用Redis搞个环形队列，性能咋样能不能飞起来试试看

用Redis搞个环形队列，性能这事儿还真得好好唠唠，咱们先别整那些“高性能”、“低延迟”的专业词儿，就用人话聊聊它到底能不能“飞起来”，以及怎么个“试法”。

你得知道环形队列是个啥玩意儿，想象一下，你有一个圆环形的跑道，运动员（也就是数据）在上面跑，跑道长度是固定的，比如十圈，当运动员跑完第十圈，他又会回到起点开始跑第十一圈，这时候原本第一圈的位置就被新的第十一圈覆盖了，Redis本身没给你准备一个叫“环形队列”的现成家伙事儿，但是咱们可以用它的List（列表）数据类型，配合一些命令,自己模拟出这个效果。

核心玩法就是用个Redis的List，然后控制它的长度。

具体咋搞呢？最常见的招数是这样的：

1. 用LPUSH命令把新来的数据从列表的左边塞进去。 这就像运动员总是从跑道的同一个起点开始跑。
2. 用LTRIM命令来维持跑道的固定长度。 比如你只想保留最近100条数据，那每次塞进去一条新数据后，就执行一下 LTRIM key 0 99，这个命令的意思是：“把列表修剪一下，只留下索引从0到99的元素（也就是最新的100条），其他的老家伙全扔掉。” 这就实现了“环形”的覆盖效果。

另一种更省事的办法是，Redis的List本身有个配置项叫maxlength，你可以在创建列表或者修改列表时设定一个最大长度，当你用LPUSH往里加东西时，如果列表长度超过了这个最大值，Redis会自动把最右边那个最老的元素踢出去，这就更像一个自动化的环形跑道了，连LTRIM都省了。

好了，现在说到关键了：性能咋样？能不能飞？

答案是：在绝大多数情况下，性能相当猛，简直能飞起来。

为啥敢这么说呢？这得从Redis的老底儿说起。

• 内存里干活儿： Redis的所有数据都放在内存里，内存的读写速度跟硬盘比起来，那不是一个量级的，可以说是闪电侠和老大爷散步的区别，你执行一次LPUSH或者LTRIM，都是在内存里完成,速度自然飞快。
• 单线程模型避开了麻烦事： Redis是单线程处理命令的（指核心的网络IO和键值操作），你可能会觉得“单线程”是不是会慢？恰恰相反！这避免了多线程环境下可怕的“锁”竞争问题，想象一下，如果多个线程同时来改这个队列，为了保证数据不出错，就得加锁，线程们就得排队等锁，这反而会拖慢速度，Redis的单线程模型让所有操作都变得简单、可预测，不用操心这些乱七八糟的线程安全问题,性能非常稳定。
• 命令本身简单高效： LPUSH和LTRIM（或者利用maxlength）都是时间复杂度为O(1)或者O(N)但N很小的操作（LTRIM的N是你想保留的元素个数，通常这个值很小且固定），也就是说，无论你这个队列已经存了多少万条数据，你插入一条新数据并修剪队列的速度几乎是一样的,非常稳定。

光说能飞不行，你得试试看才知道它飞得多高，那怎么“试试看”呢？

你不能就手动塞两条数据感觉一下，那太不靠谱了，得来点专业的 benchmarking（性能测试），简单点说，你可以写个脚本,模拟真实场景。

1. 准备测试工具： 可以用redis-benchmark，这是Redis自带的性能测试神器，比如你可以敲个命令像这样：redis-benchmark -t lpush -n 1000000 -r 1000000 这意思是测试100万次LPUSH操作的性能，你还可以结合管道（pipeline）功能测试，就是一次性发一堆命令过去，减少网络来回的时间，这样测出来的吞吐量（每秒能处理多少请求）会更吓人。
2. 模拟真实压力： 光测试插入不行，你的应用场景可能是又读又写，你可以写个更复杂的脚本，一边用LPUSH拼命往里写数据，一边用LRANGE命令从右边或者中间读取数据（模拟消费者取消息），看看在这种读写混合的情况下，延迟（每个操作花的时间）和吞吐量怎么样。
3. 关注关键指标：
   • 吞吐量（QPS）： 一秒钟能成功处理多少次操作（比如写入10万次），这个数字越高,说明队列处理能力越强。
   • 延迟（Latency）： 处理一个操作平均要花多少时间，比如0.1毫秒，这个数字越低,说明响应越快。
   • 你用redis-benchmark或者一些监控工具都能看到这些数据。

那有没有可能飞不起来的时候？

当然有，没有银弹嘛，在以下几种情况下,你可能得掂量掂量：

• 数据量巨大无比： 虽然Redis处理快，但你的环形队列如果设定得特别长（比如要存1000万条），而且每条数据都很大（比如几KB的文本），那会吃掉非常多的内存，你得确保你的Redis服务器内存足够大，不然操作系统会开始用硬盘做虚拟内存，速度立马断崖式下跌,从飞行模式切换成爬行模式。
• 网络成了瓶颈： 如果你的应用服务器和Redis服务器不在同一台机器上，网络延迟就会成为大问题，哪怕Redis本身处理只用了0.1毫秒，但网络来回一趟可能就要1毫秒，这时候性能瓶颈就不在Redis，而在网线了，解决办法就是把Redis和应用放得近一点，比如同一机房,甚至同一台机器。
• Redis服务器本身压力山大： 如果你的Redis实例不光要伺候你这个环形队列，还同时运行着几十个其他超级耗资源的服务，CPU被占满了，那你的队列操作自然也得排队等着,速度就慢下来了。

用Redis搞个环形队列，在常规使用下，性能绝对是一流的，说是“飞起来”一点也不过分，它的简单性和基于内存的特性赋予了它极高的速度，但你真想让它在你自己的场景里飞得稳，就得亲自“试试看”：用工具压测，关注吞吐量和延迟，并且确保你的硬件（特别是内存）和网络环境别拖后腿，只要这些条件具备，Redis环形队列就是个低成本、高性能的利器，特别适合用来做消息队列、缓存最新N条数据、限流器等等场景。