使用redis实现消息队列-基于redis实现消息队列(1-16-51)

更新时间：2024-09-10 分类：Redis 浏览量：2

Redis本文目录一览：

1、redis教程）redis中的消息队列redis中可以使用自带的publish和subscribe命令完成“消息推送”和“消息拉取”功能，实现消息队列。但这种方式有一个缺陷就是，消费者必须一致在线，否则会出现消费遗漏。

2、一般的实现方法是你需要将用户的请求封装成一个Task，然后将这个Task再push到redis队列，然后后端的worker.php完全可以多进程、多线程的并发处理Task并将处理结果回调给请求方。

3、应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

1、kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。

2、RabbitMQ于2007年发布，是最早创建的常见消息代理之一。它是一个开放源代码，通过实现高级消息队列协议（AMQP）通过点对点和pub-sub方法传递消息。它旨在支持复杂的路由逻辑。

3、最近在看 redis 这方面的知识，发现在 redis5 中产生了一种新的数据类型 Stream ，它和 kafka 的设计有些类似，可以当作一个简单的消息队列来使用。

4、Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。

5、其他的mq和kafka保证可靠但有一些延迟（非实时系统没有保证延迟）。redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢。

6、redis只是提供一个高性能的、原子操作内存键值对，具有高速访问能力，可用做消息队列的存储，但是不具备消息队列的任何功能和逻辑，要作为消息队列来实现的话，功能和逻辑要通过上层应用自己实现。我们以RabbitMQ为例介绍。

基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。

NodeJS 的脚本中，logger的CPU占用更小，3条进程，每条才3%，每条内存占用不到100MB。

我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。

nodejs连接redis其实非常简单。首先，要在package.json里面增加redis的依赖。这一步相信大家都做的炉火纯青了。在本文写作的时候，redis的npm安装包版本是1。

每个消息队列都有一个队列头，用结构struct msg_queue来描述。队列头中包含了该消息队列的大量信息。包括消息队列键值、用户ID、组ID、消息队列中消息数目等等。

为了防止信息丢失，其消息被调用后不直接丢弃，要多存储一段时间，等过期时间过了才丢弃。这是mq和redis不能具备的。主要特点如下：巨型存储量：支持TB甚至PB级别数据。

需要注意的是，我们从Stream中删除一个消息，这个消息并不是被真正的删除了，而是被标记为删除，这个时候这个消息还是占据着内容空间的。如果所有Stream中所有的消息都被标记删除，这个时候才会回收内存空间。

redis教程）redis中的消息队列redis中可以使用自带的publish和subscribe命令完成“消息推送”和“消息拉取”功能，实现消息队列。但这种方式有一个缺陷就是，消费者必须一致在线，否则会出现消费遗漏。