Redis的List数据类型做为消息队列,已经比较合适了,但存在一些不足,好比只能独立消费,订阅发布又没法支持数据的持久化,相对前二者,Redis Stream做为消息队列的使用更为有优点。
相信球迷小伙伴们对文字直播这个东西都不陌生,时常在想,这个功能是怎么实现的?
具体说就是用什么技术实现最为合适?如何面对数以百万计的读压力?广告消息是如何插播进来的?最后的历史消息如何归档,如何持久化存储?
文字直播其实就是解说员做为生产者,生产消息(文字信息),各类客户端做为消费者,消费信息(刷新文字内容)。
典型的消息队列实现,能够用队列或者相似队列的功能实现,这里只是简单想象一下,结合redis中的stream数据类型,来学习stream做为消息队列的功能实现。
1,生成者:生产者队列的建立,与消息的增删改
1.1 建立并写入消息
语法:
xadd queue_name Id filed value(filed value)
1,每一组消息须要一个惟一的Id,*号表示服务器自动生成ID,后面顺序跟着一组或者多组消息(filed value)
2,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,而且是该毫秒内产生的第5条消息。
消息ID能够由服务器自动生成,也能够由客户端本身指定,可是形式必须是整数-整数,并且必须是后面加入的消息的ID要大于前面的消息ID。
3,消息元素的的结构为key-value,必须成对出现,若是key或者value元素中有空格,必须用"abc def"或者'abc def'括起来
1.2 生产者写入消息
语法:xadd
queue_name *|Id filed value
1.3 xlen 当前stream的长度:xlen stream_name
xlen "NBA_Match_001"
,也就是上面写入的10条消息
1.4 限制某一个stream的最大长度,maxlen
依据先进先出的原则,自动删除超出最长长度的消息
xadd "NBA_Match_001" maxlen 50000 * "2019-07-13 08:26:39" "反击哈腾,一条龙上篮得分"
1.5 查询消息(查询是生产者查询本身生产的消息,跟消费者的消费是两码事)
正向查询
xrange "NBA_Match_001" # 查询全部消息
xrange "NBA_Match_001" - + # -表示最小值, +表示最大值
xrange "NBA_Match_001" 1562980142175-0 + # 指定最小消息ID的列表
xrange "NBA_Match_001"- 1562980142175-0 # 指定最大消息ID的列表
反向查询
xrevrange "NBA_Match_001"
xrevrange "NBA_Match_001" + -
xrevrange "NBA_Match_001" + 1562980142175-0
xrevrange "NBA_Match_001" 1562980142175-0 -
redis

1.6 删除消息
xdel stream_name id,删除消息并非真正的物理删除,队列的长度不变,指示标记当前消息被删除服务器

1.7 查看stream属性xinfo stream stream_name
1.8 del stream_name
删除 stream :del NBA_Match_001
删除本质上本Redis中的其余数据类型一致,stream自己就是一个key值,del key值就删除了整个消息的所有信息。
2 xread:独立消费
相似于List,生产者往list中写数据,消费者从list中读数据,只能有一个消费者
2. 1,从头部读取消息,从某个streams中读取n条消息,0-0只从头开始,或者指定从streams的Id开始
xread count 1 streams "NBA_Match_001" 0-0
xread count 1 streams "NBA_Match_001" 1562980142175-0
2.2,从尾部读取最新的一条消息
xread count 1 streams "NBA_Match_001" $
此时默认不返回任何消息
xread block 0 count 1 streams "NBA_Match_001" $
以阻塞的方式读取尾部最新的一条消息,直到新的消息的到来
3 多消费者xgroup
:消费组,每一个组中的消费者独立消费stream中的消息
典型的好比文字直播的安卓App客户端,苹果App客户端,网页客户端等等。多个终端,均可以独立地消费队列里面的
3.1 建立消费组学习
对消息队列"NBA_Match_001"建立了两个消费组,一个是cg1,一个是cg2,好比网页客户端与App客户端 spa
1,xgroup create "NBA_Match_001" cg1 0-0 # 表示从头开始消费
建立消费组cg1,消费组必须绑定一个steam(NBA_Match_001),从头(0-0 )开始消费"NBA_Match_001"中的消息
2,
xgroup create "NBA_Match_001" cg2 0-0 # 表示从头开始消费
3,2 从消费组中建立消费者
xreadgroup指令能够进行消费组的组内消费
xreadgroup GROUP cg1 c1 count 1 streams "NBA_Match_001" >
>号表示从当前消费组的last_delivered_id后面开始读 , 每当消费者读取一条消息,last_delivered_id变量就会前进
当一个组的消费则消费彻底部消息以后,就没有新的消息了
每一个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的,相互不受影响。也就是说同一份Stream内部的消息会被每一个消费组都消费到。
同一个消费组(Consumer Group)能够挂接多个消费者(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。
每一个消费者者有一个组内惟一名称。code
关于消费组,可能不太好理解,举个例子就比较清楚
假设有2个消费组cg1,cg2,对于cg1,其组内共有3个消费者c1,、c二、c3。一个消息队列中共有5条消息a,b,c,d,e,那么一种可能的消费方式以下
a -> c1
b -> c2
c -> c3
d -> c1
e -> c2
也就是说3个消费者,对于消息的消费是互斥的,消费的消息是没有交集的
而对于cg2,一样能够消费a,b,c,d,e这5条消息,不依赖于cg1消费组以及消费状况,同理,具体怎么消费,取决于其组内的消费者数量
就比如体育直播的客户端,正常状况下,网页客户端能够收到全部的直播消息,手机App客户端也能够收到全部的直播消息同样,不一样消费组间对消息的消费互不干扰。htm
4 多个生产者和多个消费者blog
这种状况相似以上,不用的是增长了多个消费者,在上面的基础上作了扩展。
其实不难想象,文字直播插播的广告消息,多是相似以下结构,是另一个独立的生产者,与文字直播员同样生成写入消息到队列,而后客户端看到的就是夹杂了广告的直播。队列

目前就我的认识而言,stream数据类型实现消息队列并不完美,最大的问题就是单点压力问题:这里是说单点压力,而不是单点故障,stream类型数据,其实从逻辑上看,是一个key值(stream_name),跟着一系列value(消息),这些消息只能存储在一个Redis实例中,如何缓解多个消费者对单个Key值中的消息消费压力?说来讲去,不就是想说kafka的partition么……get
参考:kafka
http://database.51cto.com/art/201812/588189.htm
https://www.zhihu.com/question/279540635