Verzögerungswarteschlange basierend auf PHP und Redis implementiert

Eine auf Redis basierende Verzögerungswarteschlange, die eine hohe Verfügbarkeit, einfache Erweiterung, bequemen Zugriff und einen stabilen Betrieb der Produktionsumgebung ermöglicht. Die Verzögerungswarteschlange ist, wie der Name schon sagt, eine Nachrichtenwarteschlange mit Verzögerungsfunktion. Unter welchen Umständen benötige ich eine solche Warteschlange?

Empfohlenes Tutorial: „Redis-Video-Tutorial“

1. Hintergrund

Sehen wir uns zunächst das Geschäftsszenario an:

1. Senden Sie 3 Tage vor Ablauf der Mitgliedschaft eine Rückrufbenachrichtigung

2. Überprüfen Sie nach erfolgreicher Zahlung der Bestellung ob die Downstream-Links nach 5 Minuten vollständig sind. Normal, z. B. nachdem ein Benutzer eine Mitgliedschaft erworben hat, ob verschiedene Mitgliedschaftsstatus erfolgreich gesetzt wurden

3. So überprüfen Sie regelmäßig, ob eine Bestellung im Erstattungsstatus erfolgreich erstattet wurde ?

4. Benachrichtigung konnte nicht implementiert werden. Benachrichtigung in 1, 3, 5, 7 Minuten wiederholen, bis die andere Partei antwortet?

Normalerweise besteht der einfachste und direkteste Weg, die oben genannten Probleme zu lösen, darin, den Zähler regelmäßig zu scannen.

Die Probleme beim Tabellenscannen sind:

1. Der Tabellenscan ist über einen längeren Zeitraum mit der Datenbank verbunden. Bei großen Mengen ist die Verbindung anfällig für ungewöhnliche Unterbrechungen erfordert mehr Ausnahmebehandlung und ändert das Programm.

2 Wenn die Datenmenge groß ist, kann die Verarbeitung nicht innerhalb der Vorschriften abgeschlossen werden, was sich jedoch auf das Geschäft auswirkt kann mit der Bearbeitung begonnen werden, dies verursacht zusätzliche Wartungskosten, kann nicht grundsätzlich gelöst werden.

3. Jedes Unternehmen muss seine eigene Zähler-Scan-Logik pflegen. Wenn das Unternehmen wächst, stelle ich fest, dass die Logik des Tabellenscan-Teils immer wieder weiterentwickelt wird, aber sie ist der

Verzögerungswarteschlange sehr ähnlich, die die oben genannten Anforderungen sehr gut lösen kann

2. Recherche

Wir haben einige Open-Source-Lösungen auf dem Markt untersucht, wie folgt:

1. Youzan-Technologie: Nur Prinzipien, kein Open Source Code

2.Github persönlich: https://github.com/ouqiang/delay-queue

1.基于redis实现，redis只能配置一个,如果redis挂了整个服务不可用，可用性差点
2.消费端实现的是拉模式，接入成本大，每个项目都得去实现一遍接入代码
3.在star使用的人数不多，放在生产环境，存在风险，加之对go语言不了解，出了问题难以维护

3.SchedulerX-Alibaba Open Source: Sehr leistungsstark, aber Betrieb und Wartung sind komplex, Basiert auf vielen Komponenten und ist nicht leicht genug

4. RabbitMQ-verzögerte Aufgabe: Sie verfügt über keine Verzögerungsfunktion und muss daher mithilfe einer Funktion des Unternehmens selbst implementiert werden hat diese Warteschlange nicht bereitgestellt. Es ist etwas teuer, eine separate Verzögerungswarteschlange zu erstellen, und es ist auch eine spezielle Operation und Wartung für die Wartung erforderlich. Grundsätzlich habe ich vor, aus den oben genannten Gründen selbst eines zu schreiben. Das Projekt verwendet grundsätzlich die Zset-Struktur von Redis und implementiert sie in der PHP-Sprache. Weitere Informationen finden Sie unter Like the team: https. //tech.youzan.com/queuing_delay/

Die gesamte Verzögerungswarteschlange besteht hauptsächlich aus 4 Teilen:

1.JobPool wird zum Speichern aller Job-Metainformationen verwendet.

2. DelayBucket ist eine Reihe geordneter Warteschlangen mit der Dimension Zeit, die zum Speichern aller Jobs verwendet werden, die verzögert werden müssen (hier werden nur Job-IDs gespeichert).

3.Timer ist dafür verantwortlich, jeden Bucket in Echtzeit zu scannen und Jobs mit einer Verzögerungszeit, die größer oder gleich der aktuellen Zeit ist, in die entsprechende Bereitschaftswarteschlange zu platzieren.

