说一下Redis的发布订阅模型和PipeLine

Redis的发布订阅模型

角色

Redis 的 发布订阅(Pub/Sub)模型 是一种基于 Channel(频道)实时消息通信机制

允许发送者(发布者)向频道发布消息,接收者(订阅者)订阅频道并接收消息

Subscribe订阅,Publish发布

|---------------------|------------------------------------|
| 角色 | 作用 |
| Channel(频道) | 消息传递的通道,订阅者需先订阅频道才能收到发布者发送到该频道的消息。 |
| Publisher(发布者) | 向指定频道发送消息的客户端(无需订阅频道)。 |
| Subscriber(订阅者) | 订阅一个或多个频道的客户端,实时接收这些频道的消息(阻塞等待)。 |

关键特性

(1)实时性+无持久化机制

消息无持久化:订阅者只能收到订阅后发布的消息,历史消息无法获取

无消息堆积:若订阅者离线,期间的消息会丢失

(2)广播模式

一个频道的消息会被所有订阅者接收(一对多通信)

(3)无ACK机制

消息发出后,Redis 不确认订阅者是否成功处理(若需可靠性,需自行实现)


Redis的Channel的底层实现

维护订阅关系:

使用一个全局字典(Publish_channels)来管理所有 Channel 和订阅关系:

Key:Channel 名称

Value :一个 链表(linked list),存储所有订阅该 Channel 的客户端

消息发布:

从 Publish_channels 字典中查找目标 Channel 的所有订阅者。遍历链表,向每个客户端发送消息


Redis的PipeLine

PipeLine

Redis 的 Pipeline(管道) 是一种用于优化大量命令执行的技术,通过减少客户端与服务器之间的网络往返次数(Round-Trip Time, RTT),显著提升批量操作的性能

适用于批量操作:客户端将多个命令一次性打包发送给服务器,服务器按顺序执行后,再将所有结果一次性返回。减少了网络往返次数,尤其适合批量操作(如写入大量数据)

PipeLine的特点:

1.命令批量发送

2.多个命令不具备原子性,其他客户端命令可能穿插执行

3.非阻塞,务器会顺序执行命令,但不会阻塞其他请求


PipeLine对比Redis事务对比Lua脚本

|---------------|------------------------|--------------------------------------------|----------------------|
| 特性 | Pipeline(管道) | Redis 事务(MULTI/EXEC) | Lua 脚本 |
| 核心目标 | 减少网络往返(RTT),提升批量操作吞吐量 | 保证命令的原子性顺序执行 | 原子性执行复杂逻辑,减少网络交互 |
| 命令发送方式 | 一次性打包所有命令发送 | 命令先入队,EXEC 时批量执行**(仍逐条发送)** | 脚本整体发送,服务器单线程执行 |
| 网络优化 | ✅ 大幅减少 RTT(仅 1 次往返) | ❌ 无优化(服务端要发送MULTIEXEC仍需 2 次 RTT) | ✅ 脚本单次发送,减少 RTT |
| 原子性 | ❌ 无原子性(命令可能被其他客户端穿插执行) | ✅ 弱原子性(命令连续执行,但无回滚) | ✅ 强原子性(脚本整体执行,不可打断) |
| 错误处理 | 需检查返回结果中的错误 | 语法错误会拒绝整个事务,运行时错误继续执行 | 语法错误拒绝执行,运行时错误可自定义处理 |
| 复杂度 | 低(仅批量发送命令) | 中(需理解事务队列机制) | 高(需编写 Lua 脚本) |
| 是否阻塞其他客户端 | ❌ 非阻塞 | ❌ 非阻塞(但 EXEC 时队列命令连续执行) | ✅ 阻塞(脚本执行时单线程处理) |
| 适用场景 | 批量写入/读取(如数据初始化) | 需要顺序执行的原子操作(如余额扣减) | 复杂逻辑(如库存扣减+日志记录) |
| 性能 | ⚡️ 极高(纯网络优化) | 🟢 中等(无网络优化,但命令连续执行) | 🟢 高(单次交互,逻辑在服务端执行) |

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