Redis Stream类型的使用详解

目录
  • 一、背景
  • 二、redis中Stream类型的特点
  • 三、Stream的结构
  • 四、Stream的命令
    • 1、XADD 往Stream末尾添加消息
      • 1、命令格式
      • 2、举例
    • 2、XRANGE查看Stream中的消息
      • 1、命令格式
      • 2、准备数据
      • 3、举例
    • 3、XREVRANGE反向查看Stream中的消息
    • 4、XDEL删除消息
      • 1、命令格式
      • 2、准备数据
      • 3、举例
    • 5、XLEN查看Stream中元素的长度
      • 1、命令格式
      • 2、举例
    • 6、XTRIM对Stream中的元素进行修剪
      • 1、命令格式
      • 2、准备数据
      • 3、举例
    • 7、XREAD独立消费消息
      • 1、命令格式
      • 2、准备数据
      • 3、举例
    • 8、消费者组相关操作
      • 1、消费者组命令
      • 2、准备数据
      • 3、创建消费者组
      • 4、创建一个从某个消息之后消费的消费者组
      • 6、一些监控命令
  • 五、参考文档

一、背景

最近在看redis这方面的知识,发现在redis5中产生了一种新的数据类型Stream,它和kafka的设计有些类似,可以当作一个简单的消息队列来使用。

二、redis中Stream类型的特点

  • 是可持久化的,可以保证数据不丢失。
  • 支持消息的多播、分组消费。
  • 支持消息的有序性。

三、Stream的结构

解释:

消费者组: Consumer Group,即使用 XGROUP CREATE 命令创建的,一个消费者组中可以存在多个消费者,这些消费者之间是竞争关系。

  • 同一条消息,只能被这个消费者组中的某个消费者获取。
  • 多个消费者之间是相互独立的,互不干扰。

消费者: Consumer 消费消息。

last_delivered_id: 这个id保证了在同一个消费者组中,一个消息只能被一个消费者获取。每当消费者组的某个消费者读取到了这个消息后,这个last_delivered_id的值会往后移动一位,保证消费者不会读取到重复的消息。

pending_ids:记录了消费者读取到的消息id列表,但是这些消息可能还没有处理,如果认为某个消息处理,需要调用ack命令。这样就确保了某个消息一定会被执行一次。

消息内容:是一个键值对的格式。

Stream 中 消息的 ID: 默认情况下,ID使用 * ,redis可以自动生成一个,格式为 时间戳-序列号,也可以自己指定,一般使用默认生成的即可,且后生成的id号要比之前生成的大。

四、Stream的命令

1、XADD 往Stream末尾添加消息

1、命令格式

xadd key [NOMKSTREAM] [MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] *|ID field value [field value ...]

2、举例

xadd 命令 返回的是数据的id, xx-yy (xx指的是毫秒数,yy指的是在这个毫秒内的第几条消息)

1、向流中增加一条数据,

127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username zhangsan # 向stream-key这个流中增加一个 username 是zhangsan的数据 *表示自动生成id
"1635999858912-0" # 返回的是ID
127.0.0.1:6379> keys *
1) "stream-key" # 可以看到stream自动创建了
127.0.0.1:6379>

2、向流中增加数据,不自动创建流

127.0.0.1:6379> xadd not-exists-stream nomkstream * username lisi # 因为指定了nomkstream参数,而not-exists-stream之前不存在,所以加入失败
(nil)
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379>

3、手动指定ID的值

127.0.0.1:6379> xadd stream-key 1-1 username lisi # 此处id的值是自己传递的1-1,而不是使用*自动生成
"1-1" # 返回的是id的值
127.0.0.1:6379>

