大家好,又见面了,我是全栈君。
延迟队列,顾名思义它是一种带有延迟功能的消息队列。那么,是在什么场景下我才需要这样的队列呢?
一、背景
先看看一下业务场景:
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1.会员过期前3天发送召回通知
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2.订单支付成功后,5分钟后检测下游环节是否都正常,比如用户购买会员后,各种会员状态是否都设置成功
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3.如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功?
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4.实现通知失败,1,3,5,7分钟重复通知,直到对方回复?
通常解决以上问题,最简单直接的办法就是定时去扫表。
扫表存在的问题是:
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1.扫表与数据库长时间连接,在数量量大的情况容易出现连接异常中断,需要更多的异常处理,对程序健壮性要求高
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2.在数据量大的情况下延时较高,规定内处理不完,影响业务,虽然可以启动多个进程来处理,这样会带来额外的维护成本,不能从根本上解决。
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3.每个业务都要维护一个自己的扫表逻辑。当业务越来越多时,发现扫表部分的逻辑会重复开发,但是非常类似
延时队列能对于上述需求能很好的解决
二、调研
调研了市场上一些开源的方案,以下:
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1.有赞科技:只有原理,没有开源代码
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2.github个人的:https://github.com/ouqiang/delay-queue
1.基于redis实现,redis只能配置一个,如果redis挂了整个服务不可用,可用性差点
2.消费端实现的是拉模式,接入成本大,每个项目都得去实现一遍接入代码
3.在star使用的人数不多,放在生产环境,存在风险,加之对go语言不了解,出了问题难以维护 -
3.SchedulerX-阿里开源的:功能很强大,但是运维复杂,依赖组件多,不够轻量
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4.RabbitMQ-延时任务: 本身没有延时功能,需要借助一特性自己实现,而且公司没有部署这个队列,去单独部署一个这个来做延时队列成本有点高,而且还需要专门的运维来维护,目前团队不支持
基本以上原因打算自己写一个,平常使用php多,项目基本redis的zset结构作为存储,用php语言实现 ,实现原理参考了有赞团队:https://tech.youzan.com/queuing_delay/
整个延迟队列主要由4个部分
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JobPool用来存放所有Job的元信息。
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DelayBucket是一组以时间为维度的有序队列,用来存放所有需要延迟的Job(这里只存放Job Id)。
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Timer负责实时扫描各个Bucket,并将delay时间大于等于当前时间的Job放入到对应的Ready Queue。
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ReadyQueue存放处于Ready状态的Job(这里只存放JobId),以供消费程序消费。
消息结构
每个Job必须包含一下几个属性:
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topic:Job类型。可以理解成具体的业务名称。
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id:Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息。
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delayTime:jod延迟执行的时间,13位时间戳
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ttr(time-to-run):Job执行超时时间。
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body:Job的内容,供消费者做具体的业务处理,以json格式存储。
对于同一类的topic delaytime,ttr一般是固定,job可以在精简一下属性
1.topic:Job类型。可以理解成具体的业务名称
2.id:Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息。
3.body:Job的内容,供消费者做具体的业务处理,以json格式存储。
delaytime,ttr在topicadmin后台配置
三、目标
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轻量级:有较少的php的拓展就能直接运行,不需要引入网络框架,比如swoole,workman之类的
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稳定性:采用master-work架构,master不做业务处理,只负责管理子进程,子进程异常退出时自动拉起
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可用性:
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1.支持多实例部署,每个实例无状态,一个实例挂掉不影响服务
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2.支持配置多个redis,一个redis挂了只影响部分消息
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3.业务方接入方便,在后台只需填写相关消息类型和回调接口
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拓展性: 当消费进程存在瓶颈时,可以配置加大消费进程数,当写入存在瓶颈时,可增加实例数写入性能可线性提高
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实时性:允许存在一定的时间误差。
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支持消息删除:业务使用方,可以随时删除指定消息。
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消息传输可靠性:消息进入到延迟队列后,保证至少被消费一次。
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写入性能:qps>1000+
四、架构设计与说明
总体架构
采用master-work架构模式,主要包括6个模块:
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1.dq-mster: 主进程,负责管理子进程的创建,销毁,回收以及信号通知
