redis rpush队列内容批量获取

本文介绍如何在Redis中批量取数据并删除指定范围内的记录,通过lrange和ltrim命令实现高效的数据管理和更新。讨论了批量处理的优势及可能带来的风险,并提出了多线程作为更安全的替代方案。

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先用lrange key 1 10 获取到内容 再用 ltrim key 10 -1(到-1表示开始到最后)保留10 到最后的所有数据,也就是删除1-10的数据。

要保证数据取和删的一致性:

 //取16个元素                
List<String> list= redisService.lrange(GlobalConfig.HEART_BEAT_LOGIC, 0, 16);
 //删除下标从0到15的元素,保留下标从16开始以后的元素               
redisService.ltrim(GlobalConfig.HEART_BEAT_LOGIC,heartBeatLogicInfoList.size(),-1); 

这样批量取数据,可以解决redis缓存的高并发,很有用,不过要兼顾这种批量处理所对应的逻辑处理给服务器造成的压力。

如果可以最好还是使用多线程,虽然效率没有批量取快,但是安全,万一批量处理一条数据报错会影响其他数据,而线程的话一条数据有误丢掉就可以了,不至于影响其他数据,独立线程跑会相对安全些,当然具体业务具体分析。

### 使用 Redis 实现消息队列的 Go 示例代码及教程 #### 创建连接实例 为了在 Go 中使用 Redis 作为消息队列,首先需要创建一个与 Redis 数据库建立联系的对象。这可以通过 `go-redis` 库完成。 ```go import ( "github.com/go-redis/redis/v8" ) // 建立Redis客户端对象 rdb := redis.NewClient(&redis.Options{ Addr: "localhost:6379", // Redis服务器地址 Password: "", // 密码,默认为空字符串表示无密码认证 DB: 0, // 默认数据库编号为0 }) ``` #### 生产者端操作 生产者负责向 Redis 的特定键名下推送待处理的消息项。对于 List 类型来说,可以采用 LPUSH 或 RPUSH 方法来添加新元素至列表头部或者尾部;而对于 Stream 结构,则应利用 XADD 函数追加记录条目[^1]。 ```go func ProducerExample(rdb *redis.Client) { ctx := context.Background() // 向名为'myqueue'的Stream结构中增加一条消息 args := &redis.XAddArgs{ Stream: "myqueue", MaxLen: 100, Values: map[string]interface{}{ "field": "value", }, } id, err := rdb.XAdd(ctx, args).Result() } ``` #### 消费者端逻辑 消费者从 Redis 获取并移除最前面的一个或多个等待被消费的数据单元。针对不同的底层存储模型有不同的命令集可供选用:BLPOP/RPOPLPUSH 对于链表而言特别有用;而 XRANGE/XREAD 则适用于流式日志场景下的批量读取需求[^4]。 ```go func ConsumerExample(rdb *redis.Client) string { ctx := context.Background() // 阻塞直到有新的事件进入stream 'myqueue' values, _ := rdb.XRead(ctx, &redis.XReadArgs{ Streams: []string{"myqueue", ">"}, Count: 1, Block: time.Second * 5, }).Result() var msgID string if len(values) != 0 && len(values[0].Messages) != 0 { message := values[0].Messages[0] fmt.Printf("Received Message ID %s : %+v\n", message.ID, message.Values) // 记录已成功接收的信息id以便后续确认删除该条目 msgID = message.ID _, _ = rdb.XAck(ctx, "myqueue", "group-name", message.ID).Result() // 确认收到此信息后可选执行ACK动作 } return msgID } ``` 通过上述方法可以在 Go 编程环境中借助 Redis 提供的强大功能轻松构建起高效可靠的消息传递机制[^2]。
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