摄影：产品经理厨师：kingname
我们在使用Redis做消息队列的时候，常常使用列表这个数据结构，并写出如下的代码：
import redis import time client = redis.Redis() while True: data = client.lpop('key') if not data: time.sleep(5 * 60) continue parse(data)
这个意思是说，如果Redis的名为 key的列表里面有数据，那么就不停取出来，并把取出的数据传入 parse函数进行处理。如果列表里面没有数据，那么就等待5分钟再次检查。
这种方式，如果列表始终为空，那么将会每5分钟检查一次。
但使用这种方式有一个问题，例如刚刚检查完列表发现是空的，程序开始等待5分钟。但是检查完成的1秒以后，新信息抵达列表。此时信息无法被立刻消费，必需要等满5分钟才行。
为了解决实时性的问题，使用了列表的阻塞式弹出命令 blpop，于是代码变为：
import redis client = redis.Redis() while True: data = client.blpop('key') parse(data[1])
如果列表里面没有数据，程序就会卡在 data=client.blpop('key')这一行，直到列表里面有了新的数据，再立刻弹出送进后面的逻辑。
这种方法在测试的时候完美运行，于是就放到了生成环境使用。
一个周末过去了，周一上班时，同事反馈写到Redis里面的信息不能被正常消费了。
但是我发现程序正常运行，并没有出现任何异常。
于是我找 redis-py的作者 AndyMcCurdy询问原因，他给我的回复如下图所示。
意思是说，在使用 blpop的时候，如果中途因为网络波动或者某些其他原因导致连接池失效，那么就永远接收不到信息了，虽然 redis-py有连接状态检查的功能，但是由于程序是阻塞的， redis-py的连接状态检查功能不能正常使用。
为了解决这个问题，就需要 blpop的超时功能。让 blpop每几分钟就断开，检查一下网络，再重新连上。
于是代码变为：
import redis client = redis.Redis() while True: data = client.blpop('key', timeout=5 * 60) if not data: continue parse(data[1])
设置超时时间为5分钟，如果5分钟内列表没有收到信息（无论是真的列表一直没有数据，还是连接池断开了），都会返回 None，此时只需要重新执行 blpop，在执行的瞬间会检查连接的状态，如果连接池有问题，那么它会重新连接。
如果5分钟内有数据，那么 blpop就会立刻把数据弹出来。
通过添加超时时间，解决了数据实时性和网络连接丢失的问题。
