Redis5新特性Streams作消息队列

Redis5新特性Streams作消息队列前言 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

Redis5新特性Streams作消息队列

Redis5新特性Streams作消息队列

前言

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。同时,stream 借鉴了 kafka 的消费组模型概念和设计,使消费消息处理上更加高效快速。本文就 Streams 数据结构中常用 API 进行分析。

准备

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。

添加消息

Streams 添加数据使用 XADD 指令进行添加,消息中的数据以 K-V 键值对的形式进行操作。一条消息可以存在多个键值对,添加命令格式:

XADD key ID field string [field string ...]

代码100分

其中 key 为 Streams 的名称,ID 为消息的唯一标志,不可重复,field string 就为键值对。下面我们就添加以 person 为名称的流,进行操作。

代码100分XADD person * name ytao des https://ytao.top

上面添加案例中,ID 使用 * 号复制,这里代表着服务端自动生成 Id,添加后返回数据 "1578238486193-0"

这里自动生成的 Id 格式为 <millisecondsTime>-<sequenceNumber>
Id 是由两部分组成:

  1. millisecondsTime 为当前服务器时间毫秒时间戳。
  2. sequenceNumber 当前序列号,取值来源于当前毫秒内,生成消息的顺序,默认从 0 开始加 1 递增。

比如:1578238486193-3 表示在 1578238486193 毫秒的时间戳时,添加的第 4 条消息。

除了服务端自动生成 Id 方式外,也支持指定 Id 的生成,但是指定 Id 有以下条件限制:

  1. Id 中的前后部分必须为数字。
  2. 最小 Id 为 0-1,不能为 0-0,但是 2-0,3-0 …. 是被允许的。
  3. 添加的消息,Id 的前半部分不能比存在 Id 最大的值小,Id 后半部分不能比存在前半部分相同的最大后半部分小。

否则,当不满足上述条件时,添加后会抛出异常:

(error) ERR The ID specified in XADD is equal or smaller than the target stream top item

实际上,当添加一条消息时,会进行两部操作。第一步,先判断如果不存在 Streams,则创建 Streams 的名称,再添加消息到 Streams 中。即使添加消息时,由于 Id 异常,也可以在 Redis 中存在以当前 Streams 的名称。
Streams 中 Id 也可作为指针使用,因为它是一个有序的标记。

生产中,如果这样使用添加消息,会存在一个问题,那就是消息数量太大时,会使服务宕机。这里 Streams 的设计初期也有考虑到这个问题,那就是可以指定 Streams 的容量。如果容量操作这个设定的值,就会对调旧的消息。在添加消息时,设置 MAXLEN 参数。

代码100分XADD person MAXLEN 5 * name ytao des https://ytao.top

这样就指定该了 Streams 中的容量为 5 条消息。也可使用 XTRIM 截取消息,从小到大剔除多余的消息:

XTRIM person MAXLEN 8

消息数量

查看消息数量使用 XLEN 指令进行操作。

XLEN key

例:查看 person 流中的消息数量:

> XLEN person
(integer) 5

查询消息

查询 Streams 中的消息使用 XRANGEXREVRANGE 指令。

XRANGE

查询数据时,可以按照指定 Id 范围进行查询,XRANGE 查询指令格式:

XRANGE key start end [COUNT count]

参数说明:

  • key 为 Streams 的名称
  • start 为范围查询开始 Id,包含本 Id。
  • start 为范围查询结束 Id,包含本 Id。
  • Count 为查询返回最大的消息数量,非必填。

这里 start 和 end 有-+两个非指定值,他们分别表示无穷小和无穷大,所以当使用这个两个值时,会查询出全部的消息。

> XRANGE person - +
1) 1) "0-1"
   2) 1) "name"
      2) "ytao"
      3) "des"
      4) "https://ytao.top"
2) 1) "0-2"
   2) 1) "name"
      2) "luffy"
      3) "des"
      4) "valiant!"
3) 1) "2-0"
   2) 1) "name"
      2) "gaga"
      3) "des"
      4) "fishion!"

上面查询的消息数据,可以看到是按照先进先出的顺序查询出来的。

使用 COUNT 指定查询返回的数量:

# 查询所有的消息,并且返回一条数据
> XRANGE person - + COUNT 1
1) 1) "0-1"
   2) 1) "name"
      2) "ytao"
      3) "des"
      4) "https://ytao.top"

在范围查询中,Id 的后半部分可省略,后半部分中的数据会全部查询到。

XREVRANGE

XREVRANGE 的查询和 XRANGE 指令中的使用类似,但查询的 start 和 end 参数顺序进行了调换:

XREVRANGE key end start [COUNT count]

使用案例:

> XREVRANGE person +  -
1) 1) "2-0"
   2) 1) "name"
      2) "gaga"
      3) "des"
      4) "fishion!"
2) 1) "0-2"
   2) 1) "name"
      2) "luffy"
      3) "des"
      4) "valiant!"
3) 1) "0-1"
   2) 1) "name"
      2) "ytao"
      3) "des"
      4) "https://ytao.top"

查询后的结果与 XRANGE 的结果顺序刚好相反,其他都一样,这两个指令可进行消息的升序和降序的返回。

删除消息

删除消息使用 XDEL 指令操作,只需指定将要删除的 Streams 名称和 Id 即可,支持一次删除多个消息 。

XDEL key ID [ID ...]

