说到消息队列中间件，我们都会想到RabbitMQ、RocketMQ和Kafka，来给应用实现异步消息传递的功能。这些都是专业的消息队列中间件，其特性之多超出了我们的理解能力。
而这些消息中间件使用起来的是复杂的，例如RabbitMQ，发消息之前要创建Exchange，还要创建Queue，然后将Exchange和Queue通过某种规则绑定起来，发送消息的时候还要制定routing-key，还要 控制头消息。这仅是生产者，消费者在消费消息之前也要将上面一系列的繁琐步骤再操作一遍。
那么对于那些并不要求百分百可靠，并且希望实现简单的消息队列需求时，我们可以通过Redis将我们从消息队列的中间件的繁琐步骤中解脱出来。
Redis的消息队列不是专业的消息队列，他并没有消息队列中许多的高级特性，也没有ack保证。如果对消息的可靠性有着极致的追求，请转向专业的MQ中间件。【相关推荐：Redis视频教程】
异步消息队列
从最简单的异步消息队列开始，Redis的list数据结构常用来作为异步消息队列，通过lrpush/lpush来操作入列，通过rpop/lpop来出列。
问题一：空队列
对于pop操作来说，当消息队列空了的时候，客户端会陷入pop的死循环，造成大量的浪费生命的空轮询，导致客户端CPU拉高，同时Redis的QPS也被拉高。
对于以上问题的解决办法就是通过list结构的blpop/brpop来操作出列，其中b前缀代表的就是blocking，阻塞读。对于阻塞读在队列没有数据的时候就会进入休眠状态，一旦数据到来就会立刻醒来。完美的解决了上面这个问题。
问题二：空闲连接断开
阻塞读的方案看似完美，紧接着引出了另外一个问题：空闲连接。 如果线程一直阻塞在哪哪里，Redis的客户端连接就变成了空闲连接。空闲时间过长，Redis服务器就会主动断开连接，以减少闲置资源占用。这时候blpop/brpop就会抛出异常来。
所以，我们在编写客户端（应用程序）消费者的时候需要小心，注意捕获异常，并进行重试。
应用一：延时队列
在Redis的分布式锁中一般有三种策略来处理加锁失败的情况：
直接抛出异常，前端提醒用户是否要继续操作；
sleep一会再重试；
将请求放到延时队列中，一会再重试；
而Redis中延时队列，我们可以通过zset（有序列表）数据结构来实现。我们将消息序列化作为一个字符串作为zse的value，而消息的到期处理时间（延时时间）作为score。然后通过轮询zset获取到期时间进行处理，通过zrem将key从zset移除代表成功消费，进而处理任务。
核心代码如下：
// 生产\
public void delay(T msg) {\
TaskItem task = new TaskItem();\
task.id = UUID.randomUUID().toString(); // 分配唯一的 uuid\
task.msg = msg;\
String s = JSON.toJSONString(task); // fastjson 序列化\
jedis.zadd(queueKey, System.currentTimeMillis() + 5000, s); // 塞入延时队列 ,5s 后再试\
}\
// 消费\
public void loop() {\
while (!Thread.interrupted()) {\
// zrangeByScore参数中0, System.currentTimeMills()代表从redis中去score范围在0到系统当前时间的数据， 0，1表示从0开始取1个 拓展传入的score为-inf, +inf 分别表示zset中的最大值和最小值，当你不知道zset中的score最值时就可以使用inf作为参数变量\
Set values = jedis.zrangeByScore(queueKey, 0, System.currentTimeMillis(), 0, 1);\
if (values.isEmpty()) {\
try {\
Thread.sleep(500); // 歇会继续\
}\
catch (InterruptedException e) {\
break;\
}\
continue;\
}\
String s = values.iterator().next(); //消费队列\
if (jedis.zrem(queueKey, s) > 0) { // 抢到了，要考虑到多线程下锁争抢的情况，只有rem成功代表成功的消费了一条消息。\
TaskItem task = JSON.parseObject(s, TaskType); // fastjson 反序列化\
this.handleMsg(task.msg);\
}\
}\
}以上的代码在多线程中对于同一个任务被多个线程争抢的情况，虽然能够通过zrem后在处理任务来避免一个任务被多次消费的情况。但是对于那些获取到了任务但是没有成功消费的线程来说，都是白白浪费时间取了一次任务。所以可以考虑通过lua scripting来优化这个逻辑。将zrangeByScore和zrem一同挪到服务器进行原子操作，就能够完美解决了。
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