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。所以我决定过一段时间做一个社区调查，讨论一下它的使用场景，并会在博客中将结果记录下来（是Redis作者的博客）。今天我想聊的是另一个问题：我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上，这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费，但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型"，它能帮助我们更好的设计系统，但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样，它更加通用，可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性，而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。
Redis 5.0 全新的数据类型：streams，官方把它定义为：以更抽象的方式建模日志的数据结构。Redis的streams主要是一个append only的数据结构，至少在概念上它是一种在内存中表示的抽象数据类型，只不过它们实现了更强大的操作，以克服日志文件本身的限制。
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后，我想进行社区调查，与有生产用例的用户交谈，并撰写博客。今天我想解决另一个问题：我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka（TM）类似场景的方案。但实际上，Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用，但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 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Red
# 1.创建目录 [root@summer exporter]# mkdir -p /opt/exporter [root@summer exporter]# cd /opt/exporter # 2.解压 [root@summer src]# tar -zxvf redis_exporter-v1.13.1.linux-amd64.tar.gz redis_exporter-v1.13.1.linux-amd64/ redis_exporter-v1.13.1.linux-amd64/README.
来源：https://www.jianshu.com/p/fa989a228d59
我们都知道 Redis 提供了丰富的数据类型，特殊的有四种：BitMap、HyperLogLog、Geospatial、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。
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和RabbitMQ等；
1. 为什么添加 Streams 数据流？ Stream 数据流的使用越来越多，Redis 的作者 antirez 也在积极思考，如何让 redis 能够很好的支持数据流的使用场景 antirez 认为 Redis 现有的数据结构都不能很好的处理数据流，例如： （1）Sorted sets 有序集合中的元素根据他们的分值进行变化，不能自然的模拟不断被传递的消息，也不支持 client 阻塞等待新消息 （2）Lists 列表中的阻塞形式是一个元素对一个 client，并且 list 中的元素没有一个固定标识
本文所使用 Redis 版本为 5.0.5 。如果使用更早的 5.x 版本，有些 API 使用效果，与本文中描述略有不同。
Redis 5 新特性中，Streams 数据结构的引入，可以说它是在本次迭代中最大特性。它使本次 5.x 版本迭代中，Redis 作为消息队列使用时，得到更完善，更强大的原生支持，其中尤为明显的是持久化消息队列。
Stream 是 Redis 5.0 引入的一种专门为消息队列设计的数据类型，Stream 是一个包含 0 个或者多个元素的有序队列，这些元素根据 ID 的大小进行有序排列。
PubSub 的生产者传递过来一个消息，Redis 会直接找到相应的消费者传递过去。如果一个消费者都没有，那么消息直接丢弃。
1. redis5.0新特性 1.1. 新的Stream类型 1.1.1. 什么是Stream数据类型 抽象数据日志 数据流 1.2. 新的Redis模块API：Timers and Cluster API 1.3. RDB现在存储LFU和LRU信息 1.4. 集群管理器从Ruby（redis-trib.rb）移植到C代码 1.5. 新的sorted set命令：ZPOPMIN/MAX和阻塞变种 1.6. 主动碎片整理V2 1.7. 增强HyperLogLog实现 1.8. 更好的内存统计报告 1.9. 许
Redis5.0最近被作者突然放出来了，增加了很多新的特色功能。而Redis5.0最大的新特性就是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。
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本中引入的一种新的数据结构，它用于实现简单但功能强大的消息传递模式。
在这个商业世界中，如果你占领了概念高地就意味着有种先天的优势。就好比你给自己起了一个名字叫Java。
一句话概括：Redis5的新数据类型，功能就是MQ。可以生产消息，消费消息。支持群组消费，以及消息确认。
在日常开发中，很多时候我们可能会使用队列实现异步任务的分发。例如用户下单的积分成长值增加、消息发送等等常见。这种场景可以使用Redis中的list数据类型来实现队列功能。但存在不足的几点：
发布/ 订阅系统 是 Web 系统中比较常用的一个功能。简单点说就是 发布者发布消息，订阅者接受消息，这有点类似于我们的报纸/ 杂志社之类的： (借用前边的一张图)
我大学的时候英语6级没过,因此但凡懂点英语的同学,如果你进到此页面,尽量去阅读原文,链接在下方原文地址.最次也要对照着原文阅读,以免我出了什么差错(这是不可避免的),坑了别的小伙伴.
Redis 5.0 rc1 已发布，Redis 5 是一个专注于几个重要特性的发行版。不同于 Redis 4 非常专注于操作，Redis 5 的变化大多是面向用户的，在现有的基础上增加新的数据类型和操作类型。
对于 单队列，单进程的queue， 是满足先入先出的特点的，本身是有序的，但是如果有多个队列或多个消费者线程的时候，可能会产生乱序的问题。
Redis最新的大版本5.0已经RC1了，其中最重要的Feature莫过于 Redis Stream 了，关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章（Redis Stream简介）。 Redis Stream 本质上是在Redis内核上（非Redis Module）实现的一个消息发布订阅功能组件。相比于现有的 PUB/SUB 、 BLOCKED LIST ，其虽然也可以在简单的场景下作为消息队列来使用，但是 Redis Stream 无疑要完善很多。 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能、新的RadixTree数据结构来支持更高效的内存使用和消息读取、甚至是类似于 Kafka 的 Consumer Group 功能。今天我们重点关注怎么在实际业务场景下去使用 Redis Stream 。
xadd key [NOMKSTREAM] [MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] *|id field value [field value ...]
