2. Redis核心数据结构回顾：String、List、Set、Sorted Set、Hash在任务队列中的应用场景

在构建异步任务编排系统时，Redis的五种核心数据结构各自承担着不同的角色。理解它们的特点与适用场景，是设计高效、可靠任务队列的基础。本章将逐一回顾这些数据结构，并重点分析它们在任务队列中的典型应用。

2.1 数据结构概览与任务队列映射

下表总结了五种数据结构的基本特性及其在任务队列中的常见定位：

2.2 String：任务锁与计数器

String是Redis最基础的数据结构，在任务队列中主要用于以下两个场景：

• 分布式任务锁： 使用 SET key value NX EX seconds 命令实现互斥锁，防止同一任务被多个消费者重复执行。
• 任务计数器： 使用 INCR / DECR 原子操作统计任务处理速率、失败次数或重试次数。

// 获取任务锁（Java伪代码）
Boolean locked = redisTemplate.opsForValue()
    .setIfAbsent("task:lock:order_123", "worker_1", Duration.ofSeconds(30));
if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
    try {
        // 执行任务
    } finally {
        redisTemplate.delete("task:lock:order_123");
    }
}

// 任务失败计数
redisTemplate.opsForValue().increment("task:fail:order_123");

2.3 List：经典FIFO任务队列

List是构建任务队列最直观的选择。生产者使用 LPUSH 将任务推入队列头部，消费者使用 BRPOP 从队列尾部阻塞弹出，实现先进先出（FIFO）语义。

// 生产者：推送任务
redisTemplate.opsForList().leftPush("task:queue:email", taskJson);

// 消费者：阻塞获取任务
String taskJson = redisTemplate.opsForList()
    .rightPop("task:queue:email", 5, TimeUnit.SECONDS);
if (taskJson != null) {
    processTask(taskJson);
}

List的局限性在于：不支持优先级，且无法直接实现延迟执行。这些需求需要借助Sorted Set或第三方插件。

2.4 Set：任务去重与标签管理

Set天然具备去重能力，在任务队列中常用于：

• 任务ID去重： 在任务入队前，先检查Set中是否已存在该任务ID，防止重复提交。
• 任务标签系统： 为任务打上多个标签（如“高优先级”、“需重试”），通过 SINTER / SUNION 进行灵活筛选。

// 任务去重检查
Boolean added = redisTemplate.opsForSet()
    .add("task:ids:email", "order_123");
if (Boolean.TRUE.equals(added)) {
    // 新任务，允许入队
    pushToList(taskJson);
} else {
    // 重复任务，忽略或更新
    log.warn("Duplicate task detected: order_123");
}

2.5 Sorted Set：延迟队列与优先级调度

Sorted Set是构建延迟队列和优先级队列的核心数据结构。它使用分值（score）作为排序依据，天然支持按时间或优先级调度。

• 延迟队列： 将任务执行时间戳作为score，消费者定期使用 ZRANGEBYSCORE 拉取到期的任务。
• 优先级队列： 将优先级数值（如1-10）作为score，高优先级任务分值更小，优先被取出。

// 延迟队列：任务在5分钟后执行
long executeAt = System.currentTimeMillis() + 300_000;
redisTemplate.opsForZSet()
    .add("task:delay:order", "order_123", executeAt);

// 消费者：每秒拉取到期任务
Set<String> tasks = redisTemplate.opsForZSet()
    .rangeByScore("task:delay:order", 0, System.currentTimeMillis());
for (String taskId : tasks) {
    // 处理任务
    redisTemplate.opsForZSet().remove("task:delay:order", taskId);
}

2.6 Hash：任务元数据与状态跟踪

Hash允许以字段（field）为单位存储任务的多维属性，非常适合管理任务的完整生命周期：

• 任务元数据： 存储任务类型、创建时间、重试次数、回调地址等。
• 状态跟踪： 使用字段 status 记录任务当前状态（pending / running / success / failed），支持原子更新。

// 存储任务元数据
redisTemplate.opsForHash()
    .putAll("task:meta:order_123", Map.of(
        "type", "email",
        "status", "pending",
        "retry", "0",
        "created_at", String.valueOf(System.currentTimeMillis())
    ));

// 原子更新状态
redisTemplate.opsForHash()
    .put("task:meta:order_123", "status", "running");

2.7 综合架构：五种数据结构的协作

下图展示了一个典型的异步任务编排系统中，五种数据结构如何协同工作：

2.8 场景选择指南

在实际项目中，可以根据以下条件快速选择合适的数据结构：