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：
```javaimport 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！
