Redis队列用着挺方便，但那些坑和问题真得提前想清楚才行啊

综合自多位资深开发者的经验分享与技术博客讨论,如某知名技术社区的热帖“聊聊Redis队列踩过的那些坑”、个人博客“Redis作队列，是神器还是坑器？”等）

Redis队列用着挺方便,但那些坑和问题真得提前想清楚才行啊，这话一点不假，刚开始用的时候，感觉真是神器，几行代码就搞定了以前要折腾半天的消息传递，速度快得飞起，但用着用着，尤其是在业务量上来或者出点啥问题的时候，才发现好多地方当初没想明白，差点栽了大跟头。

第一个大坑就是，数据说没就没了。 Redis默认是跑在内存里的，虽然能配置持久化，就是把内存的数据写到硬盘上，但这事儿得你自己主动去设置，有好多人图省事，或者测试环境没事，生产环境就给忘了，结果一旦服务器突然断电或者Redis进程莫名其妙挂掉了，内存里还没来及写到硬盘的那些消息，可就全丢了，就算你开了持久化，也有两种方式：一种是默认的，隔一段时间或者积累一定数量的写操作才存一次盘，这中间还是有丢数据的风险；另一种是每条命令都存盘，这样是安全了，但速度会慢很多，完全牺牲了Redis的速度优势，所以你得想清楚，你的消息能不能丢？丢一条用户订单行不行？要是不能丢，光靠Redis本身的持久化可能还不够稳，可能得想想别的招儿，或者做好数据恢复的准备。

第二个头疼的问题是，消息堆积起来怎么办。 Redis速度快，但内存是有限的，而且通常比硬盘贵，如果你的消息消费得太慢，或者消费者（就是处理消息的程序）出了bug卡住了，消息就会在Redis队列里越积越多，刚开始可能觉得没事，但说不定哪天半夜就被报警吵醒了，说Redis内存爆了！然后整个服务都可能受影响，这时候你慌慌张张地去扩容内存，或者紧急修复消费者，压力山大，所以一开始就得有个监控，盯着队列长度别超过一个安全线，或者提前想好策略，比如消息积压太多时，是增加更多的消费者来帮忙处理，还是把一些不重要的消息暂时转移到别的地方去，甚至忍痛丢弃一些，保证核心服务不挂掉，不能等到火烧眉毛了再想办法。

第三个常见麻烦是，消息重复消费。 这个特别容易在消费者出问题的时候发生，比如消费者从队列里取走一条消息，正在处理的时候，网络波动了一下，或者处理时间太长了，Redis那边以为这个消费者“死”了，就把这条消息又重新放回队列里，给别的消费者处理，这样同一条消息就可能被处理了两次甚至更多次，如果是扣款操作，那不就麻烦大了？所以你的业务逻辑必须得是“幂等”的，就是说，同样的操作你执行一次和执行多次，结果都应该是一样的，比如可以通过在数据库里记录消息ID、或者用业务本身的特性来保证不会重复扣款、重复生成订单，这个不能指望Redis，得在自己的代码里下功夫。

第四个是队列功能比较单一，不够智能。 Redis的列表实现简单的队列还行，但像很多专业的消息队列（比如RabbitMQ、Kafka）有的功能，它就没有，比如延迟队列（让消息过一段时间再被处理），用Redis实现起来就得绕个弯子，用有序集合自己模拟，麻烦不说，还可能不精确，再比如消息没有优先级，所有消息都按顺序排队，万一有个特别紧急的消息，也只能在后面乖乖等着，除非你设计多个队列来区分优先级，但这又增加了系统的复杂性，还有，没有像样的消息确认机制，虽然可以用一些命令组合来实现类似效果，但总归没有专业队列那么完善和可靠。

第五个是消费者下线了，活儿谁干？ 如果只有一个消费者，它一挂，整个消息处理就停了，所以你肯定会部署多个消费者，搞个集群，但这里也有坑，比如怎么保证负载均衡，让大家干活别闲的闲死、累的累死？更关键的是，如果某个消费者已经拿到消息了，但处理到一半崩溃了，这条消息可能就处于“半吊子”状态——既没处理完，又没被放回队列（因为Redis认为它拿走了），这就成了“幽灵消息”，丢了也不知道，虽然可以通过仔细调整配置和心跳检测来缓解，但始终是个需要特别注意的风险点。

还得考虑运维成本。 Redis虽然简单，但作为一个基础组件，要保证它高可用、高性能、易扩展，也是要花不少精力的，比如要做主从复制，要搞哨兵机制或者集群模式来防止单点故障，这些配置可比单纯启动一个Redis服务要复杂多了，出了问题，排查起来也可能涉及网络、内存、配置等多个方面。

Redis当队列用,对于消息量不大、允许少量丢失、业务逻辑简单的场景，确实是个轻量级的好选择，上手快，性能强，但一旦业务变得关键、消息量暴涨、系统复杂了，这些坑就会一个一个跳出来，所以真得提前想清楚：你的数据能丢多少？能承受多大的积压？怕不怕重复消费？需要哪些高级功能？消费者的稳定性如何？有没有精力做好运维？想明白了这些，再决定是用Redis将就一下，还是直接上更专业的消息队列中间件，心里就有底了，不至于等到出了问题才后悔莫及。