この記事では、Redis に関する関連知識を提供します。主に特殊なデータ型ストリームの関連コンテンツを紹介します。Redis は豊富なデータ型を提供しており、特殊なものは 4 つあります。ビットマップ、ハイパーログログ、地理空間、ストリーム、ストリーム関連の問題を見てみましょう。皆さんのお役に立てれば幸いです。
推奨学習: Redis ビデオ チュートリアル
Redis Stream は、Redis 5.0 バージョンで新しく追加されたデータ型です。Redis は特別に使用されます。メッセージキュー用の設計されたデータ型。
Redis 5.0 Stream が登場する前は、メッセージ キューの実装には次のような独自の欠陥がありました。
パブリッシュ/サブスクライブ モデルは耐久性がなく、したがって信頼性が低かった。メッセージを保存し、オフラインで再接続しているクライアントの履歴メッセージを読み取ることができないという欠陥。
#List のメッセージ キューの実装方法は繰り返し使用できず、メッセージは後で削除されます。消費されるため、プロデューサーはグローバルに一意の ID を自分で実装する必要があります。
上記の問題に基づいて、Redis 5.0 では、このバージョンの最も重要な機能でもある Stream タイプを導入しました。これは、メッセージ キューを完全に実装するために使用されます。メッセージの永続性とメッセージの永続性をサポートします。グローバル メッセージの自動生成一意の ID、ACK 確認メッセージ モードのサポート、コンシューマー グループ モードのサポートなどにより、メッセージ キューの安定性と信頼性が向上します。
ストリームメッセージキュー操作コマンド:
XADD: Insert message,保証されているため、グローバルに一意の ID が自動的に生成されます。
XDEL: メッセージ ID に基づいてメッセージを削除します。
DEL: 全体を削除します。 Stream;
# XADD key [NOMKSTREAM] [MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]] *|id field value [field value ...] 127.0.0.1:6379> XADD s1 * name sid10t "1665047636078-0" 127.0.0.1:6379> XADD s1 * name sidiot "1665047646214-0" # XDEL key id [id ...] 127.0.0.1:6379> XDEL s1 1665047646214-0 (integer) 1 # DEL key [key ...] 127.0.0.1:6379> DEL s1 (integer) 1
# XLEN key
127.0.0.1:6379> XLEN s1
(integer) 2
# XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id [id ...]
127.0.0.1:6379> XREAD streams s1 0-0
1) 1) "s1"
2) 1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
127.0.0.1:6379> XREAD count 1 streams s1 0-0
1) 1) "s1"
2) 1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
# XADD 了一条消息之后的扩展
127.0.0.1:6379> XREAD streams s1 1665047636078-0
1) 1) "s1"
2) 1) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
2) 1) "1665053702766-0"
2) 1) "age"
2) "18"
# XRANGE key start end [COUNT count]
127.0.0.1:6379> XRANGE s1 - +
1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
3) 1) "1665053702766-0"
2) 1) "age"
2) "18"
127.0.0.1:6379> XRANGE s1 1665047636078-0 1665047646214-0
1) 1) "1665047636078-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665047646214-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"
# XTRIM key MAXLEN|MINID [=|~] threshold [LIMIT count]
127.0.0.1:6379> XLEN s1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> XTRIM s1 maxlen 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XLEN s1
(integer) 2# XGROUP CREATE key groupname id|$ [MKSTREAM] [ENTRIESREAD entries_read]
# 需要注意的是，XGROUP CREATE 的 streams 必须是一个存在的 streams，否则会报错；
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream cGroup-top 0-0
(error) ERR The XGROUP subcommand requires the key to exist. Note that for CREATE you may want to use the MKSTREAM option to create an empty stream automatically.
# 0-0 从头开始消费，$ 从尾开始消费；
127.0.0.1:6379> XADD myStream * name sid10t
"1665057823181-0"
