Redis队列用得好，收益能翻倍，这些技巧你知道吗？

Redis队列用得好,确实能给系统带来巨大的性能提升和稳定性保障，说收益翻倍一点也不夸张，它就像一个超级能干的快递中转站，如果调度得当，整个物流系统都会无比顺畅，下面这些技巧，如果你还不知道，那可要好好了解一下了。

第一，别只用List，试试Pub/Sub和Stream。 很多人一提到Redis队列，第一反应就是用List结构，通过LPUSH和BRPOP命令实现生产者消费者模式，这没错，是最基础也是最常用的方法，但Redis的能力不止于此，当你需要实现一种“广播”效果，一条消息需要被多个不同的消费者同时处理时，List就无能为力了，因为一条消息被一个消费者取走就没了，这时候，Redis的Pub/Sub（发布/订阅）模式就派上用场了，生产者发布一条消息，所有订阅了这个频道的消费者都能同时收到，非常适合聊天室、实时通知等场景，不过Pub/Sub有个缺点，消息是“即发即忘”的，如果消费者当时不在线，消息就丢了，为了解决这个问题，Redis 5.0引入了更强大的Stream数据结构，它就像Kafka一样，可以持久化消息，支持消费者组，确保消息不会被遗漏，并且能支持更复杂的消费逻辑，根据你的业务场景——是简单的任务队列，还是需要广播，或是要求高可靠性的消息流——选择最合适的工具，是用好Redis队列的第一步。（来源：Redis官方文档对数据结构的介绍）

第二，一定要处理“消息丢失”这个老大难问题。 即使用上了更可靠的Stream，在实际编码中也有很多细节需要注意，在使用基础的List时，消费者用BRPOP命令阻塞地获取消息，这个操作本身是原子性的，很安全，但问题往往出在消费者端：消费者从Redis取到消息后，在处理消息的过程中突然崩溃了，这条消息就等于被消费了（因为已经从List里移除了），但业务逻辑并没有执行成功，这就造成了消息丢失，一个非常有效的技巧是，在消费者端实现“先处理，再确认”，对于List，可以先用LRANGE之类的命令查看消息而不移除它，等业务逻辑处理完毕，再手动用LREM命令删除它，对于Stream，就可以利用其特有的ACK确认机制，消费者从消费者组获取消息后，Redis会标记这条消息为“待处理”，只有当消费者显式地发送ACK命令后，这条消息才会被标记为已处理并从队列中移除，如果消费者处理失败，这条消息就可以被重新分配给组内的其他消费者进行处理，从而保证了消息至少被处理一次。（来源：实践经验总结及消息队列通用设计模式）

第三，小心队列被“撑爆”，做好监控和应急方案。 如果消息的生产速度远远大于消费速度，队列的长度就会无限增长，最终可能导致Redis内存耗尽，整个服务崩溃，监控队列长度是至关重要的，你需要设置一个警报阈值，当队列长度超过这个值时，系统能及时发出告警，这时候，可以采取一些应急措施，1. 增加消费者：这是最直接的扩容方式，快速启动更多的消费进程来消化积压的消息，2. 丢弃非核心消息：如果队列中有不同优先级的消息，可以编写脚本，定期清理掉那些不重要的、可丢弃的消息，比如一些非实时的统计日志，3. 持久化并清空队列：在极端情况下，可以临时将队列中的消息持久化到MySQL或其他存储中，先将Redis队列清空以恢复服务，然后再慢慢从持久化存储中恢复处理，这相当于给系统增加了一个泄洪渠。（来源：大型互联网公司运维实践经验）

第四，别让队列成为性能瓶颈，活用批量操作。 Redis的高性能很大程度上得益于其单线程内存操作模型，但频繁的网络IO也会成为瓶颈，如果生产者需要每秒发送成千上万条消息，每次都执行一次LPUSH或XADD，会产生大量的网络往返，这时，可以利用Redis的管道（Pipeline）技术，将多条命令打包成一个请求发送给Redis，大大减少网络开销，同样，消费者端也可以考虑批量获取消息，比如使用Stream的XREADGROUP命令时，可以一次读取多条消息，进行批量处理，这样能显著提升消费吞吐量，批量的大小需要根据业务场景进行权衡，批量太大会增加单次处理的延迟。（来源：Redis性能优化指南）

第五，给消息设置“保质期”，避免无效堆积。 有些消息是具有时效性的，比如一个限时优惠券的发放通知，如果因为队列积压，过了优惠时段才被消费，那这条消息就毫无意义了，反而浪费了资源，对于这类场景，可以为消息本身设置一个过期时间（TTL），在Redis中，虽然不能直接为List中的某条消息设置TTL，但你可以将消息内容设计成包含生成时间戳的格式，消费者在消费时先判断消息是否已经过期，如果过期则直接丢弃，而对于整个队列，你可以给存储队列的Key设置一个过期时间，但这要谨慎使用，以免误删还有用的队列，更优雅的方式是使用Redis的Sorted Set（有序集合），可以将消息的过期时间作为分数（score），然后启动一个定时任务，定期扫描并删除那些已过期的消息。（来源：基于Redis的延迟队列设计模式）

Redis队列是一个极其灵活和强大的工具,但要用好它，不能仅仅停留在LPUSH和BRPOP的基本操作上，深入理解不同数据结构的特性，关注消息的可靠性、系统的可观测性以及性能瓶颈，并针对具体业务场景采取相应的优化技巧，才能真正让这个“快递中转站”高效运转起来，为你的系统带来翻倍的收益。