这篇文章主要介绍“redis特殊数据类型之stream怎么应用”，在日常操作中，相信很多人在Redis特殊数据类型之stream怎么应用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Redis特殊数据类型之stream怎么应用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据类型，Redis 专门为消息队列设计的数据类型。
在 Redis 5.0 Stream 没出来之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：
基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加的稳定和可靠。
常用命令
Stream 消息队列操作命令：
# XADD key [NOMKSTREAM] [MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] *|id field value [field value ...]
127.0.0.1:6379> XADD s1 * name sid10t
"1665047636078-0"
127.0.0.1:6379> XADD s1 * name sidiot
"1665047646214-0"
# XDEL key id [id ...]
127.0.0.1:6379> XDEL s1 1665047646214-0
(integer) 1
# DEL key [key ...]
127.0.0.1:6379> DEL s1
(integer) 1
# XLEN key
127.0.0.1:6379> XLEN s1
(integer) 2
# XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id [id ...]
127.0.0.1:6379> XREAD streams s1 0-0
1) 1) "s1"
2) 1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
127.0.0.1:6379> XREAD count 1 streams s1 0-0
1) 1) "s1"
2) 1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
# XADD 了一条消息之后的扩展
127.0.0.1:6379> XREAD streams s1 1665047636078-0
1) 1) "s1"
2) 1) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
2) 1) "1665053702766-0"
2) 1) "age"
2) "18"
# XRANGE key start end [COUNT count]
127.0.0.1:6379> XRANGE s1 - +
1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
3) 1) "1665053702766-0"
2) 1) "age"
2) "18"
127.0.0.1:6379> XRANGE s1 1665047636078-0 1665047646214-0
1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
# XTRIM key MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]
127.0.0.1:6379> XLEN s1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> XTRIM s1 maxlen 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XLEN s1
(integer) 2
XGROUP CREATE : 创建消费者组；
XREADGROUP : 按消费组形式读取消息；
XPENDING 和 XACK :
XPENDING 命令可以用来查询每个消费组内所有消费者「已读取、但尚未确认」的消息；
XACK 命令用于向消息队列确认消息处理已完成；
# XGROUP CREATE key groupname id|$ [MKSTREAM] [ENTRIESREAD entries_read]
# 需要注意的是，XGROUP CREATE 的 streams 必须是一个存在的 streams，否则会报错；
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream cGroup-top 0-0
(error) ERR The XGROUP subcommand requires the key to exist. Note that for CREATE you may want to use the MKSTREAM option to create an empty stream automatically.
# 0-0 从头开始消费，$ 从尾开始消费；
127.0.0.1:6379> XADD myStream * name sid10t
"1665057823181-0"
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream cGroup-top 0-0
OK
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream cGroup-tail $
OK
# XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] id [id ...]
127.0.0.1:6379> XREADGROUP Group cGroup-top name count 2 STREAMS myStream >
1) 1) "myStream"
2) 1) 1) "1665058086931-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665058090167-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
应用场景
消息队列