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream cGroup-top 0-0
OK
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE myStream cGroup-tail $
OK
# XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] id [id ...]
127.0.0.1:6379> XREADGROUP Group cGroup-top name count 2 STREAMS myStream >
1) 1) "myStream"
2) 1) 1) "1665058086931-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
2) 1) "1665058090167-0"
2) 1) "name"
2) "sidiot"メッセージ キュー
プロデューサー XADD コマンドを使用してメッセージを挿入します:# * 表示让 Redis 为插入的数据自动生成一个全局唯一的 ID # 往名称为 mymq 的消息队列中插入一条消息，消息的键是 name，值是 sid10t 127.0.0.1:6379> XADD mymq * name sid10t "1665058759764-0"
127.0.0.1:6379> XREAD STREAMS mymq 1665058759764-0
(nil)
127.0.0.1:6379> XREAD STREAMS mymq 1665058759763-0
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665058759764-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"# 命令最后的 $ 符号表示读取最新的消息 127.0.0.1:6379> XREAD BLOCK 10000 STREAMS mymq $ (nil) (10.01s)
先ほど紹介したListの操作にも対応しています 次に、Streamの独自機能を見ていきましょう。 
# 创建一个名为 group1 的消费组，0-0 表示从第一条消息开始读取。 127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE mymq group1 0-0 OK # 创建一个名为 group2 的消费组，0-0 表示从第一条消息开始读取。 127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE mymq group2 0-0 OK
# 命令最后的参数“>”，表示从第一条尚未被消费的消息开始读取。
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665058759764-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"比如说，我们执行完刚才的 XREADGROUP 命令后，再执行一次同样的命令，此时读到的就是空值了：
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq > (nil)
但是，不同消费组的消费者可以消费同一条消息（但是有前提条件，创建消息组的时候，不同消费组指定了相同位置开始读取消息） 。
比如说，刚才 group1 消费组里的 consumer1 消费者消费了一条 id 为 1665058759764-0 的消息，现在用 group2 消费组里的 consumer1 消费者消费消息：
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665058759764-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"因为我创建两组的消费组都是从第一条消息开始读取，所以可以看到第二组的消费者依然可以消费 id 为 1665058759764-0 的这一条消息。因此，不同的消费组的消费者可以消费同一条消息。
使用消费组的目的是让组内的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。
例如，我们执行下列命令，让 group2 中的 consumer1、2、3 各自读取一条消息。
# 让 group2 中的 consumer1 从 mymq 消息队列中消费一条消息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665060632864-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
# 让 group2 中的 consumer2 从 mymq 消息队列中消费一条消息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer2 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665060633903-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"
# 让 group2 中的 consumer3 从 mymq 消息队列中消费一条消息
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer3 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
2) 1) 1) "1665060634962-0"
2) 1) "name"
2) "sid10t"基于 Stream 实现的消息队列，如何保证消费者在发生故障或宕机再次重启后，仍然可以读取未处理完的消息？
Streams 会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，直到消费者使用 XACK 命令通知 Streams “消息已经处理完成”。
消费确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 XACK 命令确认消息已经被消费完成，整个流程的执行如下图所示：
如果消费者没有成功处理消息，它就不会给 Streams 发送 XACK 命令，消息仍然会留存。此时，消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。
例如，我们来查看一下 group2 中各个消费者已读取、但尚未确认的消息个数，命令如下：
127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2
1) (integer) 4
2) "1665058759764-0"
3) "1665060634962-0"
4) 1) 1) "consumer1"
2) "2"
2) 1) "consumer2"
2) "1"
3) 1) "consumer3"
2) "1"如果想查看某个消费者具体读取了哪些数据，可以执行下面的命令：
