Redis+NodeJS实现能处理海量数据的异步任务队列系统

最新推荐文章于 2025-03-28 09:41:44 发布

爱玛士

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分类专栏： Java 程序员面试文章标签：数据库 java python redis docker

本文链接：https://blog.csdn.net/python8989/article/details/113666466

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本文介绍了如何使用Redis和NodeJS实现一个能处理海量数据的异步任务队列系统，通过多进程并发处理，显著提高了处理效率。详细讲述了异步任务队列原理、NodeJS操作Redis、任务处理以及耗时统计的方法，展示了在本地使用Docker部署Redis和监控任务状态的过程。

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Redis+NodeJS实现能处理海量数据的异步任务队列系统

前言

在最近的业务中，接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的（平均处理一条数据需要 25s 的时间）。如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的：

总耗时时间 = 数据量 × 单条数据处理时间

T = N * t (N = 100,000; t = 25s)

总耗时时间 = 2,500,000 秒 ≈ 695 小时 ≈ 29 天

显然，我们不能简单地把数据一条一条地处理。那么有没有办法能够减少处理的时间呢？经过调研后发现，使用异步任务队列是个不错的办法。

我们可以把“处理单条数据”理解为一个异步任务，因此对这十万条数据的处理，就可以转化成有十万个异步任务等待进行。我们可以把这十万条数据塞到一个队列里面，让任务处理器自发地从队列里面去取得并完成。

任务处理器可以有多个，它们同时从队列里面把任务取走并处理。当任务队列为空，表示所有任务已经被认领完；当所有任务处理器完成任务，则表示所有任务已经被处理完。

其基本原理如下图所示：

Redis+NodeJS实现能处理海量数据的异步任务队列系统

首先来解决任务队列的问题。在这个需求中，任务队列里面的每一个任务，都包含了待处理的数据，数据以字符串的形式存在。为了方便起见，我们可以使用 Redis 的 List 数据格式来存放这些任务。

由于项目是基于 NodeJS 的，我们可以利用 PM2 的 Cluster 模式来启动多个任务处理器，并行地处理任务。以一个 8 核的 CPU 为例，如果完全开启了多进程，其理论处理时间将提升 8 倍，从 29 天缩短到 3.6 天。

接下来，我们会从实际编码的角度来讲解上述内容的实现过程。

异步任务队列使用 Redis 来实现，因此我们需要部署一个单独的 Redis 服务。在本地开发中为了快速完成 Redis 的安装，我使用了 Docker 的办法（默认机器已经安装了 Docker）。

docker pull redis:latest

docker run -itd --name redis-local -p 6379:6379 redis

此时我们已经使用 Docker 启动了一个 Redis 服务，其对外的 IP 及端口为 127.0.0.1:6379。此外，我们还可以在本地安装一个名为 Another Redis DeskTop Manager
的 Redis 可视化工具，来实时查看、修改 Redis 的内容。

Redis+NodeJS实现能处理海量数据的异步任务队列系统

在 NodeJS 中，我们可以使用 node-redis 来操作 Redis。新建一个 mqclient.ts 文件并写入如下内容：

import * as Redis from 'redis'

const client = Redis.createClient({
  host: '127.0.0.1',
  port: 6379
})

export default client

Redis 本质上是一个数据库，而我们对数据库的操作无非就是增删改查。node-redis 支持 Redis 的所有交互操作方式，但是操作结果默认是以回调函数的形式返回。为了能够使用 async/await，我们可