用Redis发布订阅搞高并发，感觉挺复杂但又不得不试试看怎么撑住流量

综合自多位开发者社区论坛、博客园技术博文及知乎上关于高并发实战的讨论）

“用Redis的发布订阅（Pub/Sub）来扛高并发，这事儿听起来就让人有点头大，但又确实是不少团队在特定场景下会被逼着去尝试的一条路，为啥说头大呢？因为这东西它不像用Redis简单做个缓存那么直白，搞不好消息就丢了，或者积压了，或者消费者撑不住了，各种幺蛾子，但为啥又不得不试试呢？往往是遇到了那种实时性要求高、流量瞬间暴涨、用常规队列感觉有点笨重或者延迟不够低的场景。

先得搞清楚Redis Pub/Sub是个啥玩意儿，简单打个比方，它就像个电台广播，有人（发布者）在一个频道（channel）上喊一嗓子（发布消息），所有当时正在听这个频道的人（订阅者）都能同时听到，这是一种典型的广播模式，它本身是不持久化的，这意味着如果消息发布的时候，某个订阅者不在线（比如网络断了或者服务重启了），那对不起，这条消息它就永远错过了，电台不会为你重播，这一点是跟RabbitMQ、Kafka这类专业消息队列最核心的区别之一，也是复杂性的主要来源。

那为啥还要考虑用它来撑高并发呢？Redis本身就以速度著称，基于内存操作，Pub/Sub机制也非常轻量，在消息瞬间洪峰到来时，它的吞吐能力可以非常惊人，延迟极低，有些开发者分享的经验里提到，在配置得当、网络环境良好的情况下，每秒处理几十万甚至上百万条简单的消息发布订阅也不是不可能，这对于一些对实时性要求极高的场景，比如直播间的弹幕、大型在线游戏的实时状态同步、金融市场的实时价格推送，吸引力是很大的，这些场景下，丢几条弹幕可能问题不大，但延迟几百毫秒用户就要骂娘了。

但光看到高吞吐和低延迟就冲上去用,很容易掉坑里，最大的坑就是前面说的消息丢失问题，因为Pub/Sub不持久化，所以它天然不适合用来处理重要的、不能丢的业务逻辑，比如扣减库存、生成订单，你总不能说用户下单了，但刚好你的订单服务重启了一下，这个订单消息就没了吧？通常用它来处理的，是那种‘锦上添花’的、丢了也能忍受的实时信息，或者即使丢了也能从其他途径恢复的数据。

另一个坑是消费者负载问题，因为是广播，一个频道有多少个订阅者，发布一条消息Redis服务器就要推送多少次，如果订阅者非常多，比如有上万个客户端连接着，那么发布一条消息就会对Redis服务器造成上万个写的压力，这可能会成为瓶颈，甚至拖垮Redis，它比较适合订阅者数量相对可控的场景，比如后端的不同服务模块之间通信，而不是直接面对海量的前端客户端。

那怎么才能尽量‘撑住’流量，让这个方案变得可行呢？论坛里的老手们分享了一些土办法和结合策略：

1. 频道设计要巧妙：别把所有消息都往一个频道上扔，可以根据业务维度拆分频道，比如按直播间ID分、按地域分、按消息类型分，这样可以把大流量分散到不同的频道上，减少单个频道的压力，也方便消费者按需订阅，避免处理不关心的数据。

2. 消费者要健壮：订阅消息的客户端代码必须有很好的重连机制，因为网络是不稳定的，一旦断线要能自动重连并重新订阅，消费者的处理逻辑一定要快，不能是耗时的操作，如果处理一条消息要1秒钟，那每秒来一万条消息你就完蛋了，理想情况是，消费者只做最核心的逻辑，或者快速地把消息转移到另一个更可靠、更适合做复杂处理的系统（比如本地内存队列或者数据库）中去。

3. 结合其他技术混用：这是比较常见的做法，用Pub/Sub来做实时触发的信号灯，当有重要事件发生时，通过Pub/Sub快速通知所有相关服务‘有事情发生了！’，然后这些服务接到通知后，再去一个持久化的消息队列（比如Redis的Stream数据结构，或者Kafka）里拉取详细的任务数据进行处理，这样既利用了Pub/Sub的低延迟，又通过持久化队列保证了消息不丢失，也有开发者提到，可以在发布消息的同时，将最新的一份状态或快照存入一个普通的Redis键值对中，供后连上来的订阅者先获取一个基准状态，再通过后续的Pub/Sub消息进行增量更新，这是一种弥补无持久化缺点的思路。

4. 监控和降级：既然用了这么‘脆弱’的机制，监控必须到位，要密切关注Redis的内存、连接数、网络带宽，以及消费者的消息积压情况（虽然Pub/Sub本身不提供积压统计，但可以通过其他方式估算），一定要设计降级方案，比如当检测到Redis压力过大时，自动切换成轮询模式，虽然实时性差了，但至少服务不会完全崩溃。

用Redis Pub/Sub搞高并发，就像在开一辆没有备胎的跑车，速度是快，但你得非常小心路况，并且心里要时刻想着万一爆胎了怎么办，它不是一个放之四海而皆准的银弹，而是在特定约束条件下（实时性极高、可容忍少量丢失、订阅者不多）的一种权衡和妥协，直接硬上肯定会问题百出，但如果你真正理解了它的脾气，并且围绕它的优缺点做好架构上的补偿和防护，那么在应对某些极端流量场景时，它确实有可能成为帮你‘撑过去’的那根关键稻草，很多团队的成功案例，背后都是这种精细的设计和踩坑经验堆出来的，绝不是简单地调个库就完事了。”