您可以使用流实时记录和同时联合事件。 Redis 为每个stream（流）条目生成一个唯一的 ID。可以在以后使用这些 ID 检索其关联的条目，或读取和处理流中的所有后续条目。...的 key，在我们首次使用 xadd 指令追加消息时自动创建。...xrange命令返回流中满足给定ID范围的条目。...范围由最小和最大ID指定。所有ID在指定的两个ID之间或与其中一个ID相等（闭合区间）的条目将会被返回。...xack 命令 XACK命令用于从流的消费者组的待处理条目列表（简称PEL）中删除一条或多条消息。
原因是Redis Stream支持根据ID进行范围查询。由于ID与生成条目的时间相关，这使得根据时间范围进行查询基本上是无消耗的.==原文中为free==。...这样，仅使用两个Unix毫秒时间查询，我们以就可以获得在该时间范围内生成的所有条目。...但是，需要使用特定命令来对消费的消息进行明确的确认：这个消息被正确处理，因此可以从消费者组中逐出。 消费者组跟踪当前待处理的所有消息，即，传递给消费者组的某个消费者但尚未确认为已处理的消息。...通过这种方式，我们可以多次或一次处理消息（在消费者失败的情况下，但Redis也有持久性和复制的限制，请参阅有关此主题的特定部分）。...Streams API 中的特殊IDs 您可能已经注意到Redis API中可以使用多个特殊ID。这是一个简短的回顾，以便他将来能更加有意义.
RPUSH key value1 [value2] 在列表中添加一个或多个值 LLEN key 获取列表长度 LRANGE key start stop 获取列表指定范围内的元素 LPOP key...redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。...，找出指定范围内的元素 九、streams http://www.redis.cn/topics/streams-intro.html https://yq.aliyun.com/articles/...将指定的流条目追加到指定key的流中 XACK key group ID [ID ...] XACK命令用于从流的消费者组的待处理条目列表（简称PEL）中删除一条或多条消息。...consumername] 该命令用于管理流数据结构关联的消费者组 XRANGE key start end [COUNT count] 返回流中满足给定ID范围的条目 XREVRANGE key
Stream是一种极好的模式和“心智模型”，可以在系统设计中取得巨大成功，但Redis Streams与大多数Redis数据结构一样，更为通用，可用解决十几种不同场景的问题。...时间以毫秒为单位，在相同毫秒内生成的条目的计数器会增加。因此，在“追加模式CSV文件”概念之上的第一个新抽象是，因为我们使用星号作为XADD的ID参数，所以我们从服务器获得免费的条目ID。...匹配的唯一标识符：stream中的ID。 2. 无需创建对象即可识别匹配项。 3. 范围查询免费分页匹配项，或检查在过去某个给定时刻所进行的匹配项。...然而，我们可以通过ID或时间来查找，因为这样的宏节点是在基数树中链接的，而基数树的设计也是为了使用很少的内存。...如果我可以在大约18 MB的内存中存储100万个条目，我可以在180 MB中存储1000万个，在1.8 GB中存储1亿个。只有18 GB的内存，我可以拥有10亿个项目。
作者：jack 我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构，它的名字叫做"Streams"。（撒花）Streams一经推出，就引起了社区中各位大佬的关注。...但是移除字段会降低灵活性，就不能再增加别的字段了 3.每个条目的偏移量都是它在文件中的字节偏移量，而如果我们修改了文件结构，那么这些偏移量就会失效。所以这里缺少一个唯一标识的ID。...很明显，球员是一个小的模型，在Redis中只需要用一个hash就足够了，key的形式可以是player:。当你进一步使用Redis建模时，就会意识到你需要去追踪指定网球俱乐部的一场比赛。...那么我们可以这样来记录： 1 通过这样简单的操作，我们就可以获得如下的信息： 1.一场比赛的唯一标识：流里的ID 2.不需要创建一个表示比赛的对象 3.分页查询比赛情况，或者查看某场比赛是否在指定时间就进行...最重要的是，我们使用了增量压缩和相同字段压缩。我们可以通过ID或时间进行查询，因为宏节点是用基数树连接的。基数树叶被设计为使用很少的内存。
