Redis与异步队列

使用Redis可以很方便地实现异步队列，以下是一种常见的实现方式：

使用Redis的List数据类型作为队列，将待处理的任务数据依次插入到List中。

消费者程序从List中阻塞式地获取任务数据，如果List为空，则等待新的任务到来。

生产者程序将需要异步处理的任务数据插入到List中，通知消费者程序有新的任务到来。

消费者程序获取到任务数据后，进行相应的异步处理逻辑。

这种方式可以利用Redis的List数据类型的特性，实现任务的生产者和消费者之间的解耦和异步处理。同时，Redis的List还可以设置最大长度，防止队列过长造成资源浪费。

以下是使用Go和Redis实现异步队列的示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/garyburd/redigo/redis"
    "time"
)

func producer(c redis.Conn) {
   
    for {
   
        // 从标准输入读取任务数据
        fmt.Print("请输入要处理的任务数据：")
        var data string
        fmt.Scanln(&data)

        // 将任务数据插入到队列中
        c.Do("RPUSH", "task_queue", data)

        // 通知消费者程序有新任务到来
        c.Do("PUBLISH", "task_channel", "new task")
    }
}

func consumer(c redis.Conn) {
   
    psc := redis.PubSubConn{
   Conn: c}
    psc.Subscribe("task_channel")

    for {
   
        switch v := psc.Receive().(type) {
   
        case redis.Message:
            if v.Channel == "task_channel" {
   
                // 从队列中获取任务数据
                taskData, err := redis.String(c.Do("LPOP", "task_queue"))
                if err != nil {
   
                    fmt.Println("任务队列为空，等待新任务")
                    continue
                }

                fmt.Println("开始处理任务：", taskData)

                // 异步处理逻辑
                time.Sleep(1 * time.Second)

                fmt.Println("任务处理完毕")
            }

        case error:
            fmt.Printf("订阅出现错误：%v\n", v)
            return
        }
    }
}

func main() {
   
    // 连接Redis
    c, err := redis.Dial("tcp", "localhost:6379")
    if err != nil {
   
        fmt.Println("Failed to connect to Redis")
        return
    }
    defer c.Close()

    // 启动生产者和消费者协程
    go producer(c)
    consumer(c)
}

运行上述代码后，生产者可以输入任务数据，然后消费者会从队列中获取任务数据并进行异步处理。

在代码中，使用了redigo包来连接Redis，并使用RPUSH将任务数据插入队列，使用PUBLISH通知消费者有新任务到来，使用LPOP从队列中获取任务数据。

这只是一个简单示例，实际使用中需要考虑数据的持久化和异常处理等问题。