Redis消息通知系统的实现

alonli

Redis消息通知系统的实现


Posted on 2012-02-29 by 老王 http://huoding.com/2012/02/29/146

　　最近忙着用Redis实现一个消息通知系统，今天大概总结了一下技术细节，其中演示代码如果没有特殊说明，使用的都是PhpRedis扩展来实现的。
　　

内存
　　比如要推送一条全局消息，如果真的给所有用户都推送一遍的话，那么会占用很大的内存，实际上不管粘性有多高的产品，活跃用户同全部用户比起来，都会小很多，所以如果只处理登录用户的话，那么至少在内存消耗上是相当划算的，至于未登录用户，可以推迟到用户下次登录时再处理，如果用户一直不登录，就一了百了了。

队列
　　当大量用户同时登录的时候，如果全部都即时处理，那么很容易就崩溃了，此时可以使用一个队列来保存待处理的登录用户，如此一来顶多是反应慢点，但不会崩溃。
　　Redis的LIST数据类型可以很自然的创建一个队列，代码如下：


　　出于类似的原因，我们还需要一个队列来保存待处理的消息。当然也可以使用LIST来实现，但LIST只能按照插入的先后顺序实现类似FIFO或LIFO形式的队列，然而消息实际上是有优先级的：比如说个人消息优先级高，全局消息优先级低。此时可以使用ZSET来实现，它里面分数的概念很自然的实现了优先级。
　　不过ZSET没有原生的POP操作，所以我们需要模拟实现，代码如下：


　　模拟实现了POP操作后，我们就可以使用ZSET实现队列了，代码如下：


推拉
　　以前微博架构中推拉选择的问题已经被大家讨论过很多次了。实际上消息通知系统和微博差不多，也存在推拉选择的问题，同样答案也是类似的，那就是应该推拉结合。具体点说：在登陆用户获取消息的时候，就是一个拉消息的过程；在把消息发送给登陆用户的时候，就是一个推消息的过程。

速度
　　假设要推送一百万条消息的话，那么最直白的实现就是不断的插入，代码如下：


　　Redis的速度是很快的，但是借助PIPELINE，会更快，代码如下：


　　说明：所谓PIPELINE，就是省略了无谓的折返跑，把命令打包给服务端统一处理。
　　前后两段代码在我的测试里，使用PIPELINE的速度大概是不使用PIPELINE的十倍。

查询
　　我们用Redis命令行来演示一下用户是如何查询消息的。
　　先插入三条消息，其分别是1，2，3：

redis> HMSET msg:1 title title1 content content1
redis> HMSET msg:2 title title2 content content2
redis> HMSET msg:3 title title3 content content3
　　再把这三条消息发送给某个用户，其是123：

redis> SADD usr:123:msg 1
redis> SADD usr:123:msg 2
redis> SADD usr:123:msg 3
　　此时如果简单查询用户有哪些消息的话，无疑只能查到一些：

redis> SMEMBERS usr:123:msg
1) "1"
2) "2"
3) "3"
　　如果还需要用程序根据再来一次查询无疑有点低效，好在Redis内置的SORT命令可以达到事半功倍的效果，实际上它类似于SQL中的JOIN：

redis> SORT usr:123:msg GET msg:*->title
1) "title1"
2) "title2"
3) "title3"
redis> SORT usr:123:msg GET msg:*->content
1) "content1"
2) "content2"
3) "content3"
　　SORT的缺点是它只能GET出字符串类型的数据，如果你想要多个数据，就要多次GET：

redis> SORT usr:123:msg GET msg:*->title GET msg:*->content
1) "title1"
2) "content1"
3) "title2"
4) "content2"
5) "title3"
6) "content3"
　　很多情况下这显得不够灵活，好在我们可以采用其他一些方法平衡一下利弊，比如说新加一个字段，冗余保存完整消息的序列化，接着只GET这个字段就OK了。
　　实际暴露查询接口的时候，不会使用PHP等程序来封装，因为那会成倍降低RPS，推荐使用Webdis，它是一个Redis的Web代理，效率没得说。
　　…
　　最近Tumblr发表了一篇类似的文章：Staircar: Redis-powered notifications，介绍了他们使用Redis实现消息通知系统的一些情况，有兴趣的不妨一起看看。

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Web应用中的轻量级消息队列



原文地址：http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/blog/item/27a18202578f3d054bfb511f.html

Web应用中为什么会需要消息队列？主要原因是由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，比如说，大量的insert，update之类的请求同时到达mysql，直接导致无数的行锁表锁，甚至最后请求会堆积过多，从而触发too many connections错误。通过使用消息队列，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。在Web2.0的时代，高并发的情况越来越常见，从而使消息队列有成为居家必备的趋势，相应的也涌现出了很多实现方案，像Twitter以前就使用RabbitMQ实现消息队列服务，现在又转而使用Kestrel来实现消息队列服务，此外还有很多其他的选择，比如说：ActiveMQ，ZeroMQ等。
上述消息队列的软件中，大多为了实现AMQP，STOMP，XMPP之类的协议，变得极其重量级，但在很多Web应用中的实际情况是：我们只是想找到一个缓解高并发请求的解决方案，不需要杂七杂八的功能，一个轻量级的消息队列实现方式才是我们真正需要的。
第一感觉是能不能使用memcached来实现消息队列？稍加考虑后就会发现它不合适，因为memcached仅仅支持键值方式的操作，没有排序之类的功能，所以如果要用它来实现消息队列，则必须自己通过某个键来保存数组形式的队列，不过这样的话，在操作队列的时候很容易丢失数据，比如说我们要添加一个消息，则需先取出现有队列，然后把消息保存到队列尾部，最后保存队列，单纯使用memcached的话，由于我们无法保证整个过程的原子性，所以当处理若干个并发请求时，各个请求间可能会互相覆盖，丢失数据就在所难免（新的memcached扩展一定程度上能缓解这个问题）。另外，memcached只是内存键值缓存而已，一旦宕机，数据就消失了。
memcacheq的出现解决了上面的问题，它在memcached的基础上实现了消息队列，以php客户端为例：
消息从尾部入栈：memcache_set
消息从头部出栈：memcache_get
memcacheq依附于memcached之上，所以你可以通过现有的memcached工具来操作它，这无疑是它的一大优势，但它也有一个很大的缺点，那就是memcacheq本身的开发维护似乎并不活跃，如果遇到问题的话，你很可能需要自己动手解决。
目前看来，我更推荐下面这种解决方案，那就是redis，如果不了解，可以参考我以前的文章，表面上看，redis和memcached差不多，也是键值操作，但是redis本身实现了list，相关操作也可以保证是原子的，所以可以很自然的通过list来实现消息队列：
消息从尾部进队列：RPUSH
消息从头部出队列：LPOP
redis本身虽然是一个新项目，但很有朝气，开发维护也很活跃，如果你的下一个Web应用里需要使用轻量级的消息队列，不妨使用它，顺便说一句，redis里还有set结构，可以用来实现一个高效能的tag系统。
此外，还有不少其他的选择可供尝试，比如说MySQL第三方的Q4M引擎，通过扩展SQL语法来操作消息队列，也是一个不错的选择。