RedisMessageListenerContainer详解

RedisMessageListenerContainer是Spring Data Redis提供的一个组件，用于监听、处理Redis消息的工作。它是Spring Redis支持的功能之一，能够在Spring应用中轻松地处理Redis消息。

一、RedisMessageListenerContainer简介

RedisMessageListenerContainer可以理解为是一个“消息总线”，负责从Redis中获取消息并将消息交给指定的Listener进行处理。此外，RedisMessageListenerContainer还支持配置线程池、动态增减Listener等高级特性。

RedisMessageListenerContainer的主要作用是监听并处理Redis消息。在默认情况下，RedisMessageListenerContainer会监听所有的频道和消息队列，但这并不利于我们在容器内部管理许多不同的监听器。因此，RedisMessageListenerContainer提供了一些配置选项，可以根据需要修改监听方式。

RedisMessageListenerContainer的配置可以通过XML、注解和JavaConfig等方式进行。以下是一个简单的RedisMessageListenerContainer的XML配置示例：

    <bean id="redisConnectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory">
        <property name="hostname" value="localhost" />
        <property name="port" value="6379" />
    </bean>

    <bean id="redisMessageListenerContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer">
        <property name="connectionFactory" ref="redisConnectionFactory"/>
        <property name="messageListeners">
            <map>
                <entry key-ref="customRedisMessageListener">
                    <list>
                        <value>test-channel</value>
                        <value>another-channel</value>
                    </list>
                </entry>
            </map>
        </property>
    </bean>

    <bean id="customRedisMessageListener" class="com.example.CustomRedisMessageListener"/>

其中，connectionFactory属性表示Redis连接工厂，messageListeners属性为一个Map，用于注册监听器和监听的频道、队列。在此例中，我们注册了一个名为“customRedisMessageListener”的监听器并监听了两个频道。

二、RedisMessageListenerContainer的高级特性

以下是RedisMessageListenerContainer的几个高级特性，可以更进一步地掌控MessageListener容器。

1、动态注册/注销MessageListener

RedisMessageListenerContainer支持动态地注册/注销MessageListener。例如，我们可以在运行时添加/删除新的监听器。RedisMessageListenerContainer还提供了一个方法addMessageListener()，可以根据需要添加新的MessageListener。例如：

    redisMessageListenerContainer.addMessageListener(new CustomRedisMessageListener(), new PatternTopic("test.*"));

这段代码会在RedisMessageListenerContainer上添加一个新的CustomRedisMessageListener，并且只会监听名称匹配为“test.*”的频道。

类似地，我们还可以通过removeMessageListener()方法移除已注册的MessageListener。例如：

    redisMessageListenerContainer.removeMessageListener(redisMessageListenerContainer.getRegisteredListeners().get(0));

这段代码将会移除RedisMessageListenerContainer中的第一个MessageListener。

2、多线程处理消息

默认情况下，RedisMessageListenerContainer是单线程处理消息的。当Redis消息过于频繁或消息体过大时，单线程的处理速度会比较慢。因此，RedisMessageListenerContainer提供了多线程处理消息的能力。

我们可以通过设置监听线程池大小来控制线程数。例如，我们可以将监听线程池大小设置为5：

    <bean id="redisMessageListenerContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer">
        <property name="connectionFactory" ref="redisConnectionFactory"/>
        <property name="taskExecutor">
            <bean class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
                <property name="corePoolSize" value="5" />
                <property name="maxPoolSize" value="10" />
            </bean>
        </property>
    </bean>

在这个例子中，我们将监听线程池的核心线程数设置为5，最大线程数设置为10。

3、容器停止后等待所有消息被处理

当容器关闭时，可能会有一些消息仍未被处理完毕。如果相关线程仍在运行，仍然会处理消息。但是，如果我们想要等待所有消息被处理完毕后再关闭容器，就需要使用以下配置：

    <bean id="redisMessageListenerContainer" class="org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer">
        <property name="connectionFactory" ref="redisConnectionFactory"/>
        <property name="stopApplicationContextOnShutdown" value="false" />
        <property name="waitForTasksToCompleteOnShutdown" value="true" />
        <property name="taskExecutor">
            <bean class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
                <property name="corePoolSize" value="5" />
                <property name="maxPoolSize" value="10" />
            </bean>
        </property>
    </bean>

其中，stopApplicationContextOnShutdown属性用来在容器关闭时停止应用程序上下文，而waitForTasksToCompleteOnShutdown属性则用来等待所有任务执行完毕后再停止容器。

三、结语

RedisMessageListenerContainer是Spring Data Redis提供的一个重要组件，它为Spring应用中的Redis消息提供了简单、优雅的处理方式。RedisMessageListenerContainer的高级特性为我们提供了更好的控制，让我们能够更方便地处理Redis消息。