使用的是rabbitmq，框架是springboot，缓存用Redis，用Java代码实现

<think>好的，用户现在想用RabbitMQ、Spring Boot和Redis来实现之前的消费队列组包批量发送的功能，也就是达到100条或者超过5秒就调用接口推送。我需要结合这些技术给出具体的Java代码实现方案。 首先，用户已经了解了基本概念和流程，现在需要具体的实现方法。我需要考虑如何利用Spring Boot整合RabbitMQ和Redis。可能需要用到RabbitMQ的消费者监听消息，Redis作为缓存存储计数器和时间戳，以及定时器触发批量发送。 接下来，我需要确定关键点。比如，如何保证线程安全，因为RabbitMQ的消费者可能是多线程的，这时候使用Redis的原子操作或者分布式锁来保证缓冲区的安全。另外，定时任务可能需要使用Spring的@Scheduled注解，但需要注意多个实例下的竞争问题，可能需要Redis的分布式锁来处理。 然后，需要设计数据存储结构。比如，使用Redis的List来作为缓冲区，存储消息。同时，使用Redis的键来存储计数器和最后推送时间，这样可以方便地进行原子操作，比如INCR和GETSET。 异常处理方面，需要考虑消息推送失败后的重试机制。可能需要在Redis中维护一个重试队列，或者使用RabbitMQ的死信队列来处理失败的消息。同时，需要保证接口的幂等性，防止重复推送。 代码结构方面，可能需要一个RabbitMQ的监听器，每当有消息到达时，将其添加到Redis的List中，并更新计数器。同时，启动一个定时任务，每隔一定时间（比如1秒）检查是否超过5秒，如果超过则触发推送。当计数器达到100或者定时任务触发时，调用推送接口，并清空Redis中的List和计数器。 另外，需要注意分布式环境下的问题。比如，如果有多个服务实例，每个实例都有自己的定时任务，这时候需要使用Redis的分布式锁来确保只有一个实例执行推送操作，避免重复推送。 可能还需要考虑性能问题，比如Redis的操作频率，以及RabbitMQ的消费速度。需要确保Redis能够处理高并发的INCR和LPUSH操作，同时RabbitMQ的消费者配置要合理，比如prefetch count，避免消费者过载。 最后，给出具体的代码示例，包括RabbitMQ的配置、Redis的配置、监听器、定时任务以及推送逻辑。代码中需要处理并发问题，使用Redis的原子操作来保证计数器和时间的正确性，以及异常处理和重试机制。</think>以下是基于 **RabbitMQ + Spring Boot + Redis** 实现批量消费队列的完整方案，包含代码示例和关键设计说明： --- ### 一、架构设计图 ```bash [RabbitMQ] --> [Spring Boot消费者] --> [Redis缓存缓冲] --> [定时器/计数器] --> [HTTP接口批量推送] ``` --- ### 二、核心实现代码 #### 1. **RabbitMQ配置类（声明队列）** ```java @Configuration public class RabbitConfig { @Bean public Queue messageQueue() { return new Queue("batch.push.queue", true); } } ``` #### 2. **Redis缓存管理（存储缓冲数据）** ```java @Component public class RedisBatchCache { @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; private static final String BUFFER_KEY = "batch:buffer"; private static final String COUNT_KEY = "batch:count"; private static final String LAST_PUSH_TIME_KEY = "batch:lastPushTime"; // 添加消息到缓冲区 public void addToBuffer(Object message) { redisTemplate.opsForList().rightPush(BUFFER_KEY, message); } // 原子递增计数器 public Long incrementCount() { return redisTemplate.opsForValue().increment(COUNT_KEY); } // 重置计数器 public void resetCount() { redisTemplate.delete(COUNT_KEY); } // 获取最后推送时间 public Long getLastPushTime() { return (Long) redisTemplate.opsForValue().get(LAST_PUSH_TIME_KEY); } // 更新最后推送时间 public void updateLastPushTime() { redisTemplate.opsForValue().set(LAST_PUSH_TIME_KEY, System.currentTimeMillis()); } // 获取并清空缓冲区 public List<Object> getAndClearBuffer() { List<Object> buffer = redisTemplate.opsForList().range(BUFFER_KEY, 0, -1); redisTemplate.delete(BUFFER_KEY); return buffer; } } ``` #### 3. **RabbitMQ消费者（监听消息）** ```java @Component public class BatchMessageConsumer { @Autowired private RedisBatchCache redisBatchCache; @RabbitListener(queues = "batch.push.queue") public void handleMessage(Object message) { // 1. 