删除案例:

# 查询所有消息
> XRANGE person - +
1) 1) "0-1"
   2) 1) "name"
      2) "ytao"
      3) "des"
      4) "https://ytao.top"
2) 1) "0-2"
   2) 1) "name"
      2) "luffy"
      3) "des"
      4) "valiant!"
3) 1) "2-0"
   2) 1) "name"
      2) "gaga"
      3) "des"
      4) "fishion!"
# 删除消息      
> XDEL person 2-0
(integer) 1
# 再次查询删除后的所有消息
> XRANGE person - +
1) 1) "0-1"
   2) 1) "name"
      2) "ytao"
      3) "des"
      4) "https://ytao.top"
2) 1) "0-2"
   2) 1) "name"
      2) "luffy"
      3) "des"
      4) "valiant!"
# 查询删除后的长度      
> XLEN person
(integer) 2            

从上面可以看到,删除消息后,长度也会减少相应的数量。

消费消息

在 Redis 的 PUB/SUB 中,我们是通过订阅来消费消息,在 Streams 数据结构中,同样也能实现同等功能,当没有新的消息时,可进行阻塞等待。不仅支持单独消费,而且还可以支持群组消费。

单独消费

单独消费使用 XREAD 指令。可以看到,下面命令中,STREAMS,key, 以及 ID 为必填项。ID 表示将要读取大于该 ID 的消息。当 ID 值使用 $ 赋予时,表示已存在消息的最大 Id 值。

XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

上面的 COUNT 参数用来指定读取的最大数量,与 XRANGE 的用法一样。

> XREAD COUNT 1 STREAMS person 0
1) 1) "person"
   2) 1) 1) "0-1"
         2) 1) "name"
            2) "ytao"
            3) "des"
            4) "https://ytao.top"

> XREAD COUNT 2 STREAMS person 0
1) 1) "person"
   2) 1) 1) "0-1"
         2) 1) "name"
            2) "ytao"
            3) "des"
            4) "https://ytao.top"
      2) 1) "0-2"
         2) 1) "name"
            2) "luffy"
            3) "des"
            4) "valiant!"

XREAD 里面还有个 BLOCK 参数,这个是用来阻塞订阅消息的,BLOCK 携带的参数为阻塞时间,单位为毫秒,如果在这个时间内没有新的消息消费,那么就会释放该阻塞。当这里的时间指定为 0 时,会一直阻塞,直到有新的消息来消费到。

# 窗口 1 开启阻塞,等待新消息的到来
> XREAD BLOCK 0 STREAMS person $

# 另开一个连接窗口 2,添加一条新的消息
> XADD person 2-2 name tao des coder
"2-2"

# 窗口 1,获取到有新的消息来消费,并且带有阻塞的时间
> XREAD BLOCK 0 STREAMS person $
1) 1) "person"
   2) 1) 1) "2-2"
         2) 1) "name"
            2) "tao"
            3) "des"
            4) "coder"
(60.81s)

当使用 XREAD 进行顺序消费时,需要额外记录下读取到位置的 Id,方便下次继续消费。

群组消费

群组消费的主要目的也就是为了分流消息给不同的客户端处理,以更高效的速率处理消息。为达到这一肝功能需求,我们需要做三件事:创建群组群组读取消息向服务端确认消息以处理

群组操作

操作群组使用 XGROUP 指令:

XGROUP [CREATE key groupname id-or-$] [SETID key id-or-$] [DESTROY key groupname] [DELCONSUMER key groupname consumername]

上面命令中,包含操作有:

  • CREATE 创建消费组。
  • SETID 修改下一个处理消息的 Id。
  • DESTROY 销毁消费组。
  • DELCONSUMER 删除消费组中指定的消费者。

我们当前需要使用的是创建消费组:

# 以当前存在的最大 Id 作为消费起始 
> XGROUP CREATE person group1 $
OK

群组读取消息

群组读取使用 XREADGROUP 指令,COUNTBLOCK的使用类似 XREAD 的操作,只是多了个群组和消费者的指定:

XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]

由于群组消费和单独消费类似,这里只进行个阻塞分析,这里 Id 也有个特殊值>,表示还未进行消费的消息:

# 窗口 1,消费群组中,taotao 消费者建立阻塞监听
XREADGROUP GROUP group1 taotao BLOCK 0 STREAMS person >

# 窗口 2,消费群组中,yangyang 消费者建立阻塞监听 
XREADGROUP GROUP group1 yangyang BLOCK 0 STREAMS person >

# 窗口 3,添加消费消息
> XADD person 3-1 name tony des 666
"3-1"

# 窗口 1,读取到新消息,此时 窗口 2 没有任何反应
> XREADGROUP GROUP group1 taotao BLOCK 0 STREAMS person >
1) 1) "person"
   2) 1) 1) "3-1"
         2) 1) "name"
            2) "tony"
            3) "des"
            4) "666"
(77.54s)