生产者通过 XADD 命令插入一条消息：
# * 表示让 Redis 为插入的数据自动生成一个全局唯一的 ID
# 往名称为 mymq 的消息队列中插入一条消息，消息的键是 name，值是 sid10t
127.0.0.1:6379> XADD mymq * name sid10t
"1665058759764-0"
插入成功后会返回全局唯一的 ID："1665058759764-0"。消息的全局唯一 ID 由两部分组成：
消费者通过 XREAD 命令从消息队列中读取消息时，可以指定一个消息 ID，并从这个消息 ID 的下一条消息开始进行读取（注意是输入消息 ID 的下一条信息开始读取，不是查询输入 ID 的消息）。
127.0.0.1:6379> XREAD STREAMS mymq 1665058759764-0
(nil)
127.0.0.1:6379> XREAD STREAMS mymq 1665058759763-0
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665058759764-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
如果想要实现阻塞读（当没有数据时，阻塞住），可以调用 XRAED 时设定 BLOCK 配置项，实现类似于 BRPOP 的阻塞读取操作。
比如，下面这命令，设置了 BLOCK 10000 的配置项，10000 的单位是毫秒，表明 XREAD 在读取最新消息时，如果没有消息到来，XREAD 将阻塞 10000 毫秒（即 10 秒），然后再返回。
# 命令最后的 $ 符号表示读取最新的消息
127.0.0.1:6379> XREAD BLOCK 10000 STREAMS mymq $
(nil)
(10.01s)
Stream 的基础方法，使用 xadd 存入消息和 xread 循环阻塞读取消息的方式可以实现简易版的消息队列，交互流程如下图所示：
前面介绍的这些操作 List 也支持的，接下来看看 Stream 特有的功能。
Stream 可以以使用 XGROUP 创建消费组，创建消费组之后，Stream 可以使用 XREADGROUP 命令让消费组内的消费者读取消息。
创建两个消费组，这两个消费组消费的消息队列是 mymq，都指定从第一条消息开始读取：
# 创建一个名为 group1 的消费组，0-0 表示从第一条消息开始读取。
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE mymq group1 0-0
OK
# 创建一个名为 group2 的消费组，0-0 表示从第一条消息开始读取。
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE mymq group2 0-0
OK
消费组 group1 内的消费者 consumer1 从 mymq 消息队列中读取所有消息的命令如下：
# 命令最后的参数“>”，表示从第一条尚未被消费的消息开始读取。
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665058759764-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
消息队列中的消息一旦被消费组里的一个消费者读取了，就不能再被该消费组内的其他消费者读取了，即同一个消费组里的消费者不能消费同一条消息。
比如说，我们执行完刚才的 XREADGROUP 命令后，再执行一次同样的命令，此时读到的就是空值了：
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq >
(nil)
但是，不同消费组的消费者可以消费同一条消息（但是有前提条件，创建消息组的时候，不同消费组指定了相同位置开始读取消息） 。
比如说，刚才 group1 消费组里的 consumer1 消费者消费了一条 id 为 1665058759764-0 的消息，现在用 group2 消费组里的 consumer1 消费者消费消息：
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665058759764-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
因为我创建两组的消费组都是从第一条消息开始读取，所以可以看到第二组的消费者依然可以消费 id 为 1665058759764-0 的这一条消息。因此，不同的消费组的消费者可以消费同一条消息。
使用消费组的目的是让组内的多个消费者共同分担读取消息，所以，我们通常会让每个消费者读取部分消息，从而实现消息读取负载在多个消费者间是均衡分布的。
例如，我们执行下列命令，让 group2 中的 consumer1、2、3 各自读取一条消息。
# 让 group2 中的 consumer1 从 mymq 消息队列中消费一条消息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665060632864-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
# 让 group2 中的 consumer2 从 mymq 消息队列中消费一条消息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer2 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665060633903-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
# 让 group2 中的 consumer3 从 mymq 消息队列中消费一条消息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer3 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665060634962-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
基于 Stream 实现的消息队列，如何保证消费者在发生故障或宕机再次重启后，仍然可以读取未处理完的消息？
Streams 会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，直到消费者使用 XACK 命令通知 Streams “消息已经处理完成”。
