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redis学习笔记之队列，发布订阅，stream

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了redis学习笔记之队列，发布订阅，stream，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含11321字，纯文字阅读大概需要17分钟。

内容图文

前言

前面我们在redis学习笔记之基本5种数据结构中提到列表实现队列，我们今天就简单说下redis队列实现的几种方式。redis队列实现可以通过 基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现， 基于Sorted-Set的实现，PUB/SUB（订阅/发布模式），stream，下面我们主要是说说list，发布订阅，stream这三个知识点，至于sorted-set (有序集合)我们后面再说。

队列(LPUSH/BRPOP)

redis学习笔记之队列，发布订阅，stream - 文章图片

redis中通过列表可以来实现队列具体操作可以下面操作

rpush/lpop或lpush/rpop实现简单队列

127.0.0.1:6379> lpush word a b c d
(integer) 4
127.0.0.1:6379> llen word
(integer) 4
127.0.0.1:6379> rpop word
"a"
127.0.0.1:6379> rpop word
"b"
127.0.0.1:6379> rpop word
"c"
127.0.0.1:6379> rpop word
"d"
127.0.0.1:6379> rpop word
(nil)

blpop或brpop实现阻塞读取队列

127.0.0.1:6379> rpush word a b c d
(integer) 4
127.0.0.1:6379> blpop word 1
1) "word"
2) "a"
127.0.0.1:6379> blpop word 1
1) "word"
2) "b"
127.0.0.1:6379> blpop word 1
1) "word"
2) "c"
127.0.0.1:6379> blpop word 1
1) "word"
2) "d"
127.0.0.1:6379> blpop word 1
(nil)
(1.09s)

python实例

在上面的rpush/lpop可以看出，如果没有队列没有数据的话，返回则为nil，所以在我们在写代码时候一般会加一个循环，代码如下：

while True:

    msg = redis.rpop("queue")

    if msg is None:
        continue
    hadle_data(msg)

这里存在一个问题就是：如果queue没有数据则一直存在rpop的操作，这样对客户端的cpu消耗和redis性能的浪费，所以我们可以暂时先考虑让msg为None的时候让他休息一秒，例子如下：

while True:

    msg = redis.rpop("queue")

    if msg is None:
        time.sleep(1)
        continue
    hadle_data(msg)

在优化之后，仔细仔细想下还是存在一个问题，那就是实时性存在问题了(有点像es近实时了)，所以我们需要动动我们聪明的大脑来想想怎么解决。这时候我们就需要使用blpop（b指的是blocking,也就是阻塞读）,这样没有数据来的时候会立即进入休眠状态，一旦数据来了，则立即激活，这样不但解决了性能的问题，也尽可能的解决了延迟的问题

while True:

    msg = redis.brpop("queue")

    if msg is None:
        continue
    hadle_data(msg)

这里注意：一旦长时间没有来数据，服务端会主动断开连接，减少闲置资源的占用，这时候会抛出异常，所以我们需要加入捕捉异常，还要重试。

使用这种模型来实现队列存在两个比较致命的问题：

没有ack机制，消息丢了就丢了
不能重复消费

发布订阅

"发布/订阅"模式包含两种角色，分别是发布者和订阅者。订阅者可以订阅一个或者多个频道(channel),而发布者可以向指定的频道(channel)发送消息，所有订阅此频道的订阅者都会收到此消息。

简单版发布订阅

//订阅主题的客户端
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE python
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "python"
3) (integer) 1

//发布消息的客户端
127.0.0.1:6379> PUBLISH python HelloWorld
(integer) 1

//订阅主题的客户端
127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE python
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "python"
3) (integer) 1
1) "message"
2) "python"
3) "HelloWorld"

模式订阅

# 模式订阅  他会匹配stu.  满足的则接收到
127.0.0.1:6379> PSUBSCRIBE stu.*
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "psubscribe"
2) "stu.*"
3) (integer) 1
1) "pmessage"
2) "stu.*"
3) "stu.name"
4) "linjian"
1) "pmessage"
2) "stu.*"
3) "stu.age"
4) "25"

# 发布
127.0.0.1:6379> PUBLISH stu.name linjian
(integer) 1
127.0.0.1:6379> PUBLISH stu.age 25
(integer) 1

python实例

发布者

import redis

client = redis.StrictRedis()

client.publish("stu", "tom")
client.publish("stu", "jack")
client.publish("stu", "mary")

