Redis消息订阅和列表怎么结合用，消息传递那块儿实现细节还有点复杂

Redis本身提供了两种主要的消息传递机制：基于Pub/Sub的发布订阅模式和基于List的队列模式，它们各有优缺点，而在实际应用中，为了满足更复杂、更可靠的需求，我们常常需要将两者结合起来使用，你提到的“实现细节有点复杂”，正是源于这种结合需要解决Pub/Sub模式的核心缺陷：消息的不可持久化和无状态性。

我们明确一下各自的问题

想象一下Pub/Sub就像是一个广场上的大喇叭广播（来源：常见的网络通信比喻），一个发布者（Publisher）对着喇叭喊一句话（发布消息），所有当时正在广场上竖着耳朵听（订阅）的人（Subscriber）都能听到，这看起来效率很高，对吧？但问题也很明显：

1. 如果你迟到了：如果你在广播结束后才来到广场，那么你永远错过了那条消息，Pub/Sub不保存历史消息，它只负责转发“当下”的消息。
2. 如果网络闪断：假设你正在听广播，突然一阵风沙迷了眼睛（网络临时中断），等你揉完眼睛，广播已经结束了，消息同样丢失了。

这对于要求消息必达的业务场景（如订单处理、支付通知）是致命的。

而Redis的List则像一个传送带或者一个邮箱（来源：队列的标准比喻），生产者（Producer）将消息像一个一个包裹一样放入列表的尾部（RPUSH），消费者（Consumer）从列表的头部（LPOP）取出消息进行处理，这个模式的优点是：

1. 消息持久化：只要Redis不崩溃，消息就会一直待在列表里，直到被取走。
2. 支持多个消费者：虽然一个消息只能被一个消费者取走，但你可以启动多个消费者 worker 同时从同一个列表中争抢消息，实现负载均衡。

但它的缺点是不够“实时”，消费者需要不停地去问传送带：“有我的新包裹吗？”（这就是所谓的“轮询”），即使使用BLPOP这样的阻塞命令，它本质上也是一种等待式的拉取，不如Pub/Sub的推送模式来得直接和高效。

如何结合两者，取长补短呢？

结合的核心思想是：用Pub/Sub的高效通知来触发对List的可靠消费，我们不再让消费者傻傻地轮询List，而是让它去订阅一个频道，当有消息需要处理时，才通过频道通知消费者“有活儿干了”，消费者再去List中安全地取出消息。

下面是一个典型的实现方案和细节：

架构角色

1. 生产者：它的工作稍微复杂一点，它不再只做一件事，当有一条新消息需要发送时，它需要完成两个步骤：
   • 步骤一：将消息持久化到一个指定的任务List中（例如使用RPUSH my_task_list “{...}”），这一步确保了消息不会因为通知丢失而彻底消失。
   • 步骤二：向一个特定的通知Channel发布一条简单的通知消息（例如使用PUBLISH my_notify_channel “1”），这条通知消息的内容通常很简单，甚至只是一个数字”1“或者”new_task“，它的目的仅仅是作为一个信号灯，告诉消费者“列表里有新东西了”。
2. 消费者：它的工作流程也变成了两部分：
   • 步骤一：启动时，首先订阅那个通知Channel（SUBSCRIBE my_notify_channel），然后它就进入等待状态，就像挂机一样，资源消耗很低。
   • 步骤二：一旦从Channel收到“有新任务”的通知，它就会从等待状态被唤醒，它转向那个任务List，使用LPOP（或BLPOP）命令取出一个实际的任务消息进行处理。

为什么说细节复杂？关键点与挑战

这个看似简单的流程,在实现时有几个容易出错的“坑”，这也是复杂性的来源：

1. 通知丢失与重复处理：这是最核心的问题，考虑一种情况：生产者完成了步骤一（消息入List），但在执行步骤二（发布通知）之前，Redis意外重启了，消息已经存在于List中，但没有任何消费者收到通知，这条消息就会永远躺在List里无人问津，成为“死信”，为了解决这个问题，消费者不能完全依赖通知，一个健壮的消费者在启动时，除了订阅频道，还应该先检查一下任务List是否已经有积压的未处理消息，也就是说，消费者在订阅前应该先清空当前List中的消息，然后再开始监听通知，这防止了因通知丢失导致的消息堆积。

2. 惊群效应：如果有多个消费者同时订阅了同一个通知Channel，当一条通知发出时，所有消费者都会被唤醒，然后一窝蜂地去List里抢任务，但通常List里只有一个新任务，这就意味着只有一个消费者能抢到（通过LPOP的原子性保证），其他消费者都会扑空，然后白忙活一场，造成资源浪费，为了缓解这一点，通知消息的内容可以稍微丰富一点，比如包含List中的大致任务数量，这样消费者可以根据任务量来决定是否全部投入工作，或者采用更复杂的机制。

3. 消息的原子性：生产者的两个操作（入List和发通知）不是原子性的，我们无法在一个Redis事务中同时完成对List和Channel的操作（因为事务不支持Pub/Sub），这是该模式的一个固有弱点，我们才需要上面第1点提到的“启动时检查List”作为补偿机制来保证可靠性。

4. 消费者崩溃处理：如果消费者在收到通知后、从List取出消息前崩溃，或者取出消息后处理失败，怎么办？使用LPOP会导致消息一旦取出就从List中永久删除，对于要求严格不丢消息的场景，可能需要更复杂的机制，例如使用LRANGE查看消息而不弹出，处理成功后再用LREM删除，但这又会带来重复处理的问题，有时可以引入另一个“处理中列表”来跟踪状态。

总结一下

将Redis的Pub/Sub和List结合，本质上是构建了一个 “带通知机制的可靠队列” ，Pub/Sub负责高效的、广播式的唤醒信号，解决了轮询带来的延迟和资源消耗；List则作为可靠的消息存储后端，解决了Pub/Sub消息易失的问题，实现上的复杂性主要来自于如何弥补这两个独立操作（存列表和发通知）之间缝隙，需要通过启动时扫描、异常处理、谨慎选择命令等细节设计来确保消息最终不会被漏掉，这是一种在简单与可靠之间取得的非常经典的平衡。