消费确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 XACK 命令确认消息已经被消费完成，整个流程的执行如下图所示：
如果消费者没有成功处理消息，它就不会给 Streams 发送 XACK 命令，消息仍然会留存。此时，消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。
例如，我们来查看一下 group2 中各个消费者已读取、但尚未确认的消息个数，命令如下：
127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2
1) (integer) 4
2) "1665058759764-0"
3) "1665060634962-0"
4) 1) 1) "consumer1"
2) "2"
2) 1) "consumer2"
2) "1"
3) 1) "consumer3"
2) "1"
如果想查看某个消费者具体读取了哪些数据，可以执行下面的命令：
# 查看 group2 里 consumer2 已从 mymq 消息队列中读取了哪些消息
127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2
1) 1) "1665060633903-0"
2) "consumer2"
3) (integer) 1888805
4) (integer) 1
可以看到，consumer2 已读取的消息的 ID 是 1665060633903-0。
一旦消息 1665060633903-0 被 consumer2 处理了，consumer2 就可以使用 XACK 命令通知 Streams，然后这条消息就会被删除。
127.0.0.1:6379> XACK mymq group2 1665060633903-0
(integer) 1
当我们再使用 XPENDING 命令查看时，就可以看到，consumer2 已经没有已读取、但尚未确认处理的消息了。
127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2
(empty array)
小结
好了，基于 Stream 实现的消息队列就说到这里了，小结一下：
Redis 基于 Stream 消息队列与专业的消息队列有哪些差距？
一个专业的消息队列，必须要做到两大块：
1、Redis Stream 消息会丢失吗？
使用一个消息队列，其实就分为三大块：生产者、队列中间件、消费者，所以要保证消息就是保证三个环节都不能丢失数据。
Redis Stream 消息队列能不能保证三个环节都不丢失数据？
Redis 生产者会不会丢消息？生产者会不会丢消息，取决于生产者对于异常情况的处理是否合理。 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 （ MQ 中间件） 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，如果返回异常则进行消息重发，那么这个阶段是不会出现消息丢失的。
Redis 消费者会不会丢消息？不会，因为 Stream （ MQ 中间件）会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，但是未被确认的消息。消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。等到消费者执行完业务逻辑后，再发送消费确认 XACK 命令，也能保证消息的不丢失。
Redis 消息中间件会不会丢消息？会，Redis 在以下 2 个场景下，都会导致数据丢失：
AOF 持久化配置为每秒写盘，但这个写盘过程是异步的，Redis 宕机时会存在数据丢失的可能；
主从复制也是异步的，主从切换时，也存在丢失数据的可能 (opens new window)。
可以看到，Redis 在队列中间件环节无法保证消息不丢。像 RabbitMQ 或 Kafka 这类专业的队列中间件，在使用时是部署一个集群，生产者在发布消息时，队列中间件通常会写「多个节点」，也就是有多个副本，这样一来，即便其中一个节点挂了，也能保证集群的数据不丢失。
2、Redis Stream 消息可堆积吗？
Redis 的数据都存储在内存中，这就意味着一旦发生消息积压，则会导致 Redis 的内存持续增长，如果超过机器内存上限，就会面临被 OOM 的风险。
所以 Redis 的 Stream 提供了可以指定队列最大长度的功能，就是为了避免这种情况发生。
当指定队列最大长度时，队列长度超过上限后，旧消息会被删除，只保留固定长度的新消息。这么来看，Stream 在消息积压时，如果指定了最大长度，还是有可能丢失消息的。
但 Kafka、RabbitMQ 专业的消息队列它们的数据都是存储在磁盘上，当消息积压时，无非就是多占用一些磁盘空间。
因此，把 Redis 当作队列来使用时，会面临的 2 个问题：
Redis 本身可能会丢数据；
面对消息挤压，内存资源会紧张；
所以，能不能将 Redis 作为消息队列来使用，关键看你的业务场景：
补充：Redis 发布/订阅机制为什么不可以作为消息队列？
发布订阅机制存在以下缺点，都是跟丢失数据有关：
发布/订阅机制没有基于任何数据类型实现，所以不具备「数据持久化」的能力，也就是发布/订阅机制的相关操作，不会写入到 RDB 和 AOF 中，当 Redis 宕机重启，发布/订阅机制的数据也会全部丢失。
发布订阅模式是 “发后既忘” 的工作模式，如果有订阅者离线重连之后不能消费之前的历史消息。
当消费端有一定的消息积压时，也就是生产者发送的消息，消费者消费不过来时，如果超过 32M 或者是 60s 内持续保持在 8M 以上，消费端会被强行断开，这个参数是在配置文件中设置的，默认值是 client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60。
所以，发布/订阅机制只适合即使通讯的场景，比如构建哨兵集群 (opens new window)的场景采用了发布/订阅机制。
到此，关于“Redis特殊数据类型之stream怎么应用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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