怎么用Redis来搞消息队列速度快点，提升每秒处理能力那些事儿

怎么用Redis来搞消息队列速度快点，提升每秒处理能力那些事儿，说白了就是想方设法让Redis这个“快递站”收发包裹（消息）的速度更快，别堵车，这事儿得从好几个方面下手,咱们一个一个说。

第一，别用错的“快递方式”——选择合适的数据结构。 最早很多人直接用Redis的List列表当队列用，一边用LPUSH命令往里扔消息，另一边用BRPOP命令阻塞着取消息，这个方法简单是简单，但有个大问题：一个消息只能被一个消费者处理，如果你想搞“发布-订阅”模式，一个消息让多个消费者都收到，List就办不到了。 这时候，就得用Redis的Pub/Sub（发布-订阅）功能，发布者往一个频道（channel）发消息，所有订阅了这个频道的消费者都能同时收到，这速度很快，因为是实时的，但Pub/Sub有个更要命的缺点：它不持久化，如果某个消费者当时不在线，或者Redis重启了，那段时间的消息就彻底丢了，像广播一样，过了就没了。 为了又快又可靠，现在大家普遍推荐用Stream数据结构，这是Redis 5.0以后专门为消息队列设计的，它既像List一样可以持久化消息，保证消息不丢；又能像Pub/Sub一样支持多个消费者组（Consumer Group），让同一个组内的消费者竞争着处理消息，实现负载均衡，你用Stream，相当于既有了快递站的仓库（持久化），又有了高效的分拣系统（消费者组），基础速度就上了一个台阶，根据Redis官方文档和社区实践,Stream是构建高性能消息队列的首选。

第二，让“快递车”跑得更有效率——优化网络和命令。 Redis再快，如果网络慢吞吞，或者你下指令的方式很笨,整体速度也上不去。

• 管道（Pipeline）技术： 这是提速的大杀器，平常你发一个命令，要等Redis回一个结果，一来一回网络开销很大，管道的意思就是，你把一堆命令，比如100个LPUSH命令，一次性打包发给Redis，然后Redis也一次性把100个结果打包还给你，这样就把网络往返的时间平摊到100个命令上，速度能提升几倍甚至几十倍，这就像你寄快递，一件一件寄费时费力，攒够一箱子一起寄就省事多了，根据《Redis实战》这本书里的描述，使用管道可以显著减少RTT（往返时间）带来的延迟。
• 连接池： 不要每次操作Redis都新建一个连接，连接建立的过程很耗时，应该使用连接池，预先建立好一些连接放着，用的时候直接从池子里拿，用完了放回去，这就像快递公司有自己的车队，随时有车可用,而不是每次都要去现买车。
• 批量操作： 除了用管道，单个命令本身也能批量处理，比如向Stream生产消息时，可以用XADD一次添加多条；消费消息时，用XREADGROUP一次读取一批消息，而不是一条一条地读，减少命令次数,就是提升效率。

第三，管理好“快递仓库”——控制内存和持久化。 消息队列速度一快，消息量就大，很占内存，Redis是内存数据库,内存满了可就啥都干不了了。

• 及时清理处理完的消息： 对于已经成功处理的消息，一定要用XACK确认，并且配置一个策略，定期清理那些已经被所有消费者组确认的旧消息，可以用XTRIM命令来手动或自动地修剪Stream的长度，防止它无限增长拖慢速度，这就像快递站得及时把被取走的包裹记录清掉,不然仓库很快就爆满了。
• 谨慎选择持久化方式： Redis的持久化（把数据存到硬盘以防断电丢失）方式有RDB（快照）和AOF（日志），AOF的持久性更好，但写盘更频繁，对性能有一定影响，如果你的消息队列可以容忍极少量消息丢失（比如用于统计点击量），可以适当调整AOF的策略，比如从“每秒钟同步一次”调整为“由操作系统决定”，这样可以减少磁盘IO压力，提升处理速度，但这会在持久性上做出妥协，需要根据你的业务需求来权衡，在Redis官方关于持久化的说明中,详细解释了不同配置对性能的影响。

第四，升级你的“分拣流水线”——优化消费者。 有时候瓶颈不在Redis本身,而在处理消息的消费者身上。

• 加快处理速度： 消费者处理一条消息的业务逻辑要尽可能高效，如果处理一条消息要花1秒钟，那Redis每秒能投递10万条消息也没用，优化消费者的代码，比如使用异步处理、避免耗时的数据库操作等。
• 异步确认和批量处理： 消费者可以一次拉取一批消息，然后开多个线程或者使用异步方式并行处理这批消息，等这一批都处理完后，再一次性向Redis发送确认（XACK），这样减少了和Redis的交互次数，也充分发挥了多核CPU的计算能力，但要注意，如果中间某条消息处理失败，这一批消息可能需要重新处理,要想好重试策略。

想让Redis消息队列飞起来,你得综合施策：

1. 选对工具： 优先使用Stream数据结构。
2. 减少来回： 大量生产消息时，果断使用管道（Pipeline）和批量操作。
3. 管好资源： 使用连接池，并定期清理已经消费的消息,控制内存占用。
4. 权衡持久化： 根据业务对可靠性的要求,调整持久化策略以换取更高性能。
5. 优化消费端： 提升消费者本身的处理能力,采用批量异步处理模式。

这些东西结合起来，就能让你的Redis消息队列的处理能力提升一个很大的档次，核心思想就是：减少网络开销、减少IO等待、让CPU更忙、管好内存空间。