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在SpringBoot中如何使用redisTemplate重新消费Redis Stream中未ACK的消息，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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消费组从stream中获取到消息后，会分配给自己组中其中的一个消费者进行消费，消费者消费完毕，需要给消费组返回ACK，表示这条消息已经消费完毕了。
当消费者从消费组获取到消息的时候，会先把消息添加到自己的pending消息列表，当消费者给消费组返回ACK的时候，就会把这条消息从pending队列删除。（每个消费者都有自己的pending消息队列）
消费者可能没有及时的返回ACK。例如消费者消费完毕后，宕机，没有及时返回ACK，此时就会导致这条消息占用2倍的内存（stream中保存一份, 消费者的的pending消息列表中保存一份）
XADD my_stream * hello world
随便添加一条消息，目的是为了初始化stream
XGROUP CREATE my_stream my_group $
XREADGROUP GROUP my_group my_consumer1 BLOCK 0 STREAMS my_stream >
XREADGROUP GROUP my_group my_consumer2 BLOCK 0 STREAMS my_stream >
XADD my_stream * message1 Hello XADD my_stream * message2 SpringBoot XADD my_stream * message3 Community
可以看到，一共Push了3条消息，它们的ID分别是
1605524648266-0 （message1 ）
1605524657157-0 （message2）
1605524665215-0 （message3）
现在的状况是，消费者1，消费了2条消息（message1和message3），消费者2，消费了1条消息(message2)。都是消费成功了的，但是它们都还没有进行ACK。
在客户端，消费者消费到一条消息后会立即返回，需要重新执行命令，来回到阻塞状态
现在我们打算，把消费者1，消费的那条message1进行ACK
XACK my_stream my_group 1605524648266-0
127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream my_group 1) (integer) 2 # 消费组中，所有消费者的pending消息数量 2) "1605524657157-0" # pending消息中的，最小消息ID 3) "1605524665215-0" # pending消息中的，最大消息ID 4) 1) 1) "my_consumer1" # 消费者1 2) "1" # 有1条待确认消息 2) 1) "my_consumer2" # 消费者2 2) "1" # 有2条待确认消息
127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream my_group 0 + 10 my_consumer1 1) 1) "1605524665215-0" # 待ACK消息ID 2) "my_consumer1" # 所属消费者 3) (integer) 847437 # 消息自从被消费者获取后到现在过去的时间(毫秒) - idle time 4) (integer) 1 # 消息被获取的次数 - delivery counter
这条命令，表示查询消费组my_group 中消费者my_consumer1的opending队列，开始ID是0，结束ID是最大，最多检索10个结果。
现在的情况就是，一共3条消息，消费者1消费了2条，ack了1条。消费者2消费了1条，没有ack。消费者1和2，各自的pending队列中都有一条未ack的消息
如何实现将未被成功消费的消息获取出来重新进行消费？之前的演示，目的都是为了造一些数据，所以是用的客户端命令，从这里开始，所有的演示，都会使用spring-data-redis中的RedisTemplate。
import java.time.Duration;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
import org.springframework.data.domain.Range;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.Consumer;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.MapRecord;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.PendingMessages;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.PendingMessagesSummary;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.RecordId;
import org.springframework.data.redis.core.StreamOperations;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import io.springboot.jwt.SpringBootJwtApplication;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringBootJwtApplication.class, webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RedisStreamTest {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisStreamTest.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
public void test() {
StreamOperations streamOperations = this.stringRedisTemplate.opsForStream();
// 获取my_group中的pending消息信息，本质上就是执行XPENDING指令
PendingMessagesSummary pendingMessagesSummary = streamOperations.pending("my_stream", "my_group");
// 所有pending消息的数量
long totalPendingMessages = pendingMessagesSummary.getTotalPendingMessages();
// 消费组名称
String groupName= pendingMessagesSummary.getGroupName();
// pending队列中的最小ID
String minMessageId = pendingMessagesSummary.minMessageId();
// pending队列中的最大ID
String maxMessageId = pendingMessagesSummary.maxMessageId();
