redis怎么做消息队列 redis怎么做消息队列

redis\u600e\u4e48\u505a\u6d88\u606f\u961f\u5217

\u601d\u8def\uff1a
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PHP \u7248\u672c\u7b80\u6613\u5b9e\u73b0
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1 $redis = new Redis();
2 $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
3 $redis->zAdd('zset1', 1, 'message');
4 $redis->zAdd('zset1', 2, 'message2');

\u4ece\u961f\u5217\u4e2d\u53d6\u51fa\u6570\u636e
1 $redis->zRevRangeByScore('zset1, '+inf', '-inf', array('withscores'=>false, 'limit'=>array(0,20)));

\u8fd9\u6761\u8bed\u53e5\u8868\u793a\u4ecezset1\u8fd9\u4e2a\u961f\u5217\u91cc\u6309\u7167score\u4ece\u6700\u5927(+inf)\u5230\u6700\u5c0f(-inf)\u7684\u6392\u5e8f\u4e2d\u53d6\u51fa20\u6761\uff0c\u4e0d\u5e26score,\u5982\u679c\u60f3\u8981\u4ece\u5c0f\u5230\u5927\u53ef\u4ee5\u7528 zRangeByScore
\u5982\u679c\u4f60\u60f3\u8ba9\u8fd9\u4e9b\u90fd\u8fd0\u884c\u5728\u547d\u4ee4\u884c\u4e0b\uff0c\u53ef\u4ee5\u53c2\u8003\u4e0b\u9762\u6765\uff0c\u5f53\u7136\u8fd9\u4e9b\u662f\u7ecf\u8fc7\u5220\u51cf\u7684

1 <?php
2 while (true) {
3 $pid = pcntl_fork();
4 if ($pid == -1) {
5 echo date('Y-m-d H:i:s') . "fork\u5931\u8d25\uff01\n";
6 } else if ($pid == 0) {
7 $redis = new Redis();
8 $redis->connect('127.0.0.1', 6379);
9 $redis->zRevRangeByScore('zset1', '+inf', '-inf', array('withscores'=>false, 'limit'=>array(0,20)));
10 exit;
11 } else {
12 pcntl_wait($status);
13 }
14 }


pcntl_fork\u662fPHP\u4e2d\u7684\u751f\u6210\u5b50\u8fdb\u7a0b\uff0c\u5f53\u8c03\u7528\u8be5\u51fd\u6570\u65f6\uff0c\u4f1a\u8fd4\u56de\u4e00\u4e2a\u8fdb\u7a0bpid\uff0c\u5f53pid\u4e3a0\u65f6\u8868\u660e\u662f\u5728\u5b50\u8fdb\u7a0b\u4e2d\uff0c\u6240\u4ee5\u628a\u8981\u6267\u884c\u7684\u4e1c\u897f\u5168\u653e\u8fd9\u91cc
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\u8981\u5c06\u7528\u6237\u7684\u8bf7\u6c42\u5c01\u88c5\u6210\u4e00\u4e2aTask\uff0c\u7136\u540e\u5c06\u8fd9\u4e2aTask\u518dpush\u5230redis\u961f\u5217\uff0c\u7136\u540e\u540e\u7aef\u7684worker.php\u5b8c\u5168\u53ef\u4ee5\u591a\u8fdb\u7a0b\u3001\u591a\u7ebf\u7a0b\u7684\u5e76\u53d1\u5904\u7406
Task\u5e76\u5c06\u5904\u7406\u7ed3\u679c\u56de\u8c03\u7ed9\u8bf7\u6c42\u65b9\u3002\u8fd9\u91cc\u552f\u4e00\u9ebb\u70e6\u70b9\u7684\u5c31\u662f\u8fd9\u4e2aTask\u7684\u8bbe\u8ba1\uff0c\u9700\u8981\u80fd\u591f\u5305\u542b\u8bf7\u6c42\u4fe1\u606f(\u8bf7\u6c42\u5185\u5bb9\uff0c\u8bf7\u6c42\u65b9\u6807\u8bc6\u7b49\u7b49).

有两种方法:

  1. Redis自带的PUB/SUB机制,即发布-订阅模式。这种模式生产者(producer)和消费者(consumer)是1-M的关系,即一条消息会被多个消费者消费,当只有一个消费者时即可以看做一个1-1的消息队列,但这种方式并不适合题主的场景。首先,数据可靠性的无法保障,题主的数据最终需要落库,如果消息丢失、Redis宕机部分数据没有持久化甚至突然的网络抖动都可能带来数据的丢失,应该是无法忍受的。其次,扩展不灵活,没法通过多加consumer来加快消费的进度,如果前端写入数据太多,同步会比较慢,数据不同步的状态越久,风险越大,当然可以通过channel拆分的方式来解决,虽然不灵活,但可以规避。这种方案更适合于对数据可靠性要求不高,比如一些统计日志打点。

  2. Redis的PUSH/POP机制,利用的Redis的列表(lists)数据结构。比较好的使用模式是,生产者lpush消息,消费者brpop消息,并设定超时时间,可以减少redis的压力。这种方案相对于第一种方案是数据可靠性提高了,只有在Redis宕机且数据没有持久化的情况下丢失数据,可以根据业务通过AOF和缩短持久化间隔来保证很高的可靠性,而且也可以通过多个client来提高消费速度。但相对于专业的消息队列来说,该方案消息的状态过于简单(没有状态),且没有ack机制,消息取出后消费失败依赖于client记录日志或者重新push到队列里面。



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