浅析利用Redis实现消息队列的技术剖析（redis消息队列方式）

前言

在分布式应用系统中，消息队列是一个必不可少的组件。消息队列可以很好地解耦生产者和消费者，实现异步消息处理和削峰填谷等功能，提高系统的稳定性和性能。在消息队列的实现上，多数的开源组件都有关注点，总体来说可分为轻量级和重量级两种架构。轻量级的消息队列如RabbitMQ，Kafka等组件，这些组件通常采用基于磁盘的存储模式，数据持久化能力较强且支持高可用。而重量级的消息队列如Redis等组件，通常采用基于内存的存储模式，数据保存在内存中，因此对于消息读写的速度较为快速。

本篇文章将会讲述如何使用Redis实现消息队列的各项技术原理，在此基础上实现一个简单的队列实例。

技术细节

Redis是一个基于键值对的高性能内存数据库，它支持多种数据结构的存储包括：字符串，列表，集合，有序集合，哈希表等。Redis的单线程模型使用了epoll机制使得Redis能够支持高并发。这也意味着Redis在执行任务时只有一个线程处理，所以Redis本身不支持并行处理。

Redis作为一个内存数据库，在消息队列的应用实现上有较好的优势。其内置支持的list数据结构比较适用于消息队列的实现，因此在使用Redis实现消息队列时，我们通常使用list来存储消息数据。

在Redis中，list中push命令可以用来将消息推入队列中，而pop命令则可以用来从队列中弹出消息。不过对于实际业务场景中的应用，我们需要遵循一些规则来确保队列的高效性和稳定性。

下面是一个使用Redis实现消息队列的简单例子：

“`python

import redis

class RedisQueue:

“””Redis实现的消息队列”””

def __init__(self, name, namespace=’queue’, **redis_kwargs):

self.__db = redis.Redis(**redis_kwargs)

self.key = ‘%s:%s’ % (namespace, name)

def __len__(self):

return self.__db.llen(self.key)

def push(self, *args):

self.__db.rpush(self.key, *args)

def pop(self, block=True, timeout=None):

if block:

item = self.__db.blpop(self.key, timeout=timeout)

else:

item = self.__db.lpop(self.key)

if item:

item = item[1]

return item

def clear(self):

self.__db.delete(self.key)

在这个例子中，我们通过redis模块来连接Redis服务器，并创建了一个Redis队列对象。在我们定义的RedisQueue类中，push方法使用rpush命令将消息推入队列中，而pop方法使用blpop命令从队列中弹出消息。这里的blpop命令是阻塞命令，当该命令执行时，如果队列中没有数据可供弹出，则会一直阻塞，直到超时或队列中有新的数据。

接下来我们将讲解实际业务应用中的一些问题及解决方案。

问题1：消费者异常挂掉的问题

在消息队列应用中，消费者在执行任务时可能会出现异常错误，例如消息消费失败，应用崩溃等，这时我们需要将未完成的数据重新放回队列中进行处理。

解决方案：使用Redis中的set数据结构

我们通过记录已经处理完成的数据id，可以使出错的数据重新回到队列中进行处理。

```python
# 定义处理数据的方法
def process_data(data):
    try:
        # 处理业务逻辑
        pass
    except Exception as e:
        # 处理异常，将数据放回队列中重新进行处理
        queue_data_set.add(data)

在代码中，我们使用set数据结构来保存已经处理完成的数据id，并指定一个定时器来检测队列中是否有需要重新处理的数据。如果发现有需要重新处理的数据，则将其从set中移除，并重新放回到队列中进行处理。在重新处理过程中，消费者也需要检查队列中是否有该数据的id，如果已经存在，则说明该数据已经在队列中进行处理，可以直接跳过。

“`python

def consume(queue):

while True:

data = queue.pop(block=True, timeout=5)

if not data:

continue

# 判断数据是否已经处理完成，若处理完成，则跳过不处理

if data in queue_data_set:

queue_data_set.remove(data)

continue

# 处理数据

process_data(data)

问题2：消息消费速度过慢的问题

在实际应用中，我们可能会面临高并发场景下的消息消费速度过慢的问题。这时，我们需要引入多个消费者来并行处理消息，提高消费速度。

解决方案：引入多个消费者

在这里，我们需要注意到的是消息队列并不提供并行处理的特性，因此我们不需要使用多线程或多进程来处理同一个队列，这可能会导致消息的错乱或重复处理等问题。我们可以使用多个消费者位于不同的进程或服务器上，同时消费同一个队列中的消息。

```python
if __name__ == '__mn__':
    q = RedisQueue('queue_test', host='localhost', port=6379, db=0)
    pool_size = 5
    pool = [Process(target=consume, args=(q,)) for i in range(pool_size)]

    for p in pool:
        p.start()

在这个例子中，我们使用Python的multiprocessing模块在5个进程中运行消费者函数。这里需要注意的是，由于Redis单线程的特性，我们需要根据消息队列中的消息数量来动态调整消费者的进程数。如果进程数过多，消费者可能会出现交错处理的情况，影响队列的顺序性。另外我们也需要保证多个进程之间的同步性，避免重复消费等问题。

总结

使用Redis实现消息队列是一种高效的解决方案，在实际应用中也得到广泛使用。在使用Redis实现消息队列时，我们需要注意一些技术细节，如消费者异常挂掉问题，消息消费速度过慢等问题，适用于不同的业务场景。因此，在使用Redis作为消息队列实现时，应根据不同的业务场景进行不同的设计和改进。