1、直接拋出異常，通知用戶稍后重試;

2、sleep 一會(huì)再重試;

3、將請求轉(zhuǎn)移至延時(shí)隊(duì)列，過一會(huì)再試;

直接拋出特定類型的異常

這種方式比較適合由用戶直接發(fā)起的請求，用戶看到錯(cuò)誤對話框后，會(huì)先閱讀對話框的內(nèi) 容，再點(diǎn)擊重試，這樣就可以起到人工延時(shí)的效果。如果考慮到用戶體驗(yàn)，可以由前端的代碼 替代用戶自己來進(jìn)行延時(shí)重試控制。它本質(zhì)上是對當(dāng)前請求的放棄，由用戶決定是否重新發(fā)起 新的請求。

sleep

sleep 會(huì)阻塞當(dāng)前的消息處理線程，會(huì)導(dǎo)致隊(duì)列的后續(xù)消息處理出現(xiàn)延遲。如果碰撞的比 較頻繁或者隊(duì)列里消息比較多，sleep 可能并不合適。如果因?yàn)閭€(gè)別死鎖的 key 導(dǎo)致加鎖不成 功，線程會(huì)徹底堵死，導(dǎo)致后續(xù)消息永遠(yuǎn)得不到及時(shí)處理。

延時(shí)隊(duì)列

這種方式比較適合異步消息處理，將當(dāng)前沖突的請求扔到另一個(gè)隊(duì)列延后處理以避開沖突。

延時(shí)隊(duì)列的實(shí)現(xiàn)

我們可以使用 zset這個(gè)命令，用設(shè)置好的時(shí)間戳作為score進(jìn)行排序，使用 zadd score1 value1 ....命令就可以一直往內(nèi)存中生產(chǎn)消息。再利用 zrangebysocre 查詢符合條件的所有待處理的任務(wù)，通過循環(huán)執(zhí)行隊(duì)列任務(wù)即可。也可以通過 zrangebyscore key min max withscores limit 0 1 查詢最早的一條任務(wù)，來進(jìn)行消費(fèi)

private Jedis jedis; 
 
public void redisDelayQueueTest() { 
    String key = "delay_queue"; 
 
    // 實(shí)際開發(fā)建議使用業(yè)務(wù) ID 和隨機(jī)生成的唯一 ID 作為 value, 隨機(jī)生成的唯一 ID 可以保證消息的唯一性, 業(yè)務(wù) ID 可以避免 value 攜帶的信息過多 
    String orderId1 = UUID.randomUUID().toString(); 
    jedis.zadd(queueKey, System.currentTimeMillis() + 5000, orderId1); 
 
    String orderId12 = UUID.randomUUID().toString(); 
    jedis.zadd(queueKey, System.currentTimeMillis() + 5000, orderId2); 
 
    new Thread() { 
        @Override 
        public void run() { 
            while (true) { 
                Set<String> resultList; 
                // 只獲取第一條數(shù)據(jù), 只獲取不會(huì)移除數(shù)據(jù) 
                resultList = jedis.zrangebyscore(key, System.currentTimeMillis(), 0, 1); 
                if (resultList.size() == 0) { 
                    try { 
                        Thread.sleep(1000); 
                    } catch (InterruptedException e) { 
                        e.printStackTrace(); 
                        break; 
                    } 
                } else { 
                    // 移除數(shù)據(jù)獲取到的數(shù)據(jù) 
                    if (jedis.zrem(key, resultList.get(0)) > 0) { 
                        String orderId = resultList.get(0); 
                        log.info("orderId = {}", resultList.get(0)); 
                        this.handleMsg(orderId); 
                    } 
                } 
            } 
        } 
    }.start(); 
} 
 
public void handleMsg(T msg) { 
    System.out.println(msg); 
} 

上面的實(shí)現(xiàn), 在多線程邏輯上也是沒有問題的, 假設(shè)有兩個(gè)線程 T1, T2和其他更多線程, 處理邏輯如下, 保證了多線程情況下只有一個(gè)線程處理了對應(yīng)的消息:

1.T1, T2 和其他更多線程調(diào)用 zrangebyscore 獲取到了一條消息 A

2.T1 準(zhǔn)備開始刪除消息 A, 由于是原子操作, T2 和其他更多線程等待 T1 執(zhí)行 zrem 刪除消息 A 后再執(zhí)行 zrem 刪除消息 A

