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redis高级数据结构Stream

news 文章来源：https://blog.csdn.net/SO_zxn/article/details/145528908 2025/5/23 16:56:57

文章目录

背景
stream概述
- 消息 ID
- 消息内容
- 常见操作
- 独立消费
- 创建消费组
- 消费
Stream弊端
- Stream 消息太多怎么办?
- 消息如果忘记 ACK 会怎样?
- PEL 如何避免消息丢失?
- 分区 Partition
Stream 的高可用
总结

背景

为了解决list作为消息队列是无法支持消息多播问题，Redis5.0 多出了一个数据结构 Stream，它是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列，作者坦言 Redis Stream 狠狠地借鉴了 Kafka 的设计。

stream概述

在这里插入图片描述

Redis Stream 的结构如上图所示，它有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容。消息是持久化的， Redis 重启后，内容还在。

每个 Stream 都有唯一的名称，它就是 Redis 的 key，在我们首次使用 xadd 指令追加消息时自动创建。

每个 Stream 都可以挂多个消费组，每个消费组会有个游标 last_delivered_id 在 Stream数组之上往前移动，表示当前消费组已经消费到哪条消息了。每个消费组都有一个 Stream内唯一的名称，消费组不会自动创建，它需要单独的指令 xgroup create 进行创建，需要指定从 Stream 的某个消息 ID 开始消费，这个 ID 用来初始化 last_delivered_id 变量。

每个消费组 (Consumer Group) 的状态都是独立的，相互不受影响。也就是说同一份Stream 内部的消息会被每个消费组都消费到。

同一个消费组 (Consumer Group) 可以挂接多个消费者 (Consumer)，这些消费者之间是竞争关系，任意一个消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。每个消费者有一个组内唯一名称。

消费者 (Consumer) 内部会有个状态变量 pending_ids，它记录了当前已经被客户端读取的消息，但是还没有 ack。如果客户端没有 ack，这个变量里面的消息 ID 会越来越多，一旦某个消息被 ack，它就开始减少。这个 pending_ids 变量在 Redis 官方被称之为 PEL，也就是 Pending Entries List，这是一个很核心的数据结构，它用来确保客户端至少消费了消息一次，而不会在网络传输的中途丢失了没处理。

消息 ID

消息 ID 的形式是 timestampInMillis-sequence，例如 1527846880572-5，它表示当前的消息在毫米时间戳 1527846880572 时产生，并且是该毫秒内产生的第 5 条消息。消息 ID 可以由服务器自动生成，也可以由客户端自己指定，但是形式必须是整数-整数，而且必须是后面加入的消息的 ID 要大于前面的消息 ID。

消息内容

消息内容就是键值对，形如 hash 结构的键值对，这没什么特别之处。

常见操作

1、 xadd 追加消息
2、 xdel 删除消息，这里的删除仅仅是设置了标志位，不影响消息总长度
3、 xrange 获取消息列表，会自动过滤已经删除的消息
4、 xlen 消息长度
5、 del 删除 Stream

独立消费

我们可以在不定义消费组的情况下进行 Stream 消息的独立消费，当 Stream 没有新消
息时，甚至可以阻塞等待。 Redis 设计了一个单独的消费指令 xread，可以将 Stream 当成普通的消息队列 (list) 来使用。使用 xread 时，我们可以完全忽略消费组 (Consumer Group)的存在，就好比 Stream 就是一个普通的列表 (list)。

客户端如果想要使用 xread 进行顺序消费，一定要记住当前消费到哪里了，也就是返回的消息 ID。下次继续调用 xread 时，将上次返回的最后一个消息 ID 作为参数传递进去，就可以继续消费后续的消息。block 0 表示永远阻塞，直到消息到来， block 1000 表示阻塞 1s，如果 1s 内没有任何消息到来，就返回 nil。类似kafka广播消费，客户端保存offset。

创建消费组

在这里插入图片描述
Stream 通过 xgroup create 指令创建消费组 (Consumer Group)，需要传递起始消息 ID 参数用来初始化 last_delivered_id 变量。其实就是kafka广播消费下客户端自己保存offset，消费者在消费前传递offset告知kafka从哪开始消费，果然是借鉴kafka，但是没做到kafka的层度（kafka客户端会自己保存在内存中，不需要使用者自己保存）。

消费

Stream 提供了 xreadgroup 指令可以进行消费组的组内消费，需要提供消费组名称、消费者名称和起始消息 ID。它同 xread 一样，也可以阻塞等待新消息。读到新消息后，对应的消息 ID 就会进入消费者的 PEL(正在处理的消息) 结构里，客户端处理完毕后使用 xack指令通知服务器，本条消息已经处理完毕，该消息 ID 就会从 PEL 中移除。

Stream弊端

Stream 消息太多怎么办?

读者很容易想到，要是消息积累太多， Stream 的链表岂不是很长，内容会不会爆掉?xdel指令又不会删除消息，它只是给消息做了个标志位。

Redis 自然考虑到了这一点，所以它提供了一个定长 Stream 功能。在 xadd 的指令提供一个定长长度 maxlen，就可以将老的消息干掉，确保最多不超过指定长度。

这个类似kafka的日志删除，只是这里固定为根据大小删除，当达到一定量就删除旧数据。

消息如果忘记 ACK 会怎样?

Stream 在每个消费者结构中保存了正在处理中的消息 ID 列表 PEL，如果消费者收到
了消息处理完了但是没有回复 ack，就会导致 PEL 列表不断增长，如果有很多消费组的话，那么这个 PEL 占用的内存就会放大。

PEL 如何避免消息丢失?

在客户端消费者读取 Stream 消息时， Redis 服务器将消息回复给客户端的过程中，客户端突然断开了连接，消息就丢失了。但是 PEL 里已经保存了发出去的消息 ID。待客户端重新连上之后，可以再次收到 PEL 中的消息 ID 列表。不过此时 xreadgroup 的起始消息ID 不能比PEL内的大，而必须是任意有效的消息 ID，一般将参数设为 0-0，表示读取所有的PEL 消息以及自 last_delivered_id 之后的新消息。这其实就像kafka提供seek方法用于客户端指定从哪个offset开始消费。

分区 Partition

Redis 的服务器没有原生支持分区能力，如果想要使用分区，那就需要分配多个Stream，然后在客户端使用一定的策略来生产消息到不同的 Stream。所以个人认为还是kafka强大，stream只是个对kafka进行大量阉割的消息队列，使用上请谨慎。

Stream 的高可用

Stream 的高可用是建立主从复制基础上的，它和其它数据结构的复制机制没有区别，也就是说在 Sentinel 和 Cluster 集群环境下 Stream 是可以支持高可用的。不过鉴于 Redis 的指令复制是异步的，在 failover 发生时， Redis 可能会丢失极小部分数据，这点 Redis 的其它数据结构也是一样的。

总结

如果真需要使用消息队列那么还是选择市面上大家认可的消息队列，以防在后期迭代时发现大量功能问题和性能问题。