Redis消息队列怎么用才靠谱，聊聊那些实操中踩过的坑和经验总结

说到用Redis做消息队列,很多人第一反应可能就是用一个list，生产者用LPUSH放消息，消费者用RPOP取消息，简单直接，这个想法没错，Redis的列表结构确实提供了消息队列最基本的能力，但真要在实际项目里，尤其是稍微有点规模的线上环境这么用，那坑可就多了去了，我根据自己的经历和一些网络上的分享，比如一些技术博客像“阿里云开发者社区”或“掘金”上的相关文章，总结了一下怎么用才靠谱，还有那些年踩过的坑。

第一个大坑：消费者怎么知道有新消息？

如果你用RPOP，问题就来了：它是个阻塞操作吗？不是，消费者只能不停地循环去问Redis：“有消息吗？没有。” “有消息吗？没有。” 这叫做“忙等待”，非常浪费CPU资源，尤其是当消息间隔很长的时候，这绝对不靠谱。

经验总结：使用BRPOP命令。 这个命令里的“B”代表阻塞（Block），消费者可以设置一个超时时间，比如BRPOP myqueue 30，意思是去myqueue这个队列取消息，如果没消息，我就等在这，最多等30秒，这期间Redis不会理你，有新消息来了才会通知你，这样消费者进程就可以休息，而不是傻乎乎地不停询问，这是让Redis队列变得可用的第一个关键点。

第二个大坑：消息丢了怎么办？

你以为用上了BRPOP就高枕无忧了？太天真了，想象这个场景：消费者用BRPOP拿到了消息，正准备处理，结果程序突然崩溃了！这条消息已经被从队列里移除了，但并没有被成功处理，这条消息就永远消失了，这是个大问题。

经验总结：使用更可靠的LIST命令：BRPOPLPUSH。 这个命令名字很长，但原理很巧妙，它做的事情是：从一个队列（比如myqueue）的右边弹出消息，同时把这条消息立刻塞进另一个“备份队列”（比如myqueue:backup），这样，消息永远不会在Redis中处于“无主”的状态，消费者的流程就变成了：

1. 用BRPOPLPUSH myqueue myqueue:backup 30 取消息。
2. 消息到手,并且在myqueue:backup里有个备份。
3. 消费者开始处理业务逻辑。
4. 处理成功后,再用LREM命令去myqueue:backup里把这条消息删除。

如果消费者在处理过程中崩溃了,没关系，另一个监控进程或者等这个消费者重启后，可以先去检查myqueue:backup队列，里面剩下的都是处理到一半失败的消息，可以把这些消息重新放回主队列进行重试，这个模式大大提高了可靠性，很多文章里也管这个备份队列叫“处理中队列”。

第三个坑：只能单消费者？

基础的list是先进先出的，一条消息只能被一个消费者取走，这适合“点对点”的场景，但现代应用很多需要“发布/订阅”模式，也就是一条消息要广播给多个消费者，用户注册成功后，要同时发邮件、发短信、初始化积分，这三个动作应该是并行的。

经验总结：使用Pub/Sub功能。 Redis自带了Pub/Sub（发布/订阅）功能，生产者PUBLISH到一个频道（channel），多个消费者SUBSCRIBE这个频道，大家都能收到消息，但这又引出了新问题：Pub/Sub的消息是“fire-and-forget”的，即发即忘，如果某个消费者当时下线了，再上线是收不到离线期间的消息的，所以它适合对消息丢失不那么敏感的场景，比如实时推送在线用户状态。

第四个坑：消息堆积怎么办？

如果生产速度远大于消费速度,消息会在Redis内存中大量堆积，Redis毕竟是内存数据库，成本高，有容量限制，消息堆积可能导致内存爆满，进而引发严重问题。

经验总结：要有监控和应急方案。

1. 监控队列长度：必须有个监控系统时刻盯着关键队列的长度，一旦超过阈值就要报警，比如用LLEN命令就能查看列表长度。
2. 设置过期时间：对于一些非核心消息，可以考虑将消息本身设置为一个带过期时间的Key，或者在队列层面做一些清理策略。
3. 提升消费者消费能力：这是根本，看看是不是消费者逻辑有性能瓶颈，或者能否增加更多的消费者实例（这就需要用到更复杂的分区队列概念了）。
4. 有降级策略：当队列堆积到一定程度，是否要拒绝新的请求？或者将消息持久化到磁盘，后续再恢复？这些都要提前想好。

第五个经验：对于复杂场景，考虑专业队列中间件 Redis做轻量级的消息队列非常高效、快捷，但它毕竟不是专业的消息队列，如果你需要严格的顺序消息、持久化保证、高可用集群、死信队列、延迟队列等高级功能，像RocketMQ、Kafka这类专业的消息中间件是更靠谱的选择，用Redis还是用专业MQ，取决于你的业务场景和对可靠性、功能的需求程度。

用Redis做消息队列,核心就是要避开它“简单”的陷阱，直接LPUSH/RPOP基本只能用于demo，在实战中，务必使用BRPOP或BRPOPLPUSH来保证消费效率和消息可靠性，同时要配套完善的监控体系，明确它的能力边界，这样才能让它真正靠谱地为你服务。