MONITOR: 可以监控 redis 服务器，看他处理的每个请求。可以在 redis 客户端中执行monitor, 也可以直接在 shell 种执行：redis-cli monitor....monitor: 监视器，可以监视某个 redis 接受的所有命令。redis-cli monitor. 直接在命令行中执行。...XADD: 将给定的条目添加到 Stream 中，如果 stream 不存在，则以 key 创建一个 Stream. XRANGE: 从 Stream 中查找指定范围的条目并返回。...XREAD: 从一个或者多个 Stream 中读取数据，仅返回 ID 大于传入 ID 的信息。...XACK: 确认已经处理消息。 XCLAIM: 更改消息的所有权，可以是其他消费者来处理此消息， XPENDING: 查看正在处理的消息的信息。
MONITOR: 可以监控redis服务器,看他处理的每个请求.可以在redis客户端中执行monitor,也可以直接在shell种执行:redis-cli monitor....monitor: 监视器,可以监视某个redis接受的所有命令.redis-cli monitor. 直接在命令行中执行....XADD: 将给定的条目添加到Stream中,如果stream不存在,则以key创建一个Stream. XRANGE: 从Stream中查找指定范围的条目并返回....XREAD: 从一个或者多个Stream中读取数据,仅返回ID大于传入ID的信息. XTRIM: 将Stream修剪的只保留给定数量的项目,有多种修剪策略,目前只实现了一种....XREADGROUP:使用消费者组从Stream中读取信息. XACK:确认已经处理消息.
当我们向String中添加数据时，Redis会先检查SDS的free是否足够，如果足够，就直接在buf中添加数据；如果不足，就需要对SDS进行扩容，扩容的策略是：如果SDS的长度小于1MB，那么扩容的长度就是当前长度的...利用集合保存用户的属性标签，方便快速判断用户是否具有某个属性标签。 利用集合的交集、并集、差集操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。 五、有序集合 Sorted Set 1....在Redis的有序集合中，哈希表主要用于元素的快速查找和删除。 当我们向有序集合中添加一个元素时，Redis会同时向跳跃列表和哈希表中添加这个元素。...Streams Redis 5.0引入了新的数据类型Streams，它是一个持久化的日志系统，每个条目都包含一个ID和一组键值对。Streams主要用于消息队列的场景，比如Kafka。...-- 返回ID在指定范围内的条目 XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key1 key2-- 从stream里读取条目
不支持消息持久化：Redis的List数据结构默认存储在内存中，当Redis重启或宕机时，消息也会丢失。...获取关于 Redis Pub/Sub 状态的信息 我们在控制台测试一下： 图片 那具体的代码如何实现呢？这里依旧选取的是Java代码作为案例的设计。...Stream 可以看作是一个由消息组成的日志，每个消息都有一个唯一的 ID（可以是时间戳或其他方式生成），并且可以对消息进行按照时间的顺序和优先级进行排序。...中添加一个条目（消息）XADD key ID field string field string ......XDEL 从指定的 Stream 中删除一个或多个条目 XRANGE 获取指定范围内的条目
写在前面 我一直以来使用redis的时候，很多低烈度需求(并发要求不是很高)需要用到消息队列的时候，在项目本身已经使用了Redis的情况下都想直接用Redis来做消息队列，而不想引入新的服务，kafka...有的同学很快就发现问题了，这里多端订阅后，没有消息确认ACK机制。 没错，因为现在所有的消费者都是订阅共同的消息，多端订阅，如果某个客户端ACK某条消息后，其他端消费不了，就实现不了多端消费了。...//消费者待处理消息数量 XACK--删除已处理消息（消息确认机制） 我们已经知道group2待处理消息有4条，我们从头读取看看： XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT...goroup2 待处理消息剩下3条； 这时 Redis 已经把这条消息标记为「处理完成」不再追踪； Stream在Asp.net Core中的使用 private static string _connstr...A：支持，其它数据类型一样，每个写操作，也都会写入到 RDB 和 AOF 中。 Q：Stream是否还是会丢数据？若是，何种情况下？
