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  用redis也是比较久了，并且也对其他消息中间件也用了相当多的时间，现在就redis是否适合做消息队列来梳理下，获取梳理完之后，可以有一个更加清晰的认知。笔者会从以下几个方面进行梳理。

一、简单的list消息队列

  众所周知，redis常见的数据结构有String、Hash、List、Set、zset。其中List可以是一个列表结构。可以通过LPUSH、RPOP两个命令来实现一个简单的队列。

• LPUSH 将元素依次插入到列表头部
• RPOP 获取最后一个元素，并且删除。

  如下图所示：生产者通过LPUSH命令，依次插入a、b、c、d四个元素。消费者通过RPOP命令进行消费。

1.命令示例

生产者：

# 通过LPUSH命令往test_queue填充a、b、c、d
127.0.0.1:6379> LPUSH test_queue a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH test_queue b
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH test_queue c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LPUSH test_queue d
(integer) 4
127.0.0.1:6379>

​ 消费者：

消费者
127.0.0.1:6379> RPOP test_queue
"a"
127.0.0.1:6379> RPOP test_queue
"b"
127.0.0.1:6379> RPOP test_queue
"c"
127.0.0.1:6379> RPOP test_queue
"d"
127.0.0.1:6379> RPOP test_queue
(nil)
127.0.0.1:6379>

2.伪代码示例

  生产者相对简单，以简单的订单支付为例子

//在订单支付成功之后发送给积分系统
public void afterPayHandler(Order order){//发送消息到积分系统redisTemp.LPUSH("order",order);
}

消费者

public void orderMessageListener(){while(true){//获取订单信息Order order = redisTemp.RPOP("order");if(order != null){//做积分系统的业务，如添加积分等逻辑。}}
}

  如上所示：消费者在消费的时候，必须通过循环一直拉取队列数据，达到数据的实时性，但是也出现了CPU空转的问题。如果我们判断空的时候sleep休眠一段时间，那就会存在消息实时性问题。休眠多久合适就成为了难以处理的问题。

好在redis有阻塞拉取的命令。

BRPOP test_queue 10(秒)。拉取命令，阻塞10秒。如果是0就是一直阻塞。

3.方案优劣

1. 优点：足够简单，也很好理解。但是我确实是想不到哪个场景适合这个方案（笑哭）。感觉也只能算普及知识了。
2. 缺点：
   1. 不支持多消费者。任何一个消费者将redis的元素拉取删除之后，其他消费者都无法再次拉取到。那就只能仅限于一对一消费了。
   2. 消息丢失。没有ACK机制，如果拉取消息后宕机后，无法正常消费，就会导致消息的丢失。

二、Pub/Sub发布订阅

  List数据结构可以认为是开发者为了简单方便，从而引进的一种消息队列的方式，但是绝不”正宗“。Pub/Sub这种从名字上可以看出来，就是专门为了消息队列而生的。

  ​ 从上图可以看出，发布订阅模式，解决了多消费者的问题。但是还是存在两个问题。

1.消息丢失

  发布订阅模型，没有进行消息存储，只是一个单纯的通道，实时的把消息传送给消费者。那么这样就会有一个问题，如果消费者中间下线，再次上线的时候，只能从最新的位置进行消费，这样就会有消息丢失啦。

2.消息堆积

  上文说，发布订阅模型没有基于任何数据类似，因此，这个操作不会写入RDB和AOF中（redis持久化机制）。另外，在消息堆积的时候，数据是通过Buffer缓冲区实现的。这个缓冲区的大小可以在redis中进行配置。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。

  总的说，这个发布订阅模式相对比较脆弱，虽然解决了多消费者的问题，但是消息一致性较低，消息丢失概率较高（发布版本时重启了就可能丢消息），试用的场景较少。

三、相对成熟的Stream

  Redis5.0 中增加了Stream消息队列相对成熟，解决了较多的问题。

1. 支持消息ACK反馈，在消息消费成功的时候，返回消费成功，才不会再次推送消息。
2. 支持多消费者组。
3. 消息堆积问题优化。

1.redis命令介绍

发布命令

解释 
#topic为 myStream1 
# * 代表使用自动生成的ID作为消息的ID
# 接下来是多个 field value 组成的信息。
127.0.0.1:6379> XADD myStream1 * name zhangsan sex 20
"1717500637523-0"
127.0.0.1:6379> XADD myStream1 * name lisi sex 20
"1717500644429-0"
127.0.0.1:6379>

消费命令

# 消费myStream队列的10个数据，最后的0意思是从头开始消费。
127.0.0.1:6379> XREAD COUNT 10 STREAMS myStream1 0
1) 1) "myStream1"2) 1) 1) "1717500637523-0"2) 1) "name"2) "zhangsan"3) "sex"4) "20"2) 1) "1717500644429-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"
127.0.0.1:6379>

2.多消费者组测试

#创建一个消费者组为myGroup1并且指定消费位置。最后这个长串是信息的id
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream1 myGroup1 1717500644429-0
OK

#消费者组消费，消费者组为myGroup1 当前消费者id为consumer1 拉取10个信息  注意最后这个 ‘>‘
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP myGroup1 consumer1 COUNT 10 STREAMS myStream1 >
1) 1) "myStream1"2) 1) 1) "1717501299234-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"
127.0.0.1:6379>

验证ACK机制

1. myGroup1消费者组拉取一次之后将所有的消息拉取回来
2. 因为没有进行消息反馈ACK。所以再次拉取的时候，还是将全量的消息拉取回来。
3. 执行一次ACK命令之后，再次拉取消息，发现少了一条消息。
4. 再次执行ACK命令后，拉取不到消息了。

127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP myGroup1 consumer1 COUNT 10 STREAMS myStream1 0
1) 1) "myStream1"2) 1) 1) "1717501299234-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"2) 1) "1717502213457-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP myGroup1 consumer1 COUNT 10 STREAMS myStream1 0
1) 1) "myStream1"2) 1) 1) "1717501299234-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"2) 1) "1717502213457-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> XACK myStream1 myGroup1 1717502213457-0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP myGroup1 consumer1 COUNT 10 STREAMS myStream1 0
1) 1) "myStream1"2) 1) 1) "1717501299234-0"2) 1) "name"2) "lisi"3) "sex"4) "20"
127.0.0.1:6379> XACK myStream1 myGroup1 1717501299234-0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP myGroup1 consumer1 COUNT 10 STREAMS myStream1 0
1) 1) "myStream1"2) (empty list or set)
127.0.0.1:6379>

3.Stream会持久化吗？

  会，不管是RDB 还是AOF都会写入。所以不用担心宕机的问题。

4.消息堆积如何解决？

  既然会将Stream会进行持久化，那么必然消息也会保存在内存中，但是为了内存爆炸，Stream可以在XADD命令的时候，可以通过MAXLEN命令指定消息的最大长度，在超过最大长度的时候，旧消息会被删除，只保留固定长度的新消息。这样看来，消息堆积的问题只是进行了优化，并没有完美的解决。

总结

  到此，获取对于redis消息队列的历史有了一定的了解，redis作为运行在内存的数据库而言，这个功能已经是很不错了，或许你的场景足够简单，消息的数量不多，并且对于消息的丢失不是特别的敏感的话，redis的Stream消息队列也是一个不错的选择。