订阅者


import time
import redis

client = redis.StrictRedis()
p = client.pubsub()
p.subscribe("stu")
while True:
    msg = p.get_message()
    if not msg:
        time.sleep(1)
        continue
    print(msg)

{'type': 'subscribe', 'pattern': None, 'channel': b'stu', 'data': 1}
{'type': 'message', 'pattern': None, 'channel': b'stu', 'data': b'tom'}
{'type': 'message', 'pattern': None, 'channel': b'stu', 'data': b'jack'}
{'type': 'message', 'pattern': None, 'channel': b'stu', 'data': b'mary'}

上面是python的简单事例，根据我们最开始的rpop的例子，我们可以敏锐的感觉的这里使用睡眠还是有不妥的，所以我接下来改成监听的模式

import redis
client = redis.StrictRedis()
p = client.pubsub()
p.subscribe("stu")
for msg in p.listen():
    print(msg)

这里我们不需要休眠，延迟的问题也不再是问题。

注意：redis发布订阅我们要先订阅主题，再向主题发布消息，反之订阅端会丢失订阅之前的数据

redis发布订阅不会持久化所以reids宕机就是引起数据丢失，在订阅也消费不到，所以在redis5.0引进了stream数据结构。

stream

redis5.0后才有的新的数据结构，redis作者借鉴kafka设计出来一种新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。

增删改查

基本操作指令如下：

xadd: 追加信息；
xdel：删除信息；这里的删除是设置标志位，不影响消息总长度
xrange: 获取stream的消息列表（会过滤已经删除的信息）
xlen: 获取信息长度
del：删除整个stream消息列表的种的所有信息（不会删除信息，只是给消息做个标记位）
xread: 可以将stream当作队列来使用，xread可以从队列中获取消息

127.0.0.1:6379[1]> xadd stream_key * filed 1
"1618239631638-0"
127.0.0.1:6379[1]> xadd stream_key * filed 2
"1618239634713-0"

xadd语法：XADD key ID field string [field string ...]

这里的*代表有服务器自动生成ID, 后面是key, val结构。返回的信息是由毫秒时间戳+序列号组成

127.0.0.1:6379[1]> xrange stream_key - + 
1) 1) "1618239631638-0"
   2) 1) "filed"
      2) "1"
2) 1) "1618239634713-0"
   2) 1) "filed"
      2) "2"
127.0.0.1:6379[1]> xrange stream_key 1618239631638-0 +
1) 1) "1618239631638-0"
   2) 1) "filed"
      2) "1"
2) 1) "1618239634713-0"
   2) 1) "filed"
      2) "2"

xrange语法： XRANGE key start end [COUNT count]

- 代表最小值， +代表最大值

127.0.0.1:6379[1]> XLEN stream_key
(integer) 2
127.0.0.1:6379[1]> XDEL stream_key 1618239634713-0
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> XLEN stream_key
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> xrange stream_key - +
1) 1) "1618239631638-0"
   2) 1) "filed"
      2) "1"

发现执行xrange没有返回被删除的信息，长度减少了1

xread : XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] I

# 0 从头开始
127.0.0.1:6379> XREAD streams stu 0 
1) 1) "stu"
   2) 1) 1) "1619247923630-0"
         2) 1) "name"
            2) "zs"
      2) 1) "1619247923630-1"
         2) 1) "name"
            2) "ls"
      3) 1) "1619247923630-2"
         2) 1) "name"
            2) "ww"
      4) 1) "1619247923630-3"
         2) 1) "name"
            2) "lj"
# block 阻塞 1000000 毫秒 $最新开始读
127.0.0.1:6379> XREAD block 1000000 streams stu $
1) 1) "stu"
   2) 1) 1) "1619265214984-0"
         2) 1) "name"
            2) "1"
(25.48s)

注意：如果是默认redis生成消息id，那么消息ID由两部分组成:时间戳-序号

消费组模式

redis学习笔记之队列，发布订阅，stream - 文章图片 — 此图来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/60501638

创建消费组

# 这里0表示从头开始消费， $表示从尾部开始消费，只接受最新的消息
127.0.0.1:6379> XGROUP create stu stuGroup1 0
OK
127.0.0.1:6379> XGROUP create stu stuGroup2 0
OK

