借助Redis完成延时任务

2019/04/10 10:10
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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。

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:

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:

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。

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:

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);
            }
        }
    }
}

效果如下:

参考文章

https://redis.io/topics/notifications

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

本文首发于我的个人公众号,欢迎大家关注

借助Redis完成延时任务

原文出处:https://www.cnblogs.com/catcher1994/p/12496319.html

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