以下文章来源于水滴与银弹 ，作者Magic Kaito，阅读本文大约需要 15 分钟。
我经常听到很多人讨论，关于「把 Redis 当作队列来用是否合适」的问题。
有些人表示赞成，他们认为 Redis 很轻量，用作队列很方便。
也些人则反对，认为 Redis 会「丢」数据，最好还是用「专业」的队列中间件更稳妥。
究竟哪种方案更好呢？
这篇文章，我就和你聊一聊把 Redis 当作队列，究竟是否合适这个问题。
我会从简单到复杂，一步步带你梳理其中的细节，把这个问题真正的讲清楚。
看完这篇文章后，我希望你对这个问题你会有全新的认识。
在文章的最后，我还会告诉你关于「技术选型」的思路，文章有点长，希望你可以耐心读完。
从最简单的开始：List 队列
首先，我们先从最简单的场景开始讲起。
如果你的业务需求足够简单，想把 Redis 当作队列来使用，肯定最先想到的就是使用 List 这个数据类型。
因为 List 底层的实现就是一个「链表」，在头部和尾部操作元素，时间复杂度都是 O(1)，这意味着它非常符合消息队列的模型。
如果把 List 当作队列，你可以这么来用。
生产者使用 LPUSH 发布消息：
127.0.0.1:6379> LPUSH queue msg1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> LPUSH queue msg2 (integer) 2
消费者这一侧，使用 RPOP 拉取消息：
127.0.0.1:6379> RPOP queue "msg1" 127.0.0.1:6379> RPOP queue "msg2"
这个模型非常简单，也很容易理解。
但这里有个小问题，当队列中已经没有消息了，消费者在执行 RPOP 时，会返回 NULL。
127.0.0.1:6379> RPOP queue (nil) // 没消息了
而我们在编写消费者逻辑时，一般是一个「死循环」，这个逻辑需要不断地从队列中拉取消息进行处理，伪代码一般会这么写：
while true: msg = redis.rpop("queue") // 没有消息，继续循环 if msg == null: continue // 处理消息 handle(msg)
如果此时队列为空，那消费者依旧会频繁拉取消息，这会造成「CPU 空转」，不仅浪费 CPU 资源，还会对 Redis 造成压力。
怎么解决这个问题呢？
也很简单，当队列为空时，我们可以「休眠」一会，再去尝试拉取消息。代码可以修改成这样：
while true: msg = redis.rpop("queue") // 没有消息，休眠2s if msg == null: sleep(2) continue // 处理消息 handle(msg)
这就解决了 CPU 空转问题。
这个问题虽然解决了，但又带来另外一个问题：当消费者在休眠等待时，有新消息来了，那消费者处理新消息就会存在「延迟」。
假设设置的休眠时间是 2s，那新消息最多存在 2s 的延迟。
要想缩短这个延迟，只能减小休眠的时间。但休眠时间越小，又有可能引发 CPU 空转问题。
鱼和熊掌不可兼得。
那如何做，既能及时处理新消息，还能避免 CPU 空转呢？
Redis 是否存在这样一种机制：如果队列为空，消费者在拉取消息时就「阻塞等待」，一旦有新消息过来，就通知我的消费者立即处理新消息呢？
幸运的是，Redis 确实提供了「阻塞式」拉取消息的命令：BRPOP / BLPOP，这里的 B 指的是阻塞（Block）。
现在，你可以这样来拉取消息了：
while true: // 没消息阻塞等待，0表示不设置超时时间 msg = redis.brpop("queue", 0) if msg == null: continue // 处理消息 handle(msg)
使用 BRPOP 这种阻塞式方式拉取消息时，还支持传入一个「超时时间」，如果设置为 0，则表示不设置超时，直到有新消息才返回，否则会在指定的超时时间后返回 NULL。
这个方案不错，既兼顾了效率，还避免了 CPU 空转问题，一举两得。
注意：如果设置的超时时间太长，这个连接太久没有活跃过，可能会被 Redis Server 判定为无效连接，之后 Redis Server 会强制把这个客户端踢下线。所以，采用这种方案，客户端要有重连机制。
解决了消息处理不及时的问题，你可以再思考一下，这种队列模型，有什么缺点？
我们一起来分析一下：
不支持重复消费：消费者拉取消息后，这条消息就从 List 中删除了，无法被其它消费者再次消费，即不支持多个消费者消费同一批数据