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2.dq-server: 负责消息写入,读取,删除功能以及维护redis连接池
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3.dq-timer-N: 负责从redis的zset结构中扫描到期的消息,并负责写入ready 队列,个数可配置,一般2个就行了,因为消息在zset结构是按时间有序的
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4.dq-consume-N: 负责从ready队列中读取消息并通知给对应回调接口,个数可配置
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5.dq-redis-checker: 负责检查redis的服务状态,如果redis宕机,发送告警邮件
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6.dq-http-server: 提供web后台界面,用于注册topic
五、模块流程图
消息写入:
timer查找到期消息:
consumer消费流程:
六、部署
环境依赖:PHP 5.4+ 安装sockets,redis,pcntl,pdo_mysql 拓展
ps: 熟悉docker的同学可以直接用镜像: shareclz/php7.2.14 里面包含了所需拓展
step1:安装数据库用于存储一些topic以及告警信息
执行:
mysql> source dq.sql
step2:在DqConfg.文件中配置数据库信息:DqConf::$db
step3: 启动http服务
在DqConf.php文件中修改php了路径
命令:
php DqHttpServer.php –port 8088
访问:http://127.0.0.1:8088,出现配置界面
image
redis信息格式:host:port:auth 比如 127.0.0.1:6379:12345
stop4:配置告信息(比如redis宕机)
stop5:注册topic
重试标记说明:
1.接口返回为空默认重试
2.满足指定返回表达会重试,res表示返回的json数组,比如:
回调接口返回json串:{"code":200,"data":{"status":2,"msg":"返回失败"}},重试条件可以这样写
{res.code}!=200
{res.code}!=200 && {res.data.status}!=2
{res.code}==200 && {res.data.status}==2 || {res.data.msg}=='返回失败'
step6:启动服务进程:
php DqInit.php –port 6789 &
执行 ps -ef | grep dq 看到如下信息说明启动成功
step7: 写入数据,参考demo.php
step8:查看日志
默认日志目录在项目目录的logs目录下,在DqConf.php修改$logPath
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1.请求日志:request_ymd.txt
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2.通知日志:notify_ymd.txt
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3.错误日志:err_ymd.txt
step9:如果配置文件有改动
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1.系统会自动检测配置文件新,如果有改动,会自动退出(没有找到较好的热更新的方案),需要重启,可以在crontab里面建个任务,1分钟执行一次,程序有check_self的判断
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2.优雅退出命令: master检测侦听了USR2信号,收到信号后会通知所有子进程,子进程完成当前任务后会自动退出
ps -ef | grep dq-master| grep -v grep | head -n 1 | awk ‘{print $2}’ | xargs kill -USR2
七、性能测试
需要安装pthreads拓展:
测试原理:使用多线程模拟并发,在1s内能成功返回请求成功的个数
八、值得一提的性能优化点:
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1.redis multi命令:将多个对redis的操作打包成一个减少网络开销
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2.计数的操作异步处理,在异步逻辑里面用函数的static变量来保存,当写入redis成功后释放static变量,可以在redis出现异常时计数仍能保持一致,除非进程退出
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3.内存泄露检测有必要: 所有的内存分配在底层都是调用了brk或者mmap,只要程序只有大量brk或者mmap的系统调用,内存泄露可能性非常高 ,检测命令: strace -c -p pid | grep -P ‘mmap| brk’
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4.检测程序的系统调用情况:strace -c -p pid ,发现某个系统函数调用是其他的数倍,可能大概率程序存在问题
九、异常处理
1.如果调用通知接口在超时时间内,没有收到回复认为通知失败,系统会重新把数据放入队列,重新通知,系统默认最大通知10次(可以在Dqconf.php文件中修改$notify_exp_nums)通知间隔为2n+1,比如第一次1分钟,通知失败,第二次3分钟后,直到收到回复,超出最大通知次数后系统自动丢弃,同时发邮件通知
2.线上redis每隔1s持久化一次,存在丢失1s数据的情况,出现这种情况可以对比request_ymd.txt和notify_ymd.txt日志手动恢复过来
3.redis宕机通知:
ps:网络抖动在所难免,通知接口如果涉及到核心的服务,一定要保证幂等!!
十、线上情况
线上部署了两个实例每个机房部一个,4个redis共16G内存作存储,服务稳定运行数月,各项指标均符合预期
主要接入业务:
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订单10分钟召回通知
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调用接口超时或者失败时做补偿
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会员过期前3天召回通知
十一、不足与展望
1.由于团队使用的镜像缺少libevent拓展,所以dq-server基于select模型,并发高的场景下性能存在瓶颈,后续可以改为基于libevent事件模型,提升并发性能
2.timer和consumer目前是采用多进程来做的,这个粒度感觉有点粗,可以考虑使用多线程模式,并且支持动态创建线程数来提高consumer的性能,最大程度保证消费及时
3.dq-server与redis是同步调用,这也是性能的瓶颈点,计划基于swoole_redis来异步处理
十二、参考
https://www.cnblogs.com/peachyy/p/7398430.html
https://tech.youzan.com/queuing_delay/
http://www.runoob.com/bootstrap/bootstrap-tutorial.html
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/111939.html原文链接:https://javaforall.cn
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