【2023】redis-stream配合spring的data-redis详细使用(包括广播和组接收)

原创已于 2023-10-15 20:06:02 修改 · 1.4k 阅读

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#redis #spring #数据库 #队列

于 2023-10-15 20:05:10 首次发布

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文章介绍了如何在SpringBoot项目中整合SpringDataRedis实现RedisStream，包括依赖配置、实体类、发送和接收消息（广播与分组）、以及通过HTTP主动发送消息的示例。作者展示了如何通过RedisStream实现异步消息处理，同时对比了与其他实现方式的优缺点。

背景：
使用该方式实现，主要是因为项目中有个地方刚好需要异步来实现，而项目又没有配置专业的消息中间件，并且使用的也不是太频繁，就觉得没必要专门安装一个MQ服务了，直接通过现有的redis的stream来实现异步消息接收直接具体的业务逻辑。

一、简介

1、介绍

Redis Stream（Redis Streams）是Redis 5.0版本引入的一种数据结构，用于处理时间序列数据、消息队列和日志流。它提供了高吞吐量、持久性、有序、可扩展的消息传递解决方案。Redis Stream 结构是对传统发布/订阅模式的增强，使你能够更灵活地处理数据流，并提供了以下主要特性：

多生产者和多消费者：多个生产者可以同时向 Stream 中写入消息，而多个消费者可以独立订阅并消费消息。每个消费者可以有不同的消费速率。
消费组：Redis Stream引入了消费者组的概念，多个消费者可以加入同一个消费者组并共同消费消息，这确保了消息在消费时不会被多次处理。
消费者阻塞：消费者可以使用 XREADGROUP 命令以阻塞方式获取消息，只有当有新消息到达时才会被推送给消费者。
消费者自动确认：Redis Stream 支持自动确认消息，消费者可以告诉 Redis 何时确认已经成功处理了一条消息。
多 Stream 支持：你可以创建多个 Stream 来存储不同种类的数据，并分别处理它们。
有序性：消息在 Stream 中按照消息的时间戳有序存储，因此你可以按照消息的顺序读取数据。
持久性存储：Redis Stream 使用内存数据结构，但也支持将数据异步保存到磁盘，以确保数据不会丢失。

2、对比

对比redis的其他几种实现方式来说功能更加全面，支持可持久化和通过ack确认的方式基本实现了消息丢失的问题，当然对比专业的消息队列中间件来说还是有些不足的。
需要看详细对比可以看 🔗redis队列对比 这篇文章
在这里插入图片描述

二、整合spring的data-redis实现

1、使用依赖

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    <version>2.11.1</version>
  </dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.projectlombok</groupId>
			<artifactId>lombok</artifactId>
			<optional>true</optional>
		</dependency>
		  </dependencies>

2、配置类

2.1、配置`RedisTemplate bean`

重点是下面这一句，不能用json的序列化类，否则会序列化失败
redisTemplate.setHashValueSerializer(RedisSerializer.string());

	@Bean
	public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
		RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
		redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);
		redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
		redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
		redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
		// 这个地方不可使用 json 序列化，如果使用的是ObjectRecord传输对象时，可能会有问题，会出现一个 java.lang.IllegalArgumentException: Value must not be null! 错误
		redisTemplate.setHashValueSerializer(RedisSerializer.string());
		return redisTemplate;
	}

2.2、异常类

@Slf4j
public class CustomErrorHandler implements ErrorHandler {
    @Override
    public void handleError(Throwable throwable) {
        log.error("发生了异常",throwable);
    }
}

3、实体类

该地方使用了两个实体类，主要是用于测试，如果不是指定的同一个类型时，指定的是父类的类型，是否可以正常反序列化接收消息

3.1、User

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
public class Book extends User{
    private String title;
    private String author;
}

3.2、Book

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
public class User implements Serializable {
    private String name;
    private Integer age;
}

4、发送消息

发送消息主要是通过redisTemplate.opsForStream().add(record);进行发送到redis中（接收时会分两种方式接收，看后续！）

4.1、RedisStreamUtil工具类

用于实现消息发送、初始化组、key绑定组、清除消费了的消息等方法

在第一次发送消息时需要先绑定接收的组和可key，否则在接收时会报不存在该组的异常
发送消息后，需要把该条消费了的消息清除掉，否则会一直保持在stream中

@Component
@Slf4j
public class RedisStreamUtil {
    public static final String STREAM_KEY_001 = "stream-001";
    @Resource
    private RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;