# 查看stream信息
127.0.0.1:6379> XINFO stream stu
 1) "length"                # 数据长度
 2) (integer) 5
 3) "radix-tree-keys"
 4) (integer) 1
 5) "radix-tree-nodes"
 6) (integer) 2
 7) "groups"                # 两个消费组
 8) (integer) 2
 9) "last-generated-id"     # 即本组中已发送的最大信息
10) "1619247923630-4"
11) "first-entry"           # 第一个消息
12) 1) "1619247923630-0"
    2) 1) "name"
       2) "zs"
13) "last-entry"            # 最后一个消息
14) 1) "1619247923630-4"
    2) 1) "name"
       2) "xm"

# 获取stream 的消费组信息
127.0.0.1:6379> xinfo groups stu
1) 1) "name"          # 消费组名
   2) "stuGroup1"
   3) "consumers"     # 该消费组的消费者
   4) (integer) 0
   5) "pending"       # 正在处理的消息
   6) (integer) 0
   7) "last-delivered-id"
   8) "0-0"
2) 1) "name"
   2) "stuGroup2"
   3) "consumers"
   4) (integer) 0
   5) "pending"
   6) (integer) 0
   7) "last-delivered-id"
   8) "0-0"

XGROUP create stu stuGroup1 0 用于在消息队列stu上创建一个名字为stuGroup1消费组。0表示该组从第一条消息开始消费。XGROUP除了支持CREATE外，还支持SETID设置起始ID，DESTROY销毁组，DELCONSUMER删除组内消费者等操作。

开始消费

# 消费者a消费第一条数据
127.0.0.1:6379> XREADGROUP group stuGroup1 a count 1 streams stu >
1) 1) "stu"
   2) 1) 1) "1619247923630-0"
         2) 1) "name"
            2) "zs"
# 消费者a1消费第2-4条数据  （count 3 消费三条数据）
127.0.0.1:6379> XREADGROUP group stuGroup1 a1 count 3 streams stu >
1) 1) "stu"
   2) 1) 1) "1619247923630-1"
         2) 1) "name"
            2) "ls"
      2) 1) "1619247923630-2"
         2) 1) "name"
            2) "ww"
      3) 1) "1619247923630-3"
         2) 1) "name"
            2) "lj"
# 消费者a1消费第5条数据
127.0.0.1:6379> XREADGROUP group stuGroup1 a2 count 3 streams stu >
1) 1) "stu"
   2) 1) 1) "1619247923630-4"
         2) 1) "name"
            2) "xm"

# 查看stream信息  发现stuGroup1 等待处理已经有五条了（这是因为我们没有执行ack）
127.0.0.1:6379> XINFO groups stu
1) 1) "name"
   2) "stuGroup1"
   3) "consumers"
   4) (integer) 3
   5) "pending"
   6) (integer) 5
   7) "last-delivered-id"
   8) "1619247923630-4"
2) 1) "name"
   2) "stuGroup2"
   3) "consumers"
   4) (integer) 1
   5) "pending"
   6) (integer) 1
   7) "last-delivered-id"
   8) "1619247923630-0"

XREADGROUP group stuGroup1 a count 1 streams stu > 用于组stuGroup1内消费者a在队列stu中消费，参数>表示未被组内消费的起始消息，参数count 1表示获取一条。语法与XREAD基本一致，不过是增加了组的概念。

查询pending

127.0.0.1:6379> XPENDING stu stuGroup1
1) (integer) 5            # 已读取但未处理的消息
2) "1619247923630-0"      # 开始id
3) "1619247923630-4"      # 结束ID
4) 1) 1) "a"              # 消费者
      2) "1"              # 未处理的消息数量
   2) 1) "a1"
      2) "3"
   3) 1) "a2"
      2) "1"
# 我们也可以查看某个消费者在peding中详细信息  
127.0.0.1:6379> XPENDING stu stuGroup1 - + 5 a
1) 1) "1619247923630-0"  # 消息ID
   2) "a"                # 消费者
   3) (integer) 1263223  # 已读取时长
   4) (integer) 1        # 被读次数

从上面我们可以看出，之前读取的消息都没有处理，都被记录在Pending列表中。有了这样一个Pending机制，就意味着在某个消费者读取消息但未处理后，消息是不会丢失的。等待消费者再次上线后，可以读取该Pending列表，就可以继续处理该消息了，保证消息的有序和不丢失。