4. ReadyQueue speichert Jobs im Status „Bereit“ (hier wird nur JobId gespeichert) zur Verwendung durch Verbraucherprogramme.

Nachrichtenstruktur Jeder Job muss die folgenden Attribute enthalten:

1.Thema: Jobtyp. Es kann als spezifischer Firmenname verstanden werden.

2.id: Die eindeutige Kennung des Jobs. Wird zum Abrufen und Löschen angegebener Jobinformationen verwendet.

3.delayTime: jod verzögerte Ausführungszeit, 13-stelliger Zeitstempel

4.ttr (time-to-run): Zeitüberschreitung bei der Auftragsausführung.

5.body: Der Inhalt des Jobs, damit Verbraucher bestimmte Geschäftsabwicklungen durchführen können, gespeichert im JSON-Format.

Für die gleiche Art von Themenverzögerungszeit ist ttr im Allgemeinen festgelegt und die Jobattribute können optimiert werden

1.Thema: Jobtyp. Es kann als spezifischer Firmenname verstanden werden

2.id: die eindeutige Kennung des Jobs. Wird zum Abrufen und Löschen angegebener Jobinformationen verwendet.

3.body: Der Inhalt des Jobs, damit Verbraucher bestimmte Geschäftsabwicklungen durchführen können, gespeichert im JSON-Format.

Verzögerungszeit, TTR werden im Topicadmin-Hintergrund konfiguriert

3. Ziel

• Light Magnitude

  : Es kann direkt mit weniger PHP-Erweiterungen ausgeführt werden und erfordert keine Einführung von Netzwerk-Frameworks wie Swoole, Workman und dergleichen

• Stabilität

  : Bei Verwendung der Master-Work-Architektur führt der Master keine Geschäftsverarbeitung durch, sondern ist nur für die Verwaltung des untergeordneten Prozesses verantwortlich. Wenn der untergeordnete Prozess abnormal beendet wird, wird er automatisch aufgerufen

• Verfügbarkeit

  :

1 Unterstützt die Bereitstellung mehrerer Instanzen, jede Instanz ist zustandslos und der Ausfall einer Instanz hat keine Auswirkungen auf den Dienst

2. Unterstützt die Konfiguration mehrerer Redis, und der Ausfall eines Redis wirkt sich nur auf den Dienst aus. Teilnachrichten

3 Die Geschäftspartei hat einfachen Zugriff und muss nur den entsprechenden Nachrichtentyp ausfüllen Rückrufschnittstelle im Hintergrund

• Erweiterbarkeit

  : Wenn es einen Engpass im Prozess gibt, können Sie konfigurieren, um die Anzahl der konsumierenden Prozesse zu erhöhen Bei einem Schreibengpass können Sie die Anzahl der Instanzen erhöhen. Die Schreibleistung kann linear verbessert werden.

• Echtzeit

  : Ein bestimmter Zeitfehler ist zulässig.

• 支持消息删除：业务使用方，可以随时删除指定消息。

• 消息传输可靠性：消息进入到延迟队列后，保证至少被消费一次。

• 写入性能：qps>1000+

四、架构设计与说明

总体架构 

采用master-work架构模式，主要包括6个模块：

1.dq-mster: 主进程，负责管理子进程的创建，销毁，回收以及信号通知

2.dq-server: 负责消息写入，读取，删除功能以及维护redis连接池

3.dq-timer-N: 负责从redis的zset结构中扫描到期的消息，并负责写入ready 队列，个数可配置，一般2个就行了，因为消息在zset结构是按时间有序的

4.dq-consume-N: 负责从ready队列中读取消息并通知给对应回调接口，个数可配置

5.dq-redis-checker: 负责检查redis的服务状态，如果redis宕机，发送告警邮件

6.dq-http-server: 提供web后台界面，用于注册topic

五、模块流程图

消息写入:

timer查找到期消息:

consumer消费流程:

六、部署

环境依赖：PHP 5.5+ 安装sockets，redis，pcntl,pdo_mysql 拓展

ps: 熟悉docker的同学可以直接用镜像: shareclz/php7.2.14 里面包含了所需拓展

step1:安装数据库用于存储一些topic以及告警信息

执行:

mysql> source dq.sql

step2:在DqConfg.文件中配置数据库信息： DqConf::$db

step3: 启动http服务

在DqConf.php文件中修改php了路径 $phpBin

命令：

php DqHttpServer.php --port 8088

访问:http://127.0.0.1:8088,出现配置界面 

redis信息格式：host:port:auth 比如 127.0.0.1:6379:12345

step4:配置告信息(比如redis宕机)

step5:注册topic

重试标记说明:

