Redis工具集的实现和使用

1 前言

Redis 基本上是互联网公司必备的工具了，Redis的应用场景实在太多了，但是有很多相似的功能如果每个项目都要实现一遍就显得太麻烦了，所以为了方便，我打算开发一个基于 Redis 的工具集，尽量做到开箱即用。

2 目前实现功能

这个工具集并没有开发完成，实现了部分功能，如下图

简单介绍下已经实现的模块：

common : 整个项目公共模块，比如AOP工具等；

delay: Redis实现的延迟队列；

lock: Redis实现的分布式锁；

mq: Redis实现消息队列；

query: Redis实现分页模糊查询；

web: Redis实现web相关的功能；

duplicate ：防止重复提交；

以上的这些模块都是已经实现的了，还有 社交、限流、幂等相关功能后面会陆续实现。

3 如何使用

1.引入 Maven 依赖

目前可以下载代码上传到自己的私服或者本地仓库，后面会推到 Maven 中央仓库

 

    cn.org.wangchangjiu
    redis-util-spring-boot-starter
    1.0.0-SNAPSHOT

 

2.配置文件（application.yaml）开启各模块功能开关

 

redis:
  util:
    mq:
      enable: true
    delay:
      enable: true

 

3.实现消息发送者

MQ消息发送：

延迟消息发送：

4.实现消息监听器

MQ消息监听器：

延迟消息监听器：

4 MQ和delay实现细节

MQ实现细节

容器启动时，简单来说就是通过springboot自动装配，创建一些Bean，如下图：

值得注意的是，springboot3.X 自动装配方式有点变化，需要创建文件 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 文件，文件内容就直接写 自动配置类

RedisUtilAutoConfiguration 主自动装配类会 import 各个模块的自动装配类：

我们以 RedisStreamAutoConfiguration 为例：

该装配类生效需要显示打开，然后就是创建各种Bean。

最主要的Bean有：

RedisMessageConsumerManager：

该Bean实现了 BeanPostProcessor 接口，主要作用是，获取被注解 RedisMessageListener 修饰的方法，把信息封装在 RedisMessageConsumerContainer 对象里，方便后面反射调用。

StreamMessageListenerContainer：

这个Bean主要是做 redis MQ 的配置，比如配置：一次最多获取多少条消息、没有消息时阻塞时间、执行任务的executor、错误处理器、以及消费组、是否自动ACK等配置，具体代码如下：

 

@Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "stop")
@DependsOn("redisMessageConsumerManager")
@ConditionalOnMissingBean
public StreamMessageListenerContainer> streamMessageListenerContainer(@Autowired RedisMessageConsumerManager redisMessageConsumerManager,
                                                                                                                @Autowired RedisConnectionFactory redisConnectionFactory,
                                                                                                                @Autowired ErrorHandler errorHandler) {
    MyRedisStreamProperties.Options options = myRedisStreamProperties.getOptions();
    StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions> containerOptions =
            StreamMessageListenerContainer.StreamMessageListenerContainerOptions
                    .builder()
                    // 一次最多获取多少条消息
                    .batchSize(options.getBatchSize())
                    // 运行 Stream 的 poll task
                    .executor(getStreamMessageListenerExecutor())
                    // Stream 中没有消息时，阻塞多长时间，需要比 `spring.redis.timeout` 的时间小
                    .pollTimeout(options.getPollTimeout())
                    // 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(errorHandler)
                    .build();

    StreamMessageListenerContainer> streamMessageListenerContainer =
            StreamMessageListenerContainer.create(redisConnectionFactory, containerOptions);

    // 获取 被 RedisMessageListener 注解修饰的 bean
    Map consumerContainerGroups =
            redisMessageConsumerManager.getConsumerContainerGroups();

    // 循环遍历，创建 消费组
    consumerContainerGroups.forEach((groupQueue, redisMessageConsumerContainer) -> {
        String[] groupQueues = groupQueue.split("#");

        // 创建消费组
        createGroups(groupQueues);

        RedisMessageListener redisMessageListener = redisMessageConsumerContainer.getRedisMessageListener();
        if(!redisMessageListener.useGroup()){
            // 独立消费 不使用组
            streamMessageListenerContainer.receive(StreamOffset.fromStart(groupQueues[1]), new DefaultGroupStreamListener(redisMessageConsumerContainer));
        } else {
            // 消费组 消费
            if(redisMessageListener.autoAck()){
                // 自动ACK
                streamMessageListenerContainer.receiveAutoAck(Consumer.from(groupQueues[0], "consumer:" + UUID.randomUUID()),
                        StreamOffset.create(groupQueues[1], ReadOffset.lastConsumed()), new DefaultGroupStreamListener(redisMessageConsumerContainer));
            } else {
                // 手动 ACK
                streamMessageListenerContainer.receive(Consumer.from(groupQueues[0], "consumer:" + UUID.randomUUID()),
                        StreamOffset.create(groupQueues[1], ReadOffset.lastConsumed()), new DefaultGroupStreamListener(redisMessageConsumerContainer));
            }
        }
    });
    return streamMessageListenerContainer;
}

/**
 *  创建消费组
 * @param groupQueues
 */
private void createGroups(String[] groupQueues) {
    // 判断是否存在队列Key
    if (stringRedisTemplate.hasKey(groupQueues[1])) {
        // 获取消费组 没有则创建
        StreamInfo.XInfoGroups groups = stringRedisTemplate.opsForStream().groups(groupQueues[1]);
        if (groups.isEmpty()) {
            stringRedisTemplate.opsForStream().createGroup(groupQueues[1], groupQueues[0]);
        } else {
            AtomicBoolean exists= new AtomicBoolean(false);
            groups.forEach(xInfoGroup -> {
                if (xInfoGroup.groupName().equals(groupQueues[0])){
                    exists.set(true);
                }
            });
            if(!exists.get()){
                stringRedisTemplate.opsForStream().createGroup(groupQueues[1], groupQueues[0]);
            }
        }
    } else {
        stringRedisTemplate.opsForStream().createGroup(groupQueues[1], groupQueues[0]);
    }
}

// todo 后面这个线程池也可以交由用户配置
private Executor getStreamMessageListenerExecutor() {
    AtomicInteger index = new AtomicInteger(1);
    int processors = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(processors, processors, 0, TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingDeque<>(), r -> {
        Thread thread = new Thread(r);
        thread.setName("async-stream-consumer-" + index.getAndIncrement());
        thread.setDaemon(true);
        return thread;
    });
    return executor;
}

 

发送消息流程：

redis 延迟队列的实现原理和这个差不多，主要是 redission延迟队列 + 自定义注解 + 反射，代码都差不多。

　　审核编辑：汤梓红