LOGGER.info("消费组：{}，一共有{}条pending消息，最大ID={}，最小ID={}", groupName, totalPendingMessages, minMessageId, maxMessageId);
// 每个消费者的pending消息数量
Map pendingMessagesPerConsumer = pendingMessagesSummary.getPendingMessagesPerConsumer();
pendingMessagesPerConsumer.entrySet().forEach(entry -> {
// 消费者
String consumer = entry.getKey();
// 消费者的pending消息数量
long consumerTotalPendingMessages = entry.getValue();
LOGGER.info("消费者：{}，一共有{}条pending消息", consumer, consumerTotalPendingMessages);
if (consumerTotalPendingMessages > 0) {
// 读取消费者pending队列的前10条记录，从ID=0的记录开始，一直到ID最大值
PendingMessages pendingMessages = streamOperations.pending("my_stream", Consumer.from("my_group", consumer), Range.closed("0", "+"), 10);
// 遍历所有Opending消息的详情
pendingMessages.forEach(message -> {
// 消息的ID
RecordId recordId = message.getId();
// 消息从消费组中获取，到此刻的时间
Duration elapsedTimeSinceLastDelivery = message.getElapsedTimeSinceLastDelivery();
// 消息被获取的次数
long deliveryCount = message.getTotalDeliveryCount();
LOGGER.info("openg消息，id={}, elapsedTimeSinceLastDelivery={}, deliveryCount={}", recordId, elapsedTimeSinceLastDelivery, deliveryCount);
/**
* 演示手动消费的这个判断非常的针对，目的就是要读取消费者“my_consumer1”pending消息中，ID=1605524665215-0的这条消息
*/
if (consumer.equals("my_consumer1") && recordId.toString().equals("1605524665215-0")) {
// 通过streamOperations，直接读取这条pending消息，
List> result = streamOperations.range("my_stream", Range.rightOpen("1605524665215-0", "1605524665215-0"));
// 开始和结束都是同一个ID，所以结果只有一条
MapRecord record = result.get(0);
// 这里执行日志输出，模拟的就是消费逻辑
LOGGER.info("消费了pending消息：id={}, value={}", record.getId(), record.getValue());
// 如果手动消费成功后，往消费组提交消息的ACK
Long retVal = streamOperations.acknowledge("my_group", record);
LOGGER.info("消息ack，一共ack了{}条", retVal);
}
});
}
});
}
} 这种方式就是，遍历消费组的pending消息情况，再遍历每个消费者的pending消息id列表，再根据id，直接去stream读取这条消息，进行消费Ack。
消费组：my_group，一共有2条pending消息，最大ID=1605524657157-0，最小ID=1605524665215-0
消费者：my_consumer1，一共有1条pending消息
openg消息，id=1605524665215-0, elapsedTimeSinceLastDelivery=PT1H9M4.061S, deliveryCount=1
消费了pending消息：id=1605524665215-0, value={message3=Community}
消息ack，一共ack了1条
消费者：my_consumer2，一共有1条pending消息
openg消息，id=1605524657157-0, elapsedTimeSinceLastDelivery=PT1H9M12.172S, deliveryCount=1最终的结果就是，消费者1的唯一一条pending消息被Ack了，这里有几个点要注意
遍历消费者pending列表时候，最小/大消息id，可以根据XPENDING指令中的结果来，我写0 - +，只是为了偷懒
遍历到消费者pending消息的时候，可以根据elapsedTimeSinceLastDelivery （idle time）和deliveryCount （delivery counter）做一些逻辑判断，elapsedTimeSinceLastDelivery 越长，表示这条消息被消费了很久，都没Ack，deliveryCount 表示重新投递N次后（下文会讲），都没被消费成功，可能是消费逻辑有问题，或者是Ack有问题。
127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream my_group 1) (integer) 1 2) "1605524657157-0" 3) "1605524657157-0" 4) 1) 1) "my_consumer2" 2) "1"
消费者1，唯1条待ack的消息看，已经被我们遍历出来手动消费，手动ack了，所以只剩下消费者2还有1条pending消息。。
如果一个消费者，一直不能消费掉某条消息，或者说这个消费者因为某些消息，永远也不能上过线了，那么可以把这个消费者的pending消息，转移到其他的消费者pending列表中，重新消费
其实我们这里要做的事情，就是把“消费者2”的唯一1条pending消息“ 1605524657157-0”（message2），交给“消费者1”，重新进行消费。
XCLAIM my_stream my_group my_consumer1 10000 1605524657157-0
把1605524657157-0这条消息，重新给my_group 中的my_consumer1 进行消费，前提条件是这条消息的idle time大于了10秒钟（从获取消息到现在超过10秒都没Ack）。
import java.time.Duration;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
import org.springframework.dao.DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.ByteRecord;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.RecordId;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import io.springboot.jwt.SpringBootJwtApplication;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringBootJwtApplication.class, webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RedisStreamTest {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisStreamTest.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@Test