    /**
     * 添加记录到流中
     * @param streamKey
     * @param t
     * @param <T>
     */
    public <T> RecordId add(String streamKey,T t){
        ObjectRecord<String, T> record = StreamRecords.newRecord()
                .in(streamKey)  //key
                .ofObject(t) //消息数据
                .withId(RecordId.autoGenerate());
//        发送消息
        RecordId recordId = redisTemplate.opsForStream().add(record);

        log.info("添加成功，返回的record-id[{}]",recordId);


        return recordId;
    }

    /**
     * 用来创建绑定流和组
     */
    public void addGroup(String key, String groupName){
        redisTemplate.opsForStream().createGroup(key,groupName);
    }
    /**
     * 用来判断key是否存在
     */
    public boolean hasKey(String key){
        if(key==null){
            return false;
        }else{
            return redisTemplate.hasKey(key);
        }

    }
    /**
     * 用来删除掉消费了的消息
     */
    public void delField(String key,RecordId recordIds){
        redisTemplate.opsForStream().delete(key,recordIds);
    }

    /**
     * 用来初始化 实现绑定key和消费组
     */
    public void initStream(String key, String group){
        //判断key是否存在，如果不存在则创建
        boolean hasKey = hasKey(key);
        if(!hasKey){
            Map<String,Object> map = new HashMap<>();
            map.put("key","value");
            RecordId recordId = add(key, map);
            addGroup(key,group);   //第一次初始化时需要把Stream和group绑定，
            delField(key,recordId);  //清除掉该条无用数据
            log.info("stream:{}-group:{} initialize success",key,group);
        }
    }


    public String getStreamKey001(){
        return STREAM_KEY_001;
    }
}

4.2、通过延时队列线程池模拟发送消息

该方法里通过模拟延时5秒后，每隔3秒发送一条数据，发送10条后关闭线程池

/**
 * 在spring初始化时执行，定时发送消息到stream中，用于模拟发送消息
 */
//@Component
public class StreamMessageRunner implements ApplicationRunner {

    @Resource
    private RedisStreamUtil redisStreamUtil;


    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(2);

        AtomicInteger integer = new AtomicInteger(0);
        //使用延时队列线程池模拟发送数据消息
        pool.scheduleAtFixedRate(()->{
            User zhangsan = new User("zhangsan"+integer.get(), 1 + integer.get());
            RecordId recordId = redisStreamUtil.add(redisStreamUtil.getStreamKey001(), zhangsan);
            integer.getAndIncrement();
//需要把消费了的消息清除掉，否则会一直保持在stream中，会被重复消费
            redisStreamUtil.delField(redisStreamUtil.getStreamKey001(),recordId);
            if (integer.get()>10){
                System.out.println("---------退出发送消息--------");
                pool.shutdown();
            }
        },5,3, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

4.3、通过http主动发送消息

通过分别发送父类和子类比对查看不同效果

@RestController
@RequestMapping("/index")
public class index {
    @Resource
    private RedisStreamUtil redisStreamUtil;

   /**
    * 父类
    */
    @GetMapping("/login")
    public String login(User user){

        RecordId recordId = redisStreamUtil.add(redisStreamUtil.getStreamKey001(), user);
        redisStreamUtil.delField(redisStreamUtil.getStreamKey001(),recordId);

        return "成功！";
    }
    /**
    * 子类
    */
    @GetMapping("/login2")
    public String login(Book book){

        RecordId recordId = redisStreamUtil.add(redisStreamUtil.getStreamKey001(), book);

        redisStreamUtil.delField(redisStreamUtil.getStreamKey001(),recordId);
        return "成功！";
    }
}

5、🌟消息接收

5.1、不绑定消费组—可以实现广播📢效果

节点消费者不绑定消费组，直接和stream进行绑定，即可实现广播的效果，每次有消息发送到该指定节点的stream，都可以接收到。

如下图：有消息发送到redis Stream 里面绑定的A0到B2全部可以接收到这条消息

方式1：主动读取

通过redisTemplate.opsForStream().read()方法主动去stream中读取消息

/**
 * 独立消费者---可以读取到该key的全部消息
 */
@Component
@Slf4j
public class XreadNonBlockConsumer01 implements InitializingBean, DisposableBean {
    private ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
    @Resource
    private RedisTemplate<String,Object> redisTemplate;
    private volatile boolean stop = false;