1.接口返回为空默认重试
2.满足指定返回表达会重试，res表示返回的json数组，比如:
回调接口返回json串：{"code":200,"data":{"status":2,"msg":"返回失败"}}，重试条件可以这样写
    {res.code}!=200 
    {res.code}!=200 && {res.data.status}!=2 
    {res.code}==200 && {res.data.status}==2 || {res.data.msg}=='返回失败'

step6:启动服务进程:

php DqInit.php --port 6789 &

执行 ps -ef | grep dq 看到如下信息说明启动成功

step7: 写入数据，参考demo.php

step8:查看日志

默认日志目录在项目目录的logs目录下，在DqConf.php修改$logPath

1.请求日志：request_ymd.txt

2.通知日志：notify_ymd.txt

3.错误日志：err_ymd.txt

step9:如果配置文件有改动

1.系统会自动检测配置文件新，如果有改动，会自动退出(没有找到较好的热更新的方案)，需要重启，可以在crontab里面建个任务,1分钟执行一次，程序有check_self的判断

2.优雅退出命令: master检测侦听了USR2信号，收到信号后会通知所有子进程，子进程完成当前任务后会自动退出

ps -ef | grep dq-master| grep -v grep | head -n 1 | awk '{print $2}' | xargs kill -USR2

七、性能测试

需要安装pthreads拓展：

测试原理：使用多线程模拟并发，在1s内能成功返回请求成功的个数

php DqBench  concurrency  requests
concurrency:并发数
requests： 每个并发产生的请求数
测试环境：内存 8G ，8核cpu，2个redis和1个dq-server 部署在一个机器上，数据包64字节
qps：2400

八、值得一提的性能优化点：

1.redis multi命令：将多个对redis的操作打包成一个减少网络开销

2.计数的操作异步处理，在异步逻辑里面用函数的static变量来保存，当写入redis成功后释放static变量，可以在redis出现异常时计数仍能保持一致，除非进程退出

3.内存泄露检测有必要: 所有的内存分配在底层都是调用了brk或者mmap，只要程序只有大量brk或者mmap的系统调用，内存泄露可能性非常高 ,检测命令: 

strace -c -p pid | grep -P 'mmap| brk'

4.检测程序的系统调用情况：strace -c -p pid ，发现某个系统函数调用是其他的数倍，可能大概率程序存在问题

推荐参考：《Redis命令操作中文手册》

九、异常处理

1.如果调用通知接口在超时时间内，没有收到回复认为通知失败，系统会重新把数据放入队列，重新通知，系统默认最大通知10次(可以在Dqconf.php文件中修改$notify_exp_nums)通知间隔为2n+1，比如第一次1分钟，通知失败，第二次3分钟后，直到收到回复，超出最大通知次数后系统自动丢弃，同时发邮件通知

2.线上redis每隔1s持久化一次，存在丢失1s数据的情况，出现这种情况可以对比request_ymd.txt和notify_ymd.txt日志手动恢复过来

3.redis宕机通知:

ps:网络抖动在所难免，通知接口如果涉及到核心的服务,一定要保证幂等！！

十、线上情况

线上部署了两个实例每个机房部一个，4个redis共16G内存作存储，服务稳定运行数月，各项指标均符合预期

主要接入业务:

订单10分钟召回通知

调用接口超时或者失败时做补偿

会员过期前3天召回通知

十一、不足与展望

1.由于团队使用的镜像缺少libevent拓展，所以dq-server基于select模型，并发高的场景下性能存在瓶颈，后续可以改为基于libevent事件模型，提升并发性能

2.timer和consumer目前是采用多进程来做的，这个粒度感觉有点粗，可以考虑使用多线程模式，并且支持动态创建线程数来提高consumer的性能，最大程度保证消费及时

3.dq-server与redis是同步调用，这也是性能的瓶颈点，计划基于swoole_redis来异步处理

[更新]

一、测试网络框架切换到swoole和使用异步swoole_redis带来的性能改变情况 把dqserver的主要逻辑基于swoole重新写了一遍，测试机(内存4G,cpu个数4)

启动sever:

php test_swoole_server.php 9055

压测:

php test_swoole_bench.php 100 56

结果:

1.原生dq-server: qps 2200

2.基于swoole&swoole_redis: qps 5600

写入性能提升:2.6倍

引入swoole性能提升比较明显，不过目前暂时不打算把server改为swoole的方式，主要基于以下考虑

1.目前我们线上单个示例的qps3000，部署了两个，6000ps可以满足我们大部分场景

2.目前对swoole处于了解的过程

二、新增队列消费分优先级（高，中，低3级），高优任务可以优先消费 消费比例在DqConf::$priorityConfig配置，默认按照5：3：2的比例消费

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感谢PHP中文网热心网友的投稿，其GitHub地址为：https://github.com/chenlinzhong/php-delayqueue

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