Redis请求优先级怎么搞？那些坑和思路聊聊看

关于Redis请求优先级这个话题,其实Redis官方并没有提供一个像消息队列那样的“优先级”数字让你直接设置，我们常说的“搞优先级”，更多是结合Redis的数据结构和一些设计模式，来模拟出优先处理某些请求的效果，这里面有不少门道和容易踩坑的地方。

核心思路：用不同的“通道”来区分优先级

最直接的想法就是,把不同重要程度的请求分开存放，好比银行办业务，有VIP窗口和普通窗口，在Redis里，我们可以用不同的List或者Stream来充当这些“窗口”。

你可以创建三个List：

• queue:high：存放高优先级任务。
• queue:medium：存放中优先级任务。
• queue:low：存放低优先级任务。

当消费者（处理请求的程序）来取任务时，它不能傻傻地只在一个队列里等，正确的做法是，它应该按照优先级顺序去检查这些队列，消费者会先检查 queue:high 有没有任务，有就立刻取走处理；如果没有，再去检查 queue:medium；如果还没有，最后才去检查 queue:low。

这种模式在Redis的官方文档（来源：Redis官方文档关于模式的部分）中有提及，通常被称为“优先级队列”模式，实现起来可以用 BRPOP 命令（BRPOP queue:high queue:medium queue:low 0），这个命令会按顺序监听多个列表，哪个列表先有数据就从哪个里取，并且是阻塞的，避免了无效的轮询。

一个绕不开的“坑”：饥饿问题

上面这个方法听起来很简单有效,但有个大坑叫“饥饿”，想象一下，如果高优先级队列的任务源源不断，消费者就会一直从高优先级队列里拿任务，中、低优先级的任务永远得不到处理，就“饿死”了。

为了解决这个问题,我们需要引入一些“公平”的机制，常见的思路有：

1. 概率法： 这不是完全按顺序检查了，而是给消费者一个“策略”，90%的概率先检查高优先级队列，10%的概率直接检查中优先级队列，这样既保证了高优先级任务大部分被优先处理，又给了低优先级任务一丝喘息的机会，这个概率可以根据实际情况调整。
2. 动态升级法： 给每个任务设置一个“最大等待时间”，当一个低优先级任务在队列里等待时间超过这个阈值时，就把它自动移动到高优先级队列，这就像在普通窗口等得太久的客户，大堂经理可能会把他请到VIP窗口去，这种做法需要额外的逻辑来监控任务等待时间。

更精细化的思路：使用Sorted Set（有序集合）

如果优先级不是简单的高、中、低几档，而是一个具体的分数（比如0到100），那么List就不够用了，这时，Redis的Sorted Set（有序集合） 就派上用场了。

你可以把任务本身作为成员（member），而优先级分数作为分值（score）存入Sorted Set，消费者要获取最高优先级的任务时，使用 ZPOPMIN（弹出分值最小的，如果分数代表优先级则最小分最高优）或 ZPOPMAX（弹出分值最大的）命令即可。

这里又有一个新坑：原生的阻塞问题。ZPOPMIN 是非阻塞命令，如果集合为空，消费者会立刻返回nil，然后只能不断循环查询，这会造成CPU空转（忙等待），为了解决阻塞问题，有几种常见的“黑科技”：

• 轮询加休眠： 这是最简单也最低效的，取不到任务就sleep一小会儿，然后再试，不推荐在生产环境使用。
• 借助List做信号通知： 这是更优雅的做法，当生产者向Sorted Set添加一个高优先级任务后，同时往一个普通的List里塞入一个简单的消息（有新任务”），消费者可以阻塞地监听这个List（用 BLPOP），一旦收到通知，再去Sorted Set里用 ZPOPMIN 取任务，如果没有取到（可能被其他消费者抢走了），再继续阻塞监听List，这种方式减少了无效的轮询。
• 使用Redis模块： 有些第三方Redis模块提供了原生的阻塞式有序集合弹出命令，但这增加了架构的复杂性。

另一个容易被忽略的坑：资源争抢

假设你解决了任务排序的问题,但如果有多个消费者，又会遇到资源争抢的坑，同一个高优先级任务，很可能被多个消费者同时拿到（在它们执行 ZPOPMIN 的瞬间），虽然Redis的命令是原子性的，不会导致一个任务被重复执行，但消费者群体可能会因为争抢任务而产生额外的网络开销和竞争压力。

对于这个问题,没有一劳永逸的答案，需要根据你的业务量来衡量，如果任务量巨大，多个消费者争抢是正常且高效的；如果任务量不大，可能单个消费者处理就够了，或者需要更复杂的分布式锁机制来协调，但这又会引入新的复杂度。

总结一下关键点

搞Redis请求优先级,核心不是找一个“优先级”开关，而是选择合适的数据结构和协调策略：

• 简单分级： 用多个List + BRPOP，但要警惕饥饿问题，考虑引入概率或动态升级。
• 精细分数： 用Sorted Set + 通知机制（如辅助List），解决阻塞弹出问题。
• 始终留意： 饥饿现象和消费者之间的资源争抢。

根据一些技术社区（如Stack Overflow, Redis中文社区）的讨论，很多人会忽略一点：是否真的需要优先级？ 通过扩容、提高处理速度，或者将不同类型的任务完全拆分到不同的Redis实例或集群中，可能比在单个实例内实现复杂的优先级逻辑更简单、更稳定，在动手之前，先想清楚业务场景，避免过度设计。