分布式系统中必备的一个中间件就是消息队列。通过消息队列，我们??可以异步解耦服务，降低流量峰值，实现最终一致性。目前市面上有RabbitMQ、RochetMQ、ActiveMQ、Kafka等。可能有人会问：“Redis适合做消息队列吗？”在回答这个问题之前，我们先思考一下本质：消息队列提供了哪些特性？队列？是否满足接入要求？今天码哥结合消息队列的特点，一步步分析使用Redis的List作为消息队列的实现原理，分享如何将SpringBoot和Redission集成到项目中。什么是消息队列消息队列是一种异步的服务间通信方式，适用于分布式和微服务架构。消息存储在队列中，直到它们被处理和删除。每条消息只能由用户处理一次。消息队列可用于分离重量级处理、缓冲或批处理工作，并减轻峰值工作负载。消息队列Producer：消息生产者，负责生成消息并发送给Broker；Broker：消息处理中心。负责消息的存储、确认、重试等，一般包含多个队列；Consumer：消息消费者，负责从Broker获取消息并进行相应的处理；消息队列的使用场景有哪些？消息队列在实际应用中包括以下四种场景：应用耦合：发送方系统和接收方系统不需要相互认识，只需要知道消息。多个应用通过消息队列处理同一条消息，避免调用接口失败导致整个流程失败；异步处理：多个应用处理消息队列中的同一条消息，应用并发处理消息，相比串行处理减少了处理时间；限流调峰：广泛应用于秒杀或抢购活动，避免因流量过大导致应用系统挂掉的情况；消息驱动系统：系统分为消息队列、消息生产者、消息消费者，生产者负责生成消息，消费者（可能有多个）负责处理消息；消息队列满足什么特性？消息有序性消息是异步处理的，但是消费者需要按照生产者发送消息的顺序进行消费，避免后发送消息先处理消息的情况。重复消息处理Producers可能会因为网络问题导致消息重传而收到多条重复消息。如果同一条消息重复多次，可能会导致一个业务逻辑执行多次，需要保证如何避免重复消费的问题。可靠性保证消息传递一次。如果在发送消息时收件人不可用，则消息队列会保留该消息，直到成功传递为止。消费者重启后，可以继续读取消息进行处理，防止消息遗漏。List实现了消息队列。Redis的列表（List）是一种线性有序结构，可以按照元素入栈的顺序存储元素，可以满足“先进先出”的要求。这些元素可以是文本数据，也可以是二进制数据。LPUSH生产者使用LPUSHkeyelement[element...]将消息插入到队列的头部。如果键不存在，将创建一个空队列并插入消息。如下，生产者依次向队列中插入“Java”、“CodeByte”、“Go”，返回值表示插入队列的消息条数。>LPUSHqueueJavacodebyteGo(integer)3RPOP消费者使用RPOPkey顺序读取队列的消息，先进先出，所以“Java”会先读取消费：>RPOPqueue“Java”>RPOPqueue“codebyte”>RPOPqueue《Go》List队列实时消费问题65师兄：实现起来这么简单吗？别高兴得太早，LPUSH和RPOP都有性能风险。当生产者向队列中插入数据时，List不会及时主动通知消费者消费。我们需要写一个while(true)来不断调用RPOP指令，当有新消息时，就返回消息，否则返回空。程序在执行消费逻辑之前需要不断轮询判断是否为空，这会导致即使没有新消息写入队列，消费者也会不断调用RPOP命令占用CPU资源。65兄：如何避免循环调用造成的CPU性能损失？Redis提供了BLPOP和BRPOP阻塞读命令。当读取队列中没有数据时，消费者会自动阻塞，直到有新消息写入队列。会继续读取新的消息来执行业务逻辑。BRPOPqueue0参数0表示阻塞等待时间无限重复消费。消息队列为每条消息生成一个“全局ID”；生产者为每条消息创建一个“全局ID”，消费者记录一个处理过的消息ID。判断是否重复。其实这就是幂等性。对于同一条消息，消费者收到后处理一次的结果与多次的结果是一致的。消息可靠性65大哥：消费者从List中读取消息，如果消息在处理消息的过程中宕机了，消息不会被处理，但是数据还没有保存到List中。我应该怎么办？本质是消费者在处理消息的时候崩溃了，消息已经无法恢复，缺乏消息确认机制。Redis提供了两条指令，RPOPLPUSH和BRPOPLPUSH（阻塞），意思是从List读取消息的同时将消息复制到另一个List（备份），是一个原子操作。我们可以在业务流程处理正确后删除队列消息，实现消息确认机制。如果在处理消息的时候崩溃了，重启并从备份列表中读取消息进行处理。LPUSHredisMQ公众号代码兄弟字节BRPOPLPUSHredisMQredisMQBack生产者使用LPUSH将消息插入到redisMQ队列中，消费者使用BRPOPLPUSH读取消息“公众号”，消息将被插入到“redisMQBack”队列中。如果消费成功，删除“redisMQBack”消息即可。如果异常，可以继续从“redisMQBack”再次读取消息进行处理。需要注意的是，redis的消息确认机制是，如果producer消息发送很快，而consumer处理速度慢，消息就会堆积起来，给Redis的内存带来过大的压力。Redission实战在Java中，我们可以使用Redission封装的API来快速实现队列。下面码哥给大家介绍一下基于SpringBoot2.1.4版本的集成和实战。详细的API文档可以在：https://github.com/redisson/redisson/wiki/7.-Distributed-collections添加依赖
