1. 介绍

Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据类型，Redis 专门为消息队列设计的数据类型。

在 Redis 5.0 Stream 没出来之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：

• 发布订阅模式，不能持久化也就无法可靠的保证消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷；

• List 实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除，而且生产者需要自行实现全局唯一 Id

基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 Id、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加的稳定和可靠。

2. 常见命令

Stream 消息队列操作命令：

• XADD：插入消息，保证有序，可以自动生成全局唯一 Id；

• XLEN：查询消息长度；

• XREAD：用于读取消息，可以按 ID 读取数据；

• XDEL：根据消息 ID 删除消息；

• DEL：删除整个 Stream；

• XRANGE：读取区间消息

• XREADGROUP：按消费组形式读取消息；

• XPENDING 和 XACK：

  • XPENDING 命令可以用来查询每个消费组内所有消费者【已读取、但尚未确认】的消息；

  • XACK 命令用于向消息队列确认消息处理已完成；

3. 应用场景

3.1 消息队列

生产者通过 XADD 命令插入一条消息：

# * 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 a
> XADD mymq * name a
"1654254953808-0"

插入成功后会返回全局唯一的 Id："1654254953808-0"。消息的全局唯一 ID 由两部分组成：

• 第一部分"1654254953808"是出具插入时，以毫秒为单位计算的当前服务器时间；

• 第二部分表示插入消息再当前毫秒内的消息序号，这是从 0 开始编号的，例如，"1654254953808-0"就表示在"1654254953808"毫秒内的第 1 条消息。

消费者通过 XREAD 命令从消息队列中读取消息时，可以指定一个消息 ID，并从这个消息 ID 的下一条消息开始进行读取（注意是输入消息 ID 的下一条消息开始读取，不是查询输入 ID 的消息）。

# 从 ID 号为"1654254953807-0"的消息开始，读取后续的所有消息（示例中一共 1 条）
> XREAD STREAMS mymq 1654254953808-0
1)1) "mymq"2)1)1) "1654254953808-0"2)1) "name"2) "a"

如果想要实现阻塞读（当没有数据时，阻塞住），可以调用 XREAD 时设定 BLOCK 配置项，实现类似于 BRPOP 的阻塞读取操作。

比如，下面这命令，设置了 BLOCK 10000 的配置项，10000 的单位是毫秒，表明 XREAD 在读取最新消息时，如果没有消息到来，XREAD 将阻塞 10000毫秒（即 10 秒），然后再返回。

# 命令最后的 $ 符号表示读取最新的消息
> XREAD BLOCK 10000 STREAMS mymq $
(nil)
(10.00s)

Stream 的基础方法，使用 xadd 存入消息和 xread 循环阻塞读取消息的方式可以实现简易版的消息队列，交互流程如下图所示：

     xadd 发送数据        xread 拉取数据
生产者----------->Stream<-----------消费者

前面介绍的这些操作 List 也支持，接下来看看 Stream 特有的功能

Stream 可以使用 XGROUP 创建消费组，创建消费组后，Stream 可以使用 XREADGROUP 命令让消费组内的消费者读取消息。

创建两个消费组，这两个消费组消费的消息队列是 mymq，都指定从第一条消息开始读取：

# 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
> 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
> XGROUP CREATE mymq group2 0-0
OK

消费组 group1 内的消费者 consumer1 从 mymq 消息队列中读取所有消息的命令如下：

# 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。
> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"2) 1) 1) "1654254953808-0"2) 1) "name"2) "a"

消息队列中的消息一旦被消费组里的一个消费者读取了，就不能再被该消费组内的其他消费者读取了，即同一个消费组里的消费者不能消费同一条消息。

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：

> 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，创建消费组的时候，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 1654254953808-0 的消息，现在用 group2 消费组里的 consumer1 消费者消费消息：

> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"2) 1) 1) "1654254953808-0"2) 1) "name"2) "a"