    /**
     * 初始化bean时执行，以轮询的方式主动去stream的指定key里读取消息
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        // 初始化线程池
        threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 0, TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(), r -> {
            Thread thread = new Thread(r);
            thread.setDaemon(true);
            thread.setName("xread-nonblock-01");
            return thread;
        });

        StreamReadOptions options = StreamReadOptions.empty()
//                如果没有数据，则阻塞1s，阻塞时间需要小于·spring.redis.timeout·
                .block(Duration.ofMillis(1000))
//                一直阻塞直到获取数据，可能会报超时异常
//                .block(Duration.ofMillis(0))
//                一次获取10条数据
                .count(10);

        StringBuilder readBuilder = new StringBuilder("0-0");

        threadPoolExecutor.execute(()->{
            while (!stop){
                //主动到redis的stream中去读取，options设置了每读取一次阻塞一秒
                List<ObjectRecord<String, User>> objectRecords = redisTemplate.opsForStream()
                        .read(User.class, options,
                                StreamOffset.create(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001, ReadOffset.from(readBuilder.toString())));

                if (CollectionUtils.isEmpty(objectRecords)){
                    log.warn("没有读取到数据");
                    continue;
                }
                objectRecords.stream().forEach(objectRecord->{
                    log.info("获取到的数据信息 id:[{}] book:[{}]", objectRecord.getId(), objectRecord.getValue());
                    readBuilder.setLength(0);
                    readBuilder.append(objectRecord.getId());

                });
            }
        });


    }

    /**
     * 在销毁bean时把线程池关闭
     * @throws Exception
     */
    @Override
    public void destroy() throws Exception {
        stop = true;
        threadPoolExecutor.shutdown();
        threadPoolExecutor.awaitTermination(3,TimeUnit.SECONDS);
    }

}

测试日志

在这里插入图片描述

🍉方式2：通过监听器监听是否有新消息

具体代码和分组的是一样的，只不过不指定组而已，就合并在下面写了
主要通过StreamMessageListenerContainer这个监听器类实现。

主要通过下面这一句：

container.receive(StreamOffset.fromStart(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001), new MonitorStreamListener("独立消费", null, null));

5.2、指定消费组----实现一个组内只有一个成员可以接收到

进行分组之后，一个组内，只会有一个成员可以读到消息，具体如下图，当然在使用时也可以绑定多个组，每个组接收不听的消息。下面方式就相当于mq了，交换机，队列和路由键的关系
在这里插入图片描述

5.2.1、配置类

下面代码具体流程时先创建一个线程池；然后在配置消息监听容器，最后在把用于接收消息的监听器放入到监听容器中去，最后把这个侦听容器注入到bean去

@Configuration
public class RedisStreamConfiguration {

    @Resource
    private RedisStreamUtil redisStreamUtil;
    @Resource
    private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;

    @Bean(initMethod = "start",destroyMethod = "stop")
    public StreamMessageListenerContainer<String, ObjectRecord<String,User>> streamMessageListenerContainer(){
        AtomicInteger index = new AtomicInteger(1);
//        获取本机线程数
        int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(processors, processors, 0,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(50)
                , (r) -> {
            Thread thread = new Thread(r);
            thread.setName("async-stream-consumer-" + index.getAndIncrement());
            thread.setDaemon(true);
            return thread;
        }, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

//        消息监听容器，不能在外部实现。创建后，StreamMessageListenerContainer可以订阅Redis流并使用传入的消息
        StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions<String,ObjectRecord<String,User>> options =
                StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions
                        .builder()
                        // 一次最多获取多少条消息
                        .batchSize(10)
                        // 运行 Stream 的 poll task
                        .executor(executor)
                        // Stream 中没有消息时，阻塞多长时间，需要比 `spring.redis.timeout` 的时间小
                        .pollTimeout(Duration.ofSeconds(1))
                        // ObjectRecord 时，将 对象的 filed 和 value 转换成一个 Map 比如：将Book对象转换成map
//                        .objectMapper(new ObjectHashMapper())
                        // 获取消息的过程或获取到消息给具体的消息者处理的过程中，发生了异常的处理
                        .errorHandler(new CustomErrorHandler())
                        // 将发送到Stream中的Record转换成ObjectRecord，转换成具体的类型是这个地方指定的类型
                        .targetType(User.class)
                        .build();


