Redis队列Demo开启更高效的任务处理之旅（redis队列 demo）
随着传统Web系统以及越来越多的应用系统不断发展，任务处理问题已经变得越来越复杂，执行效率也变得越来越低。使用一种数据结构称为队列，可以解决上述问题和改善性能。这当然是Redis，一款流行的内存数据库和消息队列中间件，可以提供高效可靠的任务处理服务。
Redis队列Demo将队列的功能作为演示，提供了一个简单的案例，用以演示Redis队列如何帮助我们更高效地处理任务，尤其是在多任务多线程处理场景中，效率提升更加明显。
我们需要先安装好redis，然后在node.js中引入redis模块：
var redis = require(“redis”);
var client = redis.createClient(6379,”127.0.0.1″);
node.js接着定义待处理的任务，并向队列中放入job，比如说可以根据任务的数量构造一个消息数组，放入待处理的任务：
var jobList = [];
var job_totle_num = 10;
for(let i=0;i
let job = {
id: i,
type: “task”
};
jobList.push(job);
}
//lpush
client.lpush(“job-list”, jobList, function(err, reply) {
console.log(‘消息压入队列成功！’);
});
然后编写任务处理函数，用以从队列中取出并处理任务：
//brpop
client.brpop(“job-list”, 0, function(err, reply) {
if(err) {
console.log(‘任务处理失败！’);
return;
}
let job = JSON.parse(reply[1]);
//… do someting with job
console.log(‘任务处理完成！’);
});
还可以使用定时器来实现队列自动调度，实现了高效的任务处理：
var interval_time = 1000; //单位：ms
//写入定时器
setInterval(function() {
client.brpop(“job-list”, 0, function(err, reply) {
if(err) {
console.log(‘任务处理失败！’);
return;
}
let job = JSON.parse(reply[1]);
//… do someting with job
console.log(‘任务处理完成！’);
});
}, interval_time);
以上，就是本文介绍的Redis队列Demo，可以帮助我们更高效地处理任务，提高处理效率，并节省大量开发和部署时间，为新一代分布式系统更快地进入活跃状态做好准备。
