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因收到Google相关通知，网站将会择期关闭。相关通知内容
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27 消息队列终极解决方案——Stream（下）
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在开始使用消息分组之前，我们必须手动创建分组才行，以下是几个和 Stream 分组有关的命令，我们先来学习一下它的使用。
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消息分组命令
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创建消费者群组
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127.0.0.1:6379> xgroup create mq group1 0-0
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OK
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相关语法：
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xgroup create stream-key group-key ID
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其中：
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mq 为 Stream 的 key；
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group1 为分组的名称；
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0-0 表示从第一条消息开始读取。
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如果要从当前最后一条消息向后读取，使用 $ 即可，命令如下：
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127.0.0.1:6379> xgroup create mq group2 $
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OK
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读取消息
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127.0.0.1:6379> xreadgroup group group1 c1 count 1 streams mq >
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1) 1) "mq"
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2) 1) 1) "1580959593553-0"
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2) 1) "name"
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2) "redis"
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3) "age"
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4) "10"
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相关语法：
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xreadgroup group group-key consumer-key streams stream-key
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其中：
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> 表示读取下一条消息；
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group1 表示分组名称；
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c1 表示 consumer（消费者）名称。
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xreadgroup 命令和 xread 使用类似，也可以设置阻塞读取，命令如下：
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127.0.0.1:6379> xreadgroup group group1 c2 streams mq >
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1) 1) "mq"
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2) 1) 1) "1580959606181-0"
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2) 1) "name"
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2) "java"
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3) "age"
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4) "20"
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127.0.0.1:6379> xreadgroup group group1 c2 streams mq >
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(nil) #队列中的消息已经被读取完
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127.0.0.1:6379> xreadgroup group group1 c1 count 1 block 0 streams mq > #阻塞读取
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此时打开另一个命令行创建使用 xadd 添加一条消息，阻塞命令执行结果如下：
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127.0.0.1:6379> xreadgroup group group1 c1 count 1 block 0 streams mq >
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1) 1) "mq"
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2) 1) 1) "1580961475368-0"
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2) 1) "name"
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2) "sql"
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3) "age"
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4) "20"
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(86.14s)
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消息消费确认
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接收到消息之后，我们要手动确认一下（ack），命令如下：
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127.0.0.1:6379> xack mq group1 1580959593553-0
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(integer) 1
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相关语法：
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xack key group-key ID [ID ...]
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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：
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查询未确认的消费队列
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127.0.0.1:6379> xpending mq group1
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1) (integer) 1 #未确认（ack）的消息数量为 1 条
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2) "1580994063971-0"
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3) "1580994063971-0"
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4) 1) 1) "c1"
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2) "1"
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127.0.0.1:6379> xack mq group1 1580994063971-0 #消费确认
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(integer) 1
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127.0.0.1:6379> xpending mq group1
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1) (integer) 0 #没有未确认的消息
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2) (nil)
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3) (nil)
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4) (nil)
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xinfo 查询相关命令
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1. 查询流信息
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127.0.0.1:6379> xinfo stream mq
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1) "length"
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2) (integer) 2 #队列中有两个消息
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3) "radix-tree-keys"
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4) (integer) 1
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5) "radix-tree-nodes"
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6) (integer) 2
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7) "groups"
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8) (integer) 1 #一个消费分组
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9) "last-generated-id"
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10) "1580959606181-0"
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11) "first-entry"
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12) 1) "1580959593553-0"
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2) 1) "name"
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2) "redis"
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3) "age"
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4) "10"
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13) "last-entry"
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14) 1) "1580959606181-0"
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2) 1) "name"
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2) "java"
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3) "age"
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4) "20"
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相关语法：
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xinfo stream stream-key
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2. 查询消费组消息
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127.0.0.1:6379> xinfo groups mq
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1) 1) "name"
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2) "group1" #消息分组名称
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3) "consumers"
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4) (integer) 1 #一个消费者客户端
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5) "pending"
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6) (integer) 1 #一个未确认消息
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7) "last-delivered-id"
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8) "1580959593553-0" #读取的最后一条消息 ID
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相关语法：
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xinfo groups stream-key
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3. 查看消费者组成员信息
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127.0.0.1:6379> xinfo consumers mq group1
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1) 1) "name"
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2) "c1" #消费者名称
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3) "pending"