Redis5.0迎来了一种新的数据结构Streams，没有了解过的同学可以先阅读前文，今天来介绍一下Streams相关的命令。...删除数据的命令则有XDEL和XTRIM。 在stream中，entry ID是唯一标识。XADD命令中ID参数是*时，会自动生成唯一ID。...然而在生产环境中并不常用，通常需要我们指定一种格式较好的唯一ID。 默认的ID生成策略是：“Unix毫秒时间戳-同一毫秒值内的序列号”。 当用户显式指定ID时，最小值是0-1，且ID必须是递增的。...ID也可以指定为不完全ID，即只指定Unix时间戳，就可以获取指定时间范围内的数据。...…] ID [ID …] 从一个或多个stream中读取数据，仅返回ID大于调用者报告的最后接收ID的条目。
通常，日志是仅附加的数据结构，从一开始就在随机位置或通过流式传输新消息使用。 在Redis 参考文档 中了解有关 Redis Streams 的更多信息。...要使用流消息，可以在应用程序代码中轮询消息，或者通过消息侦听器容器使用两种异步接收之一，命令式或反应式。每次有新记录到达时，容器都会通知应用程序代码。...消息必须通过确认 StreamOperations.acknowledge才能从待处理条目列表中删除，如下面的片段所示。...在基于消息容器的消费上下文中，我们需要在消费消息时提前（或增加）读取偏移量。推进取决于请求ReadOffset和消费模式（有/没有消费者组）。...以下矩阵解释了容器如何前进ReadOffset： 从特定的消息 ID 和最后消费的消息中读取可以被视为安全操作，可确保消费附加到流的所有消息。
有些请求只要确认已收到即可。你有没有问过自己这样的问题：“我是否能够从异步请求处理中获益？如果确实如此的话，我该如何在一个实时的、大规模的关键任务系统中做出这种转变？”...我们可以仅等待首领确认条目已经持久化到它的存储中，也可以等待跟随者（follower）broker 都确认它们也已写入到了持久化存储中。...如果你的应用不允许丢失任何数据，那么可以选择在接受到所有 broker 的确认之后，再将该条目视为已处理。...对于给定会话内的多个事件，基于数据内的特定属性，我们会对其进行排序并去重。例如，每个事件会有一个递增的 ID 或来自客户端的时间戳。...我们会将失败的条目提交到 SQS 队列中，该队列有一项特殊的功能，里面的条目在消费之前，可以指定一个间隔时间。 消费者平台 我们可以使用多种平台来消费和处理来自 Kafka 的条目。
" 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 阻塞监听 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...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...3.4.6 失败处理 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？
Redis Stram可以用来实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一ID、支持ack确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加稳定和可靠 Stream 结构： Stream本质是一个消息链表...：每个消费者都会有一个状态变量，用于记录被当前消费者已读取但未被ack确认的消息ID，如果客户端没有ack确认，这个变量里面的消息ID会愈来愈多，一旦某个消息被ack，它就开始减少。...这个Pending_ids变量在Redis官方被称为PEL(Pending Entries List)，记录了当前已经被客户端读取的但还未ack (Acknowledge character：确认字符）...中的消息，当不指定count，将会返回Stream中的所有消息，注意也可以使用0（00/000也都是可以的……） xread count 2 streams mystream 0-0 2.消费组相关命令...但是，不同消费组中的消费者可以消费同一条消息。 消费组的目的： 让组内多个消费者共同分担读取消息，所以，我们通常会让每个消费者读取部分消息，从而实现消息读取负载在多个消费者间是均衡分布的。
