如何使用Redis的streams

这篇文章主要介绍“如何使用redis的streams”，在日常操作中，相信很多人在如何使用Redis的streams问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何使用Redis的streams”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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起源

在 Redis 4.0 中引入模块之后，用户开始考虑他们自己怎么去修复这些问题。其中一个用户 Timothy Downs 通过 IRC 和我说道：

\ 我计划给这个模块增加一个事务日志式的数据类型 —— 这意味着大量的订阅者可以在不导致 redis 内存激增的情况下做一些像发布/订阅那样的事情\ 订阅者持有他们在消息队列中的位置，而不是让 Redis 必须维护每个消费者的位置和为每个订阅者复制消息

他的思路启发了我。我想了几天，并且意识到这可能是我们马上同时解决上面所有问题的契机。我需要去重新构思 “日志”  的概念是什么。日志是个基本的编程元素，每个人都使用过它，因为它只是简单地以追加模式打开一个文件，并以一定的格式写入数据。然而 Redis  数据结构必须是抽象的。它们在内存中，并且我们使用内存并不是因为我们懒，而是因为使用一些指针，我们可以概念化数据结构并把它们抽象，以使它们摆脱明确的限制。例如，一般来说日志有几个问题：偏移不是逻辑化的，而是真实的字节偏移，如果你想要与条目插入的时间相关的逻辑偏移应该怎么办？我们有范围查询可用。同样，日志通常很难进行垃圾回收：在一个只能进行追加操作的数据结构中怎么去删除旧的元素？好吧，在我们理想的日志中，我们只需要说，我想要数字***的那个条目，而旧的元素一个也不要，等等。

当我从 Timothy 的想法中受到启发，去尝试着写一个规范的时候，我使用了 Redis 集群中的 radix 树去实现，优化了它内部的某些部分。这为实现一个有效利用空间的日志提供了基础，而且仍然有可能在对数时间logarithmic time内访问范围。同时，我开始去读关于 Kafka 的流相关的内容以获得另外的灵感，它也非常适合我的设计，***借鉴了 Kafka消费组consumer groups的概念，并且再次针对  Redis 进行优化，以适用于 Redis  在内存中使用的情况。然而，该规范仅停留在纸面上，在一段时间后我几乎把它从头到尾重写了一遍，以便将我与别人讨论的所得到的许多建议一起增加到  Redis 升级中。我希望 Redis 流能成为对于时间序列有用的特性，而不仅是一个常见的事件和消息类的应用程序。

让我们写一些代码吧

从 Redis 大会回来后，整个夏天我都在实现一个叫 listpack 的库。这个库是 ziplist.c 的继任者，那是一个表示在单个分配中的字符串元素列表的数据结构。它是一个非常特殊的序列化格式，其特点在于也能够以逆序（从右到左）解析：以便在各种用例中替代 ziplists。

结合 radix 树和 listpacks 的特性，它可以很容易地去构建一个空间高效的日志，并且还是可索引的，这意味着允许通过 ID  和时间进行随机访问。自从这些就绪后，我开始去写一些代码以实现流数据结构。我还在完成这个实现，不管怎样，现在在 Github 上的 Redis 的  streams 分支里它已经可以跑起来了。我并没有声称那个 API 是 100%  的最终版本，但是，这有两个有意思的事实：一，在那时只有消费群组是缺失的，加上一些不太重要的操作流的命令，但是，所有的大的方面都已经实现了。二，一旦各个方面比较稳定了之后，我决定大概用两个月的时间将所有的流的特性向后移植backport到  4.0 分支。这意味着 Redis 用户想要使用流，不用等待 Redis 4.2  发布，它们在生产环境马上就可用了。这是可能的，因为作为一个新的数据结构，几乎所有的代码改变都出现在新的代码里面。除了阻塞列表操作之外：该代码被重构了，我们对于流和列表阻塞操作共享了相同的代码，而极大地简化了  Redis 内部实现。

教程：欢迎使用 Redis 的 streams

在某些方面，你可以认为流是 Redis 列表的一个增强版本。流元素不再是一个单一的字符串，而是一个字段field和值value组成的对象。范围查询更适用而且更快。在流中，每个条目都有一个 ID，它是一个逻辑偏移量。不同的客户端可以阻塞等待blocking-wait比指定的 ID 更大的元素。Redis 流的一个基本的命令是 XADD。是的，所有的 Redis 流命令都是以一个 X 为前缀的。

