Redis怎么搞多消费者消息队列，感觉不止一个消费者能用吧？

你感觉的没错，Redis当然可以用来搞多消费者的消息队列，而且不止一种玩法，这就像是你要发一批任务，可以有不同的方式来安排人手（消费者）去处理，核心思想就是利用Redis的几个数据结构，让多个消费者协同工作,互不干扰地领取并处理消息。

最直接、最简单的玩法就是用Redis的列表（List）结构，配合BLPOP或BRPOP命令，这通常被称为简单的生产者-消费者模型。（来源：Redis官方文档关于List和阻塞命令的说明）

想象一下，你有一个队列，名字叫task_queue，生产者不停地用LPUSH命令把任务从列表左边塞进去，另一边，你启动了多个消费者程序，这些消费者程序都在执行同一个命令：BRPOP task_queue 0，这个命令的意思是：“去task_queue这个列表的右边弹出一个元素，如果队列现在是空的，那我就一直等在这儿（0代表无限等待），直到有东西进来。”

关键点来了：当生产者塞进一个任务时，所有在等待的消费者中，只有一个会“抢”到这个任务，Redis保证了只有一个消费者能成功获取这条消息，这就好比一堆人围着一个收件箱，一封信掉进来，只有手最快的那个人能拿到，这样，多个消费者就实现了并行处理,而且不会出现同一个任务被处理两次的情况。

这种方式简单有效，但它有个特点：一条消息只能被一个消费者处理，我们称之为“点对点”或“竞争消费者”模式，适用于任务之间没有关联，谁处理都行,只要被处理一次就好的场景。

但有时候，你的需求会更复杂，你希望一条消息能被多个消费者都处理到，这就像公司发一个全员通知，不是只让一个人看，而是希望所有员工（消费者）都能看到并知晓，这时候，列表就不太合适了，因为它会“消耗”掉消息。

那怎么办呢？Redis提供了发布订阅（Pub/Sub）模式。（来源：Redis官方文档关于Pub/Sub的说明）

在这种模式下，生产者不再是往列表里推消息，而是向一个“频道”（Channel）PUBLISH一条消息，消费者则可以SUBSCRIBE这个频道，一旦有消息发布到频道上，Redis会自动把这条消息发送给所有订阅了该频道的消费者，这就是典型的“广播”模式。

Pub/Sub实现多消费者非常直接，但它有另一个问题：它不持久化，如果某个消费者在消息发布的时候刚好掉线了，那么它重新连接后，是收不到那条离线期间的消息的，这就好像开会时你不在场，错过了通知，没人会再给你单独说一遍,所以它适合用于对消息可靠性要求不高的实时通知场景。

有没有一种方法，既能像Pub/Sub那样让多个消费者组都能收到全量消息，又能像List那样保证消息不丢失呢？这就是Redis 5.0引入的Stream数据结构要解决的核心问题。（来源：Redis官方文档关于Stream的说明）

Stream是Redis为消息队列场景设计的一个更强大的工具，它就像是一个只能追加的日志文件，每条消息都有一个唯一的、递增的ID。

用Stream实现多消费者的核心概念叫做“消费者组”（Consumer Group），你可以为一个Stream创建一个消费者组,然后让多个消费者加入到这个组里。

运作方式很巧妙：

1. 生产者向Stream中XADD消息。
2. 同一个消费者组内的消费者们，通过XREADGROUP命令来领取任务，它的神奇之处在于，一条消息被组内的一个消费者领取后，对于这个组的其他消费者来说，这条消息就变成了“正在处理”状态，它们就领不到了，这保证了组内是竞争消费,一条消息只被处理一次。
3. 更厉害的是，不同的消费者组之间是独立的，你可以创建组A和组B，一条消息进来后，组A的消费者1可以领取它，同时组B的消费者1也可以领取它，这样，同一份消息流，就被多个不同的消费者组各自独立地、完整地消费了，同一个订单创建消息，一个消费者组负责发短信，另一个消费者组负责更新库存,它们互不影响。

Stream还通过ACK确认机制来保证可靠性，消费者处理完消息后，需要发送一个ACK告诉Redis：“这条我处理完了。”如果消费者崩溃了，没有ACK，经过一段时间后，这条消息会被重新分配给组内的其他消费者去处理,避免了消息丢失。

回到你的问题“Redis怎么搞多消费者消息队列？”答案取决于你的“多消费者”具体指什么：

• 如果是指多个消费者并行处理一个任务队列，一个任务只处理一次，用List + BLPOP/BRPOP最简单。
• 如果是指一条消息需要实时广播给所有在线的消费者，且可以接受丢失，用Pub/Sub。
• 如果是指需要强大的、可靠的消息队列功能，既能支持一组消费者竞争消费，又能支持不同组别消费全量消息，那么Stream是最强大、最推荐的选择。

Redis提供了从简单到复杂的多种工具来满足你不同的多消费者场景需求，绝不止一种玩法，选择哪个，就看你的消息是想要“一对一”、“一对多”还是更复杂的“一对多组”了。