# 查看 group2 里 consumer2 已从 mymq 消息队列中读取了哪些消息 127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2 1) 1) "1665060633903-0" 2) "consumer2" 3) (integer) 1888805 4) (integer) 1
可以看到，consumer2 已读取的消息的 ID 是 1665060633903-0。
一旦消息 1665060633903-0 被 consumer2 处理了，consumer2 就可以使用 XACK 命令通知 Streams，然后这条消息就会被删除。
127.0.0.1:6379> XACK mymq group2 1665060633903-0 (integer) 1
当我们再使用 XPENDING 命令查看时，就可以看到，consumer2 已经没有已读取、但尚未确认处理的消息了。
127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2 (empty array)
好了，基于 Stream 实现的消息队列就说到这里了，小结一下：
消息保序：XADD/XREAD
阻塞读取：XREAD block
重复消息处理：Stream 在使用 XADD 命令，会自动生成全局唯一 ID；
消息可靠性：内部使用 PENDING List 自动保存消息，使用 XPENDING 命令查看消费组已经读取但是未被确认的消息，消费者使用 XACK 确认消息；
支持消费组形式消费数据
Redis 基于 Stream 消息队列与专业的消息队列有哪些差距？
一个专业的消息队列，必须要做到两大块：
消息不可丢。
消息可堆积。
1、Redis Stream 消息会丢失吗？
使用一个消息队列，其实就分为三大块：生产者、队列中间件、消费者，所以要保证消息就是保证三个环节都不能丢失数据。
Redis Stream 消息队列能不能保证三个环节都不丢失数据？
Redis 生产者会不会丢消息？生产者会不会丢消息，取决于生产者对于异常情况的处理是否合理。 从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到 （ MQ 中间件） 的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，如果返回异常则进行消息重发，那么这个阶段是不会出现消息丢失的。
Redis 消费者会不会丢消息？不会，因为 Stream （ MQ 中间件）会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，但是未被确认的消息。消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。等到消费者执行完业务逻辑后，再发送消费确认 XACK 命令，也能保证消息的不丢失。
Redis 消息中间件会不会丢消息？会，Redis 在以下 2 个场景下，都会导致数据丢失：
AOF 永続性は 1 秒ごとにディスクに書き込むように構成されていますが、このディスク書き込みプロセスは非同期であり、Redis がダウンするとデータが失われる可能性があります。
マスター/スレーブ レプリケーションは非同期でもあります。はい、マスターとスレーブを切り替えるときにデータが失われる可能性もあります (新しいウィンドウが開きます)。
ご覧のとおり、Redis はキュー ミドルウェア リンクでメッセージが失われないことを保証できません。クラスターのデプロイには、RabbitMQ や Kafka などのプロフェッショナルなキュー ミドルウェアが使用されます。プロデューサーがメッセージをパブリッシュするとき、キュー ミドルウェアは通常、「複数のノード」、つまり複数のコピーを書き込みます。失敗しても、クラスター内のデータは失われないことが保証されます。
2. Redis Stream メッセージは蓄積できますか?
Redis データはメモリに保存されます。つまり、メッセージ バックログが発生すると、Redis メモリは増加し続けます。マシンのメモリ制限を超えると、OOM に直面します。 。
そこで、Redis の Stream は、この状況を回避するために、キューの最大長を指定する機能を提供します。
キューの最大長を指定した場合、キュー長が上限を超えると古いメッセージは削除され、固定長の新しいメッセージのみが残ります。この観点から、メッセージがバックログされるときに Stream の最大長が指定されている場合でも、メッセージが失われる可能性があります。
しかし、Kafka や RabbitMQ などのプロフェッショナル メッセージ キューのデータはディスクに保存されるため、メッセージがバックログされると、より多くのディスク領域が占有されるだけです。
したがって、Redis をキューとして使用すると、次の 2 つの問題に直面します:
Redis 自体がデータを失う可能性があります;
メッセージの圧迫に直面すると、メモリ リソースが不足します;
したがって、Redis をメッセージ キューとして使用できるかどうかは、ビジネス シナリオによって異なります:
ビジネス シナリオが十分に単純で、データ損失の影響を受けにくく、メッセージ バックログの可能性が比較的小さい場合は、Redis をキューとして使用してもまったく問題ありません。
ビジネスに大量のメッセージがあり、メッセージ バックログが発生する可能性が比較的高く、データ損失が許容できない場合は、専門的なメッセージ キュー ミドルウェアを使用してください。
補足: Redis パブリッシュ/サブスクライブ メカニズムをメッセージ キューとして使用できないのはなぜですか?
パブリッシュおよびサブスクライブ メカニズムには次の欠点があり、これらはすべてデータの損失に関連しています:
パブリッシュ/サブスクライブ メカニズムはどのデータ型にも基づいて実装されていないため、 「データ永続性」機能、つまりパブリッシュ/サブスクライブ メカニズムの関連操作は、RDB および AOF に書き込まれません。Redis がクラッシュして再起動すると、パブリッシュ/サブスクライブ メカニズムのすべてのデータが失われます。
パブリッシュ/サブスクライブ モードは、「送信して忘れる」動作モードです。サブスクライバーがオフラインになって再接続した場合、以前の履歴メッセージを利用することはできません。
コンシューマ側に特定のメッセージのバックログ、つまりプロデューサによって送信されたメッセージがあり、それが 32M を超えるか、8M を超えたままの場合、コンシューマはそれらのメッセージを消費できない場合60 秒以内, コンシューマ側は強制的に切断されます。このパラメータは構成ファイルで設定されます。デフォルト値は client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60 です。
したがって、パブリッシュ/サブスクライブ メカニズムは、インスタント通信シナリオにのみ適しています。たとえば、センチネル クラスター (新しいウィンドウが開きます) を構築するシナリオでは、パブリッシュ/サブスクライブ メカニズムが使用されます。
推奨される学習: Redis ビデオ チュートリアル
以上がRedis の特別なデータ型ストリームの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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