消息队列|高性能缓存 深入理解Redis队列操作技巧，redis 队列方法解析

🔥 Redis队列全攻略：消息处理与缓存优化的艺术

场景引入：
凌晨3点，电商大促的流量洪峰突然袭来 🚀，订单系统每秒接收10万+请求，数据库开始“喘不过气”… 这时，运维小哥淡定地敲下LPUSH orders_queue {订单数据}——Redis队列像一道缓冲堤坝，稳稳接住所有冲击，后端服务按自己的节奏慢慢消化，这就是Redis队列的魔力！

📌 一、Redis队列的“三板斧”

List结构：最原始的队列

# 生产者塞数据（左进右出）
LPUSH my_queue "任务A"  # 👈 队列头部插入
RPUSH my_queue "任务B"  # 👉 队列尾部追加
# 消费者取数据
RPOP my_queue  # 从尾部取出"任务B"
BLPOP my_queue 30  # 阻塞式获取，等不到就睡30秒 😴

适用场景：简单的任务队列、最新消息推送（比如微信未读消息数字提醒）

Pub/Sub：实时广播系统

# 订阅者A监听频道
SUBSCRIBE order_updates  
# 发布者广播消息
PUBLISH order_updates "订单123已发货" 📢  

特点：消息不持久化，订阅者掉线就丢消息，适合实时通知（如直播间弹幕）

Stream：王者级消息队列（Redis 5.0+）

# 生产者写入消息流
XADD order_stream * product_id 101 user "VIP用户"  
# 消费者组消费
XGROUP CREATE order_stream order_group $  
XREADGROUP GROUP order_group consumer1 COUNT 1 STREAMS order_stream >  

优势：
✅ 消息持久化 + 消费者组负载均衡
✅ 支持ACK确认机制（避免消息丢失）
✅ 可回溯历史消息（类似Kafka）

⚡ 二、高性能缓存技巧

内存优化三连

• 控制队列长度：用LTRIM my_queue 0 999保持最多1000条消息 ✂️
• 批量操作：RPOPLPUSH src_queue dest_queue 原子移动消息
• 过期时间：对整个Key设置EXPIRE queue_key 3600防堆积

缓存穿透防护

# 查询商品前先查布隆过滤器
BF.EXISTS product_bloom_filter "商品ID"  
# 不存在直接返回，避免击穿数据库 🛡️  

热点数据预热

大促前用脚本提前加载：

for product in hot_products:  
    redis.set(f"product:{product.id}", product.details, ex=3600)  

💡 三、避坑指南（2025年实测版）

1. RPOPLPUSH陷阱：跨集群操作可能失败，建议改用LMOVE（Redis 6.2+）
2. 内存爆炸：监控used_memory，超过70%时触发报警 📈
3. 消费者卡死：用XCLAIM命令回收长时间未ACK的消息

Redis队列就像程序世界的“缓冲海绵”🧽，无论是秒杀流量、异步任务还是实时通知，选对数据结构+合理配置，就能让系统稳如老狗，下次遇到高并发时，不妨试试XADD一把梭！

注：本文操作基于Redis 7.2版本（2025年8月验证）,部分命令需注意版本兼容性。