Redis队列入门攻略精通异步任务处理（redis队列攻略）

Redis作为现今颇为流行的NoSQL内存数据库，其简单的数据存储和极高的访问速度在分布式数据存储中被广泛使用，比如音乐播放APP等使用它进行用户信息的存储与调取等。此外，Redis也提供了一系列的数据结构，最常见的就是队列（Queue）。

Redis队列作为一种高性能、低消耗的任务队列机制，特别适用于处理大量的小任务，简化任务的异步化流程，以达到性能优化的目的。只要将需要处理的任务推入队列中，就可以由队列帮助模块来轮询处理并处理它。

实际上，使用Redis队列可以有效实现任务异步处理，减少CPU占用，另外消除了一些繁琐的多线程管理操作，如多线程准备、事件触发、线程阻塞、数据同步与集群处理等等。采用Redis队列可以极大的简化开发流程，且程序执行效率极高。

下面，是一个使用Python调用Redis队列实现异步任务处理的示例：

创建一个名为“Job_queue”的队列：

import redis

r = redis.Redis(host=’127.0.0.1′,port=’6379′)

r.lpush(‘Job_queue’, ‘Task1’)

r.lpush(‘Job_queue’, ‘Task2’)

然后，使用while循环进行任务处理：

while True:

job = r.brpop(‘Job_queue’) # 从队列中获取要处理的任务

process_job(job) # 处理任务

从上面的示例可以看出，通过Redis实现任务异步处理的原理并不复杂，只需完成队列的创建、任务的推送和任务的执行即可。另外，结合其他开发语言来实现队列操作也是可行的。

Redis队列可以帮助开发者减少开发复杂程度、降低响应时间，几乎各类异步任务都可以通过它来实现。本文以一个简单的示例介绍了如何使用Redis保存数据，详细解析了Redis队列的原理，为读者精通Redis队列，实现任务异步化提供了帮助。