redis 5 中有一个重大新特性:stream。
stream 是一个日志形式的存储结构,可以往里追加数据,每条数据都会生成一个时间戳ID,stream 也有便捷的读取数据的模型。
stream 的特性使其适合做消息队列和时间序列存储。
下面通过实践来深入了解stream,由于内容较长,我也准备了PDF版本,文章底部有下载地址。
需要使用最新的5.0版本,这里使用 docker redis 容器:
docker run --name redis5 -p 6379:6379 -d redis:5.0-rc3
redis 客户端:
docker run -it --link redis5:redis --rm redis redis-cli -h redis -p 6379
启动后进入交互命令行:
redis:6379>
stream 元素可以是一个或多个键值对,添加:
redis:6379> XADD mystream * sensor-id 1234 temperature 19.8
1531989605376-0
解析:
mystream 是 stream的key
* 所在位置的参数的含义是元素ID,* 表示由系统自动生成一个元素ID
添加的元素包含2个键值对,sensor-id 1234 和 temperature 19.8
返回值是新增元素的ID,由时间戳和递增数字构成
获取Stream中元素的数量:
redis:6379> XLEN mystream
(integer) 1
需要指定起止ID,相当于给一个时间范围:
redis:6379> XRANGE mystream 1531989605376 1531989605377
1) 1) 1531989605376-0
2) 1) "sensor-id"
2) "1234"
3) "temperature"
4) "19.8"
可以使用 -
代表最小ID, +
代表最大ID:
redis:6379> XRANGE mystream - +
1) 1) 1531989605376-0
2) 1) "sensor-id"
2) "1234"
3) "temperature"
4) "19.8"
当返回元素太多时,可以限定返回结果数量,就像数据库查询时的分页,通过 COUNT
参数指定:
redis:6379> XRANGE mystream - + COUNT 2
1) 1) 1531989605376-0
2) 1) "sensor-id"
2) "1234"
3) "temperature"
4) "19.8"
还可以反向查询,使用 XREVRANGE
命令即可,用法与 XRANGE
相同。
redis:6379> XREAD COUNT 2 STREAMS mystream 0
1) 1) "mystream"
2) 1) 1) 1531989605376-0
2) 1) "sensor-id"
2) "1234"
3) "temperature"
4) "19.8"
STREAMS
后面的 mystream
指定的是目标 stream 的 key, 0
是指最小的ID,就是获取指定stream中的大于指定ID的元素, COUNT
指获取的数量
可以一起指定多个stream,例如 STREAMS mystream otherstream00
在客户端1中执行:
redis:6379> XREAD BLOCK 0 STREAMS mystream $
会进入等待状态。
在客户端2中添加元素:
redis:6379> XADD mystream * test 1
客户端1中会显示刚刚添加的元素:
1) 1) "mystream"
2) 1) 1) 1531994510562-0
2) 1) "test"
2) "1"
BLOCK
表示阻塞, 0
是指定超时时间,0 表示永不超时, $
表示stream中的最大ID。
当stream量很大,或者消费者处理过程比较耗时的时候,只有一个消费者的话压力就比较大了,redis stream 提供了消费者组的概念,可以让多个消费者处理同一个stream,可以实现负债均衡。
例如有3个消费者 C1、C2、C3,stream 中有7个消息元素,那么消费的分配就是:
1 -> C1
2 -> C2
3 -> C3
4 -> C1
5 -> C2
6 -> C3
7 -> C1
redis:6379> XGROUP CREATE mystream mygroup01 $
OK
针对 mystream 这个 stream 创建了一个消费者组,名字为 mygroup01,$ 表示读取目前最大ID之后的元素。
添加几条新数据:
redis:6379> XADD mystream * message apple
1531999977149-0
redis:6379> XADD mystream * message orange
1531999980272-0
redis:6379> XADD mystream * message strawberry
1531999983493-0
redis:6379> XADD mystream * message apricot
1531999988458-0
redis:6379> XADD mystream * message banana
1531999991782-0
redis:6379> XREADGROUP GROUP mygroup01 Alice COUNT 1 STREAMS mystream >
1) 1) "mystream"
2) 1) 1) 1531999977149-0
2) 1) "message"
2) "apple"
Alice 是组成员的名字,> 的含义是:到目前为止没有被组内成员读取过的数据。
可以看到,组成员不需要提前创建,第一次使用时自动创建。
下面再创建1个成员来读取数据:
redis:6379> XREADGROUP GROUP mygroup01 Bob COUNT 1 STREAMS mystream >
1) 1) "mystream"
2) 1) 1) 1531999980272-0
2) 1) "message"
2) "orange"
redis:6379> XREADGROUP GROUP mygroup01 Alice STREAMS mystream 0
1) 1) "mystream"
2) 1) 1) 1531999977149-0
2) 1) "message"
2) "apple"
这里最后指定的ID是 0,这样可以拿到悬而未决的历史数据,就是:自己曾经消费过,但没有发送消费确认的历史数据,这样可以让我们做故障恢复后的完善工作。
redis:6379> XACK mystream mygroup01 1531999977149-0
(integer) 1
1531999977149-0 是 Alice 消费的那条 apple 数据,再查看下 Alice 的消费历史:
redis:6379> XREADGROUP GROUP mygroup01 Alice STREAMS mystream 0
1) 1) "mystream"
2) (empty list or set)
已经空了。
通过上面可以了解到,当某个消费者出现问题然后恢复了之后,可以拿到自己还没有确认过的消息数据,这个一个安全保障机制,但如果这个出问题的消费者再也恢复不了了怎么办?他的那些还没确认过的消息数据是不是就没办法处理了?
