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！

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：

发布订阅模式，不能持久化也就无法可靠的保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷；

List 实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除，而且生产者需要自行实现全局唯一 ID。

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。

Stream 消息队列操作命令：

XADD : 插入消息，保证有序，可以自动生成全局唯一 ID

XDEL : 根据消息 ID 删除消息；

DEL : 删除整个 Stream；

#XADDkey[NOMKSTREAM][MAXLEN|MINID[=|~]threshold[LIMITcount]]*|idfieldvalue[fieldvalue...]127.0.0.1:6379>XADDs1*namesid10t"1665047636078-0"127.0.0.1:6379>XADDs1*namesidiot"1665047646214-0"#XDELkeyid[id...]127.0.0.1:6379>XDELs11665047646214-0(integer)1#DELkey[key...]127.0.0.1:6379>DELs1(integer)1

XLEN : 查询消息长度；

XREAD : 用于读取消息，可以按 ID 读取数据；

XRANGE : 读取区间消息；

XTRIM : 裁剪队列消息个数；

#XLENkey127.0.0.1:6379>XLENs1(integer)2#XREAD[COUNTcount][BLOCKmilliseconds]STREAMSkey[key...]id[id...]127.0.0.1:6379>XREADstreamss10-01)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>XREADcount1streamss10-01)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>XREADstreamss11665047636078-01)1)"s1"2)1)1)"1665047646214-0"2)1)"name"2)"sidiot"2)1)"1665053702766-0"2)1)"age"2)"18"#XRANGEkeystartend[COUNTcount]127.0.0.1:6379>XRANGEs1-+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>XRANGEs11665047636078-01665047646214-01)1)"1665047636078-0"2)1)"name"2)"sid10t"2)1)"1665047646214-0"2)1)"name"2)"sidiot"#XTRIMkeyMAXLEN|MINID[=|~]threshold[LIMITcount]127.0.0.1:6379>XLENs1(integer)3127.0.0.1:6379>XTRIMs1maxlen2(integer)1127.0.0.1:6379>XLENs1(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；

#XGROUPCREATEkeygroupnameid|$[MKSTREAM][ENTRIESREADentries_read]#需要注意的是，XGROUPCREATE的streams必须是一个存在的streams，否则会报错；127.0.0.1:6379>XGROUPCREATEmyStreamcGroup-top0-0(error)ERRTheXGROUPsubcommandrequiresthekeytoexist.NotethatforCREATEyoumaywanttousetheMKSTREAMoptiontocreateanemptystreamautomatically.#0-0从头开始消费，$从尾开始消费；127.0.0.1:6379>XADDmyStream*namesid10t"1665057823181-0"127.0.0.1:6379>XGROUPCREATEmyStreamcGroup-top0-0OK127.0.0.1:6379>XGROUPCREATEmyStreamcGroup-tail$OK#XREADGROUPGROUPgroupconsumer[COUNTcount][BLOCKmilliseconds][NOACK]STREAMSkey[key...]id[id...]127.0.0.1:6379>XREADGROUPGroupcGroup-topnamecount2STREAMSmyStream>1)1)"myStream"2)1)1)"1665058086931-0"2)1)"name"2)"sid10t"2)1)"1665058090167-0"2)1)"name"2)"sidiot"

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sid10t127.0.0.1:6379>XADDmymq*namesid10t"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：

第一部分 “1665058759764” 是数据插入时，以毫秒为单位计算的当前服务器时间；

第二部分表示插入消息在当前毫秒内的消息序号，这是从 0 开始编号的。例如，“1665058759764-0” 就表示在 “1665058759764” 毫秒内的第 1 条消息。

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>XREADSTREAMSmymq1665058759764-0(nil)127.0.0.1:6379>XREADSTREAMSmymq1665058759763-01)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$符号表示读取最新的消息127.0.0.1:6379>XREADBLOCK10000STREAMSmymq$(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>XGROUPCREATEmymqgroup10-0OK#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>XGROUPCREATEmymqgroup20-0OK

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>XREADGROUPGROUPgroup1consumer1STREAMSmymq>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>XREADGROUPGROUPgroup1consumer1STREAMSmymq>(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>XREADGROUPGROUPgroup2consumer1STREAMSmymq>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>XREADGROUPGROUPgroup2consumer1COUNT1STREAMSmymq>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>XREADGROUPGROUPgroup2consumer2COUNT1STREAMSmymq>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>XREADGROUPGROUPgroup2consumer3COUNT1STREAMSmymq>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>XPENDINGmymqgroup21)(integer)42)"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>XPENDINGmymqgroup2-+10consumer21)1)"1665060633903-0"2)"consumer2"3)(integer)18888054)(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>XACKmymqgroup21665060633903-0(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>XPENDINGmymqgroup2-+10consumer2(emptyarray)

好了，基于 Stream 实现的消息队列就说到这里了，小结一下：

消息保序：XADD/XREAD

阻塞读取：XREAD block

重复消息处理：Stream 在使用 XADD 命令，会自动生成全局唯一 ID；

消息可靠性：内部使用 PENDING List 自动保存消息，使用 XPENDING 命令查看消费组已经读取但是未被确认的消息，消费者使用 XACK 确认消息；

支持消费组形式消费数据

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：

消息不可丢。

消息可堆积。

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：

如果你的业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。

如果你的业务有海量消息，消息积压的概率比较大，并且不能接受数据丢失，那么还是用专业的消息队列中间件吧。

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，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！