挑戰Kafka！Redis5.0重量級特性Stream嘗鮮

作者簡介：錢文品（老錢），互聯網分散式高並發技術十年老兵，目前任掌閱科技資深後端工程師。熟練使用 Java、Python、Golang 等多種計算機語言，開發過遊戲，製作過網站，寫過消息推送系統和MySQL 中間件，實現過開源的 ORM 框架、Web 框架、RPC 框架等

Redis5.0最近被作者突然放出來了，增加了很多新的特色功能。而Redis5.0最大的新特性就是多出了一個數據結構Stream，它是一個新的強大的支持多播的可持久化的消息隊列，作者坦言Redis Stream狠狠地借鑒了Kafka的設計。

Redis Stream的結構如上圖所示，它有一個消息鏈表，將所有加入的消息都串起來，每個消息都有一個唯一的ID和對應的內容。消息是持久化的，Redis重啟後，內容還在。

每個Stream都有唯一的名稱，它就是Redis的key，在我們首次使用xadd指令追加消息時自動創建。

每個Stream都可以掛多個消費組，每個消費組會有個游標last_delivered_id在Stream數組之上往前移動，表示當前消費組已經消費到哪條消息了。每個消費組都有一個Stream內唯一的名稱，消費組不會自動創建，它需要單獨的指令xgroup create進行創建，需要指定從Stream的某個消息ID開始消費，這個ID用來初始化last_delivered_id變數。

每個消費組(Consumer Group)的狀態都是獨立的，相互不受影響。也就是說同一份Stream內部的消息會被每個消費組都消費到。

同一個消費組(Consumer Group)可以掛接多個消費者(Consumer)，這些消費者之間是競爭關係，任意一個消費者讀取了消息都會使游標last_delivered_id往前移動。每個消費者者有一個組內唯一名稱。

消費者(Consumer)內部會有個狀態變數pending_ids，它記錄了當前已經被客戶端讀取的消息，但是還沒有ack。如果客戶端沒有ack，這個變數裡面的消息ID會越來越多，一旦某個消息被ack，它就開始減少。這個pending_ids變數在Redis官方被稱之為PEL，也就是Pending Entries List，這是一個很核心的數據結構，它用來確保客戶端至少消費了消息一次，而不會在網路傳輸的中途丟失了沒處理。

消息ID的形式是timestampInMillis-sequence，例如1527846880572-5，它表示當前的消息在毫米時間戳1527846880572時產生，並且是該毫秒內產生的第5條消息。消息ID可以由伺服器自動生成，也可以由客戶端自己指定，但是形式必須是整數-整數，而且必須是後面加入的消息的ID要大於前面的消息ID。

消息內容就是鍵值對，形如hash結構的鍵值對，這沒什麼特別之處。

1. xadd 追加消息

2. xdel 刪除消息，這裡的刪除僅僅是設置了標誌位，不影響消息總長度

3. xrange 獲取消息列表，會自動過濾已經刪除的消息

4. xlen 消息長度

5. del 刪除Stream

# *號表示伺服器自動生成ID，後面順序跟著一堆key/value
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name laoqian age 30 # 名字叫laoqian，年齡30歲
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
2) 1) "name"
2) "laoqian"
3) "age"
4) "30"
2) 1) 1527849629172-0
2) 1) "name"
2) "xiaoyu"
3) "age"
4) "29"
3) 1) 1527849637634-0
2) 1) "name"
2) "xiaoqian"
3) "age"
4) "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 # 長度不受影響
(integer) 3
127.0.0.1:6379> xrange codehole - + # 被刪除的消息沒了
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 # 刪除整個Stream
(integer) 1


獨立消費

我們可以在不定義消費組的情況下進行Stream消息的獨立消費，當Stream沒有新消息時，甚至可以阻塞等待。Redis設計了一個單獨的消費指令xread，可以將Stream當成普通的消息隊列(list)來使用。使用xread時，我們可以完全忽略消費組(Consumer Group)的存在，就好比Stream就是一個普通的列表(list)。

# 從Stream頭部讀取兩條消息
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"
# 從Stream尾部讀取一條消息，毫無疑問，這裡不會返回任何消息
127.0.0.1:6379> xread count 1 streams codehole $
(nil)
# 從尾部阻塞等待新消息到來，下面的指令會堵住，直到新消息到來
127.0.0.1:6379> xread block 0 count 1 streams codehole $
# 我們從新打開一個窗口，在這個窗口往Stream里塞消息
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name youming age 60
1527852774092-0
# 再切換到前面的窗口，我們可以看到阻塞解除了，返回了新的消息內容
# 而且還顯示了一個等待時間，這裡我們等待了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)


客戶端如果想要使用xread進行順序消費，一定要記住當前消費到哪裡了，也就是返回的消息ID。下次繼續調用xread時，將上次返回的最後一個消息ID作為參數傳遞進去，就可以繼續消費後續的消息。

block 0表示永遠阻塞，直到消息到來，block 1000表示阻塞1s，如果1s內沒有任何消息到來，就返回nil

127.0.0.1:6379> xread block 1000 count 1 streams codehole $
(nil)
(1.07s)