redis stream 提供了这种情况的处理办法,通过2个步骤来解决:
查出所有已传递但未确认的消息数据
变更这些数据的所有者
这样就可以让新的消费者来处理这些数据了。
列出未处理的数据:
redis:6379> XPENDING mystream mygroup01 - + 10
1) 1) 1531999980272-0
2) "Bob"
3) (integer) 45126376
4) (integer) 2
2) 1) 1531999983493-0
2) "Tom"
3) (integer) 867475
4) (integer) 1
可以看到有2条数据未处理,列出了每条数据的 ID、所有者、此条消息的闲置时间(毫秒)、此消息被传递的次数。
声明变更所有者:
redis:6379> XCLAIM mystream mygroup01 Gates 3600 1531999980272-0 1531999983493-0
1) 1) 1531999980272-0
2) 1) "message"
2) "orange"
2) 1) 1531999983493-0
2) 1) "message"
2) "strawberry"
把指定2个ID的消息给了Gates,3600 是指最小闲置时间,就是把指定消息中闲置时间大于3600的分配给Gates,注意Gates是全新的消费者,之前没有声明过,说明分配给新的消费者也是可以的。
查询一下Gates现在未处理的数据:
redis:6379> XREADGROUP GROUP mygroup01 Gates STREAMS mystream 0
1) 1) "mystream"
2) 1) 1) 1531999980272-0
2) 1) "message"
2) "orange"
2) 1) 1531999983493-0
2) 1) "message"
2) "strawberry"
可以看到新分配的2条数据。
基本信息:
redis:6379> XINFO STREAM mystream
1) length
2) (integer) 15
3) radix-tree-keys
4) (integer) 1
5) radix-tree-nodes
6) (integer) 2
7) groups
8) (integer) 2
9) first-entry
10) 1) 1531989605376-0
2) 1) "sensor-id"
2) "1234"
3) "temperature"
4) "19.8"
11) last-entry
12) 1) 1531999991782-0
2) 1) "message"
2) "banana"
消费组信息:
redis:6379> XINFO GROUPS mystream
1) 1) name
2) "mygroup"
3) consumers
4) (integer) 3
5) pending
6) (integer) 5
2) 1) name
2) "mygroup01"
3) consumers
4) (integer) 4
5) pending
6) (integer) 2
某个组中消费者的信息:
redis:6379> XINFO CONSUMERS mystream mygroup
1) 1) name
2) "Alice"
3) pending
4) (integer) 3
5) idle
6) (integer) 2483388
2) 1) name
2) "Bob"
3) pending
4) (integer) 2
5) idle
6) (integer) 48453755
3) 1) name
2) "Gates"
3) pending
4) (integer) 0
5) idle
6) (integer) 2385114
先查一下现有数据:
redis:6379> XRANGE mystream - + COUNT 2
1) 1) 1531989605376-0
2) 1) "sensor-id"
2) "1234"
3) "temperature"
4) "19.8"
2) 1) 1531994510562-0
2) 1) "test"
2) "1"
删除第一条数据:
redis:6379> XDEL mystream 1531989605376-0
(integer) 1
再次查看,之前的第一条数据已经没有了:
redis:6379> XRANGE mystream - + COUNT 2
1) 1) 1531994510562-0
2) 1) "test"
2) "1"
2) 1) 1531994516257-0
2) 1) "test"
2) "2"
注意:XDEL 并不是真正的从内存中删除,只是做了标识,不会回收内存
添加数据,同时指定了最大长度为2:
redis:6379> XADD mystream MAXLEN 2 * value 1
1532049865028-0
redis:6379> XADD mystream MAXLEN 2 * value 2
1532049872075-0
redis:6379> XADD mystream MAXLEN 2 * value 3
1532049877554-0
上面添加了3条数据,下面看一下stream 的长度和现在的内容:
redis:6379> XLEN mystream
(integer) 2
redis:6379> XRANGE mystream - +
1) 1) 1532049872075-0
2) 1) "value"
2) "2"
2) 1) 1532049877554-0
2) 1) "value"
2) "3"
可以看到只有2条数据。
以上就是 redis stream 的基础操作,实践一遍之后就会对 stream 有个全面的了解。
PDF 下载地址:
https://pan.baidu.com/s/1j91evQWfJHFxMXftTxSi6A
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