Redis5.0 中还增加了一个数据类型Stream,它借鉴了Kafka的设计,是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。@pdai
Redis5.0 中还增加了一个数据结构Stream,从字面上看是流类型,但其实从功能上看,应该是Redis对消息队列(MQ,Message Queue)的完善实现。
用过Redis做消息队列的都了解,基于Reids的消息队列实现有很多种,例如:
为什么上面的结构无法满足广泛的MQ场景? 这里便引出一个核心的问题:如果我们期望设计一种数据结构来实现消息队列,最重要的就是要理解设计一个消息队列需要考虑什么?初步的我们很容易想到
其它还要考虑啥嗯?借助美团技术团队的一篇文章,消息队列设计精要 中的图
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-897sCe4r-1618488032466)(https://pdai.tech/_images/db/redis/db-redis-stream-1.png)]
我们不妨看看Redis考虑了哪些设计?
这也是我们需要理解Stream的点,但是结合上面的图,我们也应该理解Redis Stream也是一种超轻量MQ并没有完全实现消息队列所有设计要点,这决定着它适用的场景。
经过梳理总结,我认为从以下几个大的方面去理解Stream是比较合适的,总结如下:@pdai
每个 Stream 都有唯一的名称,它就是 Redis 的 key,在我们首次使用 xadd 指令追加消息时自动创建。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jMAbo6d6-1618488032470)(https://pdai.tech/_images/db/redis/db-redis-stream-2.png)]
上图解析:
Consumer Group
:消费组,使用 XGROUP CREATE 命令创建,一个消费组有多个消费者(Consumer), 这些消费者之间是竞争关系。last_delivered_id
:游标,每个消费组会有个游标 last_delivered_id,任意一个消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。pending_ids
:消费者(Consumer)的状态变量,作用是维护消费者的未确认的 id。 pending_ids 记录了当前已经被客户端读取的消息,但是还没有 ack
(Acknowledge character:确认字符)。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PEL,也就是Pending Entries List,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。此外我们还需要理解两点:
消息ID
: 消息ID的形式是timestampInMillis-sequence,例如1527846880572-5,它表示当前的消息在毫米时间戳1527846880572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,但是形式必须是整数-整数,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。消息队列相关命令:
# *号表示服务器自动生成ID,后面顺序跟着一堆key/value
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name laoqian age 30 # 名字叫laoqian,年龄30岁
1527849609889-0 # 生成的消息ID
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name xiaoyu age 29
1527849629172-0
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name xiaoqian age 1
1527849637634-0
127.0.0.1:6379> xlen codehole
(integer) 3
127.0.0.1:6379> xrange codehole - + # -表示最小值, +表示最大值
127.0.0.1:6379> xrange codehole - +
1) 1) 1527849609889-0
1) 1) "name"
1) "laoqian"
2) "age"
3) "30"
2) 1) 1527849629172-0
1) 1) "name"
1) "xiaoyu"
2) "age"
3) "29"
3) 1) 1527849637634-0
1) 1) "name"
1) "xiaoqian"
2) "age"
3) "1"
127.0.0.1:6379> xrange codehole 1527849629172-0 + # 指定最小消息ID的列表
1) 1) 1527849629172-0
2) 1) "name"
2) "xiaoyu"
3) "age"
4) "29"
2) 1) 1527849637634-0
2) 1) "name"
2) "xiaoqian"
3) "age"
4) "1"
127.0.0.1:6379> xrange codehole - 1527849629172-0 # 指定最大消息ID的列表
1) 1) 1527849609889-0
2) 1) "name"
2) "laoqian"
3) "age"
4) "30"
2) 1) 1527849629172-0
2) 1) "name"
2) "xiaoyu"
3) "age"
4) "29"
127.0.0.1:6379> xdel codehole 1527849609889-0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> xlen codehole # 长度不受影响
(integer) 3
127.0.0.1:6379> xrange codehole - + # 被删除的消息没了
1) 1) 1527849629172-0
2) 1) "name"
2) "xiaoyu"
3) "age"
4) "29"
2) 1) 1527849637634-0
2) 1) "name"
2) "xiaoqian"
3) "age"
4) "1"
127.0.0.1:6379> del codehole # 删除整个Stream
(integer) 1
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xread,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)。
# 从Stream头部读取两条消息
127.0.0.1:6379> xread count 2 streams codehole 0-0
1) 1) "codehole"
2) 1) 1) 1527851486781-0
2) 1) "name"
2) "laoqian"
3) "age"
4) "30"
2) 1) 1527851493405-0
2) 1) "name"
2) "yurui"
3) "age"
4) "29"
# 从Stream尾部读取一条消息,毫无疑问,这里不会返回任何消息
127.0.0.1:6379> xread count 1 streams codehole $