告知消息处理完成

127.0.0.1:6379> XACK stu stuGroup1 1619247923630-0
(integer) 1

127.0.0.1:6379> XPENDING stu stuGroup1 
1) (integer) 4
2) "1619247923630-1"
3) "1619247923630-4"
4) 1) 1) "a1"
      2) "3"
   2) 1) "a2"
      2) "1"

如果消费者不在线，那么他对应的消息怎么办，总不能一直放在队列里面，所以stream提供了转移的功能

消息转移

# 查看PEL的信息
127.0.0.1:6379> XPENDING stu stuGroup1 - + 10
1) 1) "1619247923630-1"
   2) "a1"
   3) (integer) 16891936
   4) (integer) 1
2) 1) "1619247923630-2"
   2) "a1"
   3) (integer) 16891936
   4) (integer) 1
3) 1) "1619247923630-3"
   2) "a1"
   3) (integer) 16891936
   4) (integer) 1
4) 1) "1619247923630-4"
   2) "a1"
   3) (integer) 2868297
   4) (integer) 2
5) 1) "1619265214984-0"
   2) "a2"
   3) (integer) 29221
   4) (integer) 1
# 将a2的信息转给a1
127.0.0.1:6379> XCLAIM stu stuGroup1 a1 10 1619265214984-0
1) 1) "1619265214984-0"
   2) 1) "name"
      2) "1"
127.0.0.1:6379> XPENDING stu stuGroup1 - + 10
1) 1) "1619247923630-1"
   2) "a1"
   3) (integer) 16959519
   4) (integer) 1
2) 1) "1619247923630-2"
   2) "a1"
   3) (integer) 16959519
   4) (integer) 1
3) 1) "1619247923630-3"
   2) "a1"
   3) (integer) 16959519
   4) (integer) 1
4) 1) "1619247923630-4"
   2) "a1"
   3) (integer) 2935880
   4) (integer) 2
5) 1) "1619265214984-0"
   2) "a1"
   3) (integer) 2086
   4) (integer) 2

上面完成了a2消息转移给a1,除了要指定ID外，还需要指定IDLE，保证是长时间未处理的才被转移。被转移的消息的IDLE会被重置，用以保证不会被重复转移，以为可能会出现将过期的消息同时转移给多个消费者的并发操作，设置了IDLE，则可以避免后面的转移不会成功，因为IDLE不满足条件。

消息如果忘记ack怎么样

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。如果一个消息不能被消费者处理，也就是不能被XACK，这是要长时间处于Pending列表中，即使被反复的转移给各个消费者也是如此。此时该消息的delivery counter就会累加，当累加到某个我们预设的临界值时，我们就认为是坏消息（也叫死信，DeadLetter，无法投递的消息），由于有了判定条件，我们将坏消息处理掉即可，删除即可

消息堆积时，Stream 是怎么处理

127.0.0.1:6379> XADD animal MAXLEN 10000 * name dog
"1619267908579-0"

在发布消息时，你可以指定队列的最大长度，防止队列积压导致内存爆炸。当队列长度超过上限后，旧消息会被删除，只保留固定长度的新消息。

三者区别

redis学习笔记之队列，发布订阅，stream - 文章图片

参考链接

Stream 是基于 RadixTree 实现的，可以了解下

官方文档

如何看待Redis5.0的新特性stream？

把Redis当作队列来用，真的合适吗？

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的redis学习笔记之队列，发布订阅，stream全部内容，希望文章能够帮你解决redis学习笔记之队列，发布订阅，stream所遇到的程序开发问题。如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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找了半天，发觉还是redis的源码看起来比较舒服。所以决定今年把redis的源码读一遍顺便做个读书笔记。好好记录下。话说现在越来不越不愿意用脑袋来记录东西，喜欢靠note来记。话说这样不爱用脑会不会过早的老年痴呆呢~~~ 一、redis下载编译这里没什么好说的用的版本是redis-2.8.17 1）redis-server是可执行程序2）mian函数在redis.c里面3）如果要修改调试这届在src目录下修改后make或者make clean;make 就行从main函数说起这里...

Redis学习笔记~目录

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写...