Stream通過xgroup create指令創建消費組(Consumer Group)，需要傳遞起始消息ID參數用來初始化last_delivered_id變數。

127.0.0.1:6379> xgroup create codehole cg1 0-0 # 表示從頭開始消費
OK
# $表示從尾部開始消費，只接受新消息，當前Stream消息會全部忽略
127.0.0.1:6379> xgroup create codehole cg2 $
OK
127.0.0.1:6379> xinfo codehole # 獲取Stream信息
1) length
2) (integer) 3 # 共3個消息
3) radix-tree-keys
4) (integer) 1
5) radix-tree-nodes
6) (integer) 2
7) groups
8) (integer) 2 # 兩個消費組
9) first-entry # 第一個消息
10) 1) 1527851486781-0
2) 1) "name"
2) "laoqian"
3) "age"
4) "30"
11) last-entry # 最後一個消息
12) 1) 1527851498956-0
2) 1) "name"
2) "xiaoqian"
3) "age"
4) "1"
127.0.0.1:6379> xinfo groups codehole # 獲取Stream的消費組信息
1) 1) name
2) "cg1"
3) consumers
4) (integer) 0 # 該消費組還沒有消費者
5) pending
6) (integer) 0 # 該消費組沒有正在處理的消息
2) 1) name
2) "cg2"
3) consumers # 該消費組還沒有消費者
4) (integer) 0
5) pending
6) (integer) 0 # 該消費組沒有正在處理的消息


消費

Stream提供了xreadgroup指令可以進行消費組的組內消費，需要提供消費組名稱、消費者名稱和起始消息ID。它同xread一樣，也可以阻塞等待新消息。讀到新消息後，對應的消息ID就會進入消費者的PEL(正在處理的消息)結構里，客戶端處理完畢後使用xack指令通知伺服器，本條消息已經處理完畢，該消息ID就會從PEL中移除。

# >號表示從當前消費組的last_delivered_id後面開始讀
# 每當消費者讀取一條消息，last_delivered_id變數就會前進
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"
# 再繼續讀取，就沒有新消息了
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 >
# 開啟另一個窗口，往裡塞消息
127.0.0.1:6379> xadd codehole * name lanying age 61
1527854062442-0
# 回到前一個窗口，發現阻塞解除，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 # 觀察消費組信息
1) 1) name
2) "cg1"
3) consumers
4) (integer) 1 # 一個消費者
5) pending
6) (integer) 5 # 共5條正在處理的信息還有沒有ack
2) 1) name
2) "cg2"
3) consumers
4) (integer) 0 # 消費組cg2沒有任何變化，因為前面我們一直在操縱cg1
5) pending
6) (integer) 0
# 如果同一個消費組有多個消費者，我們可以通過xinfo consumers指令觀察每個消費者的狀態
127.0.0.1:6379> xinfo consumers codehole cg1 # 目前還有1個消費者
1) 1) name
2) "c1"
3) pending
4) (integer) 5 # 共5條待處理消息
5) idle
6) (integer) 418715 # 空閑了多長時間ms沒有讀取消息了
# 接下來我們ack一條消息
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 # 變成了5條
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消息太多怎麼辦

讀者很容易想到，要是消息積累太多，Stream的鏈表豈不是很長，內容會不會爆掉就是個問題了。xdel指令又不會刪除消息，它只是給消息做了個標誌位。

Redis自然考慮到了這一點，所以它提供了一個定長Stream功能。在xadd的指令提供一個定長長度maxlen，就可以將老的消息幹掉，確保最多不超過指定長度。

127.0.0.1:6379> xlen codehole
(integer) 5
127.0.0.1:6379> xadd codehole maxlen 3 * name xiaorui age 1
1527855160273-0
127.0.0.1:6379> xlen codehole
(integer) 3


我們看到Stream的長度被砍掉了。

Stream在每個消費者結構中保存了正在處理中的消息ID列表PEL，如果消費者收到了消息處理完了但是沒有回復ack，就會導致PEL列表不斷增長，如果有很多消費組的話，那麼這個PEL佔用的內存就會放大。

在客戶端消費者讀取Stream消息時，Redis伺服器將消息回復給客戶端的過程中，客戶端突然斷開了連接，消息就丟失了。但是PEL里已經保存了發出去的消息ID。待客戶端重新連上之後，可以再次收到PEL中的消息ID列表。不過此時xreadgroup的起始消息ID不能為參數>，而必須是任意有效的消息ID，一般將參數設為0-0，表示讀取所有的PEL消息以及自last_delivered_id之後的新消息。

Stream的消費模型借鑒了kafka的消費分組的概念，它彌補了Redis Pub/Sub不能持久化消息的缺陷。但是它又不同於kafka，kafka的消息可以分partition，而Stream不行。如果非要分parition的話，得在客戶端做，提供不同的Stream名稱，對消息進行hash取模來選擇往哪個Stream里塞。如果讀者稍微研究過Redis作者的另一個開源項目Disque的話，這極可能是作者意識到Disque項目的活躍程度不夠，所以將Disque的內容移植到了Redis裡面。這只是本人的猜測，未必是作者的初衷。如果讀者有什麼不同的想法，可以在評論區一起參與討論。

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