供消费者组的概念，允许多个消费者协作处理消息，且确保每个消息只被一个消费者处理。
支持消息确认机制，确保消息被正确处理。
适用于构建复杂的消息处理系统，如日志聚合、实时数据分析、事件驱动架构等。

RTopic：

基于 Redis Pub/Sub 机制。
适合用于实时消息通知和轻量级事件分发。
不支持持久化，如果没有订阅者在线或者订阅者无法及时处理消息，消息将丢失。
发布的消息会发送给所有在线的订阅者，且订阅者无法独立跟踪消息历史。
不支持消费者组，所有订阅者都会收到相同的消息。
不支持消息确认机制，一旦消息发送，发布者无法知道消息是否被订阅者接收或处理。
适用于需要广播消息给所有订阅者的场景，如聊天室通知、实时更新通知等。

使用场景区分：

当需要可靠的消息传递、持久化、消息确认和能够处理消息历史的能力时，应该选择 RStream。RStream 提供了更强大的消息处理能力，适合构建复杂的消息系统，例如处理订单、事务、日志和其他需要确保消息不丢失的场景。
当只需要简单的实时通知和事件分发，不需要持久化、消息确认或处理消息历史，并且可以接受消息可能丢失的风险时，可以选择 RTopic。
RTopic 适用于轻量级的通知系统，例如实时推送更新、广播消息给所有在线用户等。

在决定使用 RStream 还是 RTopic 时，应该根据应用需求以及消息的重要性来做出选择。如果消息的可靠传递和处理至关重要，那么 RStream 是更好的选择。如果只需要简单的消息广播，并且对消息丢失的容忍度较高，那么 RTopic 可能更适合需求。

总结

StreamMessageQueue 是一个利用 Redis Streams 和 Redisson 客户端实现的 Java 消息队列工具类。它提供了一种机制，允许应用程序以发布/订阅的方式发送和接收消息。以下是 StreamMessageQueue 和 RStream 的主要概念和特性的总结：

StreamMessageQueue 特性：

消息发布：允许生产者将消息发布到一个流中，每个消息都由一个唯一的 ID 标识。
消息订阅：允许消费者订阅流，并处理接收到的消息。
消费者组：支持消费者组的概念，使得多个消费者可以共同处理同一个流中的消息，而且确保每条消息只被一个消费者处理。
消息确认：提供了消息确认机制，确保消息被处理后不会再次被消费。
持久化：由于 Redis Streams 的特性，消息在流中是持久化的，即使在消息发布后，消息也会保留在流中，直到被显式删除。
Spring 集成：可以与 Spring 框架集成，利用 Spring 的配置管理和生命周期管理等特性。

RStream 特性：

Redis Streams 的封装：RStream 是 Redisson 提供的 Redis Streams 的 Java 接口封装。
消息的添加和读取：支持向流中添加消息和从流中读取消息的操作。
流条目和消费者组：支持流条目（StreamMessageId）和消费者组（Consumer Groups）的概念，以便更好地管理消息和处理消息的分布式。
跨语言兼容性：由于基于 Redis，RStream 可以与支持 Redis 的任何语言或框架兼容。

使用场景：

事件驱动架构：适用于需要处理事件流或实现事件驱动架构的应用程序。
日志聚合：可以用于日志聚合系统，将来自多个源的日志数据收集到一个中心位置。
实时数据分析：适合于需要对实时数据进行分析和处理的场景。
订单处理：可以用于电商等应用中的订单处理系统，确保订单的顺序和可靠处理。

总体而言，StreamMessageQueue 和 RStream 提供了构建可扩展、可靠和高性能消息队列系统的能力，适用于对消息持久化和确保消息不丢失有严格要求的应用场景。通过使用 Redis Streams，可以实现复杂的消息处理逻辑，同时保持高效的数据处理和良好的系统响应能力。

转载自:https://juejin.cn/post/7394291501776207882

基于Redission高级应用25-RStream详细原理及消息队列工具类实现

概述

RStream 原理

RStream 优点

RStream 缺点

使用场景

1. 消息队列（Message Queueing）

2. 事件流处理（Event Streaming）

3. 日志聚合（Log Aggregation）

4. 数据流分析（Data Stream Analytics）

5. 异步任务处理（Asynchronous Task Processing）

6. 聊天应用和社交媒体（Chat Applications and Social Media）

7. IoT 和设备遥测数据（IoT and Telemetry Data）

8. 分布式流处理（Distributed Stream Processing）

9. 实时排行榜和计数器（Real-time Leaderboards and Counters）

10. 多租户系统（Multi-tenant Systems）

消息队列（Message Queueing）工具类封装：

1.创建RStream工具类

2. 配置属性文件

3. 创建消息监听器：

4. 在 Spring 组件中使用 StreamMessageQueue：

5. 运行 Spring 应用程序：

时序图：

RStream 和 RTopic 是两种不同的消息发布和订阅机制

RStream：

RTopic：

使用场景区分：

总结

StreamMessageQueue 特性：

RStream 特性：

使用场景：

4. 在 Spring 组件中使用 `StreamMessageQueue`：