Redis里怎么能快点往队列里插东西，插入操作那些事儿讲讲

说到在Redis里快点往队列里插东西,这事儿说白了就是想方设法让插入操作变得更快、更猛、更不容易出问题，咱们就围绕这个“快”字，聊聊插入操作的那些门道，核心就是Redis的列表（List）数据结构，因为它天生就适合当队列用。

第一招：认清基本操作，别用错力

往队列里插东西,最基本的就是从左边插和从右边插，对应的命令是LPUSH和RPUSH（来源：Redis官方文档），你想把一堆任务快速地塞进一个叫task_queue的队列里，用LPUSH task_queue task1 task2 task3 ...，一下子就能插进去多个元素，这里的关键是，一次插入多个元素比一个一个地插入要快得多，因为每次操作都有网络往返和Redis本身处理命令的开销，批量操作能把这种开销平摊，效率自然就上去了，第一个提速诀窍就是：在你的程序里，尽量把要插入的数据攒一小批，然后用一次LPUSH或RPUSH命令批量插入，而不是来一个插一个。

第二招：祭出大杀器——管道（Pipeline）

有时候数据就是零零散散来的,没法在程序逻辑里很好地批量打包，怎么办？这时候就得请出Redis的管道（Pipeline）技术了（来源：Redis官方文档关于Pipelining的章节），你可以把管道理解成一条“流水线”。

没有管道的时候,你的程序是这样的：发送一个插入命令 -> 等着Redis处理完并返回结果 -> 再发送下一个命令，这个“等”的过程，大部分时间都花在网络传输和系统调用上了，Redis本身处理命令的速度其实是极快的。

用了管道之后,就变成了：你的程序把一连串的插入命令（比如100个LPUSH）一口气打包，通过一个网络连接发送给Redis，Redis在收到这一大包命令后，也不急着一个个回复，而是埋头苦干，按顺序一口气全部处理完，然后把所有结果再打包一次性返回给你的程序。

这样做的好处是,极大地减少了网络往返的次数，原来100次插入需要100次网络来回，现在可能只需要1次，对于插入这种不需要立即获取上一个命令结果的操作，管道带来的性能提升是惊人的，速度提升几倍甚至几十倍都很常见，在需要高频次插入的场景下，管道是必须要用的利器。

第三招：考虑持久化的影响，在速度和安全间权衡

你可能会觉得,我用了批量，又用了管道，插得飞快，应该没问题了吧？别急，还有个关键因素会影响你“感觉上”的插入速度，那就是Redis的持久化机制（来源：Redis官方文档关于Persistence的章节）。

Redis为了数据不丢,有两种主要的持久化方式：RDB（快照）和AOF（追加写日志）。

• RDB快照：默认情况下，Redis会定期把内存数据整个打包成一个快照文件存到硬盘上，在创建快照的那个瞬间，Redis会fork一个子进程来干这个活，如果这时候你的队列数据量特别大，fork过程可能会卡住主进程一小会儿，导致你的插入操作有短暂的延迟或变慢。
• AOF日志：这种方式会把每一个写命令（包括你的插入操作）都记录到一个日志文件里，为了保证数据安全，你可以配置Redis每次写命令都强制刷到硬盘上（appendfsync always），但这会让每次插入都等待硬盘IO完成，速度就慢得像蜗牛了，通常我们会折中，比如配置成每秒刷一次（appendfsync everysec），这样既能保证大部分情况下数据安全，对插入速度的影响也小很多。

如果你追求极致的插入速度,并且可以容忍在Redis宕机时丢失少量数据（比如用作临时缓存），那么可以考虑调整持久化策略，比如禁用RDB快照，把AOF设置为每秒同步或者甚至不同步，但这是一种权衡，用速度换了数据安全性，需要根据你的业务需求来定。

第四招：连接池和网络优化，别让琐事拖后腿

除了Redis本身的命令和配置,你的应用程序访问Redis的方式也很重要。一定要使用连接池（来源：各类Redis客户端库的文档），不要每次要插入数据时才去创建一条新的TCP连接到Redis，操作完又马上断开，建立和断开连接的成本很高，连接池会维护一组活跃的连接，你的程序随时可以取用一个现成的连接来发送命令，用完了放回池子里，避免了频繁建立连接的开销。

确保你的应用程序和Redis服务器在网络延迟尽可能低的环境里，如果它们之间网络状况很差，延迟很高，那么无论你用不用管道，每个命令的传输时间都会很长，整体速度肯定快不起来，最好让它们在同一机房、同一内网中。

第五招：极端情况下的备选方案

如果上面这些招数都用上了,插入速度还是跟不上你的业务需求，比如每秒要插入几十万甚至上百万条消息，那可能就得想想别的办法了。 一种思路是分而治之，使用多个队列（多个List键），把数据分散开插入，你的生产者可以按照某种规则（比如对key取模）把数据插入到不同的队列里，消费者也相应地多个并行处理，这样就把压力分摊了。 另一种更高级的方案是考虑使用Redis的流（Stream） 数据结构（来源：Redis官方文档关于Stream的章节），Stream是Redis 5.0引入的，专门为消息流场景设计，它同样支持批量添加消息，并且在处理复杂消费组、消息回溯等方面比List更强大，在某些超高并发的写入场景下也可能有更好的表现。

要想在Redis里快点往队列插东西,核心思路就是：批量操作减少次数 -> 使用管道减少网络开销 -> 根据业务权衡持久化影响 -> 用好连接池和保证网络质量 -> 超大规模时考虑分片或Stream，把这些点都照顾到，你的插入操作就能飞起来了。