Redis 消息队列详解

Redis 消息队列详解

Redis 作为一个高性能的内存数据库，支持多种实现消息队列的方式，主要包括：

1. Redis List（基于列表的队列）
2. Redis Pub/Sub（发布/订阅）
3. Redis Stream（消息流）
4. Redis Sorted Set（延迟队列）

不同的方式适用于不同的场景，下面详细讲解各自的实现原理、适用场景以及示例代码。

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1. 基于 Redis List 的消息队列

Redis 的 List 结构（链表）可以用来实现 任务队列，支持持久化存储，并允许消费者从队列中取出任务进行处理。

1.1. 基本原理

• LPUSH queue_name message：将新任务加入队列 头部。
• RPUSH queue_name message：将新任务加入队列 尾部。
• LPOP queue_name / RPOP queue_name：从队列头部/尾部取出任务（非阻塞）。
• BRPOP queue_name timeout：阻塞方式获取任务，如果队列为空，会等待新的任务到来。

1.2. 生产者代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

# 添加任务到队列
r.lpush('task_queue', 'task1')
r.lpush('task_queue', 'task2')
print("Tasks added!")

1.3. 消费者代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

while True:
    task = r.brpop('task_queue', timeout=0)  # 阻塞模式
    if task:
        print(f"Processing task: {task[1]}")

1.4. 适用场景

• 任务队列（Task Queue）：适用于 任务分发 和 异步处理。
• 多消费者竞争模式：多个消费者会竞争消费队列中的任务，每个任务只能被一个消费者取走。

1.5. 问题与优化

• 消息丢失：如果消费者取出任务后崩溃，任务就会丢失。可以使用 RPOPLPUSH 实现任务持久化：

  task = r.rpoplpush('task_queue', 'processing_queue')
  if task:
      process(task)
      r.lrem('processing_queue', 1, task)  # 任务完成后删除
  

• 限流：可以使用 Redis 令牌桶 或 滑动窗口算法 控制任务消费速率。

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2. 基于 Redis Pub/Sub 的实时消息队列

Redis Pub/Sub 适用于实时广播通知，但不支持消息存储。

2.1. 基本原理

• PUBLISH channel message：发布消息到频道。
• SUBSCRIBE channel：订阅者监听频道消息。

2.2. 生产者代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r.publish('news_channel', 'Breaking News: Redis is awesome!')

2.3. 消费者代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('news_channel')

for message in pubsub.listen():
    if message['type'] == 'message':
        print(f"Received message: {message['data']}")

2.4. 适用场景

• 实时消息推送（如聊天系统、WebSocket）。
• 事件驱动架构（如监控报警、状态变更通知）。

2.5. 问题与优化

• 消息不会持久化，订阅者掉线后无法收到历史消息。
• 不能回放消息，消息是实时的，一旦发送就无法重新获取。
• 可以使用 Redis Stream 代替 来解决持久化问题。

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3. 基于 Redis Stream 的持久化消息队列

Redis Stream 是一种高效、持久化的消息队列，支持消息存储、消费分组等特性，类似 Kafka。

3.1. 基本原理

• XADD stream_name * field1 value1 field2 value2：添加消息。
• XREAD COUNT 1 STREAMS stream_name last_id：读取消息。
• XGROUP CREATE stream_name group_name $ MKSTREAM：创建消费组。

3.2. 生产者代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r.xadd('event_stream', {'event': 'user_signup', 'user_id': '12345'})
print("Event published!")

3.3. 消费者代码

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

while True:
    events = r.xread({'event_stream': '$'}, count=1, block=5000)
    for stream, messages in events:
        for message_id, message in messages:
            print(f"Received: {message}")

3.4. 适用场景

• 大规模消息存储（Kafka 替代）。
• 日志收集与分析。
• 事件溯源（能回放历史消息）。

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4. 基于 Redis Sorted Set 的延迟队列

Sorted Set（有序集合）可以用于定时任务调度。

4.1. 生产者代码

import time
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r.zadd('delay_queue', {'task1': time.time() + 10})  # 10秒后执行

4.2. 消费者代码

import time
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

while True:
    now = time.time()
    tasks = r.zrangebyscore('delay_queue', 0, now)
    for task in tasks:
        print(f"Processing {task}")
        r.zrem('delay_queue', task)
    time.sleep(1)

4.3. 适用场景

• 定时任务（如定时短信、延迟执行）。
• 超时检测（如订单过期、缓存清理）。

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5. 选择合适的 Redis 消息队列

方案	持久化	支持多消费者	适用场景
List	✅	竞争消费	任务队列、异步任务
Pub/Sub	❌	广播消费	实时推送、通知
Stream	✅	组消费	事件流、日志收集
Sorted Set	✅	竞争消费	延迟任务

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总结

• 如果需要任务队列，使用 List（支持竞争消费，适合任务调度）。
• 如果需要实时推送，使用 Pub/Sub（广播消息，不存储）。
• 如果需要持久化消息流，使用 Stream（类似 Kafka，支持回放）。
• 如果需要定时任务，使用 Sorted Set（适合延迟队列）。