消息丢失：消费者拉取到消息后，如果发生异常宕机，那这条消息就丢失了
第一个问题是功能上的，使用 List 做消息队列，它仅仅支持最简单的，一组生产者对应一组消费者，不能满足多组生产者和消费者的业务场景。
第二个问题就比较棘手了，因为从 List 中 POP 一条消息出来后，这条消息就会立即从链表中删除了。也就是说，无论消费者是否处理成功，这条消息都没办法再次消费了。
这也意味着，如果消费者在处理消息时异常宕机，那这条消息就相当于丢失了。
针对这 2 个问题怎么解决呢？我们一个个来看。
发布/订阅模型：Pub/Sub
从名字就能看出来，这个模块是 Redis 专门是针对「发布/订阅」这种队列模型设计的。
它正好可以解决前面提到的第一个问题：重复消费。
即多组生产者、消费者的场景，我们来看它是如何做的。
Redis 提供了 PUBLISH / SUBSCRIBE 命令，来完成发布、订阅的操作。
假设你想开启 2 个消费者，同时消费同一批数据，就可以按照以下方式来实现。
首先，使用 SUBSCRIBE 命令，启动 2 个消费者，并「订阅」同一个队列。
// 2个消费者 都订阅一个队列 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE queue Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1) "subscribe" 2) "queue" 3) (integer) 1
此时，2 个消费者都会被阻塞住，等待新消息的到来。
之后，再启动一个生产者，发布一条消息。
127.0.0.1:6379> PUBLISH queue msg1 (integer) 1
这时，2 个消费者就会解除阻塞，收到生产者发来的新消息。
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE queue // 收到新消息 1) "message" 2) "queue" 3) "msg1"
看到了么，使用 Pub/Sub 这种方案，既支持阻塞式拉取消息，还很好地满足了多组消费者，消费同一批数据的业务需求。
除此之外，Pub/Sub 还提供了「匹配订阅」模式，允许消费者根据一定规则，订阅「多个」自己感兴趣的队列。
// 订阅符合规则的队列 127.0.0.1:6379> PSUBSCRIBE queue.* Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1) "psubscribe" 2) "queue.*" 3) (integer) 1
这里的消费者，订阅了 queue.* 相关的队列消息。
之后，生产者分别向 queue.p1 和 queue.p2 发布消息。
127.0.0.1:6379> PUBLISH queue.p1 msg1 (integer) 1 127.0.0.1:6379> PUBLISH queue.p2 msg2 (integer) 1
这时再看消费者，它就可以接收到这 2 个生产者的消息了。
127.0.0.1:6379> PSUBSCRIBE queue.* Reading messages... (press Ctrl-C to quit) ... // 来自queue.p1的消息 1) "pmessage" 2) "queue.*" 3) "queue.p1" 4) "msg1" // 来自queue.p2的消息 1) "pmessage" 2) "queue.*" 3) "queue.p2" 4) "msg2"
我们可以看到，Pub/Sub 最大的优势就是，支持多组生产者、消费者处理消息。
讲完了它的优点，那它有什么缺点呢？
其实，Pub/Sub 最大问题是：丢数据。
如果发生以下场景，就有可能导致数据丢失：
1.消费者下线
2.Redis 宕机
3.消息堆积
究竟是怎么回事？
这其实与 Pub/Sub 的实现方式有很大关系。
Pub/Sub 在实现时非常简单，它没有基于任何数据类型，也没有做任何的数据存储，它只是单纯地为生产者、消费者建立「数据转发通道」，把符合规则的数据，从一端转发到另一端。
一个完整的发布、订阅消息处理流程是这样的：
1.消费者订阅指定队列，Redis 就会记录一个映射关系：队列->消费者
2.生产者向这个队列发布消息，那 Redis 就从映射关系中找出对应的消费者，把消息转发给它
看到了么，整个过程中，没有任何的数据存储，一切都是实时转发的。
这种设计方案，就导致了上面提到的那些问题。
