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02 redis的發布訂閱是一種什么模式(Redis發布訂閱和Stream)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-14 10:13:54【】1人已围观
简介eISystemConfigServicesystemConfigService;@OverridepublicvoidreceiveMessage(Stringmessage){logger.inf
@Override
public void receiveMessage(String message) {
logger.info("消息接收:"+message);
JSONObject object = JSONObject.parseObject(message);
String businessType = object.getString("businessType");
logger.info("處理業務類型:businessType="+businessType);
if(BusinessTypeEnum.UPDATE_SYSTEM_CONFIG.toString().equals(businessType)){ //處理SystemConfig緩存
String jsonStr = object.getString("jsonStr");
if(jsonStr!=null&&!"".equals(jsonStr)){
JSONObject json = JSONObject.parseObject(object.getString("jsonStr"));
for(String key:json.keySet()){
String value = json.getString(key);
SystemConfig systemConfig = SystemConfigContainer.instance().getSystemConfig(key);
if(systemConfig!=null){
systemConfig.setKeyValue(value);
SystemConfigContainer.instance().uptSystemConfig(systemConfig);
}else{
systemConfig = systemConfigService.selectByPrimaryJianMing(key);
systemConfig.setKeyValue(value);
SystemConfigContainer.instance().uptSystemConfig(systemConfig);
}
}
}
}
}
}
Redis發布訂閱和Stream
發布訂單系統是日常開發中經常會用到的功能。簡單來說,就是發布者發布消息,訂閱者就會接受到消息并進行相應的處理,如下圖所示。
Redis為我們提供了發布/訂閱的功能模塊PubSub,可以用于消息傳遞。
其中發布者publisher、訂閱者subscriber都是redis客戶端,channel則是redis服務器。
發布者publisher向channel發送消息,訂閱該channel的subscriber就會接收到消息。
發布消息publish
訂閱test1、test2的客戶端會收到消息
按照上述這種方式,如果 訂閱者subscriber想要訂閱多個channel 則需要同時指定多個channel的名稱,redis為了解決這個問題提供 psubscribe模式匹配 這種訂閱方式,可以通過通配符的方式匹配頻道。
發布消息
之前訂閱ch*的客戶端就會收到cha頻道和買粉絲頻道的消息,這樣就一次性訂閱多個頻道
redis服務端存儲了訂閱頻道/模式的客戶端列表
相當于如果客戶端訂閱一個頻道 ,那么服務端的 pubsub_channels 就會存儲一條數據, pubsub_channels 其實是一個鏈表,key對應channel,value對應客戶端列表,根據key訂閱的頻道,就可以找到訂閱該頻道的所有客戶端。
同時如果客戶端訂閱一個模式 , pubsub_patterns 也會新增一條數據,記錄當前客戶端訂閱的模式, pubsub_patterns 也有自己的數據結構,其中就包含了客戶端以及模式。
當發布者向某個頻道發布消息時,就會遍歷 pubsub_channels 找到訂閱該頻道的客戶端列表,依次向這些客戶端發送消息。
然后遍歷 pubsub_patterns 找到符合當前頻道的模式,同時找到模式對應的客戶端,然后向客戶端發送消息。
雖然Redis提供了發布/訂閱的功能,但是并不完善,導致基本沒有合適的場景能夠使用。
PubSub缺點:
直到Redis5.0出現之后,出現了Stream這種數據結構,才終于完善了Redis的消息機制 。
Stream實際上就是一個消息列表,只是他幾乎實現了消息隊列所需要的所有功能,包括:
同時需要注意的是Stream只是一個數據結構,他不會主動把消息推送給消費者,需要消費者主動來消費數據 。
每個Stream都有唯一的名稱,它就是Redis的key,首次使用 xadd 指令追加消息時自動創建。
常見操作命令如下表:
如果客戶端希望知道自身消費到第幾條數據了,那么就需要記錄一下當前消費的消息ID,下次再次消費的時候就從上次消費的消息ID開始讀取數據即可。
消費組中多了一個游標 last_delivered_id ,表示當前消費到了哪一條數據。同時所有的數據都是待處理消息( PEL ),只有消費者處理完畢之后使用 ack 指令告知redis服務器,數據才會從 PEL 中移除,確認后的消息就無法再次消費。
如果接收到的消息比較多,為了避免Stream過長,可以選擇指定Stream的最大長度,一旦到達了最大長度,就會從最早的消息開始清除,保證Stream中最新的消息。
spring-redis 發布訂閱模式:發布一條消息收到了兩條,重復監聽
當你看到這個文章時,想必已經了解了一些關于spring-redis發布訂閱方面的知識,如果你也遇到同樣的問題
那么請考慮spring在啟動時有沒有重復的加載配置文件
具體的方式可以在 AbstractApplicationContext 的 refresh() 方法中打斷點,如果走了兩次,說明配置文件加載了兩遍
而配置文件加載兩遍的原因是因為web.xml中DispatcherServlet和ContextLoaderLinistener 共用了 某些配置文件導致的。
redis頻道收到發布者信息后可以只推信息給一個訂閱者嗎
Redis 的 SUBSCRIBE 命令可以讓客戶端訂閱任意數量的頻道, 每當有新信息發送到被訂閱的頻道時, 信息就會被發送給所有訂閱指定頻道的客戶端。
作為例子, 下圖展示了頻道 channel1 , 以及訂閱這個頻道的三個客戶端 —— client2 、 client5 和 client1 之間的關系:
RabbitMQ與redis的區別是什么呢?
