Redis在不同进程之间怎么快速传数据，聊聊那些通信的套路和细节

关于Redis在不同进程之间怎么快速传数据,这个问题的核心其实就是利用Redis自身提供的数据结构和命令，让不同的进程能通过读写同一个Redis服务器来交换信息，这就像给多个独立的程序建立了一个公共的布告栏或邮箱，大家都可以往上面贴纸条或者取走纸条，从而实现沟通，下面我们就聊聊几种常见的“套路”和里面的关键细节。

最基础的套路：简单的发布与订阅（Pub/Sub）

这可能是最直观的方式了,想象一下，进程A是一个新闻播报员，进程B、C、D是听众，进程A不用关心谁在听，它只需要往一个特定的“频道”（Channel）里“发布”（publish）一条消息，而进程B、C、D只要事先“订阅”（subscribe）了这个频道，就能立刻收到这条消息。

• 细节与特点：
  • 实时性高：消息一旦发布，所有订阅者会几乎同时收到，这是一种典型的消息广播。
  • 无持久化：这是Pub/Sub一个非常重要的特点，如果进程B在进程A发布消息的那一刻没有在线（比如网络断了或者重启了），那么等进程B重新连接上来，它是收不到错过的那个消息的，消息就像电台广播，过了就没了。
  • 一对多通信：天生适合一个生产者、多个消费者的场景。

如果你的场景是像实时聊天室、服务器状态广播这种，要求速度快，且允许偶尔丢失消息（或者消费者必须一直在线），Pub/Sub非常合适。

更可靠的套路：基于列表的队列（List-based Queue）

为了解决Pub/Sub不能持久化的问题，更常用的方法是使用Redis的List数据结构，这就像是一个任务队列或邮箱，进程A作为生产者，使用LPUSH命令将一个任务“推入”（Push）列表的左侧，进程B作为消费者，使用BRPOP命令从列表的右侧“阻塞弹出”（Blocking Pop）任务。

• 细节与特点：
  • 持久化：任务被放入列表后，会一直存在Redis服务器中，直到有消费者把它取走，即使消费者进程重启，任务也不会丢失。
  • 负载均衡：如果有多个消费者进程同时对一个队列执行BRPOP，Redis会保证一个任务只会被其中一个消费者取走，这自然实现了多个工作进程之间的负载均衡，非常适合处理后台任务，比如发送邮件、处理图片等。
  • 阻塞等待：BRPOP中的“B”代表阻塞，如果队列是空的，消费者进程会一直等待，直到有新的任务进来或者超时，这比让进程不停地轮询（不停地问“有任务吗？”）要高效得多，节省了CPU和网络资源。
  • 一对一通信：通常一个任务只被一个消费者处理，是点对点的模式。

这是实践中使用极其广泛的一种方式,简单、可靠、高效。

更强大的套路：流（Stream）

Redis 5.0版本引入了Stream数据结构，可以看作是前面两种套路的“集大成者”，它既具备了Pub/Sub的实时推送能力，又具备了List的持久化和队列特性。

• 细节与特点：
  • 消息持久化与历史记录：Stream中的每条消息都有一个唯一的ID，并且会永久存储在Redis中（除非主动删除），消费者可以随时回溯历史消息。
  • 消费者组（Consumer Group）：这是Stream最强大的功能，你可以创建多个消费者组，对于同一条消息，每个消费者组都能收到一份拷贝（实现了Pub/Sub的广播），而在一个消费者组内部，多个消费者之间又是竞争关系，一条消息只会被组内的一个消费者处理（实现了List的负载均衡）。
  • 确认机制：消费者处理完一条消息后，需要向Redis发送一个确认（ACK）命令，这样，如果某个消费者崩溃了，没有确认消息，那么这条消息就可以被重新分配给组内的其他消费者处理，确保了消息“至少被处理一次”。

Stream功能最全面,适合需要高可靠性的消息通信场景，比如金融交易、订单处理等，但它的概念也相对复杂一些。

一些额外的实用技巧

除了上述主要套路,还有一些小技巧也很有用：

• 有序集合（Sorted Set）实现延迟队列：如果你需要实现“延时任务”，比如30分钟后检查订单是否支付超时，可以用Sorted Set，把任务作为成员，任务的执行时间戳作为分数（Score），消费者进程定期用ZRANGEBYSCORE命令查询当前时间之前的所有任务来处理。
• 键空间通知（Keyspace Notification）实现轻量级监听：Redis可以配置成当某个键被set、del等操作时，自动发布一个通知到特定的频道，这相当于一个轻量级的事件系统，适合监听数据变化，但需要注意，这个功能会消耗额外CPU，且可能丢失事件。

总结一下

选择哪种套路,完全取决于你的具体需求：

• 要实时广播，且能接受丢失消息 -> 用 Pub/Sub。
• 要可靠的任务队列，做负载均衡 -> 用 List。
• 要功能全面，兼顾可靠性、广播和负载均衡 -> 用 Stream。

所有这些通信方式都得益于Redis纯粹的内存操作和高效的单线程模型,避免了锁竞争，从而实现了极高的速度，使得不同进程间的数据传递变得非常快速。