Redis队列极大提升数据处理效率（redis队列用途）

随着网络及其应用的发展，数据处理的量级正呈爆炸性增长。对数据的高效处理变得更加重要。Redis是一款十分流行的非关系型内存数据库，具有灵活的数据结构，在满足短时间内大量数据处理的需求中显示出强大的能力。其中Redis的队列数据结构，更能够极大提升数据处理的效率。

Redis拥有数据无机械硬盘要求，可以大大增强数据的寻址效率。这使得Redis能够轻松实现千兆级别的流量，而不会消耗大量的cpu资源。Redis队列拥有高效稳定的消息传输机制，其中不仅有FIFO（First In First Out，先进先出）机制可以使数据按照先到先服务的方式被处理，还有其他排序算法，如延时队列可以实现延迟任务的调度处理等。

此外，Redis的队列能够提供数据读写的原子性，而不需要考虑数据安全的复杂性。通过使用队列，并发任务可以有效调度任务处理，能够更好的提升 Redis的处理效率。比如，可以将每一条待处理任务依次入队，再由多个处理器出队并处理之后再入队，即可实现了高效的多任务处理。

下面我们利用python简单编码，来实现 Redis队列数据结构：

import redis  
     
# 连接redis  
conn = redis.Redis()   
     
# 创建队列  
queue_name='test_queue'   
conn.delete(queue_name) # 将该队列的所有元素删除  
    
# 向队列中添加元素   
for i in range(10):  
    conn.rpush(queue_name, i)  
    
# 取出队列中的第一个元素  
item = conn.lpop(queue_name)  
print('取出的第一个元素是', item)  

# 将取出的元素放回到队列末尾  
conn.rpush(queue_name, item)  
  
# 查看队列中的元素  
items = conn.lrange(queue_name, 0, -1)   
print('队列',queue_name,'中现在的元素有')  
print(items)  

以上代码简单地展示了 Redis管理队列的API操作方式，其中分别展示了队列的初始化，压入队列，出队，及重新回收元素等主要操作。

可