剖析 Redis List 消息隊列的三種消費線程模型
Redis 列表（List）是一種簡單的字符串列表，它的底層實現是一個雙向鏈表。
生產環境，很多公司都將 Redis 列表應用于輕量級消息隊列 。這篇文章，我們聊聊如何使用 List 命令實現消息隊列的功能以及剖析消費者線程模型 。
圖片
一、核心流程
生產者使用 LPUSH key element[element...] 將消息插入到隊列的頭部，如果 key 不存在則會創建一個空的隊列再插入消息。
如下，生產者向隊列 queue 先后插入了 「Java」「勇哥」「Go」，返回值表示消息插入隊列后的個數。
> LPUSH queue Java 勇哥 Go
(integer) 3消費者使用 RPOP key 依次讀取隊列的消息，先進先出，所以 「Java」會先讀取消費：
> RPOP queue
"Java"
> RPOP queue
"勇哥"
> RPOP queue
"Go"
圖片
接下來，我們可以通過 spring-data-redis API 演示生產消費流程：
- 生產者
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "Java");
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "勇哥");
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "Go");- 消費者
我們啟動一個獨立的線程從隊列中讀取消息（RPOP 命令），讀取成功之后，消費消息，若沒有消息，則休眠一會，下一次循環再繼續。
圖片
上圖的偽代碼中， while(true) 循環內不停地調用 RPOP 指令，當有消息時，可以及時處理，但假如沒有讀取到消息，則需要休眠一會。
這里要加休眠，主要是為了減少空讀的頻率，避免 CPU 無意義的消耗。
有什么更優化的方式嗎？有，那就是使用 Redis 阻塞讀取 List 的命令。
Redis 提供了 BLPOP、BRPOP 阻塞讀取的命令，消費者在在讀取隊列沒有數據的時自動阻塞，直到有新的消息寫入隊列，才會繼續讀取新消息執行業務邏輯。
BRPOP queue 0參數 0 表示阻塞等待時間無限制 。
圖片
如圖，我們啟動一個消費線程永動機，消費線程拉取消息后，執行消費邏輯。
這種消費者線程模型非常容易理解，同時也非常適合順序消費的模式。同時，假如我們在消費消息時，服務器宕機或者斷電，可能丟失一條消息。
接下來，我們想一想，有沒有消費速度更高的消費模型嗎？筆者根據過往的經歷，列舉三種模式：
- 拉取線程 + 消費線程池（非阻塞模式）
- 拉取線程 + 消費線程池 （阻塞模式）
- 拉取線程 + Disruptor（阻塞模式）
二、拉取線程 + 消費線程池（非阻塞模式）
為了提升消費速度，我們可以將拉取和消費拆分成兩種動作，分別通過不同的線程池來處理。拉取線程池負責拉取消息，消費線程池負責消費消息。
圖片
偽代碼類似：
圖片
如圖，在拉取線程內部，我們拉取完消息后，將消息提交到消費線程 consumeExecutor 。
這樣方式可以通過多線程執行大幅度提升消費速度 ，但是這里還是有一個問題：
假如消費速度很慢，生產者速度很高，那么就會在線程池內容易產生消息堆積，這里面會產生兩個隱形風險：
- 線程池隊列無限堆積，則可能有 OOM 的風險 ；
- 假如消費者服務器宕機或者斷電，那么會丟失大量的消息。
那么如何優化這種模式呢 ？
答案是：拉取線程提交消息到線程池時，當隊列中消息數量到達一定數量時，提交消息到線程池會阻塞。
三、拉取線程 + 消費線程池（阻塞模式）
我們將消息包裝為 Runnable ，然后通過消費線程池執行 execute ，拉取線程會不會阻塞呢 ？
下圖是執行的源碼：
圖片
可以看到，第 30 行調用的是 workQueue 的非阻塞的 offer 方法。
如果隊列已滿，新提交的任務并不會被 block 住，反而會調用后續的 reject 流程。
如果我們想要達到阻塞生產者的目的的話，可以采取如下的兩種方案：
- 信號量限制同時進入線程池等待隊列的任務數 。
圖片
- 使用線程池的拒絕機制，把新加入的任務 put 到等待隊列里，這樣也可以阻塞住生產者。
圖片
四、拉取線程 + Disruptor
下圖展示了 Disruptor 的流程圖 。
圖片
和線程池機制非常類似， Disruptor 也是非常典型的生產者/消費者模式。線程池存儲提交任務的容器是阻塞隊列，而 Disruptor 使用的是環形緩沖區 RingBuffer。
環形緩沖區的設計相比阻塞隊列有如下優點：
- 環形數組結構
為了避免垃圾回收，采用數組而非鏈表。同時，數組對處理器的緩存機制更加友好。
- 元素位置定位
數組長度 2^n，通過位運算，加快定位的速度。下標采取遞增的形式，不用擔心 index 溢出的問題。index 是 long 類型，即使100萬QPS的處理速度，也需要30萬年才能用完。
- 無鎖設計
每個生產者或者消費者線程，會先申請可以操作的元素在數組中的位置，申請到之后，直接在該位置寫入或者讀取數據。
此刻大家并不需要理解環形緩沖區的讀寫機制，只需要明白 環形緩沖區 RingBuffer 是 Disruptor 的精髓即可。
將消費線程池替換成 Disruptor 有兩個明顯的優點：
- 無鎖隊列，寫入讀取性能非常好
- 當拉取線程提交消息到 Disruptor 時，若環形緩沖區 RingBuffer 已經滿了，則拉取線程會阻塞，這樣天然的可以避免無限拉取，同時避免 OOM 的問題。
偽代碼類似：
1.定義 Disruptor
圖片
2.拉取線程將消息發送到 Disruptor Ringbuffer
圖片
3.消費消息
圖片
整體的消費者線程模型如下圖：
圖片
五、平滑停服 + 定時任務補償
當我們分析消費者線程模型時，無論我們使用哪種方式，假如服務器突然宕機、或者物理機斷電，則會丟失消息。
筆者推薦兩種方式：
1.平滑停服
平滑停服是指在停止應用程序時，盡量避免中斷正在進行的請求或任務，盡量讓正在進行的任務處理完成，并且不再接收新的任務，等所有任務執行完成后關閉應用。
在 Unix/Linux 系統中，可以使用 kill 命令發送信號給運行中的進程。
常見的信號有：
- SIGTERM (15)：請求進程終止，可以被捕捉和處理，用于優雅地停止進程。
- SIGKILL (9)：強制終止進程，不能被捕捉或忽略。
- SIGQUIT (3)：進程退出并生成核心轉儲（core dump）。
為了實現平滑停服，可以使用 Java 的 Runtime.getRuntime().addShutdownHook 方法注冊一個關閉鉤子（shutdown hook）。當 JVM 接收到SIGTERM信號時，關閉鉤子會被執行，從而可以在應用程序停止前執行一些清理工作。
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
System.out.println("Shutdown hook triggered. Performing cleanup...");
// 在這里執行清理工作，如關閉資源、保存狀態等
}));我們可以在鉤子里，關閉拉取線程池 ，優雅關閉消費線程池等 ，這樣可以盡量避免丟失消息。
2.定時任務補償
使用 List 做消息隊列，不可避免的會有消息丟失，所以我們需要用定時任務做補償，每隔一段時間去業務表里查詢業務狀態機，若狀態機不符合條件，則觸發補償策略。
參考資料：
https://www.redis.net.cn/tutorial/3510.html
https://redis.io/docs/latest/develop/data-types/lists/
