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在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消費Redis Stream中未ACK的消息

發布時間：2021-09-29 16:24:18 來源：億速云 閱讀：297 作者：柒染 欄目：編程語言

在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消費Redis Stream中未ACK的消息，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

消費組從stream中獲取到消息后，會分配給自己組中其中的一個消費者進行消費，消費者消費完畢，需要給消費組返回ACK，表示這條消息已經消費完畢了。

當消費者從消費組獲取到消息的時候，會先把消息添加到自己的pending消息列表，當消費者給消費組返回ACK的時候，就會把這條消息從pending隊列刪除。（每個消費者都有自己的pending消息隊列）

消費者可能沒有及時的返回ACK。例如消費者消費完畢后，宕機，沒有及時返回ACK，此時就會導致這條消息占用2倍的內存（stream中保存一份, 消費者的的pending消息列表中保存一份）

開始之前，通過Redis客戶端模擬一點數據

1，新打開Redis客戶端（我們稱之為：生產端）， 創建streamm，名稱叫做：my_stream

XADD my_stream * hello world

隨便添加一條消息，目的是為了初始化stream

2，創建一個消費組，名稱叫做：my_group

XGROUP CREATE my_stream my_group $

3，再新啟動一個Redis客戶端（我們稱之為：消費端1），使用消費組進行阻塞消費，指定消費者：my_consumer1

XREADGROUP GROUP my_group  my_consumer1  BLOCK 0 STREAMS my_stream >

4，再新啟動一個Redis客戶端（我們稱之為：消費端2），使用消費組進行阻塞消費，指定消費者：my_consumer2

XREADGROUP GROUP my_group  my_consumer2  BLOCK 0 STREAMS my_stream >

5，通過生產端，推送3條消息

XADD my_stream * message1 Hello
XADD my_stream * message2 SpringBoot
XADD my_stream * message3 Community
生產端

在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消費Redis Stream中未ACK的消息

消費端1

在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消費Redis Stream中未ACK的消息

消費端2

在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消費Redis Stream中未ACK的消息

可以看到，一共Push了3條消息，它們的ID分別是

  • 1605524648266-0 （message1 ）

  • 1605524657157-0 （message2）

  • 1605524665215-0 （message3）

現在的狀況是，消費者1，消費了2條消息（message1和message3），消費者2，消費了1條消息(message2)。都是消費成功了的，但是它們都還沒有進行ACK。

在客戶端，消費者消費到一條消息后會立即返回，需要重新執行命令，來回到阻塞狀態

ACK消息

現在我們打算，把消費者1，消費的那條message1進行ACK

XACK my_stream my_group  1605524648266-0

獲取指定消費組中，待確認（ACK）的消息

查看消費組的所有待確認消息統計

127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream  my_group
1) (integer) 2       # 消費組中，所有消費者的pending消息數量
2) "1605524657157-0" # pending消息中的，最小消息ID
3) "1605524665215-0" # pending消息中的，最大消息ID
4) 1) 1) "my_consumer1"  # 消費者1
      2) "1"             # 有1條待確認消息
   2) 1) "my_consumer2"  # 消費者2
      2) "1"             # 有2條待確認消息

查看消費者1的待確認消息詳情

127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream  my_group 0 + 10 my_consumer1
1) 1) "1605524665215-0"  # 待ACK消息ID
   2) "my_consumer1"     # 所屬消費者
   3) (integer) 847437   # 消息自從被消費者獲取后到現在過去的時間(毫秒) - idle time
   4) (integer) 1        # 消息被獲取的次數	- delivery counter

這條命令，表示查詢消費組my_group 中消費者my_consumer1的opending隊列，開始ID是0，結束ID是最大，最多檢索10個結果。

現在的情況就是，一共3條消息，消費者1消費了2條，ack了1條。消費者2消費了1條，沒有ack。消費者1和2，各自的pending隊列中都有一條未ack的消息

如何實現將未被成功消費的消息獲取出來重新進行消費？之前的演示，目的都是為了造一些數據，所以是用的客戶端命令，從這里開始，所有的演示，都會使用spring-data-redis中的RedisTemplate。

遍歷消費者的pending列表，讀取到未ACK的消息，直接進行ACK

import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
import org.springframework.data.domain.Range;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.Consumer;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.MapRecord;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.PendingMessages;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.PendingMessagesSummary;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.RecordId;
import org.springframework.data.redis.core.StreamOperations;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import io.springboot.jwt.SpringBootJwtApplication;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringBootJwtApplication.class, webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RedisStreamTest {
	
	private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisStreamTest.class);
	
	@Autowired
	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
	
	@Test
	public void test() {
		StreamOperations<String, String, String> streamOperations = this.stringRedisTemplate.opsForStream();
		
		// 獲取my_group中的pending消息信息，本質上就是執行XPENDING指令
		PendingMessagesSummary pendingMessagesSummary = streamOperations.pending("my_stream", "my_group");
		
		// 所有pending消息的數量
		long totalPendingMessages = pendingMessagesSummary.getTotalPendingMessages();
		