> XADD mystream * sensor-id 1234 temperature 10.51506871964177.0

这个 XADD 命令将追加指定的条目作为一个指定的流 —— “mystream” 的新元素。上面示例中的这个条目有两个字段：sensor-id 和 temperature，每个条目在同一个流中可以有不同的字段。使用相同的字段名可以更好地利用内存。有意思的是，字段的排序是可以保证顺序的。XADD 仅返回插入的条目的 ID，因为在第三个参数中是星号（*），表示由命令自动生成 ID。通常这样做就够了，但是也可以去强制指定一个 ID，这种情况用于复制这个命令到从服务器slave server和AOFappend-only file文件。

这个 ID 是由两部分组成的：一个毫秒时间和一个序列号。1506871964177 是毫秒时间，它只是一个毫秒级的 UNIX 时间戳。圆点（.）后面的数字 0  是一个序号，它是为了区分相同毫秒数的条目增加上去的。这两个数字都是 64  位的无符号整数。这意味着，我们可以在流中增加所有想要的条目，即使是在同一毫秒中。ID 的毫秒部分使用 Redis 服务器的当前本地时间生成的  ID 和流中的***一个条目 ID 两者间的***的一个。因此，举例来说，即使是计算机时间回跳，这个 ID  仍然是增加的。在某些情况下，你可以认为流条目的 ID 是完整的 128  位数字。然而，事实上它们与被添加到的实例的本地时间有关，这意味着我们可以在毫秒级的精度的范围随意查询。

正如你想的那样，快速添加两个条目后，结果是仅一个序号递增了。我们可以用一个 MULTI/EXEC 块来简单模拟“快速插入”：

> MULTIOK> XADD mystream * foo 10QUEUED> XADD mystream * bar 20QUEUED> EXEC1) 1506872463535.02) 1506872463535.1

在上面的示例中，也展示了无需指定任何初始模式schema的情况下，对不同的条目使用不同的字段。会发生什么呢？就像前面提到的一样，只有每个块（它通常包含  50-150  个消息内容）的***个消息被使用。并且，相同字段的连续条目都使用了一个标志进行了压缩，这个标志表示与“它们与这个块中的***个条目的字段相同”。因此，使用相同字段的连续消息可以节省许多内存，即使是字段集随着时间发生缓慢变化的情况下也很节省内存。

为了从流中检索数据，这里有两种方法：范围查询，它是通过 XRANGE 命令实现的；流播streaming，它是通过 XREAD 命令实现的。XRANGE 命令仅取得包括从开始到停止范围内的全部条目。因此，举例来说，如果我知道它的 ID，我可以使用如下的命名取得单个条目：

> XRANGE mystream 1506871964177.0 1506871964177.01) 1) 1506871964177.0   2) 1) "sensor-id"      2) "1234"      3) "temperature"      4) "10.5"

不管怎样，你都可以使用指定的开始符号 - 和停止符号 + 表示最小和***的 ID。为了限制返回条目的数量，也可以使用 COUNT 选项。下面是一个更复杂的 XRANGE 示例：

> XRANGE mystream - + COUNT 21) 1) 1506871964177.0   2) 1) "sensor-id"      2) "1234"      3) "temperature"      4) "10.5"2) 1) 1506872463535.0   2) 1) "foo"      2) "10"

这里我们讲的是 ID 的范围，然后，为了取得在一个给定时间范围内的特定范围的元素，你可以使用 XRANGE，因为 ID 的“序号” 部分可以省略。因此，你可以只指定“毫秒”时间即可，下面的命令的意思是：“从 UNIX 时间 1506872463 开始给我 10 个条目”：

127.0.0.1:6379> XRANGE mystream 1506872463000 + COUNT 101) 1) 1506872463535.0   2) 1) "foo"      2) "10"2) 1) 1506872463535.1   2) 1) "bar"      2) "20"

关于 XRANGE 需要注意的最重要的事情是，假设我们在回复中收到 ID，随后连续的 ID 只是增加了序号部分，所以可以使用 XRANGE 遍历整个流，接收每个调用的指定个数的元素。Redis 中的*SCAN 系列命令允许迭代 Redis 数据结构，尽管事实上它们不是为迭代设计的，但这样可以避免再犯相同的错误。

使用 XREAD 处理流播：阻塞新的数据

当我们想通过 ID 或时间去访问流中的一个范围或者是通过 ID 去获取单个元素时，使用 XRANGE 是非常***的。然而，在使用流的案例中，当数据到达时，它必须由不同的客户端来消费时，这就不是一个很好的解决方案，这需要某种形式的汇聚池pooling。（对于 某些 应用程序来说，这可能是个好主意，因为它们仅是偶尔连接查询的）