将消息存入Redis缓冲区 redisBatchCache.addToBuffer(message); // 2. 原子递增计数器 Long currentCount = redisBatchCache.incrementCount(); // 3. 检查数量阈值 if (currentCount >= 100) { triggerPush(); } } private void triggerPush() { // 通过Redis分布式锁防止并发重复推送 String lockKey = "batch:push:lock"; Boolean lockAcquired = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "locked", 10, TimeUnit.SECONDS); if (lockAcquired != null && lockAcquired) { try { List<Object> batchData = redisBatchCache.getAndClearBuffer(); if (!batchData.isEmpty()) { pushToApi(batchData); redisBatchCache.resetCount(); redisBatchCache.updateLastPushTime(); } } finally { redisTemplate.delete(lockKey); } } } } ``` #### 4. **定时任务（检查时间阈值）** ```java @Component public class BatchPushScheduler { @Autowired private RedisBatchCache redisBatchCache; @Scheduled(fixedRate = 1000) // 每秒检查一次 public void checkTimeThreshold() { Long lastPushTime = redisBatchCache.getLastPushTime(); if (lastPushTime == null) { lastPushTime = 0L; } if (System.currentTimeMillis() - lastPushTime > 5000) { // 5秒阈值 redisBatchCache.getAndClearBuffer().ifPresent(batchData -> { pushToApi(batchData); redisBatchCache.resetCount(); redisBatchCache.updateLastPushTime(); }); } } } ``` #### 5. **HTTP推送接口调用** ```java @Component public class ApiPushService { public void pushToApi(List<Object> batchData) { // 实现具体HTTP推送逻辑（示例使用RestTemplate） RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); try { ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity( "https://api.example.com/batch", batchData, String.class ); if (!response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) { // 失败重试逻辑（可存入重试队列） } } catch (Exception e) { // 异常处理（记录日志 + 重试） } } } ``` --- ### 三、关键技术点说明 #### 1. **线程安全与分布式锁** - 使用Redis的 `SETNX` 命令实现分布式锁，防止多个消费者实例同时触发推送 - 通过原子操作 `increment` 保证计数器准确性 #### 2. **Redis数据结构选择** - **List**：存储缓冲消息（保持顺序） - **String**：存储计数器和时间戳（支持原子操作） #### 3. **定时任务优化** - 使用 `@Scheduled` 每秒检查时间阈值，平衡实时性与性能 - 最后一次推送时间存储在Redis，保证多实例环境一致性 #### 4. **异常处理建议** - **重试队列**：推送失败时，将批次数据存入RabbitMQ死信队列 - **幂等性**：接口设计需支持重复推送（如通过唯一批次ID去重） --- ### 四、参数配置建议（application.yml） ```yaml spring: redis: host: localhost port: 6379 rabbitmq: host: localhost port: 5672 username: guest password: guest listener: simple: prefetch: 100 # 控制每次从RabbitMQ拉取的消息数量 ``` --- ### 五、扩展优化方向 1. **动态阈值调整**：通过Redis实时修改阈值参数 2. **优先级队列**：为紧急消息添加高优先级通道 3. **监控指标**：使用Micrometer暴露缓冲大小、推送延迟等指标 4. **背压控制**：在Redis缓冲达到上限时暂停RabbitMQ消费 该方案在保证可靠性的前提下，实现了批量处理的优化目标，适合中高吞吐量场景。