4、设置一个固定大小的Stream1、精确指定Stream的大小

指定指定Stream的大小比模糊指定Stream的大小会稍微多少消耗一些性能。

2、模糊指定Stream的大小

127.0.0.1:6379> xadd stream-key maxlen ~ 1 * first first
"1636001034141-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key maxlen ~ 1 * second second
"1636001044506-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key maxlen ~ 1 * third third
"1636001057846-0"
127.0.0.1:6379> xinfo stream stream-key
 1) "length"
 2) (integer) 3
 3) "radix-tree-keys"
 4) (integer) 1
 5) "radix-tree-nodes"
 6) (integer) 2
 7) "last-generated-id"
 8) "1636001057846-0"
 9) "groups"
10) (integer) 0
11) "first-entry"
12) 1) "1636001034141-0"
    2) 1) "first"
       2) "first"
13) "last-entry"
14) 1) "1636001057846-0"
    2) 1) "third"
       2) "third"
127.0.0.1:6379>

~ 模糊指定流的大小,可以看到指定的是1,实际上已经到了3.

2、XRANGE查看Stream中的消息

1、命令格式

xrange key start end [COUNT count]

2、准备数据

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> xadd stream-key * username zhangsan
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> xadd stream-key * username lisi
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) "1636003481706-0"
2) "1636003481706-1"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username wangwu
"1636003499055-0"
127.0.0.1:6379>

使用redis的事务操作,获取到同一毫秒产生的多条数据,时间戳一样,序列号不一样

3、举例

1、获取所有的数据(-+的使用)

127.0.0.1:6379> xrange stream-key - +
1) 1) "1636003481706-0"
   2) 1) "username"
      2) "zhangsan"
2) 1) "1636003481706-1"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
3) 1) "1636003499055-0"
   2) 1) "username"
      2) "wangwu"
127.0.0.1:6379>

-: 表示最小id的值

+:表示最大id的值

2、获取指定id范围内的数据,闭区间

127.0.0.1:6379> xrange stream-key 1636003481706-1 1636003499055-0
1) 1) "1636003481706-1"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
2) 1) "1636003499055-0"
   2) 1) "username"
      2) "wangwu"
127.0.0.1:6379>

3、获取指定id范围内的数据,开区间

127.0.0.1:6379> xrange stream-key (1636003481706-0 (1636003499055-0
1) 1) "1636003481706-1"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
127.0.0.1:6379>

(:表示开区间

4、获取某个毫秒后所有的数据

127.0.0.1:6379> xrange stream-key 1636003481706 +
1) 1) "1636003481706-0"
   2) 1) "username"
      2) "zhangsan"
2) 1) "1636003481706-1"
   2) 1) "username"
      2) "lisi"
3) 1) "1636003499055-0"
   2) 1) "username"
      2) "wangwu"
127.0.0.1:6379>

直接写毫秒不写后面的序列号即可。

5、获取单条数据

127.0.0.1:6379> xrange stream-key 1636003499055-0 1636003499055-0
1) 1) "1636003499055-0"
   2) 1) "username"
      2) "wangwu"
127.0.0.1:6379>

startend的值写的一样即可获取单挑数据。

6、获取固定条数的数据

127.0.0.1:6379> xrange stream-key - + count 1
1) 1) "1636003481706-0"
   2) 1) "username"
      2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379>

使用 count进行限制

3、XREVRANGE反向查看Stream中的消息

XREVRANGE key end start [COUNT count]

使用方式和XRANGE类似,略。

4、XDEL删除消息

1、命令格式

xdel key ID [ID ...]

2、准备数据

127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username zhangsan
"1636004176924-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username lisi
"1636004183638-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username wangwu
"1636004189211-0"
127.0.0.1:6379>

3、举例

需求:往Stream中加入3条消息,然后删除第2条消息

127.0.0.1:6379> xdel stream-key 1636004183638-0
(integer) 1 # 返回的是删除记录的数量
127.0.0.1:6379> xrang stream -key - +
127.0.0.1:6379> xrange stream-key - +
1) 1) "1636004176924-0"
   2) 1) "username"
      2) "zhangsan"
2) 1) "1636004189211-0"
   2) 1) "username"
      2) "wangwu"
127.0.0.1:6379>

注意:

需要注意的是,我们从Stream中删除一个消息,这个消息并不是被真正的删除了,而是被标记为删除,这个时候这个消息还是占据着内容空间的。如果所有Stream中所有的消息都被标记删除,这个时候才会回收内存空间。但是这个Stream并不会被删除。

5、XLEN查看Stream中元素的长度

1、命令格式

xlen key

2、举例

查看Stream中元素的长度

127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username zhangsan
"1636004690578-0"
127.0.0.1:6379> xlen stream-key
(integer) 1
127.0.0.1:6379> xlen not-exists-stream-key
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

注意:

如果xlen后方的key不存在则返回0,否则返回元素的个数。

6、XTRIM对Stream中的元素进行修剪

1、命令格式

xtrim key MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]

2、准备数据

127.0.0.1:6379>  xadd stream-key * username zhangsan
"1636009745401-0"
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379(TX)> xadd stream-key * username lisi
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> xadd stream-key * username wangwu
QUEUED
127.0.0.1:6379(TX)> exec
1) "1636009763955-0"
2) "1636009763955-1"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username zhaoliu
"1636009769625-0"
127.0.0.1:6379>

3、举例

1、maxlen精确限制

127.0.0.1:6379> xtrim stream-key maxlen 2 # 保留最后的2个消息
(integer) 2
127.0.0.1:6379> xrange stream-key - + # 可以看到之前加入的2个消息被删除了
1) 1) "1636009763955-1"
   2) 1) "username"
      2) "wangwu"
2) 1) "1636009769625-0"
   2) 1) "username"
      2) "zhaoliu"
127.0.0.1:6379>

上方的意思是,保留stream-key这个Stream中最后的2个消息。

2、minid模糊限制

minid 是删除比这个id小的数据,本地测试的时候没有测试出来,略。

7、XREAD独立消费消息

XREAD只是读取消息,读取完之后并不会删除消息。 使用XREAD读取消息,是完全独立与消费者组的,多个客户端可以同时读取消息。

1、命令格式

xread [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

2、准备数据

127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username zhangsan
"1636011801365-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username lisi
"1636011806261-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * username wangwu
"1636011810905-0"
127.0.0.1:6379>

3、举例

1、获取用户名是wangwu的数据

127.0.0.1:6379> xread streams stream-key 1636011806261-0 # 此处写的是lisi的id,即读取到的数据需要是 > 1636011806261-0
1) 1) "stream-key"
   2) 1) 1) "1636011810905-0"
         2) 1) "username"
            2) "wangwu"

2、获取2条数据

127.0.0.1:6379> xread count 2 streams stream-key 0-0
1) 1) "stream-key"
   2) 1) 1) "1636011801365-0"
         2) 1) "username"
            2) "zhangsan"
      2) 1) "1636011806261-0"
         2) 1) "username"
            2) "lisi"
127.0.0.1:6379>

count限制单次读取最后的消息,因为当前读取可能没有这么多。

3、非阻塞读取Stream对尾的数据

即读取队列尾的下一个消息,在非阻塞模式下始终是nil

127.0.0.1:6379> xread streams stream-key $
(nil)

4、阻塞读取Stream对尾的数据

注意:

  • $表示读取队列最新进来的一个消息,不是Stream的最后一个消息。是xread block执行后,再次使用xadd添加消息后,xread block才会返回。
  • block 0表示永久阻塞,当消息到来时,才接触阻塞。block 1000表示阻塞1000ms,如果1000ms还没有消息到来,则返回nil
  • xread进行顺序消费 当使用xread进行顺序消息时,需要记住返回的消息id,同时下次调用xread时,需要将上次返回的消息id传递进去。
  • xread读取消息,完全无视消费组,此时Stream就可以理解为一个普通的list。

8、消费者组相关操作

1、消费者组命令

2、准备数据

1、创建Stream的名称是 stream-key

2、创建2个消息,aa和bb

127.0.0.1:6379> xadd stream-key * aa aa
"1636362619125-0"
127.0.0.1:6379> xadd stream-key * bb bb
"1636362623191-0"

