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细心的你可能发现了，竟然出现了三篇文章都是在说消息队列，，讲了 等，由此可见消息队列在整个 Java 技术体系中的重要程度。这里我们将重点来看一下 Redis 是如何实现消息队列的。
在 Redis 中实现消息队列的方式有几种？
典型回答
早在 Redis 2.0 版本之前使用 Redis 实现消息队列的方式有两种：
●使用 List 类型实现
●使用 ZSet 类型实现其中使用 List 类型实现的方式最为简单和直接，它主要是通过 lpush、rpop 存入和读取实现消息队列的，如下图所示：
lpush 可以把最新的消息存储到消息队列（List 集合）的首部，而 rpop 可以读取消息队列的尾部，这样就实现了先进先出，如下图所示： 
127.0.0.1:6379> lpush mq "java" #推送消息 java(integer) 1127.0.0.1:6379> lpush mq "msg" #推送消息 msg(integer) 2127.0.0.1:6379> rpop mq #接收到消息 java"java"127.0.0.1:6379> rpop mq #接收到消息 msg"mq"
其中，mq 相当于消息队列的名称，而 lpush 用于生产并添加消息，而 rpop 用于拉取并消费消息。
使用 List 实现消息队列的优点是消息可以被持久化，List 可以借助 Redis 本身的持久化功能，AOF 或者是 RDB 或混合持久化的方式，用于把数据保存至磁盘，这样当 Redis 重启之后，消息不会丢失。但使用 List 同样存在一定的问题，比如消息不支持重复消费、没有按照主题订阅的功能、不支持消费消息确认等。
ZSet 实现消息队列的方式和 List 类似，它是利用 zadd 和 zrangebyscore 来实现存入和读取消息的，这里就不重复叙述了。但 ZSet 的实现方式更为复杂一些，因为 ZSet 多了一个分值（score）属性，我们可以使用它来实现更多的功能，比如用它来存储时间戳，以此来实现延迟消息队列等。
ZSet 同样具备持久化的功能，List 存在的问题它也同样存在，不但如此，使用 ZSet 还不能存储相同元素的值。因为它是有序集合，有序集合的存储元素值是不能重复的，但分值可以重复，也就是说当消息值重复时，只能存储一条信息在 ZSet 中。
在 Redis 2.0 之后 Redis 就新增了专门的发布和订阅的类型，Publisher（发布者）和 Subscriber（订阅者）来实现消息队列了，它们对应的执行命令如下：
●发布消息，publish channel “message”
●订阅消息，subscribe channel使用发布和订阅的类型，我们可以实现主题订阅的功能，也就是 Pattern Subscribe 的功能。因此我们可以使用一个消费者“queue_*”来订阅所有以“queue_”开头的消息队列，如下图所示：
●无法持久化保存消息，如果 Redis 服务器宕机或重启，那么所有的消息将会丢失；
●发布订阅模式是“发后既忘”的工作模式，如果有订阅者离线重连之后就不能消费之前的历史消息； ●不支持消费者确认机制，稳定性不能得到保证，例如当消费者获取到消息之后，还没来得及执行就宕机了。因为没有消费者确认机制，Redis 就会误以为消费者已经执行了，因此就不会重复发送未被正常消费的消息了，这样整体的 Redis 稳定性就被没有办法得到保障了。然而在 Redis 5.0 之后新增了 Stream 类型，我们就可以使用 Stream 的 xadd 和 xrange 来实现消息的存入和读取了，并且 Stream 提供了 xack 手动确认消息消费的命令，用它我们就可以实现消费者确认的功能了，使用命令如下：
127.0.0.1:6379> xack mq group1 1580959593553-0(integer) 1
相关语法如下：
xack key group-key ID [ID ...]
消费确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 ack 确认消息已经被消费完成，整个流程的执行如下图所示：
以上就 Redis 实现消息队列的四种方式，他们分别是：
●使用 List 实现消息队列；
●使用 ZSet 实现消息队列； ●使用发布订阅者模式实现消息队列； ●使用 Stream 实现消息队列。早期版本中比较常用的实现消息队列的方式是 List、ZSet 和发布订阅者模式，使用 Stream 来实现消息队列是近两年才流行起来的方案，并且很多企业也没有使用到 Redis 5.0 这么新的版本。
●在 Java 代码中使用 List 实现消息队列会有什么问题？应该如何解决？
●在程序中如何使用 Stream 来实现消息队列？知识扩展
使用 List 实现消息队列
在 Java 程序中我们需要使用 Redis 客户端框架来辅助程序操作 Redis，比如 Jedis 框架。
使用 Jedis 框架首先需要在 pom.xml 文件中添加 Jedis 依赖，配置如下：
redis.clients jedis ${ version}
List 实现消息队列的完整代码如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;publicclass ListMQTest { public static void main(String[] args){ // 启动一个线程作为消费者 new Thread(() -> consumer()).start(); // 生产者 producer(); } /** * 生产者 */ public static void producer() { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); // 推送消息 jedis.lpush("mq", "Hello, List."); } /** * 消费者 */ public static void consumer() { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); // 消费消息 while (true) { // 获取消息 String msg = jedis.rpop("mq"); if (msg != null) { // 接收到了消息 System.out.println("接收到消息：" + msg); } } }} 以上程序的运行结果是：
接收到消息：Hello, Java.
