为了避免Redis队列阻塞，可以采取以下策略：
使用非阻塞I/O模型：Redis支持非阻塞I/O操作，可以使用非阻塞的客户端库或者设置socket选项为非阻塞模式。这样可以避免在等待数据时阻塞整个程序。
使用异步编程：通过使用异步编程模型，如Python的asyncio库或者Node.js的异步I/O，可以在等待Redis响应时执行其他任务，从而避免阻塞。
使用多个消费者：通过增加处理队列的工作进程或线程数量，可以实现多个消费者同时处理队列中的任务。这样可以降低单个消费者处理任务时的阻塞风险。
使用Redis的发布/订阅模式：通过将任务发布到Redis的频道，可以让多个消费者订阅该频道并异步处理任务。这样可以避免单个消费者处理任务时的阻塞风险。
设置合理的超时时间：为Redis操作设置合理的超时时间，可以避免因等待时间过长而导致的阻塞。在超时时间内无法完成的任务，可以返回错误信息并让调用者处理。
使用Redis集群：通过将数据分布在多个Redis节点上，可以实现负载均衡和故障转移，从而降低单个节点处理任务时的阻塞风险。
优化Redis配置：合理调整Redis的配置参数，如内存限制、最大连接数等，可以确保Redis在高负载情况下仍能保持较好的性能，从而降低阻塞风险。
监控和预警：通过监控Redis的运行状态和性能指标，可以及时发现并解决潜在的性能问题，从而降低阻塞风险。同时，可以设置预警机制，当Redis出现异常时及时通知相关人员处理。