利用Redis队列加快线程处理效率（redis队列线程数）

随着现代Web应用的功能日渐复杂，多种细微的工作需求和十分复杂的应用程序需要同时使用多线程来高效率的处理。可是原生高并发模型对于程序实现来讲，非常复杂，在服务器上占用的时间以及内存非常的大，而且还存在有不稳定的性能，特别是当定义的任务非常多时就会比较明显。

在现代Web应用中，使用Redis队列有助于加快线程处理效率。 Redis被广泛用作分布式锁，它可以高效且安全的支持多种不同的分布式锁，用于控制多个Web应用实例对、同一资源的同步处理。而利用Redis队列，可以更有效的实现任务分配，缩短向服务器提交任务时的耗时，这可以帮助消除多线程处理中可能出现的延迟问题，可以让程序的执行时更快，提高服务器的吞吐量。

下面我们就以一个程序例子，来说明利用Redis队列可以帮助我们加快多线程的处理效率：

import threading
import redis

# 从Redis连接池中获取连接
conn = redis.Redis(host="127.0.0.1", port=6379, db=0)
# 将任务压入队列
def push_task(task_name):
 conn.rpush('task_list', task_name)

# 从队列获取任务
def pop_task():
 return conn.lpop('task_list')

# 将任务加入队列：
for i in range(0,10):
 push_task(i)

# 定义普通处理任务线程
class NormalThread(threading.Thread):
 
 def __init__(self, name):
  super(NormalThread, self).__init__(name=name)

 def run(self):
  while True:
   task_name = pop_task()
   if task_name:
    print('Thread-{} process {}'.format(self.name, task_name))
   else:
    break

# 生成20个线程处理任务
thread_list = []
for i in range(0,20):
 thread = NormalThread(i)
 thread_list.append(thread)
 
# 启动线程
for thread in thread_list:
 thread.start()

上面的代码实现了一个简单的任务队列功能，通过Redis队列将任务通过线程池控制。由于Redis队列的特性，在队列中存取操作都是原子性操作，因此可以确保任务在多线程环境下的正确处理，同时也可以有效的避免多线程问题，提升处理效率。

因此，利用Redis队列可以有效的提升多线程的处理效率，加快任务的处理，可以大大提高程序的实战性。