任務異步化打開瀏覽器，輸入地址，按下回車，打開了頁面。于是一個HTTP請求（request）就由客戶端發送到服務器，服務器處理請求，返回響應（response）內容。

我們每天都在瀏覽網頁，發送大大小小的請求給服務器。有時候，服務器接到了請求，會發現他也需要給另外的服務器發送請求，或者服務器也需要做另外一些事情，于是最初們發送的請求就被阻塞了，也就是要等待服務器完成其他的事情。

更多的時候，服務器做的額外事情，并不需要客戶端等待，這時候就可以把這些額外的事情異步去做。從事異步任務的工具有很多。主要原理還是處理通知消息，針對通知消息通常采取是隊列結構。生產和消費消息進行通信和業務實現。

生產消費與隊列上述異步任務的實現，可以抽象為生產者消費模型。如同一個餐館，廚師在做飯，吃貨在吃飯。如果廚師做了很多，暫時賣不完，廚師就會休息；如果客戶很多，廚師馬不停蹄的忙碌，客戶則需要慢慢等待。實現生產者和消費者的方式用很多，下面使用Python標準庫Queue寫個小例子：

import random

import time

from Queue import Queue

from threading import Thread

queue = Queue(10)

class Producer(Thread):

def run(self):

while True:

elem = random.randrange(9)

queue.put(elem)

print "廚師 {} 做了 {} 飯 --- 還剩 {} 飯沒賣完".format(self.name, elem, queue.qsize())

time.sleep(random.random())

class Consumer(Thread):

def run(self):

while True:

elem = queue.get()

print "吃貨{} 吃了 {} 飯 --- 還有 {} 飯可以吃".format(self.name, elem, queue.qsize())

time.sleep(random.random())

def main():

for i in range(3):

p = Producer()

p.start()

for i in range(2):

c = Consumer()

c.start()

if __name__ == '__main__':

main()

大概輸出如下：

廚師 Thread-1 做了 1 飯 --- 還剩 1 飯沒賣完

廚師 Thread-2 做了 8 飯 --- 還剩 2 飯沒賣完

廚師 Thread-3 做了 3 飯 --- 還剩 3 飯沒賣完

吃貨Thread-4 吃了 1 飯 --- 還有 2 飯可以吃

吃貨Thread-5 吃了 8 飯 --- 還有 1 飯可以吃

吃貨Thread-4 吃了 3 飯 --- 還有 0 飯可以吃

廚師 Thread-1 做了 0 飯 --- 還剩 1 飯沒賣完

廚師 Thread-2 做了 0 飯 --- 還剩 2 飯沒賣完

廚師 Thread-1 做了 1 飯 --- 還剩 3 飯沒賣完

廚師 Thread-1 做了 1 飯 --- 還剩 4 飯沒賣完

吃貨Thread-4 吃了 0 飯 --- 還有 3 飯可以吃

廚師 Thread-3 做了 3 飯 --- 還剩 4 飯沒賣完

吃貨Thread-5 吃了 0 飯 --- 還有 3 飯可以吃

吃貨Thread-5 吃了 1 飯 --- 還有 2 飯可以吃

廚師 Thread-2 做了 8 飯 --- 還剩 3 飯沒賣完

廚師 Thread-2 做了 8 飯 --- 還剩 4 飯沒賣完

Redis 隊列Python內置了一個好用的隊列結構。我們也可以是用redis實現類似的操作。并做一個簡單的異步任務。

Redis提供了兩種方式來作消息隊列。一個是使用生產者消費模式模式，另外一個方法就是發布訂閱者模式。前者會讓一個或者多個客戶端監聽消息隊列，一旦消息到達，消費者馬上消費，誰先搶到算誰的，如果隊列里沒有消息，則消費者繼續監聽。后者也是一個或多個客戶端訂閱消息頻道，只要發布者發布消息，所有訂閱者都能收到消息，訂閱者都是ping的。

生產消費模式主要使用了redis提供的blpop獲取隊列數據，如果隊列沒有數據則阻塞等待，也就是監聽。

import redis

class Task(object):

def __init__(self):

self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)

self.queue = 'task:prodcons:queue'

def listen_task(self):

while True:

task = self.rcon.blpop(self.queue, 0)[1]

print "Task get", task

if __name__ == '__main__':

print 'listen task queue'

Task().listen_task()

發布訂閱模式使用redis的pubsub功能，訂閱者訂閱頻道，發布者發布消息到頻道了，頻道就是一個消息隊列。

import redis

class Task(object):

def __init__(self):

self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)

self.ps = self.rcon.pubsub()

self.ps.subscribe('task:pubsub:channel')

def listen_task(self):

for i in self.ps.listen():

if i['type'] == 'message':

print "Task get", i['data']

if __name__ == '__main__':

print 'listen task channel'

Task().listen_task()

Flask 入口我們分別實現了兩種異步任務的后端服務，直接啟動他們，就能監聽redis隊列或頻道的消息了。簡單的測試如下：

import redis

import random

import logging

from flask import Flask, redirect

app = Flask(__name__)

rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)

prodcons_queue = 'task:prodcons:queue'

pubsub_channel = 'task:pubsub:channel'

@app.route('/')

def index():

html = """

Redis Message Queue

生產消費者模式

發布訂閱者模式

"""

return html

@app.route('/prodcons')

def prodcons():

elem = random.randrange(10)

rcon.lpush(prodcons_queue, elem)

logging.info("lpush {} -- {}".format(prodcons_queue, elem))

return redirect('/')

@app.route('/pubsub')

def pubsub():

ps = rcon.pubsub()

ps.subscribe(pubsub_channel)

elem = random.randrange(10)

rcon.publish(pubsub_channel, elem)

return redirect('/')

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

啟動腳本，使用

siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/prodcons

siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/pubsub

可以分別在監聽的腳本輸入中看到異步消息。在異步的任務中，可以執行一些耗時間的操作，當然目前這些做法并不知道異步的執行結果，如果需要知道異步的執行結果，可以考慮設計協程任務或者使用一些工具如RQ或者celery等。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python redis 消息队列_Python的Flask框架应用调用Redis队列数据的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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