例如，如果一个消费者异常挂掉了，它再重新上线后，只能接收新的消息，在下线期间生产者发布的消息，因为找不到消费者，都会被丢弃掉。
如果所有消费者都下线了，那生产者发布的消息，因为找不到任何一个消费者，也会全部「丢弃」。
所以，当你在使用 Pub/Sub 时，一定要注意：消费者必须先订阅队列，生产者才能发布消息，否则消息会丢失。
这也是前面讲例子时，我们让消费者先订阅队列，之后才让生产者发布消息的原因。
另外，因为 Pub/Sub 没有基于任何数据类型实现，所以它也不具备「数据持久化」的能力。
也就是说，Pub/Sub 的相关操作，不会写入到 RDB 和 AOF 中，当 Redis 宕机重启，Pub/Sub 的数据也会全部丢失。
最后，我们来看 Pub/Sub 在处理「消息积压」时，为什么也会丢数据？
当消费者的速度，跟不上生产者时，就会导致数据积压的情况发生。
如果采用 List 当作队列，消息积压时，会导致这个链表很长，最直接的影响就是，Redis 内存会持续增长，直到消费者把所有数据都从链表中取出。
但 Pub/Sub 的处理方式却不一样，当消息积压时，有可能会导致消费失败和消息丢失！
这是怎么回事？
还是回到 Pub/Sub 的实现细节上来说。
每个消费者订阅一个队列时，Redis 都会在 Server 上给这个消费者在分配一个「缓冲区」，这个缓冲区其实就是一块内存。
当生产者发布消息时，Redis 先把消息写到对应消费者的缓冲区中。
之后，消费者不断地从缓冲区读取消息，处理消息。
但是，问题就出在这个缓冲区上。
因为这个缓冲区其实是有「上限」的（可配置），如果消费者拉取消息很慢，就会造成生产者发布到缓冲区的消息开始积压，缓冲区内存持续增长。
如果超过了缓冲区配置的上限，此时，Redis 就会「强制」把这个消费者踢下线。
这时消费者就会消费失败，也会丢失数据。
如果你有看过 Redis 的配置文件，可以看到这个缓冲区的默认配置：client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60。
它的参数含义如下：
32mb：缓冲区一旦超过 32MB，Redis 直接强制把消费者踢下线
8mb + 60：缓冲区超过 8MB，并且持续 60 秒，Redis 也会把消费者踢下线
Pub/Sub 的这一点特点，是与 List 作队列差异比较大的。
从这里你应该可以看出，List 其实是属于「拉」模型，而 Pub/Sub 其实属于「推」模型。
List 中的数据可以一直积压在内存中，消费者什么时候来「拉」都可以。
但 Pub/Sub 是把消息先「推」到消费者在 Redis Server 上的缓冲区中，然后等消费者再来取。
当生产、消费速度不匹配时，就会导致缓冲区的内存开始膨胀，Redis 为了控制缓冲区的上限，所以就有了上面讲到的，强制把消费者踢下线的机制。
好了，现在我们总结一下 Pub/Sub 的优缺点：
1.支持发布 / 订阅，支持多组生产者、消费者处理消息
2.消费者下线，数据会丢失
3.不支持数据持久化，Redis 宕机，数据也会丢失
4.消息堆积，缓冲区溢出，消费者会被强制踢下线，数据也会丢失
有没有发现，除了第一个是优点之外，剩下的都是缺点。
所以，很多人看到 Pub/Sub 的特点后，觉得这个功能很「鸡肋」。
也正是以上原因，Pub/Sub 在实际的应用场景中用得并不多。
目前只有哨兵集群和 Redis 实例通信时，采用了 Pub/Sub 的方案，因为哨兵正好符合即时通讯的业务场景。
我们再来看一下，Pub/Sub 有没有解决，消息处理时异常宕机，无法再次消费的问题呢？
其实也不行，Pub/Sub 从缓冲区取走数据之后，数据就从 Redis 缓冲区删除了，消费者发生异常，自然也无法再次重新消费。
好，现在我们重新梳理一下，我们在使用消息队列时的需求。
当我们在使用一个消息队列时，希望它的功能如下：
支持阻塞等待拉取消息
支持发布 / 订阅模式
消费失败，可重新消费，消息不丢失
实例宕机，消息不丢失，数据可持久化
消息可堆积
Redis 除了 List 和 Pub/Sub 之外，还有符合这些要求的数据类型吗？
其实，Redis 的作者也看到了以上这些问题，也一直在朝着这些方向努力着。
Redis 作者在开发 Redis 期间，还另外开发了一个开源项目 disque。
这个项目的定位，就是一个基于内存的分布式消息队列中间件。
但由于种种原因，这个项目一直不温不火。
终于，在 Redis 5.0 版本，作者把 disque 功能移植到了 Redis 中，并给它定义了一个新的数据类型：Stream。
下面我们就来看看，它能符合上面提到的这些要求吗？
