当订单一直处于未支付状态时，如何及时的关闭订单，并退还库存？ 新创建店铺，N天内没有上传商品，系统如何知道该信息，并发送激活短信？
持久化: 服务重启或崩溃不能丢失任务 确认重试机制: 任务处理失败或超时应该有重试 定时尽量精确
提供 ACK 和重试机制 只需要 Redis 和消费者即可运行，无需其它组件 提供 At-Least-One 投递语义、并保证消息不会并发消费
go get github.com/hdt3213/delayqueue 完成安装。package main
import ( "github.com/go-redis/redis/v8" "github.com/hdt3213/delayqueue" "strconv" "time")
func main() { redisCli := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "127.0.0.1:6379", }) queue := delayqueue.NewQueue("example-queue", redisCli, func(payload string) bool { // 注册处理消息的回调函数 // 返回 true 表示已成功消费，返回 false 消息队列会重新投递次消息 return true }) // 发送延时消息 for i := ; i < 10; i++ { err := queue.SendDelayMsg(strconv.Itoa(i), time.Hour, delayqueue.WithRetryCount(3)) if err != nil { panic(err) } }
// 启动消费协程 done := queue.StartConsume() // 阻塞等待消费协程退出 <-done}原理详解
msgKey: 为了避免两条内容完全相同的消息造成意外的影响，我们将每条消息放到一个字符串类型的键中，并分配一个 UUID 作为它的唯一标识。其它数据结构中只存储 UUID 而不存储完整的消息内容。每个 msg 拥有一个独立的 key 而不是将所有消息放到一个哈希表是为了利用 TTL 机制避免 pendingKey: 有序集合类型，member 为消息 ID, score 为投递时间的 unix 时间戳。 readyKey: 列表类型，需要投递的消息 ID。 unAckKey: 有序集合类型，member 为消息 ID, score 为重试时间的 unix 时间戳。 retryKey: 列表类型，已到重试时间的消息 ID garbageKey: 集合类型，用于暂存已达重试上线的消息 ID retryCountKey: 哈希表类型，键为消息 ID, 值为剩余的重试次数
都是原子性的 不会重复处理同一条消息 操作前后消息队列始终处于正确的状态
pending2ReadyScript
-- keys: pendingKey, readyKey-- argv: currentTimelocal msgs = redis.call('ZRangeByScore', KEYS[1], '0', ARGV[1]) -- 从 pending key 中找出已到投递时间的消息if (#msgs == ) then return endlocal args2 = {'LPush', KEYS[2]} -- 将他们放入 ready key 中for _,v in ipairs(msgs) do table.insert(args2, v) endredis.call(unpack(args2))redis.call('ZRemRangeByScore', KEYS[1], '0', ARGV[1]) -- 从 pending key 中删除已投递的消息ready2UnackScript
ready2UnackScript 从 ready 或者 retry 中取出一条消息发送给消费者并放入 unack 中，类似于 RPopLPush：
-- keys: readyKey/retryKey, unackKey-- argv: retryTimelocal msg = redis.call('RPop', KEYS[1])if (not msg) then return endredis.call('ZAdd', KEYS[2], ARGV[1], msg)return msgunack2RetryScript
unack2RetryScript 从 retry 中找出所有已到重试时间的消息并把它们移动到 unack 中：
-- keys: unackKey, retryCountKey, retryKey, garbageKey-- argv: currentTimelocal msgs = redis.call('ZRangeByScore', KEYS[1], '0', ARGV[1]) -- 找到已到重试时间的消息if (#msgs == ) then return endlocal retryCounts = redis.call('HMGet', KEYS[2], unpack(msgs)) -- 查询剩余重试次数for i,v in ipairs(retryCounts) do local k = msgs[i] if tonumber(v) > then -- 剩余次数大于 0 redis.call("HIncrBy", KEYS[2], k, -1) -- 减少剩余重试次数 redis.call("LPush", KEYS[3], k) -- 添加到 retry key 中 else -- 剩余重试次数为 0 redis.call("HDel", KEYS[2], k) -- 删除重试次数记录 redis.call("SAdd", KEYS[4], k) -- 添加到垃圾桶，等待后续删除 endendredis.call('ZRemRangeByScore', KEYS[1], '0', ARGV[1]) -- 将已处理的消息从 unack key 中删除
因为 redis 要求 lua 脚本必须在执行前在 KEYS 参数中声明自己要访问的 key, 而我们将每个 msg 有一个独立的 key，我们在执行 unack2RetryScript 之前是不知道哪些 msg key 需要被删除。所以 lua 脚本只将需要删除的消息记在 garbage key 中，脚本执行完后再通过 del 命令将他们删除:
func (q *DelayQueue) garbageCollect() error { ctx := context.Background() msgIds, err := q.redisCli.SMembers(ctx, q.garbageKey).Result() if err != nil { return fmt.Errorf("smembers failed: %v", err) } if len(msgIds) == { return nil } // allow concurrent clean msgKeys := make([]string, , len(msgIds)) for _, idStr := range msgIds { msgKeys = append(msgKeys, q.genMsgKey(idStr)) } err = q.redisCli.Del(ctx, msgKeys...).Err() if err != nil && err != redis.Nil { return fmt.Errorf("del msgs failed: %v", err) } err = q.redisCli.SRem(ctx, q.garbageKey, msgIds).Err() if err != nil && err != redis.Nil { return fmt.Errorf("remove from garbage key failed: %v", err) } return nil}之前提到的 lua 脚本都是原子性执行的，不会有其它命令插入其中。gc 函数由 3 条 redis 命令组成，在执行过程中可能会有其它命令插入执行过程中，不过考虑到一条消息进入垃圾回收流程之后不会复活所以不需要保证 3 条命令原子性。
ack
ack 只需要将消息彻底删除即可:
func (q *DelayQueue) ack(idStr string) error { ctx := context.Background() err := q.redisCli.ZRem(ctx, q.unAckKey, idStr).Err() if err != nil { return fmt.Errorf("remove from unack failed: %v", err) } // msg key has ttl, ignore result of delete _ = q.redisCli.Del(ctx, q.genMsgKey(idStr)).Err() q.redisCli.HDel(ctx, q.retryCountKey, idStr) return nil}否定确认只需要将 unack key 中消息的重试时间改为现在，随后执行的 unack2RetryScript 会立即将它移动到 retry key
func (q *DelayQueue) nack(idStr string) error { ctx := context.Background() // update retry time as now, unack2Retry will move it to retry immediately err := q.redisCli.ZAdd(ctx, q.unAckKey, &redis.Z{ Member: idStr, Score: float64(time.Now().Unix()), }).Err() if err != nil { return fmt.Errorf("negative ack failed: %v", err) } return nil}consume
消息队列的核心逻辑是每秒执行一次的 consume 函数，它负责调用上述脚本将消息转移到正确的集合中并回调 consumer 来消费消息：
func (q *DelayQueue) consume() error { // 执行 pending2ready，将已到时间的消息转移到 ready err := q.pending2Ready() if err != nil { return err } // 循环调用 ready2Unack 拉取消息进行消费 var fetchCount uint for { idStr, err := q.ready2Unack() if err == redis.Nil { // consumed all break } if err != nil { return err } fetchCount++ ack, err := q.callback(idStr) if err != nil { return err } if ack { err = q.ack(idStr) } else { err = q.nack(idStr) } if err != nil { return err } if fetchCount >= q.fetchLimit { break } } // 将 nack 或超时的消息放入重试队列 err = q.unack2Retry() if err != nil { return err } // 清理已达到最大重试次数的消息 err = q.garbageCollect() if err != nil { return err } // 消费重试队列 fetchCount = for { idStr, err := q.retry2Unack() if err == redis.Nil { // consumed all break } if err != nil { return err } fetchCount++ ack, err := q.callback(idStr) if err != nil { return err } if ack { err = q.ack(idStr) } else { err = q.nack(idStr) } if err != nil { return err } if fetchCount >= q.fetchLimit { break } } return nil}折叠
至此一个简单可靠的延时队列就做好了，何不赶紧开始试用呢😘😋？
作者：finley
来源：www.cnblogs.com/Finley/p/16400287.html
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