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借助Redis完成延时任务

借助Redis完成延时任务,默认过期策略,Sorted Set策略

背景

相信我们或多或少的会遇到类似下面这样的需求:

第三方给了一批数据给我们处理,我们处理好之后就通知他们处理结果。

大概就是下面这个图说的。

借助Redis完成延时任务

本来在处理完数据之后,我们就会马上把处理结果返回给对方,但是对方要求我们处理速度不能过快,要有一种人为处理的效果。

换句话就是说,就算是处理好了,也要晚一点再执行通知操作。

这就是一个典型的延时任务。

延时,那还不简单,执行完之后,让它

Sleep

一下就好了,这样就达到目标了。

Sleep

一下确定是最容易实现的一种方案,但是试想一下,数据的数量不断的增加,这样

Sleep

真的好吗?答案是否定的。

延时队列,是处理这个场景最为妥当的方案。

RabbitMQ,RocketMQ,Cmq等都可以直接或间接的达到相应的效果。

如果不具备队列条件,又要怎么处理呢?还可以借助Redis来完成这项工作。

MQ不一定每个公司都会用,但Redis应该80%以上的都会用吧。

处理方案

Redis这边,可用的方案有两种,下面分别来介绍一下。

#1 键的过期时间

在设置缓存的时候,我们比较多情况下都会设置一个缓存的过期时间,这个时间过期后,会重新去数据源拿数据回来。

可以基于这个过期时间结合Redis的keyspace notifications共同完成。

keyspace notifications里面包含了非常多的事件,这里只关注

EXPIRE

,这个是和过期有关的。

只要订阅了

__keyevent@0__:expired

这个主题,当有key过期的时候,就会收到对应的信息。

注:主题@后面的0,指的是db 0.

要想使用这个特性,必不可少的一步是修改Redis默认的配置,把

notify-keyspace-events

设置成

Ex

############################# Event notification ##############################       # Redis can notify Pub/Sub clients about events happening in the key space.       # This feature is documented at http://redis.io/topics/notifications       #       # .........       #       #  By default all notifications are disabled because most users don't need       #  this feature and the feature has some overhead. Note that if you don't       #  specify at least one of K or E, no events will be delivered.       notify-keyspace-events "Ex"           

其中 E 指的是键事件通知,x 指的是过期事件。

根据这个特性,重新调整一下流程图:

借助Redis完成延时任务

应该也比较好懂,下面通过简单的代码来实现一下这种方案。

首先是处理完数据及往Redis写数据。

public async Task DoTaskAsync()     {         // 数据处理         // ...         // 后续操作要延时,把Id记录下来         var taskId = new Random().Next(1, 10000);         // 要延迟的时间         int sec = new Random().Next(1, 5);         // 可以加个重试机制,预防单次执行失败。         await RedisHelper.SetAsync($"task:{taskId}", "1", sec);     }           

还需要回传结果的后台任务,这个任务就是去订阅上面说的键过期事件,然后回传结果。

这里可以借助

BackgroundService

来订阅处理。

public class SubscribeTaskBgTask : BackgroundService     {         protected override Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)         {             stoppingToken.ThrowIfCancellationRequested();             var keyPrefix = "task:";             RedisHelper.Subscribe(                 ("__keyevent@0__:expired", arg =>                     {                         var msg = arg.Body;                         Console.WriteLine($"recive {msg}");                         if (msg.StartsWith(keyPrefix))                         {                             // 取到任务Id                             var val = msg.Substring(keyPrefix.Length);                             Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} begin to do task {val}");                             // 回传处理结果给第三方,这里可以考虑这个并发锁,避免多实例都处理了这个任务。                             // ....                         }                     }                 ));             return Task.CompletedTask;         }     }           

这里有一个要注意的地方,要在key里面包含任务的Id,因为订阅处理的时候,只能拿到一个key,后续能做的操作也只是基于这个key。

上面的例子,是用了

task:任务Id

的形式,所以在订阅处理的时候,只处理以

task:

开头的那些key。

效果如下:

借助Redis完成延时任务

这种方案,直观上是非常简单的,不过这种方案会遇到一个小问题。

当一个key过期后,并不一定会马上收到通知,这个也是会有一定的延时的,取决于Redis的内部机制。

Redis Keyspace Notifications文档的最后一段也提到了这个问题。

借助Redis完成延时任务

所以用这种方案的时候,要考虑一下,你的延时是不是要及时~~

#2 有序集合

有序集合是Redis中一种十分有用的数据结构,它的本质其实就是集合加了一个排序的功能,每个集合里面的元素还会有一个分值的属性。

它提供了一个可以获取指定分值范围内的元素,这个也就是我们的出发点。

在这个场景下,什么东西可能作为这个分值呢?现在只有一个处理任务的Id还有一个延迟的时间,Id肯定不行,那么也只能是延迟时间来作这个分值了。

延迟1秒,5秒,1分钟,这个都是比较大粒度的时间,这里要转化一下,用时间戳来代替这些延迟的时间。

假设现在的时间戳是

1584171520

, 要延迟5秒执行,那么执行任务的时间就是

1584171525

,在当前时间戳的基础上加个5秒,就是最终要执行的了。

到时有序集合中存的元素就会是这样的

任务Id-1 1584171525     任务Id-2 1584171528     任务Id-3 1584171530           

接下来就是要怎么取出这些任务的问题了!

把当前时间戳当成是取数的最大分值,0作为最小分值,这个时候取出的元素就是应该要执行回传的任务了。

根据这个方案,重新调整一下流程图:

借助Redis完成延时任务

交代清楚了思路,再来点代码,加深一下理解。

首先还是处理完数据后往Redis写数据。

public async Task DoTaskAsync()     {         // 数据处理         // ...         // 后续操作要延时,把Id记录下来         var taskId = new Random().Next(1, 10000);         var cacheKey = "task:delay";         int sec = new Random().Next(1, 5);         // 要执行这个任务的时间戳         var time = DateTimeOffset.Now.AddSeconds(sec).ToUnixTimeSeconds();         await RedisHelper.ZAddAsync(cacheKey, (time, taskId));         Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} done {taskId} here - {sec}");     }           

后面就是轮训有序集合里面的元素了,这里同样是借助

BackgroundService

来处理。

public class SubscribeTaskBgTask : BackgroundService     {         protected override async Task ExecuteAsync(CancellationToken stoppingToken)         {             stoppingToken.ThrowIfCancellationRequested();             var cacheKey = "task:delay";             while (true)             {                 // 先取,后删,不具备原子性,可考虑用lua脚本来保证原子性。                 var vals = await RedisHelper.ZRangeByScoreAsync(cacheKey, -1, DateTimeOffset.Now.ToUnixTimeSeconds(), 1, 0);                 if (vals != null && vals.Length > 0)                 {                     var val = vals[0];                     var rmCount = await RedisHelper.ZRemAsync(cacheKey, vals);                     if (rmCount > 0)                     {                         // 要把这个元素先删除成功了,再执行任务,不然会重复                         Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")} begin to do task {val}");                         // 回传处理结果给第三方,这里可以考虑这个并发锁,避免多实例都处理了这个任务。                         // ....                     }                 }                 else                 {                     // 没有数据,休眠500ms,避免CPU空转                     await Task.Delay(500);                 }             }         }     }           
借助Redis完成延时任务

参考文章

https://redis.io/topics/notifications

https://zhuanlan.zhihu.com/p/87113913

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作者:Catcher Wong ( 黄文清 )

来源:http://catcher1994.cnblogs.com/

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