        StreamMessageListenerContainer<String, ObjectRecord<String, User>> container = StreamMessageListenerContainer.create(redisConnectionFactory, options);


        //        初始化-绑定key和消费组
        redisStreamUtil.initStream(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001,"group-a");

//        不绑定消费组，独立消费
        container.receive(StreamOffset.fromStart(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001), new MonitorStreamListener("独立消费", null, null));

        // 消费组A,不自动ack
        // 从消费组中没有分配给消费者的消息开始消费
//        container.receive(Consumer.from("group-a","consumer-a"),
//                StreamOffset.create(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001, ReadOffset.lastConsumed()),new MonitorStreamListener("消费者组A","group-a", "consumer-a"));

//        自动ack
        container.receiveAutoAck(Consumer.from("group-a","consumer-b"),
                StreamOffset.create(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001, ReadOffset.lastConsumed()),new MonitorStreamListener("消费者组B","group-a", "consumer-b"));

        return container;
    }
}

重要代码解析：

.targetType(User.class) ：在配置监听容器时，用于指定类型，不指定时默认是string类型，如果你传入的不是string机需要指定；如果配置的是父类的，也可以接收子类的消息，进行转换。但如果是配置的Object类型，接收时就会为路径，不能正常得到传入的对象（不知道为什么，有研究懂的可以解答一下）
redisStreamUtil.initStream(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001,"group-a")：在第一次生成时，需要把消费组绑定该stream的key，否则会报错，具体内部执行逻辑可以看initStream()方法（或者自己手动通过命令到redis去绑定：xgroup create stream-001 group-a $）stream-001(key) group-a(消费组)
container.receive(StreamOffset.fromStart(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001), new MonitorStreamListener("独立消费", null, null)) ：该句是不绑定消费组，也就是广播的方式监听该key中的所有消息（和上面的区别是，该方式是被动的监听消息）
🌟container.receiveAutoAck(Consumer.from("group-a","consumer-b") ,StreamOffset.create(RedisStreamUtil.STREAM_KEY_001, ReadOffset.lastConsumed()),new MonitorStreamListener("消费者组B","group-a", "consumer-b"))：就是通过该句代码实现分组监听消息的，绑定了消费组和消费者的名字，以及监听器类。然后使用的自动ack的方式回复stream确认接收到了消息(或者通过手动ack的方式返回stream接收到了消息，否则会重复发送)，

5.2.2、监听器

用于接收消息然后实现具体业务代码

@Slf4j
public class MonitorStreamListener <T> implements StreamListener<String, ObjectRecord<String,T>> {

    /**
     * 消费者类型：独立消费、消费组消费
     */
    private String consumerType;
    /**
     * 消费组
     */
    private String group;
    /**
     * 消费组中的某个消费者
     */
    private String consumerName;

    public MonitorStreamListener(String consumerType, String group, String consumerName) {
        this.consumerType = consumerType;
        this.group = group;
        this.consumerName = consumerName;
    }
    
    @Override
    public void onMessage(ObjectRecord<String, T> message) {
        log.info("接受到来自redis的消息");

        String stream = message.getStream();
        RecordId id = message.getId();
        User value = (User) message.getValue();
        value.getName();

//        执行具体的接收到消息的业务逻辑
        if (StringUtils.isEmpty(group)) {
            log.info("[{}]: 接收到一个消息 stream:[{}],id:[{}],value:[{}]", consumerType, stream, id, value);

        } else {
            log.info("[{}] group:[{}] consumerName:[{}] 接收到一个消息 stream:[{}],id:[{}],value:[{}]", consumerType,
                    group, consumerName, stream, id, value);
        }
        
        // 当是消费组消费时，如果不是自动ack，则需要在这个地方手动ack
//        redisTemplate.opsForStream()
//                 .acknowledge("key","group","recordId");
        
    }
}