# 窗口 3,再次添加消费消息
> XADD person 3-2 name james des abc!
"3-2"

# 窗口 2,读取到新消息,此时 窗口 1 没有任何反应
> XREADGROUP GROUP group1 yangyang BLOCK 0 STREAMS person >
1) 1) "person"
   2) 1) 1) "3-2"
         2) 1) "name"
            2) "james"
            3) "des"
            4) "abc!"
(76.36s)

以上执行流程中,group1 群组中有两个消费者,当添加两条消息后,这两个消费者轮流消费。

消息ACK

消息消费后,为避免再次重复消费,这是需要向服务端发送 ACK,确保消息被消费后的标记。
例如下列情况,我们上面我们将最新两条消息已进行了消费,但是当我们再次读取消息时,还是被读到:

>  XREADGROUP GROUP group1 yangyang STREAMS person 0
1) 1) "person"
   2) 1) 1) "3-2"
         2) 1) "name"
            2) "james"
            3) "des"
            4) "abc!"

这时,我们使用 XACK 指令告诉服务器,我们已处理的消息:

XACK key group ID [ID ...]0

让服务器标记 3-2 已处理:

> XACK person group1 3-2
(integer) 1

再次获取群组读取消息:

>  XREADGROUP GROUP group1 yangyang STREAMS person 0
1) 1) "person"
   2) (empty list or set)

队列中没有了可读消息。
除了上面以讲解到的 API 外,查看消费群组信息可使用 XINFO 指令查看,本文不做分析。

总结

上面对 Streams 常用 API 进行了分析,我们可以感受到 Redis 在消息队列支持的道路上,也越来越强大。如果使用过它的 PUB/SUB 功能的话,就会感受到 5.x 迭代正是将你的一些痛点进行了优化。

个人博客: https://ytao.top
关注公众号 【ytao】,更多原创好文
我的公众号

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
转载请注明出处: https://daima100.com/9452.html

(0)
上一篇 2023-02-08 12:00
下一篇 2023-02-08

相关推荐

  • 数据库性能优化8大通用方案「终于解决」

    数据库性能优化8大通用方案「终于解决」毫不夸张地说,咱们后端工程师,无论在哪家公司,呆在哪个团队,做哪个系统,遇到的第一个让人头疼的问题绝对是数据库性能问题。如果我们有一套成熟的方法论,能让大家快速、准确的去选择出合适的优化方案,我相信能

    2023-05-14
    85
  • 如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId[亲测有效]

    如何找到Hive提交的SQL相对应的Yarn程序的applicationId[亲测有效]最近的工作是利用Hive做数据仓库的ETL转换,大致方式是将ETL转换逻辑写在一个hsql文件中,脚本当中都是简单的SQL语句,不包含判断、循环等存储过程中才有的写法,仅仅支持一些简单的变量替换,比如

    2023-02-24
    84
  • mysql日期加减函数_sql两个日期计算天数

    mysql日期加减函数_sql两个日期计算天数1. addtime() 为日期加上指定秒数 select addtime(now(),1); — 加1秒 2. adddate() 有两种用法,第二个参数直接填数字的话是为日期加上指定天数,填in

    2023-02-28
    109
  • Mysql常用函数小总结

    Mysql常用函数小总结Mysql数据库提供了大量的函数,学会使用将会事半功倍,以下分别为字符串函数,数值函数,时间和日期函数,系统函数 (一)字符串函数 CONCAT(s1,s2,…) 返回连接参数产生的字符串,一个或

    2023-03-08
    99
  • Python项目实战:构建智能推荐引擎

    Python项目实战:构建智能推荐引擎智能推荐引擎是一种基于大数据、机器学习和人工智能等技术的应用,旨在通过对用户行为和偏好的深度挖掘和分析,从而为用户推荐更加符合其兴趣爱好和偏好的内容和产品。

    2023-12-10
    65
  • MySQL Event历史记录

    MySQL Event历史记录需求 SQL Server的作业历史(Job)记录是保存在msdb库中的,很方便就查询相关的Job定义,计划和历史记录,而MySQL的event却没有历史记录。为方便查看event是否正常执行以及执行

    2022-12-24
    111
  • mysql Navicat Premium 中创建数据库、用户[通俗易懂]

    mysql Navicat Premium 中创建数据库、用户[通俗易懂]下面讲解常见 Navicat Premium中创建用户与数据库的命令。 #用root登录数据库 #创建库 create database XXX;#创建用户 create user &#39

    2023-02-04
    100
  • 了解Python的Wheel模块

    了解Python的Wheel模块Python是一种优秀的编程语言,广泛应用于Web开发、科学计算、人工智能等领域。Python的包管理系统pip可以方便地安装和管理库,但是在安装一些特殊的库时,可能会遇到一些问题。传统的Python库通常是一个压缩包,需要经过编译才能在本地安装使用。这种方式在不同操作系统和版本之间移植不方便,耗时耗力。为了解决这个问题,Python社区推出了Wheel模块。

    2024-05-09
    11

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注