(nil)
# 从尾部阻塞等待新消息到来,下面的指令会堵住,直到新消息到来
127.0.0.1:6379> xread block 0 count 1 streams codehole $
# 我们从新打开一个窗口,在这个窗口往Stream里塞消息
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name youming age 60
1527852774092-0
# 再切换到前面的窗口,我们可以看到阻塞解除了,返回了新的消息内容
# 而且还显示了一个等待时间,这里我们等待了93s
127.0.0.1:6379> xread block 0 count 1 streams codehole $
1) 1) "codehole"
2) 1) 1) 1527852774092-0
2) 1) "name"
2) "youming"
3) "age"
4) "60"
(93.11s)
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
127.0.0.1:6379> xread block 1000 count 1 streams codehole $
(nil)
(1.07s)
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oVJE29jp-1618488032473)(https://pdai.tech/_images/db/redis/db-redis-stream-3.png)]
相关命令:
创建消费组
Stream通过xgroup create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last_delivered_id变量。
127.0.0.1:6379> xgroup create codehole cg1 0-0 # 表示从头开始消费
OK
# $表示从尾部开始消费,只接受新消息,当前Stream消息会全部忽略
127.0.0.1:6379> xgroup create codehole cg2 $
OK
127.0.0.1:6379> xinfo stream codehole # 获取Stream信息
1) length
2) (integer) 3 # 共3个消息
3) radix-tree-keys
4) (integer) 1
5) radix-tree-nodes
6) (integer) 2
7) groups
8) (integer) 2 # 两个消费组
9) first-entry # 第一个消息
10) 1) 1527851486781-0
2) 1) "name"
2) "laoqian"
3) "age"
4) "30"
11) last-entry # 最后一个消息
12) 1) 1527851498956-0
2) 1) "name"
2) "xiaoqian"
3) "age"
4) "1"
127.0.0.1:6379> xinfo groups codehole # 获取Stream的消费组信息
1) 1) name
2) "cg1"
3) consumers
4) (integer) 0 # 该消费组还没有消费者
5) pending
6) (integer) 0 # 该消费组没有正在处理的消息
2) 1) name
2) "cg2"
3) consumers # 该消费组还没有消费者
4) (integer) 0
5) pending
6) (integer) 0 # 该消费组没有正在处理的消息
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。
# >号表示从当前消费组的last_delivered_id后面开始读
# 每当消费者读取一条消息,last_delivered_id变量就会前进
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 count 1 streams codehole >
1) 1) "codehole"
2) 1) 1) 1527851486781-0
2) 1) "name"
2) "laoqian"
3) "age"
4) "30"
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 count 1 streams codehole >
1) 1) "codehole"
2) 1) 1) 1527851493405-0
2) 1) "name"
2) "yurui"
3) "age"
4) "29"
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 count 2 streams codehole >
1) 1) "codehole"
2) 1) 1) 1527851498956-0
2) 1) "name"
2) "xiaoqian"
3) "age"
4) "1"
2) 1) 1527852774092-0
2) 1) "name"
2) "youming"
3) "age"
4) "60"
# 再继续读取,就没有新消息了
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 count 1 streams codehole >
(nil)
# 那就阻塞等待吧
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 block 0 count 1 streams codehole >
# 开启另一个窗口,往里塞消息
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name lanying age 61
1527854062442-0
# 回到前一个窗口,发现阻塞解除,收到新消息了
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 block 0 count 1 streams codehole >
1) 1) "codehole"
2) 1) 1) 1527854062442-0
2) 1) "name"
2) "lanying"
3) "age"
4) "61"
(36.54s)
127.0.0.1:6379> xinfo groups codehole # 观察消费组信息
1) 1) name
2) "cg1"
3) consumers
4) (integer) 1 # 一个消费者
5) pending
6) (integer) 5 # 共5条正在处理的信息还有没有ack
2) 1) name
2) "cg2"
3) consumers
4) (integer) 0 # 消费组cg2没有任何变化,因为前面我们一直在操纵cg1
5) pending
6) (integer) 0
# 如果同一个消费组有多个消费者,我们可以通过xinfo consumers指令观察每个消费者的状态
127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1 # 目前还有1个消费者
1) 1) name
2) "c1"
3) pending
4) (integer) 5 # 共5条待处理消息
5) idle
6) (integer) 418715 # 空闲了多长时间ms没有读取消息了
# 接下来我们ack一条消息
127.0.0.1:6379> xack codehole cg1 1527851486781-0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1