3、创建消费者组

1、创建一个从头开始消费的消费者组

xgroup create stream-key(Stream 名) g1(消费者组名) 0-0(表示从头开始消费)

2、创建一个从Stream最新的一个消息消费的消费者组

xgroup create stream-key g2 $

$表示从最后一个元素消费,不包括Stream中的最后一个元素,即消费最新的消息。

4、创建一个从某个消息之后消费的消费者组

xgroup create stream-key g3 1636362619125-0  #1636362619125-0 这个是上方aa消息的id的值

1636362619125-0某个消息的具体的ID,这个g3消费者组中的消息都是大于>这个id的消息。

3、从消费者中读取消息

127.0.0.1:6379> xreadgroup group g1(消费组名) c1(消费者名,自动创建) count 3(读取3条) streams stream-key(Stream 名) >(从该消费者组中还未分配给另外的消费者的消息开始读取)
1) 1) "stream-key"
   2) 1) 1) "1636362619125-0"
         2) 1) "aa"
            2) "aa"
      2) 1) "1636362623191-0"
         2) 1) "bb"
            2) "bb"
127.0.0.1:6379> xreadgroup group g2 c1 count 3 streams stream-key >
(nil) # 返回 nil 是因为 g2消费组是从最新的一条信息开始读取(创建消费者组时使用了$),需要在另外的窗口执行`xadd`命令,才可以再次读取到消息
127.0.0.1:6379> xreadgroup group g3 c1 count 3 streams stream-key >  #只读取到一条消息是因为,在创建消费者组时,指定了aa消息的id,bb消息的id大于aa,所以读取出来了。
1) 1) "stream-key"
   2) 1) 1) "1636362623191-0"
         2) 1) "bb"
            2) "bb"
127.0.0.1:6379>

4、读取消费者的pending消息

127.0.0.1:6379> xgroup create stream-key g4 0-0
OK
127.0.0.1:6379> xinfo consumers stream-key g1
1) 1) "name"
   2) "c1"
   3) "pending"
   4) (integer) 2
   5) "idle"
   6) (integer) 88792
127.0.0.1:6379> xinfo consumers stream-key g4
(empty array)
127.0.0.1:6379> xreadgroup group g1 c1 count 1 streams stream-key 1636362619125-0
1) 1) "stream-key"
   2) 1) 1) "1636362623191-0"
         2) 1) "bb"
            2) "bb"
127.0.0.1:6379> xreadgroup group g4 c1 count 1 block 0 streams stream-key 1636362619125-0
1) 1) "stream-key"
   2) (empty array)
127.0.0.1:6379>

5、转移消费者的消息

127.0.0.1:6379> xpending stream-key g1 - + 10 c1
1) 1) "1636362619125-0"
   2) "c1"
   3) (integer) 2686183
   4) (integer) 1
2) 1) "1636362623191-0"
   2) "c1"
   3) (integer) 102274
   4) (integer) 7
127.0.0.1:6379> xpending stream-key g1 - + 10 c2
(empty array)
127.0.0.1:6379> xclaim stream-key g1 c2 102274 1636362623191-0
1) 1) "1636362623191-0"
   2) 1) "bb"
      2) "bb"
127.0.0.1:6379> xpending stream-key g1 - + 10 c2
1) 1) "1636362623191-0"
   2) "c2"
   3) (integer) 17616
   4) (integer) 8
127.0.0.1:6379>

也可以通过xautoclaim来实现。

6、一些监控命令

1、查看消费组中消费者的pending消息

127.0.0.1:6379> xpending stream-key g1 - + 10 c2
1) 1) "1636362623191-0"
   2) "c2"
   3) (integer) 1247680
   4) (integer) 8
127.0.0.1:6379>

2、查看消费组中的消费者信息

127.0.0.1:6379> xinfo consumers stream-key g1
1) 1) "name"
   2) "c1"
   3) "pending"
   4) (integer) 1
   5) "idle"
   6) (integer) 1474864
2) 1) "name"
   2) "c2"
   3) "pending"
   4) (integer) 1
   5) "idle"
   6) (integer) 1290069
127.0.0.1:6379>

3、查看消费组信息

127.0.0.1:6379> xinfo groups stream-key
1) 1) "name"
   2) "g1"
   3) "consumers"
   4) (integer) 2
   5) "pending"
   6) (integer) 2
   7) "last-delivered-id"
   8) "1636362623191-0"
2) 1) "name"
   2) "g2"
   3) "consumers"
......