3.T1 刪除了消息 A, 返回刪除成功標(biāo)記 1, 并對消息 A 進(jìn)行處理

4.T2 其他更多線程開始 zrem 刪除消息 A, 由于消息 A 已經(jīng)被刪除, 所以所有的刪除均失敗, 放棄了對消息 A 的處理

同時(shí)，我們要注意一定要對 handle_msg 進(jìn)行異常捕獲，避免因?yàn)閭€(gè)別任務(wù)處理問題導(dǎo)致循環(huán)異常退 出

進(jìn)一步優(yōu)化

上面的算法中同一個(gè)任務(wù)可能會(huì)被多個(gè)進(jìn)程取到之后再使用 zrem 進(jìn)行爭搶，那些沒搶到 的進(jìn)程都是白取了一次任務(wù)，這是浪費(fèi)?？梢钥紤]使用 lua scripting 來優(yōu)化一下這個(gè)邏輯，將 zrangebyscore 和 zrem 一同挪到服務(wù)器端進(jìn)行原子化操作，這樣多個(gè)進(jìn)程之間爭搶任務(wù)時(shí)就不 會(huì)出現(xiàn)這種浪費(fèi)了

使用調(diào)用Lua腳本進(jìn)一步優(yōu)化

Lua 腳本, 如果有超時(shí)的消息, 就刪除, 并返回這條消息, 否則返回空字符串:

String luaScript = "local resultArray = redis.call('zrangebyscore', KEYS[1], 0, ARGV[1], 'limit' , 0, 1)\n" + 
        "if #resultArray > 0 then\n" + 
        "    if redis.call('zrem', KEYS[1], resultArray[1]) > 0 then\n" + 
        "        return resultArray[1]\n" + 
        "    else\n" + 
        "        return ''\n" + 
        "    end\n" + 
        "else\n" + 
        "    return ''\n" + 
        "end"; 
 
jedis.eval(luaScript, ScriptOutputType.VALUE, new String[]{key}, String.valueOf(System.currentTimeMillis())); 

Redis延時(shí)隊(duì)列優(yōu)勢

Redis用來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)延時(shí)隊(duì)列是具有這些優(yōu)勢的：

1.Redis zset支持高性能的 score 排序。

2.Redis是在內(nèi)存上進(jìn)行操作的，速度非?？?。

3.Redis可以搭建集群，當(dāng)消息很多時(shí)候，我們可以用集群來提高消息處理的速度，提高可用性。

4.Redis具有持久化機(jī)制，當(dāng)出現(xiàn)故障的時(shí)候，可以通過AOF和RDB方式來對數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)，保證了數(shù)據(jù)的可靠性

Redis延時(shí)隊(duì)列劣勢

使用 Redis 實(shí)現(xiàn)的延時(shí)消息隊(duì)列也存在數(shù)據(jù)持久化, 消息可靠性的問題

沒有重試機(jī)制 - 處理消息出現(xiàn)異常沒有重試機(jī)制, 這些需要自己去實(shí)現(xiàn), 包括重試次數(shù)的實(shí)現(xiàn)等

沒有 ACK 機(jī)制 - 例如在獲取消息并已經(jīng)刪除了消息情況下, 正在處理消息的時(shí)候客戶端崩潰了, 這條正在處理的這些消息就會(huì)丟失, MQ 是需要明確的返回一個(gè)值給 MQ 才會(huì)認(rèn)為這個(gè)消息是被正確的消費(fèi)了

如果對消息可靠性要求較高, 推薦使用 MQ 來實(shí)現(xiàn)

Redission實(shí)現(xiàn)延時(shí)隊(duì)列

基于Redis的Redisson分布式延遲隊(duì)列結(jié)構(gòu)的RDelayedQueue Java對象在實(shí)現(xiàn)了RQueue接口的基礎(chǔ)上提供了向隊(duì)列按要求延遲添加項(xiàng)目的功能。該功能可以用來實(shí)現(xiàn)消息傳送延遲按幾何增長或幾何衰減的發(fā)送策略

RQueue<String> distinationQueue = ... 
RDelayedQueue<String> delayedQueue = getDelayedQueue(distinationQueue); 
// 10秒鐘以后將消息發(fā)送到指定隊(duì)列 
delayedQueue.offer("msg1", 10, TimeUnit.SECONDS); 
// 一分鐘以后將消息發(fā)送到指定隊(duì)列 
delayedQueue.offer("msg2", 1, TimeUnit.MINUTES); 

在該對象不再需要的情況下，應(yīng)該主動(dòng)銷毀。僅在相關(guān)的Redisson對象也需要關(guān)閉的時(shí)候可以不用主動(dòng)銷毀。

RDelayedQueue<String> delayedQueue = ... 
delayedQueue.destroy(); 

是不是很方便...............

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