		// 消費組名稱
		String groupName= pendingMessagesSummary.getGroupName();
		
		// pending隊列中的最小ID
		String minMessageId = pendingMessagesSummary.minMessageId();
		
		// pending隊列中的最大ID
		String maxMessageId = pendingMessagesSummary.maxMessageId();
		
		LOGGER.info("消費組：{}，一共有{}條pending消息，最大ID={}，最小ID={}", groupName, totalPendingMessages, minMessageId, maxMessageId);
		

		// 每個消費者的pending消息數量
		Map<String, Long> pendingMessagesPerConsumer = pendingMessagesSummary.getPendingMessagesPerConsumer();
		
		pendingMessagesPerConsumer.entrySet().forEach(entry -> {
			
			// 消費者
			String consumer = entry.getKey();
			// 消費者的pending消息數量
			long consumerTotalPendingMessages = entry.getValue();
			
			LOGGER.info("消費者：{}，一共有{}條pending消息", consumer, consumerTotalPendingMessages);
			
			if (consumerTotalPendingMessages > 0) {
				// 讀取消費者pending隊列的前10條記錄，從ID=0的記錄開始，一直到ID最大值
				PendingMessages pendingMessages = streamOperations.pending("my_stream", Consumer.from("my_group", consumer), Range.closed("0", "+"), 10);
				
				// 遍歷所有Opending消息的詳情
				pendingMessages.forEach(message -> {
					// 消息的ID
					RecordId recordId =  message.getId();
					// 消息從消費組中獲取，到此刻的時間
					Duration elapsedTimeSinceLastDelivery = message.getElapsedTimeSinceLastDelivery();
					// 消息被獲取的次數
					long deliveryCount = message.getTotalDeliveryCount();
					
					LOGGER.info("openg消息，id={}, elapsedTimeSinceLastDelivery={}, deliveryCount={}", recordId, elapsedTimeSinceLastDelivery, deliveryCount);
					
					/**
					 * 演示手動消費的這個判斷非常的針對，目的就是要讀取消費者“my_consumer1”pending消息中，ID=1605524665215-0的這條消息
					 */
					if (consumer.equals("my_consumer1") && recordId.toString().equals("1605524665215-0")) {
						// 通過streamOperations，直接讀取這條pending消息，
						List<MapRecord<String, String, String>> result = streamOperations.range("my_stream", Range.rightOpen("1605524665215-0", "1605524665215-0"));
						
						// 開始和結束都是同一個ID，所以結果只有一條
						MapRecord<String, String, String> record = result.get(0);
						
						// 這里執行日志輸出，模擬的就是消費邏輯
						LOGGER.info("消費了pending消息：id={}, value={}", record.getId(), record.getValue());
						
						// 如果手動消費成功后，往消費組提交消息的ACK
						Long retVal = streamOperations.acknowledge("my_group", record);
						LOGGER.info("消息ack，一共ack了{}條", retVal);
					}
				});
			}
		});
	}
}

這種方式就是，遍歷消費組的pending消息情況，再遍歷每個消費者的pending消息id列表，再根據id，直接去stream讀取這條消息，進行消費Ack。

輸出日志

消費組：my_group，一共有2條pending消息，最大ID=1605524657157-0，最小ID=1605524665215-0
消費者：my_consumer1，一共有1條pending消息
openg消息，id=1605524665215-0, elapsedTimeSinceLastDelivery=PT1H9M4.061S, deliveryCount=1
消費了pending消息：id=1605524665215-0, value={message3=Community}
消息ack，一共ack了1條
消費者：my_consumer2，一共有1條pending消息
openg消息，id=1605524657157-0, elapsedTimeSinceLastDelivery=PT1H9M12.172S, deliveryCount=1

最終的結果就是，消費者1的唯一一條pending消息被Ack了，這里有幾個點要注意

  1. 遍歷消費者pending列表時候，最小/大消息id，可以根據XPENDING指令中的結果來，我寫0 - +，只是為了偷懶

  2. 遍歷到消費者pending消息的時候，可以根據elapsedTimeSinceLastDelivery （idle time）和deliveryCount （delivery counter）做一些邏輯判斷，elapsedTimeSinceLastDelivery 越長，表示這條消息被消費了很久，都沒Ack，deliveryCount 表示重新投遞N次后（下文會講），都沒被消費成功，可能是消費邏輯有問題，或者是Ack有問題。

再次查看XPENDING信息

127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream  my_group 
1) (integer) 1
2) "1605524657157-0"
3) "1605524657157-0"
4) 1) 1) "my_consumer2"
      2) "1"

消費者1，唯1條待ack的消息看，已經被我們遍歷出來手動消費，手動ack了，所以只剩下消費者2還有1條pending消息。。

通過XCLAIM改變消息的消費者

如果一個消費者，一直不能消費掉某條消息，或者說這個消費者因為某些消息，永遠也不能上過線了，那么可以把這個消費者的pending消息，轉移到其他的消費者pending列表中，重新消費