Redis学习笔记(一)-持久化【代码】

一、RDB持久方式RDB持久化是把当前进程的数据已快照的形式保存到硬盘的过程。触发方式：1、手动触发命令：save和bgsavesave：阻塞式，内存较大的实例在执行过程中会造成长时间的阻塞，影响主进程上的正常服务请求。bgsave：fork子进程，RDB持久化的过程在子进程中进行，完成后自动结束进程，并通知主进程。阻塞发生在fork阶段，时间较短。2、自动触发：满足RDB持久化条件后会自动执行持久化过程。相关配置：################# SNAP...

Redis学习笔记（三）字典【代码】【图】

Redis的字典使用哈希表作为底层实现，一个哈希表中可以有多个哈希表节点，而每个哈希节点就保存在字典中的一个键值对。redis字典所用的哈希表由disht结构定义。typedef struct dictht{dictEntry **table;//哈希表数组unsigned long size;//哈希表大小unsigned long sizemask;//哈希表大小掩码，用于计算索引值，总是等于size -1unsigned long used;//该哈希表已有节点数量 }table 属性是一个数组，数组中的每个元素都是一个指向di...

Redis学习笔记（五）——数据结构之哈希（Hash）【图】

一、介绍　　Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别设于用于存储对象。　　Redis中每个hash可以存储232 - 1 键值对（40多亿）。　　基本命令：添加/更新：　　hset key field value （将hash表key中的字段field的值设为value）　　hsetnv key field value （只有在字段field不存在时，设置hash表字段的值）　　hmset key field1 value1 [field2 value2 ...] （同时将多个fiedl-value(域-值)对设置到hash...

redis学习笔记

最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)这个方法是从redis的池中释放一个redis连接的，类似线程池对线程的回收管理的。看下面的demo代码：public static void main(String...

Redis学习笔记之单机实现

1.数据库　　Redis的所有数据库都保存在redisServer.db数组中，数据库主要是由两个字典组成：dict字典，负责保存键值对；expires，负责保存键的过期时间　　Redis使用惰性删除和定期删除两种方式处理过期键：惰性删除是指在碰到了过期键才将其删除，定期删除是指每隔一段时间主动查找并删除过期键（Redis采用随机查找）　　针对过期键的处理：RDB（快照）中不包含过期键，AOF文件也不会包含过期键；主服务器发现过期键后会删除过期...

redis学习笔记

一.redis 环境搭建1.简介 redis是一个开源的key-value数据库。它又经常被认为是一个数据结构服务器。因为它的value不仅包括基本的string类型还有 list,set ,sorted set和hash类型。当然这些类型的元素也都是string类型。也就是说list,set这些集合类型也只能包含 string 类型。你可以在这些类型上做很多原子性的操作。比如对一个字符value追加字符串（APPEND命令）。加加或者减减一个数字字符串(INCR命令，当然是按整数处理...

REDIS - 技术教程分类

Redis 教程 Redis 简介 Redis 安装 Redis 配置 Redis 数据类型 Redis 命令 Redis 键(key) Redis 字符串(String) Redis 哈希(Hash) Redis 列表(List) Redis 集合(Set) Redis 有序集合(sorted set) Redis HyperLogLog Redis 发布订阅 Redis 事务 Redis 脚本 Redis 连接 Redis 服务器 Redis GEO Redis Stream Redis 数据备份与恢复 Redis 安全 Redis 性能测试 Redis 客户端连接 Redis 分区 Redis 全部

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redis中批量删除key的方法 redis设置密码，取消密码 node.js利用redis数据库缓存数据 PHP swoole和redis异步任务实现方法分析 Laravel使用Redis共享Session步骤详解 mac下卸载干净redis 如何通过命令行修改redis的配置使用Port Forwarding连接k8s集群的pod（...实现商品秒杀之——Redis Watch机制 redis雪崩、穿透、击穿、热点分别代表什...

首页 / REDIS / redis学习笔记之队列，发布订阅，stream

redis学习笔记之队列，发布订阅，stream

内容导读

内容图文

前言

队列(LPUSH/BRPOP)

rpush/lpop或lpush/rpop实现简单队列

blpop或brpop实现阻塞读取队列

python实例

发布订阅

简单版发布订阅

模式订阅

python实例

stream

增删改查

消费组模式

消息如果忘记ack怎么样

消息堆积时，Stream 是怎么处理

三者区别

参考链接

内容总结

内容备注

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