因为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 1654254953808-0 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
> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"2) 1) 1) "1654254953808-0"2) 1) "name"2) "a"
# 让 group2 中的 consumer2 从 mymq 消息队列中消费一条消息
> XREADGROUP GROUP group2 consumer2 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"2) 1) 1) "1654256265584-0"2) 1) "name"2) "b"
# 让 group2 中的 consumer3 从 mymq 消息队列中消费一条消息
> XREADGROUP GROUP group2 consumer3 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"2) 1) 1) "1654256271337-0"2) 1) "name"2) "c"

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 Stream “消息已处理完成”。

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所示：

                   xgroup create            xreadgroup_____________>Group1<---------------> 接受者xadd         |                            ack
发布者------->Stream|_____________>Group2xgroup create

如果消费者没有成功处理消息，它就不会给 Stream 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) 3
2) "1654254953808-0"  # 表示 group2 中所有消费者读取的消息最小 ID
3) "1654256271337-0"  # 表示 group2 中所有消费者读取的消息最大 ID
4) 1) 1) "consumer1"2) "1"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
> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2
1) 1) "1654256265584-0"2) "consumer2"3) (integer) 4107004) (integer) 1

可以看到，consumer2 已读取的消息的 ID 是 1654256265584-0。

一旦消息 1654256265584-0 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。

> XACK mymq group2 1654256265584-0
(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。

> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2
(empty array)

好了，基于 Stream 实现的消息队列就说到这里，小结一下：

• 消息保存：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 命令查看消息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（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 持久化配置为每秒写盘，但这个写盘过程是异步的，Redis 宕机时会存在数据丢失的可能

  • 主从复制也是异步的，主从切换时，也存在丢失数据的可能。

可以看到，Redis 在队列中间件环节无法保证消息不丢。像 RabbitMQ 或 Kafka 这类专业的队列中间件，在使用时是部署一个集群，生产者在发布消息时，队列中间件通常会写【多个节点】，也就是有多个副本，这样一来，即使其中一个节点挂了，也能保证集群的数据不丢失。

2、Redis Stream 消息可堆积吗？

Redis 的数据都存储在内存中，这就意味着一旦发生消息积压，则会导致 Redis 的内存持续增长，如果超过机器内存上限，就会面临被 OOM 的风险。

所以 Redis 的 Stream 提供了可以指定队列最大长度的功能，就是为了避免这种情况的发生。

当指定队列最大长度时，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。这么来看，Stream 在消息积压时，如果指定了最大长度，还是有可能丢失消息的。

但 Kafka、RabbitMQ 专业的消息队列它们的数据都是存储在磁盘上，当消息积压时，无非就是多占用一些磁盘空间。

因此，把 Redis 当做队列来使用，会面临的两个问题：

• Redis 本身可能会丢数据。

• 面对消息积压，内存资源会紧张。

所以，能不能将 Redis 作为消息队列来使用，关键看你的业务场景：

• 如果你的业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当做队列是完全可以的。

• 如果你的业务有海量消息，消息积压的概率比较大，并且不能接受数据丢失，那么还是用专业的消息队列中间件吧。

补充：Redis 发布/订阅机制为什么不可以作为消息队列？

发布订阅机制存在以下缺点，都是跟丢失数据有关：

1. 发布/订阅机制没有基于任何数据类型实现，所以不具备【数据持久化】的能力，也就是发布/订阅机制的相关操作，不会写入到 RDB 和 AOF 中，当 Redis 宕机重启，发布/订阅机制的数据也会全部丢失

2. 发布订阅模式是“发后既忘“的工作模式，如果有订阅者离线重连之后不能消费之前的历史消息。

3. 当消费端有一定的消息积压时，也就是生产者发送的消息，消费者消费不过来时，如果超过 32 M 或者是 60s 内持续保持在 8 M 以上，消费端会被强行断开，这个参数实在配置文件中设置的，默认值是 client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60。

所以，发布/订阅机制只适合即时通讯的场景，比如构建哨兵集群的场景采用了发布/订阅机制。