1) 1) name
2) "c1"
3) pending
4) (integer) 4 # 变成了5条
5) idle
6) (integer) 668504
# 下面ack所有消息
127.0.0.1:6379> xack codehole cg1 1527851493405-0 1527851498956-0 1527852774092-0 1527854062442-0
(integer) 4
127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1
1) 1) name
2) "c1"
3) pending
4) (integer) 0 # pel空了
5) idle
6) (integer) 745505
Stream提供了XINFO来实现对服务器信息的监控,可以查询:
127.0.0.1:6379> Xinfo stream mq
1) "length"
2) (integer) 7
3) "radix-tree-keys"
4) (integer) 1
5) "radix-tree-nodes"
6) (integer) 2
7) "groups"
8) (integer) 1
9) "last-generated-id"
10) "1553585533795-9"
11) "first-entry"
12) 1) "1553585533795-3"
2) 1) "msg"
2) "4"
13) "last-entry"
14) 1) "1553585533795-9"
2) 1) "msg"
2) "10"
127.0.0.1:6379> Xinfo groups mq
1) 1) "name"
2) "mqGroup"
3) "consumers"
4) (integer) 3
5) "pending"
6) (integer) 3
7) "last-delivered-id"
8) "1553585533795-4"
127.0.0.1:6379> XINFO CONSUMERS mq mqGroup
1) 1) "name"
2) "consumerA"
3) "pending"
4) (integer) 1
5) "idle"
6) (integer) 18949894
2) 1) "name"
2) "consumerB"
3) "pending"
4) (integer) 1
5) "idle"
6) (integer) 3092719
3) 1) "name"
2) "consumerC"
3) "pending"
4) (integer) 1
5) "idle"
6) (integer) 23683256
至此,消息队列的操作说明大体结束!
我们结合MQ中常见问题,看Redis是如何解决的,来进一步理解Redis。
可用作时通信等,大数据分析,异地数据备份等
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KhCn50VW-1618488032475)(https://pdai.tech/_images/db/redis/db-redis-stream-4.png)]
客户端可以平滑扩展,提高处理能力
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mmcKk7BA-1618488032477)(https://pdai.tech/_images/db/redis/db-redis-stream-5.png)]
在 分布式算法 - ID算法设计中, 一个常见的问题就是时间回拨问题,那么Redis的消息ID设计中是否考虑到这个问题呢?
XADD生成的1553439850328-0,就是Redis生成的消息ID,由两部分组成:时间戳-序号。时间戳是毫秒级单位,是生成消息的Redis服务器时间,它是个64位整型(int64)。序号是在这个毫秒时间点内的消息序号,它也是个64位整型。
可以通过multi批处理,来验证序号的递增:
127.0.0.1:6379> MULTI
OK
127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg one
QUEUED
127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg two
QUEUED
127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg three
QUEUED
127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg four
QUEUED
127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg five
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
1) "1553441006884-0"
2) "1553441006884-1"
3) "1553441006884-2"
4) "1553441006884-3"
5) "1553441006884-4"
由于一个redis命令的执行很快,所以可以看到在同一时间戳内,是通过序号递增来表示消息的。
为了保证消息是有序的,因此Redis生成的ID是单调递增有序的。由于ID中包含时间戳部分,为了避免服务器时间错误而带来的问题(例如服务器时间延后了),Redis的每个Stream类型数据都维护一个latest_generated_id属性,用于记录最后一个消息的ID。若发现当前时间戳退后(小于latest_generated_id所记录的),则采用时间戳不变而序号递增的方案来作为新消息ID(这也是序号为什么使用int64的原因,保证有足够多的的序号),从而保证ID的单调递增性质。
强烈建议使用Redis的方案生成消息ID,因为这种时间戳+序号的单调递增的ID方案,几乎可以满足你全部的需求。但同时,记住ID是支持自定义的,别忘了!
为了解决组内消息读取但处理期间消费者崩溃带来的消息丢失问题,STREAM 设计了 Pending 列表,用于记录读取但并未处理完毕的消息。命令XPENDIING 用来获消费组或消费内消费者的未处理完毕的消息。演示如下:
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup # mpGroup的Pending情况
1) (integer) 5 # 5个已读取但未处理的消息
2) "1553585533795-0" # 起始ID
3) "1553585533795-4" # 结束ID
4) 1) 1) "consumerA" # 消费者A有3个
2) "3"
2) 1) "consumerB" # 消费者B有1个
2) "1"
3) 1) "consumerC" # 消费者C有1个
2) "1"
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10 # 使用 start end count 选项可以获取详细信息
1) 1) "1553585533795-0" # 消息ID
2) "consumerA" # 消费者
3) (integer) 1654355 # 从读取到现在经历了1654355ms,IDLE
4) (integer) 5 # 消息被读取了5次,delivery counter
2) 1) "1553585533795-1"
2) "consumerA"
