Redis 列表（List）是一種簡單的字串列表，它的底層實現是一個雙向連結串列。
生產環境，很多公司都將 Redis 列表應用於輕量級訊息佇列 。這篇文章，我們聊聊如何使用 List 命令實現訊息佇列的功能以及剖析消費者執行緒模型 。
1 核心流程
生產者使用 LPUSH key element[element...] 將訊息插入到佇列的頭部，如果 key 不存在則會建立一個空的佇列再插入訊息。
如下，生產者向佇列 queue 先後插入了 「Java」「勇哥」「Go」，返回值表示訊息插入佇列後的個數。
> LPUSH queue Java 勇哥 Go
(integer) 3消費者使用 RPOP key 依次讀取佇列的訊息，先進先出，所以 「Java」會先讀取消費：
> RPOP queue
"Java"
> RPOP queue
"勇哥"
> RPOP queue
"Go"
接下來，我們可以透過 spring-data-redis API 演示生產消費流程：
- 生產者
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "Java");
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "勇哥");
redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "Go");
- 消費者
我們啟動一個獨立的執行緒從佇列中讀取訊息（RPOP 命令），讀取成功之後，消費訊息，若沒有訊息，則休眠一會，下一次迴圈再繼續。
上圖的虛擬碼中， while(true) 迴圈內不停地呼叫 RPOP 指令，當有訊息時，可以及時處理，但假如沒有讀取到訊息，則需要休眠一會。
這裡要加休眠，主要是為了減少空讀的頻率，避免 CPU 無意義的消耗。
有什麼更最佳化的方式嗎？ 有，那就是使用 Redis 阻塞讀取 List 的命令。
Redis 提供了 BLPOP、BRPOP 阻塞讀取的命令，消費者在在讀取佇列沒有資料的時自動阻塞，直到有新的訊息寫入佇列，才會繼續讀取新訊息執行業務邏輯。
BRPOP queue 0引數 0 表示阻塞等待時間無限制 。
如圖，我們啟動一個消費執行緒永動機，消費執行緒拉取訊息後，執行消費邏輯。
這種消費者執行緒模型非常容易理解，同時也非常適合順序消費的模式。同時，假如我們在消費訊息時，伺服器當機或者斷電，可能丟失一條訊息。
接下來，我們想一想，有沒有消費速度更高的消費模型嗎？ 筆者根據過往的經歷，列舉三種模式：
- 拉取執行緒 + 消費執行緒池（非阻塞模式）
- 拉取執行緒 + 消費執行緒池 （阻塞模式）
- 拉取執行緒 + Disruptor（阻塞模式）
2 拉取執行緒 + 消費執行緒池（非阻塞模式）
為了提升消費速度，我們可以將拉取和消費拆分成兩種動作，分別透過不同的執行緒池來處理。拉取執行緒池負責拉取訊息，消費執行緒池負責消費訊息。
虛擬碼類似：
如圖，在拉取執行緒內部，我們拉取完訊息後，將訊息提交到消費執行緒 consumeExecutor 。
這樣方式可以透過多執行緒執行大幅度提升消費速度 ，但是這裡還是有一個問題：
假如消費速度很慢，生產者速度很高，那麼就會線上程池內容易產生訊息堆積，這裡面會產生兩個隱形風險：
- 執行緒池佇列無限堆積，則可能有 OOM 的風險 ；
- 假如消費者伺服器當機或者斷電，那麼會丟失大量的訊息。
那麼如何最佳化這種模式呢 ？
答案是：拉取執行緒提交訊息到執行緒池時，當佇列中訊息數量到達一定數量時，提交訊息到執行緒池會阻塞。
3 拉取執行緒 + 消費執行緒池（阻塞模式）
我們將訊息包裝為 Runnable ，然後透過消費執行緒池執行 execute ，拉取執行緒會不會阻塞呢 ？
下圖是執行的原始碼：
可以看到，第 30 行呼叫的是 workQueue 的非阻塞的 offer 方法。
如果佇列已滿，新提交的任務並不會被 block 住，反而會呼叫後續的 reject 流程。
如果我們想要達到阻塞生產者的目的的話，可以採取如下的兩種方案：
- 訊號量限制同時進入執行緒池等待佇列的任務數 。
- 使用執行緒池的拒絕機制，把新加入的任務 put 到等待佇列裡，這樣也可以阻塞住生產者。
4 拉取執行緒 + Disruptor
下圖展示了 Disruptor 的流程圖 。
和執行緒池機制非常類似， Disruptor 也是非常典型的生產者/消費者模式。執行緒池儲存提交任務的容器是阻塞佇列，而 Disruptor 使用的是環形緩衝區 RingBuffer。
環形緩衝區的設計相比阻塞佇列有如下優點：
- 環形陣列結構
為了避免垃圾回收，採用陣列而非連結串列。同時，陣列對處理器的快取機制更加友好。
- 元素位置定位
陣列長度 2^n，透過位運算，加快定位的速度。下標採取遞增的形式，不用擔心 index 溢位的問題。index 是 long 型別，即使100萬QPS的處理速度，也需要30萬年才能用完。
- 無鎖設計
每個生產者或者消費者執行緒，會先申請可以操作的元素在陣列中的位置，申請到之後，直接在該位置寫入或者讀取資料。
此刻大家並不需要理解環形緩衝區的讀寫機制，只需要明白 環形緩衝區 RingBuffer 是 Disruptor 的精髓即可。
將消費執行緒池替換成 Disruptor 有兩個明顯的優點：
- 無鎖佇列，寫入讀取效能非常好
- 當拉取執行緒提交訊息到 Disruptor 時，若環形緩衝區 RingBuffer 已經滿了，則拉取執行緒會阻塞，這樣天然的可以避免無限拉取，同時避免 OOM 的問題。
虛擬碼類似：
1、定義 Disruptor
2、拉取執行緒將訊息傳送到 Disruptor Ringbuffer
3、消費訊息
整體的消費者執行緒模型如下圖：
5 平滑停服 + 定時任務補償
當我們分析消費者執行緒模型時，無論我們使用哪種方式，假如伺服器突然當機、或者物理機斷電，則會丟失訊息。
筆者推薦兩種方式：
1、平滑停服
平滑停服是指在停止應用程式時，儘量避免中斷正在進行的請求或任務，儘量讓正在進行的任務處理完成，並且不再接收新的任務，等所有任務執行完成後關閉應用。
在 Unix/Linux 系統中，可以使用 kill 命令傳送訊號給執行中的程序。
常見的訊號有：
SIGTERM(15)：請求程序終止，可以被捕捉和處理，用於優雅地停止程序。SIGKILL(9)：強制終止程序，不能被捕捉或忽略。SIGQUIT(3)：程序退出並生成核心轉儲（core dump）。
為了實現平滑停服，可以使用 Java 的 Runtime.getRuntime().addShutdownHook 方法註冊一個關閉鉤子（shutdown hook）。當 JVM 接收到SIGTERM訊號時，關閉鉤子會被執行，從而可以在應用程式停止前執行一些清理工作。
Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
System.out.println("Shutdown hook triggered. Performing cleanup...");
// 在這裡執行清理工作，如關閉資源、儲存狀態等
}));
我們可以在鉤子裡，關閉拉取執行緒池 ，優雅關閉消費執行緒池等 ，這樣可以儘量避免丟失訊息。
2、定時任務補償
使用 List 做訊息佇列，不可避免的會有訊息丟失，所以我們需要用定時任務做補償，每隔一段時間去業務表裡查詢業務狀態機，若狀態機不符合條件，則觸發補償策略。