任务队列越堆越多，  
Worker 明明在跑，  
机器资源看着也不紧张，  
可就是——**慢得离谱**。

你盯着 Redis，看着那条队列曲线，心里只有一个疑问：

> 到底是谁在拖后腿？
>

更让人崩溃的是，你几乎找不到一个明确的“凶手”。没有 CPU 飙高，没有内存泄漏，日志也干干净净。系统看起来一切正常，但效率却在悄悄下滑。

这篇文章，我不打算从“理论上讲队列系统如何设计”开始，而是从一个**真实得不能再真实的业务场景**讲起。

## 一、事情是怎么变糟的
最开始，这个采集系统其实很朴素：

+ 单机
+ Redis 当任务队列
+ requests 抓页面
+ 一秒几十个请求

跑得挺舒服。

后来业务一上量，情况就变了：

+ 目标站点多了
+ 页面越来越重
+ 封 IP 开始频繁出现

于是你顺理成章做了几件“看起来完全正确”的事：

1. 接入16YUN代理IP
2. Worker 扩容，多进程、多线程一起上
3. 请求失败自动重试
4. timeout 设大一点，别太激进

刚上线那天，你甚至有点得意。  
结果没过多久，队列开始**一点点变慢**。

不是崩，是那种**慢慢失血的慢**。

## 二、大多数时候，队列真的不是问题
很多人第一反应都会怀疑队列本身：

+ Redis 扛不住了？
+ 消费速度不够？
+ Python 性能太差？

但说句大实话：  
**如果你用的是 Redis，它几乎不太可能是第一个瓶颈。**

真正的问题，往往出现在队列“后面”——  
也就是 Worker 拿到任务之后，到底在干什么。

## 三、Worker 看起来在干活，其实是在等
这是最容易被忽略的一点。

你看到的表象是：

+ Worker 进程在运行
+ 线程数也没减少
+ 日志偶尔还在打印

但实际上，很多 Worker 正在做的事只有一件：

> **等网络。**
>

尤其是在你引入代理 IP 之后。

## 四、网络本身就是一个延迟放大器
代理IP 是采集绕不开的东西，这点没什么好争的。

但它有一个副作用，经常被低估：

> **任何网络问题，都会被代理放大。**
>

直连的时候：

+ DNS 慢一点
+ TCP 卡一下
+ 请求 200～300ms 超时

换成代理之后：

+ 建立连接慢
+ 隧道不稳定
+ TLS 握手反复失败
+ 一个请求卡 5～10 秒很常见

如果你 timeout 设得偏大，那基本等于：

> **一个任务可以独占一个 Worker 好几秒。**
>

队列慢，就是这么悄无声息发生的。

## 五、一段“完全不像有问题”的真实代码
下面这段代码，我敢说你八成写过类似的。

### Redis + requests + 爬虫代理
```python
import redis
import requests
import time

# Redis 连接
redis_client = redis.Redis(
    host="127.0.0.1",
    port=6379,
    db=0,
    decode_responses=True
)

TASK_QUEUE = "crawl:task:queue"

# 16YUN代理
PROXY_HOST = "proxy.16yun.cn"
PROXY_PORT = 8080
PROXY_USER = "username"
PROXY_PASS = "password"

proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"

proxies = {
    "http": proxy_url,
    "https": proxy_url
}
```

---

### Worker 主循环
```python
def crawl(url):
    try:
        response = requests.get(
            url,
            proxies=proxies,
            timeout=10  # 看起来很“稳妥”
        )
        return response.status_code
    except Exception:
        return None


def worker():
    while True:
        task = redis_client.blpop(TASK_QUEUE, timeout=5)
        if not task:
            continue

        url = task[1]
        start = time.time()

        status = crawl(url)

        cost = time.time() - start
        print(f"[Worker] url={url} status={status} cost={cost:.2f}s")
```

代码本身没什么“明显错误”，  
也正因为这样，它才危险。

---

## 六、慢队列真正的元凶藏在哪
这段代码里，有几个点组合在一起，效果非常致命。

### timeout 太“仁慈”
10 秒 timeout，意味着什么？

意味着：

+ 一个坏代理
+ 一次卡死连接
+ 就能白白耗掉一个 Worker 10 秒

线程一多，问题会被**指数级放大**。

### 所有失败被当成一种失败
```python
except Exception:
    return None
```

代理错误、网络抖动、目标站点封禁，  
全被混在一起处理。

结果就是：

+ 坏代理一直被用
+ 慢请求不断回流
+ 队列永远清不干净

### Redis 根本不知道你在“等”
对 Redis 来说：

> 任务已经被取走了
>

至于这个任务在 Worker 里是执行中，还是卡在网络里，它一无所知。

于是你看到的就是：

+ 队列不怎么动
+ 系统却没明显报错

## 七、让队列重新“活过来”的几个小改动
### 把 timeout 当成“刹车”，不是安全带
```python
requests.get(
    url,
    proxies=proxies,
    timeout=(3, 5)  # 连接超时 / 读取超时
)
```

在采集系统里：

> **慢请求不是温柔，是灾难。**
>

### 至少区分一下失败类型
```python
except requests.exceptions.ProxyError:
    return "proxy_error"
except requests.exceptions.Timeout:
    return "timeout"
```

你不需要一开始就做得多精细，  
但至少要知道——是谁在拖慢你。

### 给慢任务打个标签
```python
if cost > 5:
    print(f"[WARN] 慢任务: {url}, cost={cost:.2f}s")
```

第一次看到这些日志时，你会突然明白：

> 原来不是队列慢，是这些请求太慢。
>

## 八、写在最后的一句实话
如果你的采集系统出现了下面这些症状：

+ 队列越来越慢
+ 资源利用率却不高
+ 找不到明确瓶颈

那大概率不是架构不行，也不是 Redis 不行，而是：

> **你的 Worker 被“等待”悄悄耗死了。**
>

而在采集系统里，  
**代理 IP，往往就是那个最容易制造“等待”的变量。**



任务队列越堆越多，  Worker 明明在跑，  机器资源看着也不紧张，  可就是——慢得离谱。

任务队列明明在跑，为什么整体速度却越来越慢

本文探讨了采集系统中任务队列变慢的问题，指出真正的瓶颈在于Worker在等待网络响应，尤其是使用代理IP后。建议减少timeout时间，区分失败类型，并标记慢任务，以提高效率。

后端

网络与通信

开发工具

Redis任务队列变慢？Worker看似运行但效率低下？问题往往出在网络等待而非队列本身。代理IP会放大网络延迟，导致Worker长时间卡顿。解决方案：合理设置超时、区分错误类型、标记慢任务。采集系统瓶颈常在于代理网络而非架构设计。

Python

Redis

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