内存

　　比如要推送一条全局消息，如果真的给所有用户都推送一遍的话，那么会占用很大的内存，实际上不管粘性有多高的产品，活跃用户同全部用户比起来，都会小很多，所以如果只处理登录用户的话，那么至少在内存消耗上是相当划算的，至于未登录用户，可以推迟到用户下次登录时再处理，如果用户一直不登录，就一了百了了。

　　队列

　　当大量用户同时登录的时候，如果全部都即时处理，那么很容易就崩溃了，此时可以使用一个队列来保存待处理的登录用户，如此一来顶多是反应慢点，但不会崩溃。

　　Redis的LIST数据类型可以很自然的创建一个队列，代码如下：

<?php $redis = new Redis; $redis->connect(‘/tmp/redis.sock’); $redis->lPush(‘usr’, <USRID>); while ($usr = $redis->rPop(‘usr’)) {     var_dump($usr); } ?>

　　出于类似的原因，我们还需要一个队列来保存待处理的消息。当然也可以使用LIST来实现，但LIST只能按照插入的先后顺序实现类似FIFO或LIFO形式的队列，然而消息实际上是有优先级的：比如说个人消息优先级高，全局消息优先级低。此时可以使用ZSET来实现，它里面分数的概念很自然的实现了优先级。

　　不过ZSET没有原生的POP操作，所以我们需要模拟实现，代码如下：

<?php class RedisClient extends Redis {     const POSITION_FIRST = 0;     const POSITION_LAST = -1;     public function zPop($zset)     {         return $this->zsetPop($zset, self::POSITION_FIRST);     }     public function zRevPop($zset)     {         return $this->zsetPop($zset, self::POSITION_LAST);     }     private function zsetPop($zset, $position)     {         $this->watch($zset);         $element = $this->zRange($zset, $position, $position);         if (!isset($element[0])) {             return false;         }         if ($this->multi()->zRem($zset, $element[0])->exec()) {             return $element[0];         }         return $this->zsetPop($zset, $position);     } } ?>

　　模拟实现了POP操作后，我们就可以使用ZSET实现队列了，代码如下：

<?php $redis = new RedisClient; $redis->connect(‘/tmp/redis.sock’); $redis->zAdd(‘msg’, <PRIORITY>, <MSGID>); while ($msg = $redis->zRevPop(‘msg’)) {     var_dump($msg); } ?>

　　推拉

　　以前微博架构中推拉选择的问题已经被大家讨论过很多次了。实际上消息通知系统和微博差不多，也存在推拉选择的问题，同样答案也是类似的，那就是应该推拉结合。具体点说：在登陆用户获取消息的时候，就是一个拉消息的过程;在把消息发送给登陆用户的时候，就是一个推消息的过程。

　　速度

　　假设要推送一百万条消息的话，那么最直白的实现就是不断的插入，代码如下：

<?php for ($msgid = 1; $msgid <= 1000000; $msgid++) {     $redis->sAdd(‘usr:<USRID>:msg’, $msgid); } ?>

　　Redis的速度是很快的，但是借助PIPELINE，会更快，代码如下：

<?php for ($i = 1; $i <= 100; $i++) {     $redis->multi(Redis::PIPELINE);     for ($j = 1; $j <= 10000; $j++) {         $msgid = ($i – 1) * 10000 + $j;         $redis->sAdd(‘usr:<USRID>:msg’, $msgid);     }     $redis->exec(); } ?>

　　说明：所谓PIPELINE，就是省略了无谓的折返跑，把命令打包给服务端统一处理。

　　前后两段代码在我的测试里，使用PIPELINE的速度大概是不使用PIPELINE的十倍。

　　查询

　　我们用Redis命令行来演示一下用户是如何查询消息的。

　　先插入三条消息，其分别是1，2，3：

redis> HMSET msg:1 title title1 content content1 　　redis> HMSET msg:2 title title2 content content2 　　redis> HMSET msg:3 title title3 content content3

　　再把这三条消息发送给某个用户，其是123：

redis> SADD usr:123:msg 1 　　redis> SADD usr:123:msg 2 　　redis> SADD usr:123:msg 3

　　此时如果简单查询用户有哪些消息的话，无疑只能查到一些：

redis> SMEMBERS usr:123:msg 　　1) “1” 　　2) “2” 　　3) “3”

　　如果还需要用程序根据再来一次查询无疑有点低效，好在Redis内置的SORT命令可以达到事半功倍的效果，实际上它类似于SQL中的JOIN：

redis> SORT usr:123:msg GET msg:*->title 　　1) “title1” 　　2) “title2” 　　3) “title3” 　　redis> SORT usr:123:msg GET msg:*->content 　　1) “content1” 　　2) “content2” 　　3) “content3”

　　SORT的缺点是它只能GET出字符串类型的数据，如果你想要多个数据，就要多次GET：

redis> SORT usr:123:msg GET msg:*->title GET msg:*->content 　　1) “title1” 　　2) “content1” 　　3) “title2” 　　4) “content2” 　　5) “title3” 　　6) “content3”

　　很多情况下这显得不够灵活，好在我们可以采用其他一些方法平衡一下利弊，比如说新加一个字段，冗余保存完整消息的序列化，接着只GET这个字段就OK了。

　　实际暴露查询接口的时候，不会使用PHP等程序来封装，因为那会成倍降低RPS，推荐使用Webdis，它是一个Redis的Web代理，效率没得说。