3) (integer) 1654355
4) (integer) 4
# 共5个,余下3个省略 ...
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10 consumerA # 在加上消费者参数,获取具体某个消费者的Pending列表
1) 1) "1553585533795-0"
2) "consumerA"
3) (integer) 1641083
4) (integer) 5
# 共3个,余下2个省略 ...
每个Pending的消息有4个属性:
上面的结果我们可以看到,我们之前读取的消息,都被记录在Pending列表中,说明全部读到的消息都没有处理,仅仅是读取了。那如何表示消费者处理完毕了消息呢?使用命令 XACK 完成告知消息处理完成,演示如下:
127.0.0.1:6379> XACK mq mqGroup 1553585533795-0 # 通知消息处理结束,用消息ID标识
(integer) 1
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup # 再次查看Pending列表
1) (integer) 4 # 已读取但未处理的消息已经变为4个
2) "1553585533795-1"
3) "1553585533795-4"
4) 1) 1) "consumerA" # 消费者A,还有2个消息处理
2) "2"
2) 1) "consumerB"
2) "1"
3) 1) "consumerC"
2) "1"
127.0.0.1:6379>
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。
还有一个问题,就是若某个消费者宕机之后,没有办法再上线了,那么就需要将该消费者Pending的消息,转义给其他的消费者处理,就是消息转移。
消息转移的操作时将某个消息转移到自己的Pending列表中。使用语法XCLAIM来实现,需要设置组、转移的目标消费者和消息ID,同时需要提供IDLE(已被读取时长),只有超过这个时长,才能被转移。演示如下:
# 当前属于消费者A的消息1553585533795-1,已经15907,787ms未处理了
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10
1) 1) "1553585533795-1"
2) "consumerA"
3) (integer) 15907787
4) (integer) 4
# 转移超过3600s的消息1553585533795-1到消费者B的Pending列表
127.0.0.1:6379> XCLAIM mq mqGroup consumerB 3600000 1553585533795-1
1) 1) "1553585533795-1"
2) 1) "msg"
2) "2"
# 消息1553585533795-1已经转移到消费者B的Pending中。
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10
1) 1) "1553585533795-1"
2) "consumerB"
3) (integer) 84404 # 注意IDLE,被重置了
4) (integer) 5 # 注意,读取次数也累加了1次
以上代码,完成了一次消息转移。转移除了要指定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。例如下面的连续两条转移,第二条不会成功。
127.0.0.1:6379> XCLAIM mq mqGroup consumerB 3600000 1553585533795-1
127.0.0.1:6379> XCLAIM mq mqGroup consumerC 3600000 1553585533795-1
这就是消息转移。至此我们使用了一个Pending消息的ID,所属消费者和IDLE的属性,还有一个属性就是消息被读取次数,delivery counter,该属性的作用由于统计消息被读取的次数,包括被转移也算。这个属性主要用在判定是否为错误数据上。
正如上面所说,如果某个消息,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(上一节的例子可以看到),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。删除一个消息,使用XDEL语法,演示如下:
# 删除队列中的消息
127.0.0.1:6379> XDEL mq 1553585533795-1
(integer) 1
# 查看队列中再无此消息
127.0.0.1:6379> XRANGE mq - +
1) 1) "1553585533795-0"
2) 1) "msg"
2) "1"
2) 1) "1553585533795-2"
2) 1) "msg"
2) "3"
注意本例中,并没有删除Pending中的消息因此你查看Pending,消息还会在。可以执行XACK标识其处理完毕!
本文主要梳理总结自:
知识体系
相关文章
首先,我们通过学习Redis的概念基础,了解它适用的场景。
其次,这些适用场景都是基于Redis支持的数据类型的,所以我们需要学习它支持的数据类型;同时在redis优化中还需要对底层数据结构了解,所以也需要了解一些底层数据结构的设计和实现。
再者,需要学习Redis支持的核心功能,包括持久化,消息,事务,高可用;高可用方面包括,主从,哨兵等;高可拓展方面,比如 分片机制等。
最后,就是具体的实践以及实践中遇到的问题和解决方法了:在不同版本中有不同特性,所以还需要了解版本;以及性能优化,大厂实践等。
Redis官网:http://redis.io/
Redis官方文档:http://redis.io/documentation
Redis教程:http://www.w3cschool.cn/redis/redis-intro.html
Redis下载:http://redis.io/download
redis英文文档 https://redis.io/topics/data-types
redis中文文档 http://www.redis.cn/documentation.html
《redis设计与实现 3.0版本》 http://redisbook.com/index.html
redis菜鸟教程 https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
redis源码解读 3.2.8版本 https://blog.csdn.net/men_wen/article/details/75668345
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