Redis队列中的数据精细过滤（redis队列过滤）

  随着互联网行业的快速发展，数据量不断增加，数据产生分片处理，使用Redis队列进行处理成为重要手段之一。Redis队列中的数据，需要实时过滤掉一部分不符合要求的数据，这就需要把Redis队列中的数据进行精细处理。

  Redis队列中的数据精细过滤，既可以采用过滤处理程序，实时过滤掉不符合要求的数据；也可以采用大数据分析的方式，找出不符合要求的数据，进而处理掉这些数据。

  针对不同的数据过滤要求，使用Redis队列进行数据处理时，可以根据需要采用不同的过滤规则。比如，有些数据是按照时间先后顺序排列的，可以通过比较前后数据的时间差以及其他数据的信息，实时过滤掉一部分数据，剩下的“流程突出”的数据，可以放到另外一个Redis队列中处理。

  Demo如下：

// 构造初始化目标队列
$listName1 = 'target_list_1';
$redisObj->lPush($listName1, Array("name" => "a1", "date" => "2018-01-01"));
$redisObj->lPush($listName1, Array("name" => "a2", "date" => "2018-01-02"));
$redisObj->lPush($listName1, Array("name" => "b1", "date" => "2018-01-03"));
$redisObj->lPush($listName1, Array("name" => "b2", "date" => "2018-01-04"));

// 构造过滤规则
$filterFunc = function ($item0, $item1) {
    $dateDiff = strtotime($item1['date']) - strtotime($item0['date']);
    if($dateDiff >= 600 && $item1['name'] != 'b1')
        return false; // 过滤掉item1 
    else 
        return true; // 不过滤item1
};
// 进行过滤操作
$listName2 = 'target_list_2';
$redisObj->filter($listName1, $filterFunc, $listName2);

// 检查过滤后的结果
$items = $redisObj->lRange($listName2, 0, -1);
print_r($items);

  我们可以看到，过滤后的Redis队列中的数据就会变得特别的“精细”，细分的级别也就会更高，以满足更多的业务需求。而此技术对于改善Redis队列中数据过滤的准确性，快速获取需要的数据，提高效率也显著作用。