基于Redis实现延迟队列

背景

在后端服务中，经常有这样一种场景，写数据库操作在异步队列中执行，且这个异步队列是多进程运行的，这时如果对同一资源进行写库操作，很有可能产生数据被覆盖等问题，于是就需要业务层在更新数据库之前进行加锁，这样保证在更改同一资源时，没有其他更新操作干涉，保证数据一致性。

但如果在更新前对数据库更新加锁，那此时又来了新的更新数据库的请求，但这个更新操作不能丢弃掉，需要延迟执行，那这就需要添加到延迟队列中，延迟执行。

那么如何实现一个延迟队列？利用Redis的SortedSet和String这两种结构，就可以轻松实现。

 # coding: utf8
 """Delay Queue"""
 import json
 import time
 import uuid
 import redis
 class DelayQueue(object):
     """延迟队列"""
     QUEUE_KEY = 'delay_queue'
     DATA_PREFIX = 'queue_data'
     def __init__(self, conf):
         host, port, db = conf['host'], conf['port'], conf['db']
         self.client = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
     def push(self, data):
         """push
         :param data: data
         """
         # 唯一ID
         task_id = str(uuid.uuid4())
         data_key = '{}_{}'.format(self.DATA_PREFIX, task_id)
         # save string
         self.client.set(data_key, json.dumps(data))
         # add zset(queue_key=>data_key,ts)
         self.client.zadd(self.QUEUE_KEY, data_key, int(time.time()))  

     def pop(self, num=5, previous=3):
         """pop多条数据
         :param num: pop多少个
         :param previous: 获取多少秒前push的数据
         """
         # 取出previous秒之前push的数据
         until_ts = int(time.time()) - previous
         task_ids = self.client.zrangebyscore(
             self.QUEUE_KEY, 0, until_ts, start=0, num=num)
         if not task_ids:
             return []
         # 利用删除的原子性,防止并发获取重复数据
         pipe = self.client.pipeline()
         for task_id in task_ids:
             pipe.zrem(self.QUEUE_KEY, task_id)
         data_keys = [
             data_key
             for data_key, flag in zip(task_ids, pipe.execute())
             if flag
         ]
         if not data_keys:
             return []
         # load data
         data = [
             json.loads(item)
             for item in self.client.mget(data_keys)
         ]
         # delete string key
         self.client.delete(*data_keys)
         return data  

实现思路

push

在push数据时，执行如下几步：

• 生成一个唯一key，这里使用uuid4生成（uuid4是根据随机数生成的，重复概率非常小，具体参考这里）
• 把数据序列化后存入这个唯一key的String结构中
• 把这个唯一key加到SortedSet中，score是当前时间戳

这里利用SortedSet记录添加数据的时间，便于在获取时根据时间获取之前的数据，达到延迟的效果。

而真正的数据则存放在String结构中，等获取时先拿到数据的key再获取真正的数据。

这里可能有人会疑问，为什么不把真正的数据放到SortedSet的name中？

• 把数据放入name中可能会产生瞬间写入相同数据导致数据多条变一条的情况
• 把数据序列化放到SortedSet的name中有些过大，不太符合使用习惯

pop

此pop是可以获取多条数据的，上面的代码默认是获取延迟队列中3秒前的5条数据，具体思路如下：

• 计算previous秒前的时间戳，使用SortedSet的zrangebysocre方法获取previous秒之前添加的唯一key
• 如果SortedSet中有数据，则利用Redis删除的原子性，使用zrem依次删除SortedSet的元素，如果删除成功，则使用，防止多进程并发执行此方法，拿到相同的数据
• 那到可用的唯一key，从String中获取真正的数据即可

这里最重要的是第二步，在拿出SortedSet的数据后，一定要防止其他进程并发获取到相同的数据，所以在这里使用zrem依次删除元素，保证只有删除成功的进程才能使用这条数据。

使用

 # coding: utf8
 import time
 from delay import DelayQueue
 redis_conf = {'host': '127.0.0.1', 'port': 6379, 'db': 0}
 # 构造延迟队列对象
 queue = DelayQueue(redis_conf)
 # push 20条数据
 for i in range(20):
     item = {'user': 'user-{}'.format(i)}
     queue.push(item)  

 # 从延迟队列中马上获取10条数据
 data = queue.pop(num=10)
 # 刚添加的马上获取是获取不到的
 assert len(data) == 0
 # 休眠10秒
 time.sleep(10)
 # 从延迟队列中获取10条数据
 data = queue.pop(num=10)
 assert len(data) == 10
 # 从延迟队列中获取截止到5秒之前添加的10条数据
 data = queue.pop(num=10, previous=5)
 assert len(data) == 10  

使用就比较简单了，在实际使用过程中，每次在处理正常队列时，通过上面的方法获取一下延迟队列的数据，如果延迟队列中有数据，那么按照业务正常处理就可以了，这样就达到了数据延迟处理的效果。

转自：Kaito的博客