Redis的List数据类型作为消息队列，已经比较合适了，但存在一些不足，比如只能独立消费，订阅发布又无法支持数据的持久化，相对前两者，Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。
后面了解到包括Java单机版的DelayQueue以及RabbitMQ延时队列/延迟重试等相对更靠谱一些。
Redis, 作为一种高性能的键值存储系统，通过提供丰富的数据结构和操作，被广泛应用于各种场景中，包括作为消息队列的实现工具。消息队列是一种在消息的发送者和接收者之间建立的、存储消息的容器，用于异步处理和传输数据，以及分离处理过程。下面列举了Redis中实现消息队列的一些关键功能和操作。
通过这本书我学到了 五种数据结构的高级用法，如：批量存取、延时队列等、redis的其他特性，如：节省空间的BitMap、四两拨千斤的HyperLogLog、布隆过滤器、漏斗限流、GeoHash、Scan、Stream等以及源码等。
在RedisV5.0之前, 如果想实现队列功能, 只能用list或者pub/sub实现, 但它们都有自己的缺点.
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
如果一个饭店只有一个服务员，并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务，还需要负责炒菜服务，显然这样的话，只能是先处理完第一个客人所有的点餐，烧菜任务后，才能去处理下一个客人的点餐，烧菜任务，这样显然把任务给串行化了，效率大大降低。
使用 Redis 实现消息队列 普通的订阅 基于模式(pattern)的发布/订阅 看下源码实现 分析下源码实现 stream 的结构 streamCG 消费者组 streamConsumer 消费者结构 分析下源码实现 基于List的消息队列 基于 Streams 的消息队列 发布订阅 总结 参考 ◆使用 Redis 实现消息队列 Redis 中也是可以实现消息队列 不过谈到消息队列，我们会经常遇到下面的几个问题 1、消息如何防止丢失； 2、消息的重复发送如何处理； 3、消息的顺序性问题； 关于 mq
整体而言，今年技术层面稍微有点拓宽，跨入了外表看上去高大上的流式计算领域，打开了另外一扇窗；而基于java的分布式/微服务领域，今年变化比较大，spring cloud netflix的部分组件宣布将要进入维护阶段，而国内spring cloud alibaba组件逐渐活跃起来，目前看来处于PublicEvolving阶段；而java自身也处在不断进化中，今年发布了java10及java11，明年java12也要来了，版本变化非常快。稍不留神就跟不上技术更迭了。
OBJ_ENCODING_INT：表示成数字。最多标识long的最大值，超过转为OBJ_ENCODING_RAW。 OBJ_ENCODING_RAW： string原生表示方式。 OBJ_ENCODING_EMBSTR： 功能同RAW，只是数据是存储在一块连续的内存中，embstr创建和释放字符串操作内存的次数比RAW的2次降低为1次，修改将重新分配内存。 OBJ_ENCODING_HT： 类似hashtable，表示成dict。 OBJ_ENCODING_ZIPMAP： 是个旧的表示方式，已不再用。 OBJ_ENCODING_LINKEDLIST：双向列表，3.2以下版本使用 OBJ_ENCODING_ZIPLIST： 表示成ziplist。 OBJ_ENCODING_INTSET：表示成整数数组。用于set数据类型。 OBJ_ENCODING_SKIPLIST：表示成skiplist跳跃表。用于zset数据结构。 OBJ_ENCODING_QUICKLIST：表示成quicklist。用于list数据类型。
Redis 怎么做消息队列？ - Kaito的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/20795043/answer/1931265868
也些人则反对，认为 Redis 会「丢」数据，最好还是用「专业」的队列中间件更稳妥。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
项目中会用到redis，因为redis可做缓存，并发每秒能处理10w条数据。但你知道为什么redis存取那么快么，你可能会说redis基于内存，基于K-V存储，单线程….。等等，为什么单线程反而会快了呢？
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。
Redis stream（流）是一种数据结构，其作用类似于仅追加日志，但也实现了多个操作来克服典型仅追加日志的一些限制。其中包括O（1）时间的随机访问和复杂的消费策略，如消费者群体。 您可以使用流实时记录和同时联合事件。
当当当，我又来啦。 Kafka是什么吖有小伙伴问。 顺手丢两个描述。 啊官网爸爸是这样说的： Apache Kafka™ is a distributed streaming platform. 度娘是这样说的： Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 大蕉是这样说的： Kafka就是汪星人，有人丢飞盘就汪汪汪。 其实Kafka就是一个消息中间件，用来在进行N对N的消息传播，跟聊天室同一个道理，那么Kafka提供了什么样的功能呢？ It let
Load Balancing Streaming Servers Written by Winlin[1], Azusachino[2], Benjamin 程序员确实应该要能看英文和写英文，支持陶老板说的《要做研发高手，就是必须能看英文、写英文》，所以写了一篇试试。大家先试试看看吧，看看能不能看懂，搞不好大家都能看懂；万一看不懂，我们会再翻译成中文；请评论区留言哦。 When our business workloads exceed streaming-server capacity, we have
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Redis是一个主要由Salvatore Sanfilippo（Antirez）开发的开源内存数据结构存储器，经常用作数据库、缓存以及消息代理等。
MongoDB 因其灵活的文档模型、可扩展分布式设计广受开发者喜爱，在此基础上，MongoDB 4.0 推出了更强大的功能支持，目前4.0第一个RC版本已经发布，本文将介绍 MongoDB 4.0 核心的一些新特性。
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