PubSub 简介 我们从 上面的图 中可以看到，基于 list 结构的消息队列，是一种 Publisher 与 Consumer 点对点的强关联关系，Redis 为了消除这样的强关联，引入了另一种概念...[channel].append(client) 通过 pubsub_channels 字典，程序只要检查某个频道是否为字典的键，就可以知道该频道是否正在被客户端订阅；只要取出某个键的值，就可以得到所有订阅该频道的客户端的信息...这些 ID 的格式看起来有一些奇怪，为什么要使用时间来当做 ID 的一部分呢？ 一方面，我们要 满足 ID 自增 的属性，另一方面，也是为了 支持范围查找 的功能。...由于 ID 和生成消息的时间有关，这样就使得在根据时间范围内查找时基本上是没有额外损耗的。...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。
Redis Stream的结构示意图如图1所示，它是一个可持久化的数据结构，用一个消息链表，将所有加入进来的消息都串起来。Stream数据结构具有以下特性 1、Stream中可以有多个消费者组。...3、每个消费组可以含有多个消费者对象，消费者共享消费组中的Last_delivered_id，相同消费组内的消费者存在竞争关系，即一个元素只能被其中一个消费者进行消费。...4、消费者对象内还维持了一个Pending_ids，Pending_ids记录已发送给客户端，但是还没完成ACK（消费确认）的元素id。5、Stream与Redis其他数据结构的比较，见表1。...当一条消息被某个消费者调用XREADGROUP命令读取或调用XCLAIM命令接管的时候，服务器尚不确定它是否至少被处理了一次。...HyperLogLog算法优化HyperLogLog是一种基数计数方法，使用少量的内存空间完成海量数据的计数统计，在Redis5.0中，HyperLogLog算法得到改进，优化了计数统计时的内存使用效率
还有一些其他通信模型，比如通用的发布/订阅模型、复杂的 kafka 事件流模型等，但是最近我在使用 Redis 构建微服务间的通信模型。 拯救者 Redis！...但现在，Redis 5.0 提供了新的Streams 数据类型，我们可以以一种更加抽象的方式对日志数据结构进行建模-使之成为时间序列数据的理想用例（例如最多一次或最少一次传递语义的事务日志）。...我选择了不同的键来分配分区，并决定为每个流生成自己的条目 ID，ID 包含秒“-”微秒的时间戳（为了保持 ID 的唯一，并保留了键/分区之间事件的顺序）。...流包含的元素不仅是单个字符串，而且是由字段和值组成的对象。范围查询速度很快，并且流中的每个条目都有一个 ID，这是一个逻辑偏移量。...您可以通过分片（聚集多个实例）来扩展 Redis 实例并提供容灾恢复的持久性选项，所以 Redis 可以作为企业级应用的选择。
redis stream 实现了大部分消息队列的功能，如： 消息ID的序列化生成 消息遍历 消息的阻塞和非阻塞读取 消息的分组消费 ACK确认机制 发布/订阅 模式不能算是真正意义上的消息队列，它有一定的实时性...ID保证总是递增的，因此条目在流中是完全有序的。为了保证此属性，如果流中的当前top ID的时间大于实例的当前本地时间，则将使用top entry time，并且ID的序列部分将增加。...读取消息 XREAD XREAD可用于从消息流中读取数据。 格式应该看得出来吧。 最后的参数是消息ID，redis会返回大于该ID的消息。...“0-0”是一个特殊的ID，代表最小的消息ID，使用它可以要求redis从头读取消息。 XREAD 也可以阻塞客户端，等待消息流中接收新的消息。...通常这个命令这样使用乎好一些： XREAD BLOCK 1000 STREAMS mystream $ $ 也是一个特殊ID，表示当前最大的消息ID。使用它可以要求redis读取最新的消息。
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