监控Redis消息队列实施最佳实践（监听redis消费队列）

随着许多系统实施的日益复杂，如果您不能实时监控队列中的消息，您将错失线上出现的所有潜在问题。Redis消息队列（RedisMQ）是实现分布式架构的一种流行机制，它允许将相关任务分发给一组服务器，优化运行性能。

为了最大程度地提高RedisMQ的效率，我们建议采用以下最佳实践：

1. 诞生日志记录： 通过记录每个消息的已发送/已处理状态，可以查看哪些消息未能成功发送/处理，重新发送失败的消息。

2. 监控队列： 使用事件驱动的消息系统可以实时检测队列中的活动，以便及时响应可能出现的问题。

3. 消息存储： 如果您的系统经常出现超时时间和删除消息的问题，请考虑在Redis或其他消息存储文件中存储消息，以便在发生问题时可以检索。

4. 一次性任务： 对于那些不需要多次重新尝试的任务，例如发送电子邮件，建议您使用一次性任务，即使某个任务没有成功，也可以保存状态信息，以便检查哪些任务未能成功发送/处理。

5. 队列规范： 为了有效利用系统资源，建议为每个类型的任务制定不同的队列规范，例如对于大批量的批处理任务，可以使用不同的队列规范。

以上最佳实践只是极其概括的内容，并不能覆盖RedisMQ系统中每个细节。如果您想要使用RedisMQ来提高系统性能，建议每次都进行数据分析，并定期监控RedisMQ消息队列以及实施相关的最佳实践。

例如，下面的Python脚本可以用来实现RedisMQ的运行状态监控（针对python2.7）：

import redis
R_SERVER = redis.Redis()

def redis_status(redis_client):
    """
    Get the running status of the RedisMQ server
    """
    redis_info = redis_client.info()
    used_memory = int(redis_info['used_memory'])
    max_allowed_memory = int(redis_info['maxmemory'])
    total_memory = int(redis_info['total_system_memory'])
    message_rate = int(redis_info['total_messages_recieved'])
    queue_len = int(R_SERVER.llen('redismq'))
  
    print("Redis Running Status:")
    print("-------------------------------")
    print("Used Memory: {}MB".format(used_memory))
    print("Max Allowed Memory: {}MB".format(max_allowed_memory))
    print("Total System Memory: {}MB".format(total_memory))
    print("Messages Recieved: {} per second".format(message_rate))
    print("Length of RedisMQ Queue: {}".format(queue_len))
    
redis_status(R_SERVER)

通过实施上述最佳实践，以及通过实时监控系统的运行状态，可以实现RedisMQ系统的最佳运行状态，从而提高整个分布式系统的效率并提高可用性。