用Redis搞消息异步处理，效率提升其实没那么难讲究不少细节

（引用来源：某技术社区资深开发者“老王”的分享实录）

用Redis搞消息异步处理,这个想法挺直接的，很多人一听就觉得：“这不就是找个地方存一下任务，然后另一个程序去取出来干嘛，能有多难？” 真上手做了就会发现，效率提升是有的，但里面坑也不少，很多细节没处理好，轻则消息丢了、重复了，重则把Redis搞挂了，反而更麻烦，说白了，就是用一把好刀切菜，用对了省力，用不对容易伤到手。

最基础的一步,怎么把任务“放”进去，就有讲究，很多人图省事，直接用Redis的LPUSH或者RPUSH命令，把任务数据序列化成字符串往一个List列表里一塞，就以为完事了，这当然可以，但你要想想，如果你的任务处理方（消费者）一时半会儿处理不过来，或者干脆宕机了，这个List就会越来越长，Redis是内存数据库，内存是有限的，List无限增长的结果就是Redis内存爆满，然后整个服务不可用，你得有个基本的预估：消息积压的极限是多少？是不是需要设置一下这个List的最大长度（LTRIM命令可以帮忙，但会丢弃旧消息），或者得赶紧扩容。（引用来源：源自一次线上故障复盘，因未设列表长度导致Redis内存溢出）

更关键的一步是怎么“取”任务，消费者这边，最常见的做法是用BLPOP或者BRPOP命令，这是个阻塞版本的弹出操作，好处是，如果列表里没任务，消费者就会在那儿等着，有任务来了立刻取走，不会傻乎乎地一直轮询浪费CPU，这比不停地用LPOP去问“有吗有吗？”要高效得多，但这里有个超时时间的问题，你设置BLPOP的超时时间设为0，它就永远等下去，万一网络有点波动，或者你想优雅地关闭消费者程序，它可能就一直卡在那儿，设个合理的超时时间，比如30秒，然后循环去调用，这样程序就有机会在超时后检查一下是否需要退出。（引用来源：项目实践中关于服务优雅下线的总结）

但光是能取还不行,还得保证“至少被处理一次”，这是消息系统里一个大难题，你用BLPOP把任务从List里弹出来了，这个时候，这个任务在Redis里就已经没了，假设你的消费者程序刚拿到任务，还没来得及处理，自己突然崩溃了，这下好了，这个任务就彻底消失了，就像从来没来过一样，这就是消息丢失，对于很多场景，比如发个通知邮件，丢一两个可能还能接受，但如果是扣款、生成订单这种关键操作，那是绝对不行的。

那怎么解决呢？这就得提到更高级一点的玩法，用Redis的“可靠队列”模式，这通常需要用到有序集合（Sorted Set）或者发布订阅（Pub/Sub）配合持久化，但最简单易懂的改进是用多个数据结构配合。（引用来源：Redis官方文档关于模式（Pattern）的章节） 你可以弄两个List：一个叫“等待队列”，一个叫“处理中队列”，生产者还是把任务LPUSH到“等待队列”，消费者不用BLPOP直接从“等待队列”里取，而是先用LRANGE看看有没有任务，然后把这个任务用一个事务（MULTI/EXEC）从“等待队列”里RPOP出来，再LPUSH到“处理中队列”里，这样，任务状态就变了，等消费者真正处理完这个任务，再从“处理中队列”里把它删掉。

这样做的好处是,如果消费者中途挂了，这个任务还会留在“处理中队列”里，没有丢，你可以再起一个监控程序，定期去扫描“处理中队列”里停留时间太长的任务，认为它们处理失败了，再把它们重新放回“等待队列”让其他消费者重试，这就实现了“至少处理一次”的保证，代价就是更复杂了，而且可能引发另一个问题：消息重复处理，因为任务可能会被重试，所以消费者的业务逻辑必须是幂等的，就是说同样的任务执行一次和执行多次的结果要一样，比如你不能因为重试就给用户扣两次钱。（引用来源：分布式系统设计中关于幂等性的普遍原则）

还有一个影响效率的细节是序列化方式,任务数据往Redis里放，总得变成字符串或字节，你用JSON序列化，很简单通用，但数据量可能比较大，如果你对性能要求极高，可以考虑更高效的序列化工具，比如MessagePack或Protobuf，它们生成的数据体积更小，网络传输和Redis内存占用都更有优势，但这又会增加系统的复杂性，需要引入新的依赖库，这就是一个权衡，看你的业务对性能的追求到底有多极致。

别忘了Redis本身不是专业的消息队列（比如RabbitMQ、Kafka），它没有ACK确认机制、死信队列、复杂的路由规则这些现成的高级功能，如果你需要的只是简单的异步化，解耦一下主流程，Redis的List完全够用，而且非常轻快，但如果你的业务消息量巨大，对可靠性要求极高，需要严格的顺序性，那长期来看，引入专业的消息中间件可能是更稳妥的选择，用Redis做消息队列，就像是拿一把瑞士军刀去拧螺丝，偶尔用用很方便，但你要是天天在工地上拧螺丝，最好还是换把专业的电动螺丝刀。（引用来源：多位技术博主对比Redis与专业MQ的文章观点）

用Redis提升异步处理效率,核心思想是“解耦”和“削峰填谷”，让主流程快起来，但要想用得稳，你得操心消息不能丢（可靠队列思路）、不能重复（幂等设计）、别把Redis撑爆（容量监控），以及根据业务场景选择最适合的技术方案，把这些细节都考虑到了，这把“瑞士军刀”才能真正帮你解决问题，而不是添乱。