用Redis搞队列，功能强大但其实细节还挺多的事情

主要基于《Redis实战》（Josiah L. Carlson著）一书中的相关章节、Redis官方文档关于列表(List)和发布订阅(Pub/Sub)的说明，以及网络上众多开发者分享的实际项目经验总结，比如关于消息确认、队列监控等“踩坑”记录。）

用Redis来实现消息队列,乍一听特别简单，不就是用个叫LPUSH的命令往一个列表左边塞消息，另一个程序用BRPOP命令从列表右边阻塞地取消息嘛，这确实能跑起来，而且性能贼快，感觉分分钟就能替代那些笨重的专业消息队列（比如RabbitMQ、Kafka），但真当你准备用到生产环境，处理一些关键业务时，一大堆细节问题就冒出来了，你会发现这事儿远不是LPUSH和BRPOP那么简单。

第一个大细节就是“消息可靠性”，专业消息队列核心功能之一是保证消息不丢，你用BRPOP把消息取出来，Redis服务器上这条消息就没了，万一你的工作程序（消费者）刚拿到消息，还没来得及处理就突然崩溃了，这条消息就彻底消失了，你可能会想，那我不用BRPOP，我用LRANGE看看消息，处理完了再LREM删掉行不行？且不说这很麻烦，更致命的是在“看”和“删”这个间隙，可能有两个消费者都看到了同一条消息，然后都去处理，造成重复消费。

那怎么办呢？Redis本身没提供现成的“确认”机制，于是人们想出了个办法，搞个“第二队列”，具体是：生产者用LPUSH把消息塞进待处理队列（比如叫queue:waiting），消费者不用BRPOP，而是用BRPOPLPUSH这个原子命令，它能把消息从queue:waiting同时移动到另一个进行中队列（比如叫queue:processing），这样，消息永远不会处于“不在任何列表”的悬空状态，消费者从queue:processing取到消息，安心处理，处理成功后，再显式地用LREM把消息从queue:processing里删除，如果消费者半路崩溃了，那条消息会一直留在queue:processing队列里，你需要再启动一个监控程序，定期去扫描queue:processing里滞留时间过长的消息，把它们重新塞回queue:waiting，让其他健康的消费者去重试，你看，就一个“不丢消息”的需求，你就得自己管理两个队列，还得写个守护程序来兜底。

第二个细节是“重复消费”和“幂等性”，即便你用上了上面的双队列法，也难免出问题，比如消费者处理成功了，但在最后删除queue:processing里的消息时网络闪断，删除失败，监控程序一看这消息待太久了，又把它放回queue:waiting，这就导致了同一条消息被处理了两次，你的业务逻辑必须设计成“幂等”的，简单说就是，同一个消息无论来多少次，处理的结果都应该是一样的，不是“给用户余额加10元”，而应该是“如果这个订单ID的加款记录不存在，则加10元”，这需要你在业务层面和数据结构上做文章，Redis可帮不了你。

第三个细节是“队列监控和管理”，专业队列有完善的管理界面，能看到有多少消息积压、多少消费者在线、处理速度如何，用Redis，你啥都得自己来，你想知道队列长度？得用LLEN命令去查，想知道有没有消费者卡住了？得自己去查queue:processing队列的长度和里面消息的存活时间，想动态调整消费者数量？得自己手动启动或停止进程，这些运维成本，在项目初期可能不明显，一旦系统复杂起来，会非常折腾人。

第四个细节是“扩展性和负载均衡”，多个消费者同时用BRPOP从一个队列取消息，Redis会保证每个消息只被一个消费者拿到，这本身是一种负载均衡，但如果消息有不同优先级怎么办？Redis的简单列表是先进先出的，不支持优先级，你可能得为每个优先级设置一个队列，然后消费者用BRPOP同时监听多个队列（比如BRPOP queue_high queue_normal 0），这样会优先处理高优先级队列，这又增加了复杂度，还有一种情况，如果某些消息处理起来特别耗时，可能会导致“队头阻塞”，前面一个慢消息卡着，后面快的也动不了，你可能需要根据处理时间的不同，拆分出不同的队列，由不同的消费者组来处理。

第五个细节是“发布订阅模式”的陷阱，有人觉得Redis的PUB/SUB（发布/订阅）模式更像消息队列，但它有个大问题：它是“fire and forget”（发射后不管）的，如果消费者当时不在线，或者连接断开了，那么它永远都收不到错过的消息，消息就像广播一样，发出就没了，没有任何持久化，所以PUB/SUB只适合用于对消息丢失不敏感的场景，比如实时推送在线用户的状态更新，绝对不能用于订单、支付这类关键任务。

总结下来就是,Redis确实能“凑合”出一个可用的队列，它的高性能和简单数据结构是巨大优势，非常适合对可靠性要求不是极高、允许极少量消息丢失的场景，比如发短信验证码、记录用户操作日志、清理缓存等，但一旦你的业务要求消息绝对不能丢、顺序要保证、要有重试机制，那么用Redis自制队列就会让你陷入各种自制逻辑的泥潭，最终你可能发现，维护这些自制组件的成本，已经超过了直接引入一个真正专业消息队列的成本，这其中的各种细节，都是前人一步步踩坑踩出来的经验。