其實我們這里要做的事情，就是把“消費者2”的唯一1條pending消息“ 1605524657157-0”（message2），交給“消費者1”，重新進行消費。

Redis命令的實現

XCLAIM my_stream  my_group my_consumer1 10000 1605524657157-0

把1605524657157-0這條消息，重新給my_group 中的my_consumer1 進行消費，前提條件是這條消息的idle time大于了10秒鐘（從獲取消息到現在超過10秒都沒Ack）。

Java客戶端的實現

import java.time.Duration;
import java.util.List;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.ByteRecord;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.RecordId;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import io.springboot.jwt.SpringBootJwtApplication;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringBootJwtApplication.class, webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RedisStreamTest {
	
	private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisStreamTest.class);
	
	@Autowired
	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
	
	@Test
	public void test() {
		List<ByteRecord> retVal = this.stringRedisTemplate.execute(new RedisCallback<List<ByteRecord>>() {
			@Override
			public List<ByteRecord> doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
				// XCLAIM 指令的實現方法
				return connection.streamCommands().xClaim("my_stream".getBytes(), "my_group", "my_consumer1", Duration.ofSeconds(10), RecordId.of("1605524657157-0"));
			}
		});
		
		for (ByteRecord byteRecord : retVal) {
			LOGGER.info("改了消息的消費者：id={}, value={}", byteRecord.getId(), byteRecord.getValue());
		}
	}
}
日志輸出
改了消息的消費者：id=1605524657157-0, value={[B@10b4f345=[B@63de4fa}
再次查看XPENDING信息
127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream  my_group 
1) (integer) 1
2) "1605524657157-0"
3) "1605524657157-0"
4) 1) 1) "my_consumer1"
      2) "1"

可以看到，消息 “1605524657157-0”（message2），已經從“消費者2”名下，轉移到了”消費者1”，接下來要做的事情，就是遍歷“消費者1”的pending列表，消費掉它。

讀取pending消息列表，進行消費

最開始在控制，演示了通過客戶端，進行消費者阻塞消費的時候，寫了一條命令

XREADGROUP GROUP my_group  my_consumer1  BLOCK 0 STREAMS my_stream >

其中最后那個>，表示ID，是一個特殊字符，如果不是，當ID不是特殊字符>時, XREADGROUP不再是從消息隊列中讀取消息, 而是從消費者的的pending消息列表中讀取歷史消息。（一般將參數設為0-0，表示讀取所有的pending消息）

Redis命令

127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP my_group  my_consumer1  BLOCK 0 STREAMS my_stream 0
1) 1) "my_stream"
   2) 1) 1) "1605524657157-0"
         2) 1) "message2"
            2) "SpringBoot"

讀取到了，消費者1，pending消息中的唯一一條消息記錄

Java實現

import java.util.List;

import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.Consumer;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.MapRecord;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.ReadOffset;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.StreamOffset;
import org.springframework.data.redis.core.StreamOperations;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

import io.springboot.jwt.SpringBootJwtApplication;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringBootJwtApplication.class, webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RedisStreamTest {
	
	private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisStreamTest.class);
	
	@Autowired
	private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
	
	@SuppressWarnings("unchecked")
	@Test
	public void test() {
		
		StreamOperations<String, String, String> streamOperations = this.stringRedisTemplate.opsForStream();
		
		// 從消費者的pending隊列中讀取消息
		List<MapRecord<String, String, String>>  retVal = streamOperations.read(Consumer.from("my_group", "my_consumer1"), StreamOffset.create("my_stream", ReadOffset.from("0")));
		
		// 遍歷消息
		for (MapRecord<String, String, String> record : retVal ) {
			// 消費消息
			LOGGER.info("消息id={}, 消息value={}", record.getId(), record.getValue());
			// 手動ack消息
			streamOperations.acknowledge("my_group", record);
		}
	}
}

這種方式，就是直接從消費者的pending隊列中讀取數據，手動進行消費，然后Ack

日志
消息id=1605524657157-0, 消息value={message2=SpringBoot}
再次查看XPENDING信息
127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream  my_group 
1) (integer) 0
2) (nil)
3) (nil)
4) (nil)

沒了，一條都沒，全部已經Ack了。

死信

死信，就是一直沒法被消費的消息，可以根據這個兩個屬性idle time和delivery counter 進行判斷

idle time 當消息被消費者讀取后，就會開始計時，如果一個pending消息的idle time很長，表示這消息，可能是在Ack時發生了異常，或者說還沒來得及Ack，消費者就宕機了，導致一直沒有被Ack，當消息發生了轉移，它會清零，重新計時。

delivery counter，它表示轉移的次數，每當一條消息的消費者發生變更的時候，它的值都會+1，如果一條pending消息的delivery counter值很大，表示它在多個消費者之間進行了多次轉移都沒法成功消費，可以人工的讀取，消費掉。


redis5的stream，可以說功能還是蠻強大（設計上狠狠借鑒了一把Kakfa）。如果應用規模并不大，需要一個MQ服務，我想Stream的你可以試試看，比起自己搭建kakfa，RocketMQ之類的，來的快當而且更好維護。

看完上述內容，你們掌握在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消費Redis Stream中未ACK的消息的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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