public void test() {
List retVal = this.stringRedisTemplate.execute(new RedisCallback>() {
@Override
public List doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
// XCLAIM 指令的实现方法
return connection.streamCommands().xClaim("my_stream".getBytes(), "my_group", "my_consumer1", Duration.ofSeconds(10), RecordId.of("1605524657157-0"));
}
});
for (ByteRecord byteRecord : retVal) {
LOGGER.info("改了消息的消费者：id={}, value={}", byteRecord.getId(), byteRecord.getValue());
}
}
} 改了消息的消费者：id=1605524657157-0, value={[B@10b4f345=[B@63de4fa}127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream my_group 1) (integer) 1 2) "1605524657157-0" 3) "1605524657157-0" 4) 1) 1) "my_consumer1" 2) "1"
可以看到，消息 “1605524657157-0”（message2），已经从“消费者2”名下，转移到了”消费者1”，接下来要做的事情，就是遍历“消费者1”的pending列表，消费掉它。
最开始在控制，演示了通过客户端，进行消费者阻塞消费的时候，写了一条命令
XREADGROUP GROUP my_group my_consumer1 BLOCK 0 STREAMS my_stream >
其中最后那个>，表示ID，是一个特殊字符，如果不是，当ID不是特殊字符>时, XREADGROUP不再是从消息队列中读取消息, 而是从消费者的的pending消息列表中读取历史消息。（一般将参数设为0-0，表示读取所有的pending消息）
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP my_group my_consumer1 BLOCK 0 STREAMS my_stream 0 1) 1) "my_stream" 2) 1) 1) "1605524657157-0" 2) 1) "message2" 2) "SpringBoot"
读取到了，消费者1，pending消息中的唯一一条消息记录
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest.WebEnvironment;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.Consumer;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.MapRecord;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.ReadOffset;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.StreamOffset;
import org.springframework.data.redis.core.StreamOperations;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import io.springboot.jwt.SpringBootJwtApplication;
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringBootJwtApplication.class, webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RedisStreamTest {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisStreamTest.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@SuppressWarnings("unchecked")
@Test
public void test() {
StreamOperations streamOperations = this.stringRedisTemplate.opsForStream();
// 从消费者的pending队列中读取消息
List> retVal = streamOperations.read(Consumer.from("my_group", "my_consumer1"), StreamOffset.create("my_stream", ReadOffset.from("0")));
// 遍历消息
for (MapRecord record : retVal ) {
// 消费消息
LOGGER.info("消息id={}, 消息value={}", record.getId(), record.getValue());
// 手动ack消息
streamOperations.acknowledge("my_group", record);
}
}
} 这种方式，就是直接从消费者的pending队列中读取数据，手动进行消费，然后Ack
消息id=1605524657157-0, 消息value={message2=SpringBoot}127.0.0.1:6379> XPENDING my_stream my_group 1) (integer) 0 2) (nil) 3) (nil) 4) (nil)
没了，一条都没，全部已经Ack了。
死信，就是一直没法被消费的消息，可以根据这个两个属性idle time和delivery counter 进行判断
idle time 当消息被消费者读取后，就会开始计时，如果一个pending消息的idle time很长，表示这消息，可能是在Ack时发生了异常，或者说还没来得及Ack，消费者就宕机了，导致一直没有被Ack，当消息发生了转移，它会清零，重新计时。
delivery counter，它表示转移的次数，每当一条消息的消费者发生变更的时候，它的值都会+1，如果一条pending消息的delivery counter值很大，表示它在多个消费者之间进行了多次转移都没法成功消费，可以人工的读取，消费掉。
redis5的stream，可以说功能还是蛮强大（设计上狠狠借鉴了一把Kakfa）。如果应用规模并不大，需要一个MQ服务，我想Stream的你可以试试看，比起自己搭建kakfa，RocketMQ之类的，来的快当而且更好维护。
看完上述内容，你们掌握在SpringBoot中如何使用RedisTemplate重新消费Redis Stream中未ACK的消息的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