首先說RabbitMQ,RabbitMQ是使用Erlang編寫的一個開源的消息隊列,本身支持很多的協議:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量級,更適合于企業級的開發。同時實現了Broker構架,這意味著消息在發送給客戶端時先在中心隊列排隊。對路由,負載均衡或者數據持久化都有很好的支持。
其次是Redis,Redis是一個基于Key-Value對的NoSQL數據庫,開發維護很活躍。雖然它是一個Key-Value數據庫存儲系統,但它本身支持MQ功能,所以完全可以當做一個輕量級的隊列服務來使用。對于RabbitMQ和Redis的入隊和出隊操作,各執行100萬次,每10萬次記錄一次執行時間。測試數據分為128Bytes、512Bytes、1K和10K四個不同大小的數據。實驗表明:入隊時,當數據比較小時Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果數據大小超過了10K,Redis則慢的無法忍受;出隊時,無論數據大小,Redis都表現出非常好的性能,而RabbitMQ的出隊性能則遠低于Redis。
3.3ZeroMQ
ZeroMQ號稱最快的消息隊列系統,尤其針對大吞吐量的需求場景。ZeroMQ能夠實現RabbitMQ不擅長的高級/復雜的隊列,但是開發人員需要自己組合多種技術框架,技術上的復雜度是對這MQ能夠應用成功的挑戰。ZeroMQ具有一個獨特的非中間件的模式,你不需要安裝和運行一個消息服務器或中間件,因為你的應用程序將扮演這個服務器角色。你只需要簡單的引用ZeroMQ程序庫,可以使用NuGet安裝,然后你就可以愉快的在應用程序之間發送消息了。但是ZeroMQ僅提供非持久性的隊列,也就是說如果宕機,數據將會丟失。其中,Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默認使用ZeroMQ作為數據流的傳輸(Storm從0.9版本開始同時支持ZeroMQ和Netty作為傳輸模塊)。
3.4ActiveMQ
ActiveMQ是Apache下的一個子項目。 類似于ZeroMQ,它能夠以代理人和點對點的技術實現隊列。同時類似于RabbitMQ,它少量代碼就可以高效地實現高級應用場景。
3.5Kafka/Jafka
Kafka是Apache下的一個子項目,是一個高性能跨語言分布式發布/訂閱消息隊列系統,而Jafka是在Kafka之上孵化而來的,即Kafka的一個升級版。具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系統開銷下進行消息持久化;高吞吐,在一臺普通的服務器上既可以達到10W/s的吞吐速率;完全的分布式系統,Broker、Procer、Consumer都原生自動支持分布式,自動實現負載均衡;支持Hadoop數據并行加載,對于像Hadoop的一樣的日志數據和離線分析系統,但又要求實時處理的限制,這是一個可行的解決方案。Kafka通過Hadoop的并行加載機制統一了在線和離線的消息處理。Apache Kafka相對于ActiveMQ是一個非常輕量級的消息系統,除了性能非常好之外,還是一個工作良好的分布式系統。
上圖中一個topic配置了3個partition。Partition
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