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4) (integer) 0 #未确认消息
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5) "idle"
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6) (integer) 481855
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相关语法：
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xinfo consumers stream group-key
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删除消费者
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127.0.0.1:6379> xgroup delconsumer mq group1 c1
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(integer) 1
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相关语法：
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xgroup delconsumer stream-key group-key consumer-key
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删除消费组
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127.0.0.1:6379> xgroup destroy mq group1
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(integer) 1
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相关语法：
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xgroup destroy stream-key group-key
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代码实战
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接下来我们使用 Jedis 来实现 Stream 分组消息队列，代码如下：
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import com.google.gson.Gson;
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import redis.clients.jedis.Jedis;
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import redis.clients.jedis.StreamEntry;
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import redis.clients.jedis.StreamEntryID;
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import utils.JedisUtils;
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import java.util.AbstractMap;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.List;
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import java.util.Map;
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public class StreamGroupExample {
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private static final String _STREAM_KEY = "mq"; // 流 key
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private static final String _GROUP_NAME = "g1"; // 分组名称
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private static final String _CONSUMER_NAME = "c1"; // 消费者 1 的名称
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private static final String _CONSUMER2_NAME = "c2"; // 消费者 2 的名称
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public static void main(String[] args) {
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// 生产者
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producer();
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// 创建消费组
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createGroup(_STREAM_KEY, _GROUP_NAME);
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// 消费者 1
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new Thread(() -> consumer()).start();
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// 消费者 2
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new Thread(() -> consumer2()).start();
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}
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/**
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* 创建消费分组
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* @param stream 流 key
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* @param groupName 分组名称
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*/
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public static void createGroup(String stream, String groupName) {
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Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
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jedis.xgroupCreate(stream, groupName, new StreamEntryID(), true);
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}
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/**
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* 生产者
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*/
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public static void producer() {
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Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
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// 添加消息 1
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Map<String, String> map = new HashMap<>();
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map.put("data", "redis");
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StreamEntryID id = jedis.xadd(_STREAM_KEY, null, map);
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||
System.out.println("消息添加成功 ID：" + id);
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||
// 添加消息 2
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||
Map<String, String> map2 = new HashMap<>();
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||
map2.put("data", "java");
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||
StreamEntryID id2 = jedis.xadd(_STREAM_KEY, null, map2);
|
||
System.out.println("消息添加成功 ID：" + id2);
|
||
}
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/**
|
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* 消费者 1
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*/
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public static void consumer() {
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Jedis jedis = JedisUtils.getJedis();
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// 消费消息
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while (true) {
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||
// 读取消息
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Map.Entry<String, StreamEntryID> entry = new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(_STREAM_KEY,
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new StreamEntryID().UNRECEIVED_ENTRY);
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||
// 阻塞读取一条消息（最大阻塞时间120s）
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List<Map.Entry<String, List<StreamEntry>>> list = jedis.xreadGroup(_GROUP_NAME, _CONSUMER_NAME, 1,
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||
120 * 1000, true, entry);
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||
if (list != null && list.size() == 1) {
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||
// 读取到消息
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||
Map<String, String> content = list.get(0).getValue().get(0).getFields(); // 消息内容
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||
System.out.println("Consumer 1 读取到消息 ID：" + list.get(0).getValue().get(0).getID() +
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" 内容：" + new Gson().toJson(content));
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}
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||
}
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||
}
|
||
/**
|
||
* 消费者 2
|
||
*/
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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));
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}
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}
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}
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}
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以上代码运行结果如下：
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消息添加成功 ID：1580971482344-0
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消息添加成功 ID：1580971482415-0
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Consumer 1 读取到消息 ID：1580971482344-0 内容：{"data":"redis"}
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Consumer 2 读取到消息 ID：1580971482415-0 内容：{"data":"java"}
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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，否则则需要手动确认。
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注意：Jedis 框架要使用最新版，低版本 block 设置大于 0 时，会有 bug 抛连接超时异常。
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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。
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小结
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本文我们介绍了 Stream 分组的相关知识，使用 Jedis 的 xreadGroup() 方法实现了消息的阻塞读取，并且使用此方法自带 noAck 参数，实现了消息的自动确认，通过本文我们也知道了，一个分组内的多个 consumer 会轮询收到消息队列的消息，并且不会出现一个消息被多个 consumer 读取的情况。
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如果你看了本文的知识还是觉得没看懂，那是因为你没有结合实践去理解，所以如果对本文还有疑问，跟着本文一步一步实践起来吧。
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