Redis stream特性了解
在发布订阅中我们了解到发布订阅模式存在的无法持久化保存消息和对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷,以下就来了解一下stream是如何解决这个问题的
steam是类似于仅添加log的数据结构,提供了以下基本命令
-
XADD: 添加新条目到stream
# 语法xadd {key} {id_generator} {key} {value} [{key} {value} ...] # id表示生成id的规则。*表示时间戳 + 序号的方式自动生成ID,用户也可以自己指定 ID xadd skey * name alex age 16
-
XREAD: 读取条目
# xread [Count {count}] [BLOCK {ms}] STREAMS {key} {id} # Block 0代表一致堵塞 # id采用$代表最新的id # 查询skey stream id 100001之后的第一条消息 xread Count 1 STREAMS skey 100001
-
XDEL: 根据id删除消息
xdel skey 100001
-
DEL: 删除stream
del skey
-
XRANGE: 返回范围内的条目
# xrange {key} start end [Count {count}] # - 表示第一条消息 +表示最后一条消息 # 查询skey steam的第一条到最后一条消息 xrange skey - +
-
XLEN: 返回流的长度
xlen skey
-
XINFO: 展示stream的信息
# 展示stream skey关于流如何在内部编码的信息,还显示了流中的第一个和最后一个消息。另一个可用的信息是与此流关联的消费者组的数量。 XINFO STREAM skey # 询问更多关于消费者群体的信息 XINFO GROUPS skey
消费组
-
XGROUP: 创建、销毁、管理消费组
# xgroup create {stream_key} {group_key} {offset} # 0-0代表从第一条消息开始读取,$代表读取新消息 # 可以在最后添加MKSTREAM来自动创建不存在的stream xgroup create skey gname $
-
XREADGROUP: 通过消费组读取消息
# xreadgroup group {group_key} {consumer_key} streams {stream_key} {id} # > 代表到目前为止,消息从未传递给其他消费者 xreadgroup group gname cname streams skey >
如果ID是特殊ID >,则该命令将只返回到目前为止从未传递给其他消费者的新消息,并且作为副作用,将更新消费者组的最后一个ID。
如果ID是任何其他有效的数字ID,那么该命令将允许我们访问pending消息的历史记录。也就是说,传递给该指定使用者(由所提供的名称标识)的消息集,并且到目前为止从未使用XACK进行确认。
-
XACK: 标记消息已被处理
# 标记之后的消息就不在pending消息历史中了 XACK skey gname 1692632639151-0
消息子集所有权转移
-
XPENDING: 输出消费组pending消息数量
# XPENDING <key> <groupname> [[IDLE <min-idle-time>] <start-id> <end-id> <count> [<consumer-name>]] # 输出stream skey所在消息组gname的信息 xpending skey gname
-
XCLAIM: 变更消费者消息所有权
# XCLAIM <key> <group> <consumer> <min-idle-time> <ID-1> <ID-2> ... <ID-N> # 提供了最小空闲时间,因此只有当上述消息的空闲时间大于指定的空闲时间时,操作才会工作。这很有用,因为可能有两个客户端同时试图重新声明一条消息 XCLAIM skey gname cname 60000 1692632647899-0
6.2之后引入了XAUTOCLAIM,用于自动识别空闲的挂起消息,并将它们的所有权转移给消费者
与发布订阅的区别
所有消息都无限期地添加到流中(除非用户显式地要求删除条目):不同的消费者将通过记住最后收到的消息的ID,从其角度知道什么是新消息。
流消费者组提供了发布订阅无法实现的控制级别,对同一流使用不同的组,明确确认已处理的项目,检查挂起项目的能力,声明未处理的消息,以及每个单个客户端的连贯历史可见性,只能看到其私有的过去的消息历史。
性能
添加一个条目是O(1)、访问任何单条目都是O(n),其中n是ID的长度。
由于流id通常很短且长度固定,因此这有效地减少了常量查找时间。
Ref
- https://redis.io/docs/data-types/streams/
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