21、Redis 队列与 Kubernetes 任务处理实践

Redis 队列与 Kubernetes 任务处理实践

在现代的软件开发和运维中，任务队列和批量作业处理是非常重要的环节。本文将介绍如何使用 Redis 队列和 Kubernetes 来实现任务处理，包括队列的创建、容器的构建、部署到 Kubernetes、信号处理、工作节点扩展以及开源任务队列的介绍，最后还会提及 Kubernetes 的 Job 机制。

Redis 队列基础

Redis 提供了一些方便的数据结构，其中队列是常用的一种。为了实现先进先出（FIFO）的顺序，这在后台队列处理中很常见，我们会使用两个函数：
- RPUSH ：将元素添加到队列的尾部。
- BLPOP ：从队列的头部弹出元素，如果队列为空则会阻塞等待。

从右到左来看队列，最右边的元素在队列尾部，最左边的元素在队列头部，这样“L”和“R”函数前缀就很好理解了。“B”前缀表示函数的阻塞形式，例如 BLPOP 是 LPOP 的阻塞版本，当队列为空时它会等待元素而不是立即返回 nil。这样可以避免“忙等待”，减少资源消耗。

创建工作容器

在部署到 Kubernetes 之前，我们需要创建一个工作容器。这里使用 Python 来实现一个完整的任务队列。容器的代码由三个 Python 文件组成：

1. pi.py ：包含实际的计算函数，这里是使用 Gregory - Leibniz 无穷级数公式计算圆周率 $\pi$。