您好,登录后才能下订单哦!
这篇文章给大家介绍PHP中怎么利用Redis实现轻量级延迟队列,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
先看看一下业务场景:
1.会员过期前3天发送召回通知
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
3.如何定期检查处于退款状态的订单是否已经退款成功?
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:
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
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。
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
调研了市场上一些开源的方案,以下:
1.有赞科技:只有原理,没有开源代码
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
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
JobPool用来存放所有Job的元信息。
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)。
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。
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:
topic:Job类型。可以理解成具体的业务名称。
id:Job的唯一标识。用来检索和删除指定的Job信息。
delayTime:jod延迟执行的时间,13位时间戳
ttr(time-to-run):Job执行超时时间。
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
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
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
可用性:
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
2.支持配置多个redis,一个redis挂了只影响部分消息
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
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
实时性:允许存在一定的时间误差。
支持消息删除:业务使用方,可以随时删除指定消息。
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。
写入性能:qps>1000+
总体架构
采用master-work架构模式,主要包括6个模块:
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
2.dq-server: 负责消息写入,读取,删除功能以及维护redis连接池
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
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
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
6.dq-http-server: 提供web后台界面,用于注册topic
消息写入:
timer查找到期消息:
consumer消费流程:
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
执行:
mysql> source dq.sql
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
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'
php DqInit.php --port 6789 &
执行 ps -ef | grep dq 看到如下信息说明启动成功
默认日志目录在项目目录的logs目录下,在DqConf.php修改$logPath
1.请求日志:request_ymd.txt
2.通知日志:notify_ymd.txt
3.错误日志:err_ymd.txt
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
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 $2}' | xargs kill -USR2
需要安装pthreads拓展:
测试原理:使用多线程模拟并发,在1s内能成功返回请求成功的个数
1.redis multi命令:将多个对redis的操作打包成一个减少网络开销
2.计数的操作异步处理,在异步逻辑里面用函数的static变量来保存,当写入redis成功后释放static变量,可以在redis出现异常时计数仍能保持一致,除非进程退出
3.内存泄露检测有必要: 所有的内存分配在底层都是调用了brk或者mmap,只要程序只有大量brk或者mmap的系统调用,内存泄露可能性非常高 ,检测命令: strace -c -p pid | grep -P 'mmap| brk'
4.检测程序的系统调用情况:strace -c -p pid ,发现某个系统函数调用是其他的数倍,可能大概率程序存在问题
1.如果调用通知接口在超时时间内,没有收到回复认为通知失败,系统会重新把数据放入队列,重新通知,系统默认最大通知10次(可以在Dqconf.php文件中修改$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!!
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:
订单10分钟召回通知
调用接口超时或者失败时做补偿
会员过期前3天召回通知
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
关于PHP中怎么利用Redis实现轻量级延迟队列就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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