用Redis搭消息队列其实挺快的，聊聊怎么整起来更高效一点

用Redis搭消息队列，确实是个又快又方便的选择，尤其适合那些业务量还没到需要上Kafka、RocketMQ这种重型武器的场景，它核心就是利用了几个数据结构，上手特别快，但要想整得更高效、更稳当，避免掉进坑里,还得琢磨点门道。

核心玩法：List结构，最直白的队列

最基础的用法就是用Redis的List，生产者用LPUSH命令把消息从左边塞进列表，消费者用RPOP命令从右边把消息取出来处理，这就是一个标准的先进先出队列,简单明了。

但这里有个马上会遇到的问题：消费者怎么知道有新消息来了？笨办法是让消费者不停地循环执行RPOP，这就是所谓的“轮询”，如果队列大部分时间是空的，这就会造成大量的无效请求，浪费CPU资源,就算Redis再快也顶不住这么折腾。

解决这个问题的高效方法是用BRPOP命令，这个B代表Block，阻塞，消费者执行BRPOP key timeout时，如果队列是空的，它就会挂起连接，进入等待状态，直到有新消息到来或者超过了设置的超时时间，这样一来，消费者进程在没活干的时候就去休息了，避免了空转，大大减轻了Redis的负担，这是提升效率非常关键的一步。（来源：Redis官方文档对BRPOP命令的说明）

进阶玩法：更靠谱的确认机制

用List的BRPOP虽然解决了实时性问题，但还有个隐患：消息被消费者取走之后，就从Redis里彻底删除了，如果消费者在处理消息的过程中突然崩溃了，这条消息就永远丢失了，因为没有“已确认”的机制。

为了解决消息丢失的问题，就得引入更可靠的模式，这时候，Redis的另一个数据结构Sorted Set有序集合就派上用场了,这种玩法的思路是：

1. 生产者把消息放入一个待处理队列（比如还是一个List，或者直接放入Sorted Set）。
2. 消费者不是直接消费，而是从一个待处理队列中“认领”一条消息：先把消息内容和一个代表当前时间的时间戳分数一起放入一个“进行中”的Sorted Set里,再从原队列移除。
3. 消费者处理完业务逻辑后，再发一个命令把这条消息从“进行中”的Sorted Set里删除,表示确认完成。
4. 我们需要一个额外的守护进程（比如一个定时任务），它定期去扫描那个“进行中”的Sorted Set，找到那些分数（时间戳）早于某个阈值的消息，这些消息就是“超时未确认”的消息，可以认为处理它的消费者可能崩溃了，守护进程把这些超时消息重新放回待处理队列,让其他消费者能够再次处理。

这套流程明显比简单的List复杂，但它实现了基本的“至少一次”保证，消息很难丢，适合对可靠性要求更高的业务场景。（来源：这是一种基于Redis实现可靠队列的常见设计模式,在多家公司的技术实践中均有应用）

另一个利器：发布/订阅模式

Redis还提供了Pub/Sub功能，生产者向一个频道发布消息，多个订阅了这个频道的消费者都能同时收到这条消息，这看起来很像消息队列的“广播”模式。

但Pub/Sub有个重要特点：它是“fire and forget”的，数据不持久化，如果一个消费者在消息发布的时候不在线，或者中途断线了，那么它永远也收不到那条消息，Pub/Sub适合用于那些对丢失少量消息不敏感的场景，比如实时推送在线用户的状态更新、聊天消息等，如果你想用它做任务队列,就得接受消息可能丢失的风险。

让整个系统更高效的一些实战建议

除了选择合适的数据结构,还有一些小技巧能让你的Redis消息队列跑得更顺畅：

1. 避免大Value消息：Redis是内存数据库，单条消息太大（比如好几MB的字符串）会严重消耗网络带宽和CPU，还可能引发阻塞，影响其他操作，尽量保持消息的轻量，如果内容实在多，可以考虑只存一个ID或者地址,真正的数据放到数据库或对象存储里。
2. 连接池是必备品：对于生产者和服务端，一定要使用连接池来管理Redis连接，频繁地创建和关闭TCP连接开销巨大，连接池能复用连接,这是提升性能的基础。
3. 消费者要做成幂等的：特别是在用了可靠队列模式，消息可能被重复投递的情况下（比如守护进程把超时消息重新放回队列，但原消费者其实已经处理完了），你的消费者逻辑必须能够容忍同一条消息被处理多次，而结果不变,先检查一下这个订单是否已经支付过了。
4. 监控不能少：用LLEN命令监控队列长度，如果队列长度持续快速增长，说明消费者处理速度跟不上生产速度，可能是出了性能瓶颈，需要及时扩容或排查问题，同时监控Redis的内存使用情况,别让队列把内存撑爆了。

用Redis搭消息队列，快在它的简单和高效的内存操作，想整得更高效，核心是根据你的业务场景（是要求速度还是要求可靠性）选择最合适的数据结构和模式，是简单的List阻塞弹出，还是复杂的Sorted Set确认机制，或者是临时的Pub/Sub广播，再配合上避免大Value、使用连接池、设计幂等消费者这些实战技巧,就能搭建出一个在中小规模下非常高效且实用的消息系统。