使用 Redis 和 Go 实现高效的延时任务处理

2023-09-07

如何使用 Redis 的 Sorted Set 数据结构和 Go 语言来实现一个高效的延时任务队列。我愁了很久才想出来这个。

方案设计

我的方案是创建一个延时任务队列，其中每个任务都有一个执行时间。我将使用 Redis 的 Sorted Set 数据结构来存储这些任务，其中任务的执行时间作为分数。每个 Go web server 结点都将运行一个 TaskManager go routine，它将轮询 Redis 来检索和执行到期的任务。

数据结构

我将使用 Redis 的 Sorted Set 数据结构来存储任务，其中任务的执行时间（Unix 时间戳）作为分数。

任务处理流程

添加任务到 Sorted Set：当创建一个新的延时任务时，将其添加到 Sorted Set 中，使用任务的执行时间作为分数。
TaskManager Go Routine：创建一个 TaskManager Go routine，它每秒查询 Redis 来找到和执行到期的任务。
执行任务：根据任务 ID 执行相应的任务逻辑。

代码实现

1. 加载 Lua 脚本

首先，创建一个函数来加载 Lua 脚本到 Redis 服务器，并返回脚本的 SHA1 散列：

func loadScript(redisClient *redis.Client) (string, error) {
	script := `
		local tasks = redis.call('ZRANGEBYSCORE', 'tasks', '-inf', ARGV[1], 'LIMIT', 0, 100)
		if #tasks > 0 then
		  redis.call('ZREM', 'tasks', unpack(tasks))
		end
		return tasks
	`
	return redisClient.ScriptLoad(script).Result()
}

或者预先把 lua 脚本加载到 redis 里。

2. 执行 Lua 脚本

然后，创建一个函数来使用 EVALSHA 命令执行 Lua 脚本：

func getAndRemoveDueTasks(redisClient *redis.Client, scriptSha string, now int64) ([]string, error) {
	result, err := redisClient.EvalSha(scriptSha, []string{"tasks"}, now).Result()
	if err != nil {
		return nil, err
	}

	tasks, ok := result.([]interface{})
	if !ok {
		return nil, errors.New("failed to cast result to []interface{}")
	}

	taskIDs := make([]string, len(tasks))
	for i, task := range tasks {
		taskIDs[i], ok = task.(string)
		if !ok {
			return nil, errors.New("failed to cast task to string")
		}
	}

	return taskIDs, nil
}

3. 主函数

在你的主函数中，你可以加载 Lua 脚本，并将其 SHA1 散列传递给 taskManager 函数：

func main() {
	redisClient := redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr: "localhost:6379",
	})

	scriptSha, err := loadScript(redisClient)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	go taskManager(redisClient, scriptSha)

	select {}
}

4. TaskManager 函数

在 taskManager 函数中，你可以使用 getAndRemoveDueTasks 函数来获取和删除到期的任务：

func taskManager(redisClient *redis.Client, scriptSha string) {
	for {
		now := time.Now().Unix()
		taskIDs, err := getAndRemoveDueTasks(redisClient, scriptSha, now)
		if err != nil {
			log.Println("Error fetching tasks:", err)
		} else {
			for _, taskID := range taskIDs {
				// Execute the task
				executeTask(taskID)
			}
		}

		time.Sleep(1 * time.Second)
	}
}

5. 任务执行函数

executeTask 函数应该根据任务 ID 执行相应的任务逻辑：

func executeTask(taskID string) {
	// Your task execution logic here
	log.Println("Executing task:", taskID)
}

扩展

当一个 sorted set 出现性能瓶颈的时候，可以用 redis cluster 并使用多个 sorted set，
比如某延时任务的量很大，那么可以把那一类延时任务放到一个 sorted set 里，其余量比较小的放到另一个 sorted set 里。
注意：这样的话，taskManager 也建议搞两个。

结论

通过使用 Redis 的 Sorted Set 数据结构和 Lua 脚本，可以创建一个高效和可扩展的延时任务队列系统。这种设计不仅可以确保任务的原子性和一致性，而且可以轻松地扩展到多个节点，从而提高系统的吞吐量和可靠性。