Redis:增加队列等待
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Redis 是一种开源的的支持高可用性分布式数据结构存储系统,通常被用作内存数据缓存和数据库。Redis 提供了很多丰富的数据结构和操作来支持各种不同的应用程序和场景,其中队列是一个非常重要的数据结构。队列在很多业务场景下都非常常见,比如消息队列、任务队列、请求队列等等。在实现队列的过程中,很多时候我们需要实现一个“排队等待”的功能,本文将介绍如何在 Redis 中增加一个排队等待的功能。
1. 队列
队列是一种先进先出的数据结构,即最先进入队列的元素最先被处理。队列有两个基本操作,入队和出队,即向队列尾部添加元素和从队列头部取出元素。Redis 提供了 List 数据结构来实现队列,可以使用 lpush 和 rpop 两个操作来实现入队和出队。下面是一个简单的示例:
// 将元素 a、b、c 分别从左边、右边入队
redis.lpush("queue", "a");
redis.rpush("queue", "b");
redis.rpush("queue", "c");
// 从左边、右边分别出队元素
redis.lpop("queue");
redis.rpop("queue");
2. 排队等待
在很多业务场景下,我们需要实现一个排队等待的功能,即有多个任务需要执行,但是只能同时执行一定数量的任务,其余任务需要等待。这个功能在很多地方都会用到,比如限流、防止资源浪费、提高并发度等等。
实现排队等待的方法比较多,可以使用多线程、协程、队列等等。在 Redis 中,我们可以使用 Lua 脚本来实现排队等待的功能。下面是一个简单的示例:
-- 获取队列长度
local len = redis.call("llen", KEYS[1])
-- 如果队列长度小于等于任务执行数,则不需要排队等待
if len
return true
end
-- 设置锁标记,防止死锁情况
redis.call("setnx", KEYS[2], true)
-- 继续循环判断队列长度是否小于等于任务执行数
while true do
local len = redis.call("llen", KEYS[1])
if len
redis.call("del", KEYS[2])
return true
end
-- 等待一段时间后继续判断
redis.call("blpop", KEYS[1], ARGV[2])
end
上面的 Lua 脚本接收两个参数,第一个参数为队列名,第二个参数为任务执行数。如果队列长度小于等于任务执行数,则直接返回 true,不需要排队等待。否则,我们需要获取一个锁标记,并且在一个 while 循环中不断判断队列长度是否小于等于任务执行数,如果是,则释放锁并返回 true,否则在队列上等待一段时间后继续判断。
我们可以将上面的 Lua 脚本作为一个 Redis 命令使用。下面是一个 Python 示例:
import redis
r = redis.Redis()
def queue_push(queue_name, item):
r.rpush(queue_name, item)
def queue_pop(queue_name):
return r.lpop(queue_name)
def queue_wt(queue_name, max_workers, timeout=1):
script = """
-- 获取队列长度
local len = redis.call("llen", KEYS[1])
-- 如果队列长度小于等于任务执行数,则不需要排队等待
if len
return true
end
-- 设置锁标记,防止死锁情况
redis.call("setnx", KEYS[2], true)
-- 继续循环判断队列长度是否小于等于任务执行数
while true do
local len = redis.call("llen", KEYS[1])
if len
redis.call("del", KEYS[2])
return true
end
-- 等待一段时间后继续判断
redis.call("blpop", KEYS[1], ARGV[2])
end
"""
return r.eval(script, 2, queue_name, queue_name + '_lock', max_workers, timeout)
# 入队操作
queue_push('testqueue', 'task1')
queue_push('testqueue', 'task2')
queue_push('testqueue', 'task3')
queue_push('testqueue', 'task4')
queue_push('testqueue', 'task5')
# 排队等待操作
queue_wt('testqueue', 2)
上面的 Python 示例使用了 Redis 的 Python 客户端来实现队列入队、出队、排队等待等操作。运行上面的 Python 示例后,我们可以在 Redis 客户端上使用 lrange 命令查看队列内容,可以看到只有 2 个任务被处理,其余 3 个任务需要排队等待。
redis-cli> lrange testqueue 0 -1
1) "task1"
2) "task2"
3) "task3"
4) "task4"
5) "task5"
3. 总结
本文简要介绍了如何在 Redis 中增加一个排队等待的功能,通过 Lua 脚本实现了一个简单的排队等待算法,该算法可以应用在多个业务场景中,比如限流、防止资源浪费、提高并发度等等。此外,Redis 还提供了很多其他丰富的数据结构和操作,可以根据具体业务场景选择合适的数据结构和操作来实现需求。
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