求不更学不动之Redis5.0新特性Stream尝鲜

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的结构如上图所示,它有一个消息链表,将所有加入的消息都串起来,每个消息都有一个唯一的ID和对应的内容。消息是持久化的,Redis重启后,内容还在。

每个Stream都有唯一的名称,它就是Redis的key,在我们首次使用指令追加消息时自动创建。

每个Stream都可以挂多个消费组,每个消费组会有个游标在Stream数组之上往前移动,表示当前消费组已经消费到哪条消息了。每个消费组都有一个Stream内唯一的名称,消费组不会自动创建,它需要单独的指令进行创建,需要指定从Stream的某个消息ID开始消费,这个ID用来初始化变量。

每个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的,相互不受影响。也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。

同一个消费组(Consumer Group)可以挂接多个消费者(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往前移动。每个消费者者有一个组内唯一名称。

消费者(Consumer)内部会有个状态变量,它记录了当前已经被客户端读取的消息,但是还没有ack。如果客户端没有ack,这个变量里面的消息ID会越来越多,一旦某个消息被ack,它就开始减少。这个pending_ids变量在Redis官方被称之为,也就是,这是一个很核心的数据结构,它用来确保客户端至少消费了消息一次,而不会在网络传输的中途丢失了没处理。

消息ID

消息ID的形式是,例如,它表示当前的消息在毫米时间戳时产生,并且是该毫秒内产生的第5条消息。消息ID可以由服务器自动生成,也可以由客户端自己指定,但是形式必须是,而且必须是后面加入的消息的ID要大于前面的消息ID。

消息内容

消息内容就是键值对,形如hash结构的键值对,这没什么特别之处。

增删改查

xadd 追加消息

xdel 删除消息,这里的删除仅仅是设置了标志位,不影响消息总长度

xrange 获取消息列表,会自动过滤已经删除的消息

xlen 消息长度

del 删除Stream

独立消费

我们可以在不定义消费组的情况下进行Stream消息的独立消费,当Stream没有新消息时,甚至可以阻塞等待。Redis设计了一个单独的消费指令,可以将Stream当成普通的消息队列(list)来使用。使用xread时,我们可以完全忽略消费组(Consumer Group)的存在,就好比Stream就是一个普通的列表(list)。

客户端如果想要使用xread进行顺序消费,一定要记住当前消费到哪里了,也就是返回的消息ID。下次继续调用xread时,将上次返回的最后一个消息ID作为参数传递进去,就可以继续消费后续的消息。

block 0表示永远阻塞,直到消息到来,block 1000表示阻塞1s,如果1s内没有任何消息到来,就返回nil

创建消费组

Stream通过指令创建消费组(Consumer Group),需要传递起始消息ID参数用来初始化变量。

消费

Stream提供了xreadgroup指令可以进行消费组的组内消费,需要提供消费组名称、消费者名称和起始消息ID。它同xread一样,也可以阻塞等待新消息。读到新消息后,对应的消息ID就会进入消费者的PEL(正在处理的消息)结构里,客户端处理完毕后使用xack指令通知服务器,本条消息已经处理完毕,该消息ID就会从PEL中移除。

Stream消息太多怎么办

读者很容易想到,要是消息积累太多,Stream的链表岂不是很长,内容会不会爆掉就是个问题了。xdel指令又不会删除消息,它只是给消息做了个标志位。

Redis自然考虑到了这一点,所以它提供了一个定长Stream功能。在xadd的指令提供一个定长长度maxlen,就可以将老的消息干掉,确保最多不超过指定长度。

我们看到Stream的长度被砍掉了。

消息如果忘记ACK会怎样

Stream在每个消费者结构中保存了正在处理中的消息ID列表PEL,如果消费者收到了消息处理完了但是没有回复ack,就会导致PEL列表不断增长,如果有很多消费组的话,那么这个PEL占用的内存就会放大。

PEL如何避免消息丢失

在客户端消费者读取Stream消息时,Redis服务器将消息回复给客户端的过程中,客户端突然断开了连接,消息就丢失了。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。不过此时xreadgroup的起始消息ID不能为参数>,而必须是任意有效的消息ID,一般将参数设为0-0,表示读取所有的PEL消息以及自之后的新消息。

结论

Stream的消费模型借鉴了kafka的消费分组的概念,它弥补了Redis Pub/Sub不能持久化消息的缺陷。但是它又不同于kafka,kafka的消息可以分partition,而Stream不行。如果非要分parition的话,得在客户端做,提供不同的Stream名称,对消息进行hash取模来选择往哪个Stream里塞。如果读者稍微研究过Redis作者的另一个开源项目Disque的话,这极可能是作者意识到Disque项目的活跃程度不够,所以将Disque的内容移植到了Redis里面。这只是本人的猜测,未必是作者的初衷。如果读者有什么不同的想法,可以在评论区一起参与讨论。

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