Redis实现消息去重的可行方案（redis消息去重如何做）

Redis实现消息去重的可行方案

随着互联网技术的不断发展，消息队列在各行各业中得到了越来越广泛的应用，作为消息队列中必不可少的一部分，去重机制是保证消息处理一致性的重要部分，而Redis作为一种基于内存的缓存数据库，性能优越，小巧灵活，加上其对于字符串类型数据处理具有丰富的命令和数据结构，因此成为了很多企业在消息队列去重上的首选。

Redis提供了原子性操作数据的特性，能够有效地避免了消息重复和丢失的问题。Redis提供了集合(Set)、有序集合(Sorted set)和位图(Bitmaps)三种数据结构进行消息去重。

1. 集合(Set)

Redis的集合数据结构(Set)是Redis中的一种无序不重复的数据结构。在消息队列中，我们可以把每个消息的唯一ID用集合来保存，每当有新消息入队时，将其唯一ID加入到集合中，这样如果下次再有相同ID的消息再次入队，因为集合没有重复数据，不会存储重复的消息，从而达到去重的效果。

下面是使用Redis实现Redis Set去重的Java代码示例：

“`java

import redis.clients.jedis.Jedis;

import redis.clients.jedis.JedisPool;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class SetDemo {

public static void mn(String[] args) {

//初始化JedisPool

JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), “localhost”);

//从JedisPool中获取Jedis实例

try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {

//消息唯一ID

String messageId = “123456”;

//将消息唯一ID保存到Redis的Set中

Long added = jedis.sadd(“message_id_set”, messageId);

//如果added等于1，则代表该ID之前没有保存到Set中过，可以执行下一步操作

if (added == 1) {

//执行相应业务逻辑，处理消息

System.out.println(“消息ID：” + messageId + ” 处理成功”);

} else {

//该ID之前已经保存到Set中过，跳过该消息

System.out.println(“消息ID：” + messageId + ” 已经处理过，跳过”);

}

}

//最后记得关闭JedisPool连接池

jedisPool.close();

}

}

2. 有序集合(Sorted set)

Redis的有序集合数据结构(Sorted set)也是Redis中一种无序不重复的数据结构，它与Set的区别在于，有序集合中的每个元素都有一个分值(score)，分值由用户设置，根据分值可以进行排名和范围查找。在消息队列中，我们可以将每个消息的唯一ID作为有序集合中的元素，将当前时间作为分值，这样每次收到新消息时，跟集合中的元素进行比较，如果在一定时间内重复收到了相同的消息，则进行去重操作。

下面是使用Redis实现Redis Sorted set去重的Java代码示例：

```java
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import java.time.Instant;

public class SortedSetDemo {

    public static void mn(String[] args) {
        //初始化JedisPool
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost");
        //从JedisPool中获取Jedis实例
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            //消息唯一ID
            String messageId = "123456";
            //当前时间戳
            Long score = Instant.now().toEpochMilli();
            //向Redis的Sorted set中保存消息唯一ID和时间戳
            Long added = jedis.zadd("message_id_sorted_set", score, messageId);
            //如果added等于1，则代表该ID之前没有保存到Sorted set中过，可以执行下一步操作
            if (added == 1) {
                //执行相应业务逻辑，处理消息
                System.out.println("消息ID：" + messageId + " 处理成功");
            } else {
                //获取该ID之前保存的时间戳
                Double lastScore = jedis.zscore("message_id_sorted_set", messageId);
                //如果当前时间戳与上次保存的时间戳相差不到5s，则代表该消息在5s内已经处理过了，不再处理
                if (score - lastScore 
                    System.out.println("消息ID：" + messageId + " 已经处理过，跳过");
                } else {
                    //该ID之前保存到Sorted set中过，但时间差大于5s，可以重新处理该消息
                    jedis.zadd("message_id_sorted_set", score, messageId);
                    System.out.println("消息ID：" + messageId + " 处理成功");
                }
            }
        }
        //最后记得关闭JedisPool连接池
        jedisPool.close();
    }
}

3. 位图(Bitmaps)

Redis的位图(Bitmaps)是Redis中的一种二进制数组，支持对每个二进制位进行原子操作，常用于布隆过滤器和消息去重等场景。在消息队列中，我们可以将每个消息的唯一ID作为位图中的二进制位，每次收到新消息时，判断该二进制位是否为1，如果为1，则代表该消息之前已经被处理过了，不再处理。

下面是使用Redis实现Redis Bitmaps去重的Java代码示例：

“`java

import redis.clients.jedis.Jedis;

import redis.clients.jedis.JedisPool;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class BitmapsDemo {

public static void mn(String[] args) {

//初始化JedisPool

JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), “localhost”);

//从JedisPool中获取Jedis实例

try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {

//消息唯一ID

String messageId = “123456”;

//消息唯一ID转为整型

int bitIndex = Integer.parseInt(messageId);

//判断位图的第bitIndex位是否为1

Boolean isExist = jedis.getbit(“message_bitmap”, bitIndex);

//如果isExist为false，则代表该ID之前没有保存到位图中过，可以执行下一步操作

if (!isExist) {

//将位图的第bitIndex位设置为1，表示该消息已经处理过了

jedis.setbit(“message_bitmap”, bitIndex, true);

//执行相应业务逻辑，处理消息

System.out.println(“消息ID：” + messageId + ” 处理成功”);

} else {

//该ID之前已经保存到位图中过，跳过该消息

System.out.println(“消息ID：” + messageId + ” 已经处理过，跳过”);

}

}

//最后记得关闭JedisPool连接池

jedisPool.close();

}

}

综上所述，Redis提供了Set、Sorted set和Bitmaps三种数据结构供我们进行消息去重，不同的场景下可以根据需要选择合适的数据结构。通过本文的介绍，我们对于消息去重这个问题应该都有了一定的了解，并且也熟悉了Redis在去重过程中的应用，欢迎大家不断探索和实践！