4、查看Stream信息

127.0.0.1:6379> xinfo stream stream-key
 1) "length"
 2) (integer) 2
 3) "radix-tree-keys"
 4) (integer) 1
 5) "radix-tree-nodes"
 6) (integer) 2
 7) "last-generated-id"
 8) "1636362623191-0"
 9) "groups"
10) (integer) 4
11) "first-entry"
12) 1) "1636362619125-0"
    2) 1) "aa"
       2) "aa"
13) "last-entry"
14) 1) "1636362623191-0"
    2) 1) "bb"
       2) "bb"
127.0.0.1:6379>

五、参考文档

1、https://redis.io/topics/streams-intro

2、https://www.runoob.com/redis/redis-stream.html

到此这篇关于Redis Stream类型的使用详解的文章就介绍到这了,更多相关Redis Stream类型内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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  • Redis安装启动及常见数据类型

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  • Redis Sentinel服务配置流程(详解)

    1.Redis Sentinel服务配置 1.1简介 Redis 的 Sentinel 系统用于管理多个 Redis 服务器(instance), 该系统执行以下三个任务: 监控(Monitoring): Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常. 提醒(Notification): 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时, Sentinel 可以通过API 向管理员或者其他应用程序发送通知. 自动故障迁移(Automatic failover): 当一个主服务器不

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    redis常用命令有: 1.连接操作命令: 2.持久化命令: 3.远程服务控制命令: 4.对value操作命令:5.string命令: 6.list命令: 7.set命令: 8.hash命令等等. Redis 常用命令 登录 redis-cli -p 5566 -a password 检查key是否存在 EXISTS key 搜索某关键字 KSYS *4 返回一个Key所影响的vsl的类型 TYPE key 下面通过代码看下PHP操作Redis命令,代码如下所示: //连接本地的 Redis 服

  • redis配置文件中常用配置详解

    此次安装的版本为: 5.0.3 [root@localhost local]# redis-server --version Redis server v=5.0.3 sha=00000000:0 malloc=jemalloc-5.1.0 bits=64 build=afabdecde61000c3 打开redis.cof NETWORK # 指定 redis 只接收来自于该IP地址的请求,如果不进行设置,那么将处理所有请求 bind 127.0.0.1 #是否开启保护模式,默认开启.要是配置

  • Redis如何实现分布式锁详解

    一.前言 在Java的并发编程中,我们通过锁,来避免由于竞争而造成的数据不一致问题.通常,我们以synchronized .Lock来使用它. 但是Java中的锁,只能保证在同一个JVM进程内中执行.如果在分布式集群环境下,就需要分布式锁了. 通常的分布式锁的实现方式有redis,zookeeper,但是一般我们的程序中都会用到redis,用redis做分布式锁,也能够降低成本. 二.实现原理 2.1 加锁 加锁实际上就是在redis中,给Key键设置一个值,为避免死锁,并给定一个过期时间. 在

  • Redis RDB技术底层原理详解

    每日一句 低头是一种能力,它不是自卑,也不是怯弱,它是清醒中的嬗变.有时,稍微低一下头,或者我们的人生路会更精彩. 前提概要 Redis是一个的键-值(K-V)对的内存数据库服务,通常包含了任意个非空数据库.而每个非空的键值数据库中又可以存放任意个K-V,基本的结构如下图所示: Redis的强劲性能很大程度上是由于其将所有数据都存储在了内存中,为了使Redis在重启之后仍能保证数据不丢失,需要将数据从内存中以某种形式同步到硬盘中,这一过程就是持久化. 我们知道redis中缓存的数据都存放在内存中

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