实时订阅推送设计与实现

本文已经收录到Github仓库,该仓库包含计算机基础、Java基础、多线程、JVM、数据库、Redis、Spring、Mybatis、SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构等核心知识点,欢迎star~

Github地址:https://github.com/Tyson0314/Java-learning

什么是领劵的订阅推送?就是用户订阅了该劵的推送,在可领取前的一分钟就要把提醒信息推送到用户的app中。具体方案就是到具体的推送时间点了,coupon系统调用消息中心的推送接口,把信息推送出去。

下面我们分析一下这个功能的业务情景。公司目前注册用户6000W+,比如有一张无门槛的优惠劵下单立减20元,那么抢这张劵的人就会比较多,我们保守估计10W+,百万级别不好说。我们初定为20W万人,那么这20W条推送信息要在一分钟推送完成!并且一个用户是可以订阅多张劵的。所以我们知道了这个订阅功能的有两个突出的难点:

1、推送的实效性:推送慢了,用户会抱怨没有及时通知他们错过了开抢时机。

2、推送的体量大:爆款的神劵,人人都想抢!

然而推送体量又会影响到推送的实效性。这真是一个让人头疼的问题!

那就让我们把问题一个个解决掉吧!

推送的实效性的问题:当用户在领劵中心订阅了某个劵的领取提醒后,在后台就会生成一条用户的订阅提醒记录,里面记录了在哪个时间点给用户发送推送信息。所以问题就变成了系统如何快速实时选出哪些要推送的记录!

  • 方案1:MQ的延迟投递。MQ虽然支持消息的延迟投递,但是不适合用来做精确时间点投递!并且用户执行订阅之后又取消订阅的话,要把发出去的MQ消息delete掉这个操作有点头大,短时间内难以落地!并且用户可以取消之后再订阅,这又涉及到去重的问题。所以MQ的方案否掉。

  • 方案2:传统定时任务。这个相对来说

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何用Java设计实现实时订阅推送功能的最佳实践。用户的问题涉及系统设计和技术选型,所以我要先理清实时订阅推送的关键组成部分和可能的解决方案。 首先,我应该回顾用户提供的引用内容,特别是引用3、4、5,因为这些直接提到了订阅推送实现。引用5提到用Redis处理实时订阅推送,用户需要领券提醒,这可能需要定时任务和消息推送的结合。引用3提到WebSocket作为推送技术,而引用4提供了GitHub的示例项目,可能涉及具体代码实现。 接下来,我需要考虑实时订阅推送的基本流程:用户订阅某个主题或事件,系统在事件发生时及时推送消息。设计时需要处理订阅管理、事件触发、消息推送和系统可扩展性。 技术选型方面,消息中间件如RabbitMQ或Kafka可以处理事件的分发,Redis适合存储订阅关系和定时任务,WebSocket保持长连接实现实时推送。另外,分布式定时任务框架如Quartz或XXL-JOB可以用于触发定时事件,比如在领券前一分钟提醒。 然后,我应该考虑具体的实现步骤。首先,订阅管理模块,使用Redis存储用户订阅事件的关系。例如,用户订阅了某个券,将用户ID和券的推送时间存入Redis的Sorted Set,按时间排序方便后续扫描。事件触发部分,需要一个定时任务轮询Redis,找出到达推送时间的订阅,触发推送。消息推送则可以通过WebSocket实时发送,或者集成第三方推送服务。 还需要考虑分布式系统下的问题,比如如何避免单点故障,确保定时任务的高可用性。Redis的Sorted Set和ZRANGEBYSCORE命令可以用来高效地获取到期的任务。同时,使用消息队列来解耦事件触发和消息推送,提高系统的可靠性和扩展性。 另外,性能优化方面,可能需要分片处理大量订阅数据,使用多线程或分布式任务处理来提高处理速度。例如,将用户ID哈希分片到不同的Redis key中,每个分片由不同的任务节点处理。 最后,确保代码示例的准确性和实用性。比如,展示如何使用Spring Boot和WebSocket实现服务端推送,使用Redis存储订阅信息,以及定时任务的配置。同时,提供GitHub示例项目的链接供用户参考。 现在需要检查是否有遗漏的部分,比如安全认证、消息格式、错误处理等。例如,WebSocket可能需要身份验证,消息格式使用JSON,以及如何处理推送失败的情况(重试机制、死信队列等)。此外,引用5中提到coupon系统调用消息中心的接口,可能涉及服务间通信,需要考虑使用REST或RPC进行接口调用。 总结下来,设计思路应包括订阅存储、事件触发、消息推送、分布式处理,并结合合适的技术栈实现各个模块。代码示例要简明,展示关键部分的实现,如WebSocket配置、Redis操作和定时任务调度。</think>### Java实时订阅推送设计实现最佳实践 #### 一、核心设计思路 1. **订阅-发布模式** 用户通过客户端订阅特定事件(如领券提醒),系统在事件触发时推送消息[^3]。 关键数据结构: ```java // Redis存储示例:Sorted Set按时间戳排序 ZADD coupon:reminders <推送时间戳> <用户ID:券ID> ``` 2. **三层架构设计** $$系统架构 = 订阅管理 + 事件触发 + 消息推送$$ ![架构图](https://via.placeholder.com/600x200?text=订阅管理+事件触发+消息推送) #### 二、技术选型建议 | 模块 | 推荐方案 | 优势说明 | |--------------|---------------------------|--------------------------| | 订阅存储 | Redis Sorted Set | 天然支持时间排序[^5] | | 消息推送 | WebSocket+STOMP | 全双工实时通信 | | 定时任务 | XXL-JOB | 分布式任务调度 | | 消息队列 | RabbitMQ/Kafka | 削峰填谷,系统解耦 | #### 三、详细实现步骤 1. **订阅管理实现** ```java // 添加订阅(Redis操作) public void addSubscription(String userId, String couponId, long triggerTime) { String key = "coupon:reminders:" + couponId; redisTemplate.opsForZSet().add(key, userId, triggerTime); } ``` 2. **事件触发机制** 使用XXL-JOB每分钟执行: ```sql -- Redis扫描待推送任务 ZRANGEBYSCORE coupon:reminders:1234 <current_time> <current_time+60000> ``` 3. **消息推送实现** WebSocket配置示例: ```java @Configuration @EnableWebSocketMessageBroker public class WebSocketConfig implements WebSocketMessageBrokerConfigurer { @Override public void registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry registry) { registry.addEndpoint("/ws").withSockJS(); } @Override public void configureMessageBroker(MessageBrokerRegistry registry) { registry.enableSimpleBroker("/topic"); registry.setApplicationDestinationPrefixes("/app"); } } ``` #### 四、优化策略 1. **分片存储设计** $$shard = hash(userId) \% 1024$$ 将用户订阅分散到多个Redis key中避免热点问题 2. **批量推送处理** ```java // 使用并行流提升处理效率 pendingUsers.parallelStream().forEach(user -> { messagingTemplate.convertAndSendToUser( user.getId(), "/queue/reminder", new ReminderDTO(...) ); }); ``` 3. **保障机制** - 消息确认机制:要求客户端返回ACK - 失败重试队列:使用RabbitMQ死信队列 - 熔断降级:集成Hystrix进行流量控制 完整示例代码参考:[GitHub示例项目](https://github.com/Tyson0314/Java-learning)[^4]
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