红色待命Redis等待队列的探索（redis 等待队列）

红色待命：Redis等待队列的探索

Redis（Remote Dictionary Server）是一种开源的，使用ANSI C语言编写的，支持网络的键值对存储服务。除了基本的键值对存储外，Redis还支持多种数据结构的存储，如字符串，哈希，列表，集合和有序集合等。其中，Redis队列在实际开发中的应用非常广泛，本文将着重探讨Redis等待队列的应用与优化。

相对于普通队列，Redis等待队列引入了一些额外的特性，特别是当队列中没有任务时，等待队列会被设置成阻塞状态，直到新任务被添加进来。这种等待机制在实际应用中非常有用，尤其是当有复杂的业务逻辑需要依次执行。下面，我们将用python实现一个简单的等待队列。

我们需要安装redis-py包。在命令行输入以下命令即可：

pip install redis

接下来，我们来写一段简单的等待队列代码：

“`python

import redis

import time

class WtQueue(object):

def __init__(self, queue_name, host, port):

self.__redis = redis.StrictRedis(host=host, port=port)

self.__queue_name = queue_name

def push(self, task):

self.__redis.rpush(self.__queue_name, task)

def pop(self, timeout=None):

if timeout is None:

task = self.__redis.blpop(self.__queue_name)[1]

else:

task = self.__redis.blpop(self.__queue_name, timeout=timeout)[1]

return task

if __name__ == ‘__mn__’:

host = ‘localhost’

port = 6379

q = WtQueue(‘myqueue’, host, port)

# 弹出一个任务，如果没有任务则等待

t = q.pop()

print(t)

# 压入一个任务

q.push(‘hello’)

# 弹出一个任务，设置超时时间为1s

t = q.pop(timeout=1)

print(t)

上面的代码实现了一个简单的等待队列。其中，使用redis.StrictRedis类连接到Redis服务器，并使用lpush()将待处理任务放到队列中。blpop()方法会弹出队列中的第一个任务，如果队列为空，则自动阻塞等待新任务进入。我们还可以传入一个超时时间，这样当队列一段时间内没有新任务时，该方法可以自动退出。

尽管Redis等待队列在实际应用中非常有用，但是如果队列中的任务过多，会极大地降低队列的处理能力。因此，在实际应用中，我们需要对等待队列进行优化。

我们可以使用多个Redis队列来实现任务的分布式处理。假设有10个任务需要处理，则我们可以建立10个等待队列，每个队列处理一个任务。在处理完一个任务后，将结果写入输出队列。这样可以极大地提高队列的处理性能。

```python
import redis
import threading

class TaskQueue(object):
    def __init__(self, host, port):
        self.__redis = redis.StrictRedis(host=host, port=port)

    def push(self, queue_name, task):
        self.__redis.rpush(queue_name, task)
    def pop(self, queue_name, timeout=None):
        if timeout is None:
            task = self.__redis.blpop(queue_name)[1]
        else:
            task = self.__redis.blpop(queue_name, timeout=timeout)[1]
        return task
class WtQueue(object):
    def __init__(self, task_queue, input_queue_name, output_queue_name):
        self.__task_queue = task_queue
        self.__input_queue_name = input_queue_name
        self.__output_queue_name = output_queue_name

    def run(self):
        while True:
            task = self.__task_queue.pop(self.__input_queue_name)
            result = self.execute_task(task)
            self.__task_queue.push(self.__output_queue_name, result)

    def execute_task(self, task):
        # 执行任务
        return 'result-' + task

if __name__ == '__mn__':
    host = 'localhost'
    port = 6379

    task_queue = TaskQueue(host, port)

    # 创建10个等待队列
    wt_queues = []
    for i in range(10):
        wt_queue = WtQueue(task_queue, 'myqueue' + str(i), 'output' + str(i))
        wt_queues.append(wt_queue)

    # 启动10个等待队列
    threads = []
    for wt_queue in wt_queues:
        thread = threading.Thread(target=wt_queue.run)
        threads.append(thread)
        thread.start()
    # 压入10个任务
    for i in range(10):
        task_queue.push('myqueue' + str(i), str(i))

    # 输出10个结果
    for i in range(10):
        result = task_queue.pop('output' + str(i))
        print(result)

上面的代码中，我们使用TaskQueue类实现了任务队列，每个WtQueue对象 handle方法可以从队列中获取任务并执行。除此之外，我们还使用了多个WtQueue对象同时处理任务，这种方式能够有效提高任务处理的效率。

总结

Redis等待队列在实际开发中应用广泛，可以有效提高任务处理的效率。在实际应用中，我们可以借助多个队列并使用多线程处理任务来提高处理效率。此外，我们还可以通过合理设置阻塞时间和任务处理方式来优化等待队列的性能。