如何使用REDIS列表进行排队和酒吧/sub？
- Emily Anne Brown原创
- 2025-03-11 18:20:53141浏览
本文使用REDIS列表进行排队和pub/sub。尽管列表使用LPUSH/RPOP有效地实现了FIFO/LIFO队列，但与Redis的本机机制相比，它们对酒吧/sub的效率低下。本文还讨论了性能
如何使用redis列表进行排队和酒吧/sub？
REDIS列表提供了一种直接实现排队和发布/订阅（PUB/SUB）系统的简单方法，尽管它们更适合排队。让我们分解每个用例：
排队： REDIS列表使用LPUSH （左推）和RPOP （右POP）命令来实现首先出局（FIFO）队列。 LPUSH将元素添加到列表的头部，而RPOP删除并返回尾部的元素。这会创建一个经典的队列，其中按添加的顺序处理项目。对于最后一in的首次输出（LIFO）堆栈，您将使用RPUSH （右推）和LPOP （左POP）。
示例（FIFO队列）：
想象一个任务队列。工人从名为“任务”的列表中消费任务：
-
生产者：使用
LPUSH tasks "task1"将任务添加到队列中。 -
消费者：使用
BRPOP tasks 0（阻止POP）等待任务。BRPOP块，直到可以使用任务或达到超时（0表示无限等待）。一旦可用任务，就将其删除并处理。
Pub/sub：虽然REDIS列表可以适用于Pub/Sub，但这不是其主要优势。 Redis使用PUBLISH和SUBSCRIBE命令的内置酒吧/子机制更有效，专门为此目的而设计。使用酒吧/sub的列表将涉及将消息推向列表，并让订阅者反复对新消息的列表进行轮询，这是效率低下的，与本机酒吧/sub相比，订阅效率低下。因此，对于Pub/sub，使用Redis的本机酒吧/子功能。
使用REDIS列表与其他数据结构排队之间的性能权衡是什么？
Redis提供了几种适合排队的数据结构，每个数据结构都具有性能权衡：
-
列表：非常适合简单的FIFO或LIFO队列。性能对中等大小的队列有益，但是
BRPOP可以在繁重的争论中成为瓶颈，许多消费者等待任务。内存使用情况与队列大小线性缩放。 - 流：在Redis 5.0中引入的流是针对消息排队的专用。它们提供了诸如消息持久性，消费者群和有效的消息传递之类的功能，与列表相比，可靠性和可伸缩性可显着提高。流比列表更好地处理高通量和并发。但是，它们的学习曲线稍微陡峭。
- 排序集：对优先级队列有用，其中任务具有相关的优先级。排序的集合可以有效地检索最高优先级的任务。但是，与简单列表相比，维护排序订单增加了开销。
总而言之：列表适用于简单的低频率队列。对于高通量，可靠和可扩展的队列，Redis流是首选的选择。当任务优先级至关重要时，排序集是理想的。
如何通过REDIS列表实现可靠的消息队列，处理潜在的故障？
仅使用REDIS列表实施真正可靠的消息队列是具有挑战性的。 REDIS列表本身没有提供服务器内存以外的消息持久性之类的功能。为了提高可靠性，请考虑以下策略：
- 持久性：使用REDIS持续机制（RDB或AOF）来确保数据存活能够重新启动服务器。但是，这不能保证在非常短的故障窗口中零数据丢失。
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交易：包装
LPUSH和RPOP操作在交易（MULTI，EXEC）中以确保原子性。在发生故障的情况下，这可以防止部分操作。 - 消息确认：实施一种机制，消费者承认成功处理消息。如果消费者在确认之前失败，则该消息仍在队列中。这需要单独的机制（例如，单独的redis密钥或外部数据库）来跟踪确认。
- 死信队列：创建一个单独的队列（“ dead-letter-quesue”）来存储多次处理失败的消息。这样可以防止消息丢失，并允许以后进行调查。
- 监视：监视队列长度和处理时间，以识别潜在的瓶颈和故障。
这些技术可提高可靠性，但在极端情况下不会消除数据丢失的可能性。对于关键任务应用程序，建议使用更强大的消息队列系统（例如，Kafka，RabbitMQ）。
使用REDIS列表来进行酒吧/子消息传递，确保可伸缩性和效率有哪些最佳实践？
如前所述，REDIS列表不是酒吧/子的理想选择。但是，如果您必须使用它们，请遵循这些做法（请记住，这些方法是解决方法，效率较低，效率较低）：
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避免进行轮询：使用
LRANGE持续少量超时对列表进行轮询，这是高效效率的。它浪费了资源并增加了延迟。 -
使用
BLPOP或BRPOP：阻止POP（左POP的BLPOP，右POP的BRPOP）比投票更有效。他们只有在有消息可用时消耗资源。 - 多个列表：对于多个订户，请考虑使用每个用户的单独列表以避免争夺。这增加了内存使用量，但在高并发状态下提高了性能。
- 考虑消息确认：尽管这增加了复杂性，但如果订户在接收后但在处理消息之前崩溃，则可以防止消息丢失。
至关重要的是，请记住，Redis的天然酒吧/子系统对于酒吧/子方案而言要出色。这些“最佳实践”仅仅是用于使用不为任务设计的工具的缓解策略。使用REDIS列表进行排队，并使用Redis的内置酒吧/子进行发布/订阅操作，以实现最佳性能和可伸缩性。
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