簡介

Redis 釋出訂閱 (pub/sub) 是一種訊息通訊模式：傳送者 (pub) 傳送訊息，訂閱者 (sub) 接收訊息。

Redis 客戶端可以訂閱任意數量的頻道

釋出訂閱命令

訂閱

redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE runoobChat

Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1

釋出

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH runoobChat "Redis PUBLISH test"

(integer) 
 
1

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH runoobChat "Learn redis by runoob.com"

(integer) 1

# 訂閱者的客戶端會顯示如下訊息
1) "message"
2) "runoobChat"
3) "Redis PUBLISH test"
1) "message"
2) "runoobChat"
3) "Learn redis by runoob.com"

• 開啟本地 Redis 服務，開啟兩個 redis-cli 客戶端。

• 在第一個 redis-cli 客戶端輸入SUBSCRIBE runoobChat，意思是訂閱runoobChat

  頻道。

• 在第二個 redis-cli 客戶端輸入PUBLISH runoobChat "Redis PUBLISH test"往 runoobChat 頻道傳送訊息，這個時候在第一個 redis-cli 客戶端就會看到由第二個 redis-cli 客戶端傳送的測試訊息

釋出訂閱程式碼

# -*- coding: utf-8 -*-
import redis


class RedisPubSub():
    """
    Redis 釋出訂閱類
    :return:
    """

    def __init__(self, channel):
        self.
 
__conn = redis.Redis(host=APP_SESSION.get("host"), port=APP_SESSION.get("port"),
                                  password=APP_SESSION.get("password"), db=APP_SESSION.get('db'))
        self.chan_pub = channel
        self.chan_sub = channel

    def publish(self, msg):
        """
        釋出
        :param msg:
        :return:
        """
        self.__conn.publish(self.chan_pub, msg)
        return True

    def subscribe(self):
        """
        訂閱
        :return:
        """
        pub = self.__conn.pubsub()
        pub.subscribe(self.chan_sub)
        pub.parse_response()
        return pub


if __name__ == '__main__':
    pass

釋出訂閱的缺陷

概要說一下就是，PUBLISH和SUBSCRIBE的缺陷在於客戶端必須一直線上才能接收到訊息，斷線可能會導致客戶端丟失訊息，
除此之外，舊版的redis可能會由於訂閱者消費不夠快而變的不穩定導致崩潰，甚至被管理員殺掉

第一個原因是和redis系統的穩定性有關。對於舊版的redis來說，如果一個客戶端訂閱了某個或者某些頻道，但是它讀取訊息的速度不夠快，那麼不斷的積壓的訊息就會使得redis輸出緩衝區的體積越來越大，這可能會導致redis的速度變慢，甚至直接崩潰。也可能會導致redis被作業系統強制殺死，甚至導致作業系統本身不可用。新版的redis不會出現這種問題，因為它會自動斷開不符合client-output-buffer-limit pubsub配置選項要求的訂閱客戶端

第二個原因是和資料傳輸的可靠性有關。任何網路系統在執行操作時都可能會遇到斷網的情況。而斷線產生的連線錯誤通常會使得網路連線兩端中的一端進行重新連線。如果客戶端在執行訂閱操作的過程中斷線，那麼客戶端將會丟失在斷線期間的訊息，這在很多業務場景下是不可忍受的