redis rpush队列内容批量获取

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 #### 高性能与简易实现 Redis 的内存操作特性使其成为构建高性能异步队列的理想选择。由于其基于内存的操作,能够提供亚毫秒级的响应时间,非常适合需要快速处理大量请求的应用场景[^1]。 ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def enqueue_message(queue_name, message): """将消息加入到指定名称的消息队列""" r.rpush(queue_name, message) def dequeue_message(queue_name): """从指定名称的消息队列取出并删除最前面的一条消息""" return r.lpop(queue_name) ``` 此段 Python 代码展示了如何利用 `RPUSH` 和 `LPOP` 命令向列表尾部添加新项以及移除并返回列表的第一个元素,从而实现了基本的消息入队和出队逻辑[^2]。 对于更复杂的需求,比如确保至少一次传递或支持批量消费,则可能需要用到阻塞版本的弹出命令 (`BRPOP`) 或事务机制来增强可靠性: ```python def blocking_dequeue_message(queue_name, timeout=0): """以阻塞的方式尝试获取一条消息直到超时为止""" result = r.brpop(queue_name, timeout=timeout) if result is not None: _, msg = result return msg.decode('utf-8') else: return None ``` 上述函数会一直等待直至有可用的消息被放入队列中,或者达到设定的时间限制;这对于那些希望减少轮询开销的服务端程序特别有用。 #### 处理并发竞争条件下的安全性和一致性保障 当多个消费者试图同时访问同一个队列中的资源时,可能会遇到竞态条件问题。为了防止这种情况发生,在设计上应当考虑采用乐观锁定策略或是引入额外的状态标记位来跟踪每条记录是否已经被成功领取过。 另外值得注意的是,尽管 Redis 可以很好地满足大多数情况下对速度的要求,但在面对极高吞吐量的数据流传输任务时,仍然建议评估专门化的消息中间件产品如 Apache Kafka 或 RabbitMQ 是否更适合特定业务环境。
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