面试题：Python多线程结合Redis实现分布式任务队列的深度剖析

1. 任务入队、出队机制

入队机制：使用Redis的rpush命令将任务添加到队列的尾部。任务可以是任何可序列化的数据结构，如JSON字符串。
出队机制：使用Redis的lpop命令从队列的头部取出任务。如果队列为空，lpop会返回None。

2. 处理任务的优先级

可以使用Redis的有序集合（Sorted Set）来实现任务优先级。给每个任务分配一个优先级分数，分数越低优先级越高。

入队时处理优先级：使用zadd命令将任务添加到有序集合中，同时指定任务的优先级分数。
出队时处理优先级：使用zrangebyscore命令按照优先级分数从小到大获取任务，然后使用zrem命令从有序集合中移除已获取的任务。

3. 确保任务的原子性和一致性

原子性：利用Redis的单线程特性，Redis的命令本身就是原子操作。在Python中，使用redis - py库执行Redis命令时，每个命令都是原子的。
一致性：在多线程环境下，可以使用threading.Lock来确保对Redis操作的一致性。在执行关键的Redis操作（如入队、出队、处理优先级相关操作）时，获取锁，操作完成后释放锁。

4. 可能出现的问题及解决方案

队列为空时的阻塞：lpop在队列为空时会立即返回None，可以使用brpop（阻塞右弹出）命令来实现阻塞式出队，当队列为空时，线程会阻塞等待，直到有新任务入队。
多线程竞争：虽然Redis命令是原子的，但多线程同时操作Redis可能导致数据竞争。使用threading.Lock可以解决这个问题。
任务重复处理：可以为每个任务生成一个唯一标识，在处理任务前先检查任务是否已经被处理过。可以使用Redis的SETNX（Set if Not eXists）命令来实现这一点。

5. Python代码实现

import threading
import redis
import json


class DistributedTaskQueue:
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        self.redis_client = redis.StrictRedis(host=host, port=port, db=db)
        self.lock = threading.Lock()
        self.queue_key = 'task_queue'
        self.priority_queue_key = 'priority_task_queue'

    def enqueue(self, task, priority=0):
        with self.lock:
            if priority is None:
                self.redis_client.rpush(self.queue_key, json.dumps(task))
            else:
                self.redis_client.zadd(self.priority_queue_key, {json.dumps(task): priority})

    def dequeue(self):
        with self.lock:
            task = self.redis_client.lpop(self.queue_key)
            if task is None:
                tasks = self.redis_client.zrangebyscore(self.priority_queue_key, 0, +inf, start=0, num=1)
                if tasks:
                    task = tasks[0]
                    self.redis_client.zrem(self.priority_queue_key, task)
            if task:
                return json.loads(task)
            return None


def worker(task_queue):
    while True:
        task = task_queue.dequeue()
        if task:
            print(f"Processing task: {task}")
            # 模拟任务处理
            import time
            time.sleep(1)
        else:
            import time
            time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    task_queue = DistributedTaskQueue()

    # 启动多个工作线程
    num_workers = 3
    for _ in range(num_workers):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(task_queue,))
        t.start()

    # 添加任务
    tasks = [{"id": 1, "name": "task1"}, {"id": 2, "name": "task2", "priority": 1}]
    for task in tasks:
        priority = task.get('priority')
        task_queue.enqueue(task, priority)

上述代码实现了一个分布式任务队列，支持任务的入队、出队以及优先级处理，并且通过锁机制确保了多线程环境下操作的原子性和一致性。

面试题：Python多线程结合Redis实现分布式任务队列的深度剖析

知识考点

面试题答案

1. 任务入队、出队机制

2. 处理任务的优先级

3. 确保任务的原子性和一致性

4. 可能出现的问题及解决方案

5. Python代码实现