XREAD 命令是为读取设计的，在同一个时间，从多个流中仅指定我们从该流中得到的***条目的  ID。此外，如果没有数据可用，我们可以要求阻塞，当数据到达时，就解除阻塞。类似于阻塞列表操作产生的效果，但是这里并没有消费从流中得到的数据，并且多个客户端可以同时访问同一份数据。

这里有一个典型的 XREAD 调用示例：

> XREAD BLOCK 5000 STREAMS mystream otherstream $ $

它的意思是：从 mystream 和 otherstream 取得数据。如果没有数据可用，阻塞客户端 5000 毫秒。在 STREAMS 选项之后指定我们想要监听的关键字，***的是指定想要监听的 ID，指定的 ID 为 $ 的意思是：假设我现在需要流中的所有元素，因此，只需要从下一个到达的元素开始给我。

如果我从另一个客户端发送这样的命令：

> XADD otherstream * message “Hi There”

在 XREAD 侧会出现什么情况呢？

1) 1) "otherstream"   2) 1) 1) 1506935385635.0         2) 1) "message"            2) "Hi There"

与收到的数据一起，我们也得到了数据的关键字。在下次调用中，我们将使用接收到的***消息的 ID：

> XREAD BLOCK 5000 STREAMS mystream otherstream $ 1506935385635.0

依次类推。然而需要注意的是使用方式，客户端有可能在一个非常大的延迟之后再次连接（因为它处理消息需要时间，或者其它什么原因）。在这种情况下，期间会有很多消息堆积，为了确保客户端不被消息淹没，以及服务器不会因为给单个客户端提供大量消息而浪费太多的时间，使用 XREAD 的 COUNT 选项是非常明智的。

流封顶

目前看起来还不错……然而，有些时候，流需要删除一些旧的消息。幸运的是，这可以使用 XADD 命令的 MAXLEN 选项去做：

> XADD mystream MAXLEN 1000000 * field1 value1 field2 value2

它是基本意思是，如果在流中添加新元素后发现消息数量超过了 1000000 个，那么就删除旧的消息，以便于元素总量重新回到 1000000 以内。它很像是在列表中使用的 RPUSH + LTRIM，但是，这次我们是使用了一个内置机制去完成的。然而，需要注意的是，上面的意思是每次我们增加一个新的消息时，我们还需要另外的工作去从流中删除旧的消息。这将消耗一些 CPU 资源，所以在计算 MAXLEN 之前，尽可能使用 ~ 符号，以表明我们不要求非常 精确 的 1000000 个消息，就是稍微多一些也不是大问题：

> XADD mystream MAXLEN ~ 1000000 * foo bar

这种方式的 XADD 仅当它可以删除整个节点的时候才会删除消息。相比普通的 XADD，这种方式几乎可以自由地对流进行封顶。

消费组（开发中）

这是***个 Redis 中尚未实现而在开发中的特性。灵感也是来自 Kafka，尽管在这里是以不同的方式实现的。重点是使用了 XREAD，客户端也可以增加一个 GROUP 选项。相同组的所有客户端将自动得到 不同的 消息。当然，同一个流可以被多个组读取。在这种情况下，所有的组将收到流中到达的消息的相同副本。但是，在每个组内，消息是不会重复的。

当指定组时，能够指定一个 RETRY 选项去扩展组：在这种情况下，如果消息没有通过 XACK 进行确认，它将在指定的毫秒数后进行再次投递。这将为消息投递提供更佳的可靠性，这种情况下，客户端没有私有的方法将消息标记为已处理。这一部分也正在开发中。

内存使用和节省加载时间

因为用来建模 Redis 流的设计，内存使用率是非常低的。这取决于它们的字段、值的数量和长度，对于简单的消息，每使用 100MB  内存可以有几百万条消息。此外，该格式设想为需要极少的序列化：listpack 块以 radix  树节点方式存储，在磁盘上和内存中都以相同方式表示的，因此它们可以很轻松地存储和读取。例如，Redis 可以在 0.3 秒内从 RDB 文件中读取  500 万个条目。这使流的复制和持久存储非常高效。

我还计划允许从条目中间进行部分删除。现在仅实现了一部分，策略是在条目在标记中标识条目为已删除，并且，当已删除条目占全部条目的比例达到指定值时，这个块将被回收重写，如果需要，它将被连到相邻的另一个块上，以避免碎片化。

到此，关于“如何使用Redis的streams”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！