但是以上的代码存在一个问题，可以看出以上消费者的实现是通过 while 无限循环来获取消息，但如果消息的空闲时间比较长，一直没有新任务，而 while 循环不会因此停止，它会一直执行循环的动作，这样就会白白浪费了系统的资源。
此时我们可以借助 Redis 中的阻塞读来替代 rpop 的方法就可以解决此问题，具体实现代码如下：
import redis.clients.jedis.Jedis;public class ListMQExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 消费者 new Thread(() -> bConsumer()).start(); // 生产者 producer(); } /** * 生产者 */ public static void producer() throws InterruptedException { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); // 推送消息 jedis.lpush("mq", "Hello, Java."); Thread.sleep(1000); jedis.lpush("mq", "message 2."); Thread.sleep(2000); jedis.lpush("mq", "message 3."); } /** * 消费者（阻塞版） */ public static void bConsumer() { Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379); while (true) { // 阻塞读 for (String item : jedis.brpop(0,"mq")) { // 读取到相关数据，进行业务处理 System.out.println(item); } } }} 以上程序的运行结果是：
接收到消息：Hello, Java.
以上代码是经过改良的，我们使用 brpop 替代 rpop 来读取最后一条消息，就可以解决 while 循环在没有数据的情况下，一直循环消耗系统资源的情况了。brpop 中的 b 是 blocking 的意思，表示阻塞读，也就是当队列没有数据时，它会进入休眠状态，当有数据进入队列之后，它才会“苏醒”过来执行读取任务，这样就可以解决 while 循环一直执行消耗系统资源的问题了。
使用 Stream 实现消息队列
在开始实现消息队列之前，我们必须先创建分组才行，因为消费者需要关联分组信息才能正常运行，具体实现代码如下：
import com.google.gson.Gson;import redis.clients.jedis.Jedis;import redis.clients.jedis.StreamEntry;import redis.clients.jedis.StreamEntryID;import utils.JedisUtils;import java.util.AbstractMap;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;public class StreamGroupExample { private static final String _STREAM_KEY = "mq"; // 流 key private static final String _GROUP_NAME = "g1"; // 分组名称 private static final String _CONSUMER_NAME = "c1"; // 消费者 1 的名称 private static final String _CONSUMER2_NAME = "c2"; // 消费者 2 的名称 public static void main(String[] args) { // 生产者 producer(); // 创建消费组 createGroup(_STREAM_KEY, _GROUP_NAME); // 消费者 1 new Thread(() -> consumer()).start(); // 消费者 2 new Thread(() -> consumer2()).start(); } /** * 创建消费分组 * @param stream 流 key * @param groupName 分组名称 */ public static void createGroup(String stream, String groupName) { Jedis jedis = JedisUtils.getJedis(); jedis.xgroupCreate(stream, groupName, new StreamEntryID(), true); } /** * 生产者 */ public static void producer() { Jedis jedis = JedisUtils.getJedis(); // 添加消息 1 Map map = new HashMap<>(); map.put("data", "redis"); StreamEntryID id = jedis.xadd(_STREAM_KEY, null, map); System.out.println("消息添加成功 ID：" + id); // 添加消息 2 Map map2 = new HashMap<>(); map2.put("data", "java"); StreamEntryID id2 = jedis.xadd(_STREAM_KEY, null, map2); System.out.println("消息添加成功 ID：" + id2); } /** * 消费者 1 */ public static void consumer() { Jedis jedis = JedisUtils.getJedis(); // 消费消息 while (true) { // 读取消息 Map.Entry entry = new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(_STREAM_KEY, new StreamEntryID().UNRECEIVED_ENTRY); // 阻塞读取一条消息（最大阻塞时间120s） List >> list = jedis.xreadGroup(_GROUP_NAME, _CONSUMER_NAME, 1, 120 * 1000, true, entry); if (list != null && list.size() == 1) { // 读取到消息 Map content = list.get(0).getValue().get(0).getFields(); // 消息内容 System.out.println("Consumer 1 读取到消息 ID：" + list.get(0).getValue().get(0).getID() + " 内容：" + new Gson().toJson(content)); } } } /** * 消费者 2 */ public static void consumer2() { Jedis jedis = JedisUtils.getJedis(); // 消费消息 while (true) { // 读取消息 Map.Entry entry = new AbstractMap.SimpleImmutableEntry<>(_STREAM_KEY, new StreamEntryID().UNRECEIVED_ENTRY); // 阻塞读取一条消息（最大阻塞时间120s） List >> list = jedis.xreadGroup(_GROUP_NAME, _CONSUMER2_NAME, 1, 120 * 1000, true, entry); if (list != null && list.size() == 1) { // 读取到消息 Map content = list.get(0).getValue().get(0).getFields(); // 消息内容 System.out.println("Consumer 2 读取到消息 ID：" + list.get(0).getValue().get(0).getID() + " 内容：" + new Gson().toJson(content)); } } }} 以上代码运行结果如下：
消息添加成功 ID：1580971482344-0消息添加成功 ID：1580971482415-0Consumer 1 读取到消息 ID：1580971482344-0 内容：{ "data":"redis"}Consumer 2 读取到消息 ID：1580971482415-0 内容：{ "data":"java"} 其中，jedis.xreadGroup() 方法的第五个参数 noAck 表示是否自动确认消息，如果设置 true 收到消息会自动确认 (ack) 消息，否则需要手动确认。
可以看出，同一个分组内的多个 consumer 会读取到不同消息，不同的 consumer 不会读取到分组内的同一条消息。
小贴士：Jedis 框架要使用最新版，低版本 block 设置大于 0 时，会出现 bug，抛连接超时异常。
小结
我们讲了 Redis 中消息队列的四种实现方式：List 方式、ZSet 方式、发布订阅者模式、Stream 方式，其中发布订阅者模式不支持消息持久化、而其他三种方式支持持久化，并且 Stream 方式支持消费者确认。我们还使用 Jedis 框架完成了 List 和 Stream 的消息队列功能，需要注意的是在 List 中需要使用 brpop 来读取消息，而不是 rpop，这样可以解决没有任务时 ，while 一直循环浪费系统资源的问题。
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