我一直以来使用redis的时候,很多低烈度需求(并发要求不是很高)需要用到消息队列的时候,在项目本身已经使用了Redis的情况下都想直接用Redis来做消息队列,而不想引入新的服务,kafka和RabbitMQ等;
奈何这兄弟一直不给力;
虽然 Redis 的Pub/Sub 是实现了发布/订阅的,但这家伙最坑的是:丢数据
由于Pub/Sub 只是简单的实现了发布订阅模式,简单的沟通起生产者和消费者,当接收生产者的数据后并立即推送或者说转发给订阅消费者,并不会做任何的持久化、存储操作。由此:
以上情况都会导致生产数据的丢失,基于上坑,据我所知大家很少使用Pub/Sub ;
不过官方的哨兵集群通信的时候就是用的Pub/Sub;
然后,各路大佬结合队列、阻塞等等实现了各种各样的方案,主要是使用:BLPOP+LPUSH 的实现
这里就不一一展开了,有兴趣请看叶老板文章;
可能是各种实现都会带来各种的问题,redis的官方也看到了社区的挣扎。终于,到了Redis5.0,官方带来了消息队列的实现:Stream。
简单来说Redis Stream 就是想用Redis 做消息队列的最佳推荐;
XADD stream1 * name hei age 18
XADD stream1 * name zhangshan age 19 #再发一条
127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name hei age 18
"1631628884174-0"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name zhangshan age 19
"1631628890025-0"
其中的'*'表示让 Redis 自动生成唯一的消息 ID,格式是 「时间戳-自增序号」
订阅消息
XREAD COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
127.0.0.1:6379> XREAD COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1631628884174-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
2) 1) "1631628890025-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
'0-0' 表示从开头读取 如果需继续拉取下一条,需传入上一条消息的id
阻塞等待消息
XREAD COUNT 5 BLOCK 50000 STREAMS stream1 1631628890025-0
阻塞等待消息id ‘1631628890025-0’ 后的消息 50000 阻塞时间(毫秒) ‘0’ 表示无限期阻塞
从到这里就可以看出 Pub/Sub多端订阅的最大优点,Stream也是支持的。有的同学很快就发现问题了,这里多端订阅后,没有消息确认ACK机制。
没错,因为现在所有的消费者都是订阅共同的消息,多端订阅,如果某个客户端ACK某条消息后,其他端消费不了,就实现不了多端消费了。
由此,引出 分组:GROUP
XADD stream1 * name hei age 18
XADD stream1 * name zhangshan age 19
127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name hei age 18
"1631629080208-0"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name zhangshan age 19
"1631629084083-0"
创建分组1
XGROUP CREATE stream1 group1 0-0
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE stream1 group1 0-0
OK
‘0-0’ 表示从开头读取 '>' 表示读取最新,未被消费过的消息
分组 group1
XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >
consumer1 消费者名称, redis服务器会记住第一次使用的消费者名称;
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1631628884174-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
2) 1) "1631628890025-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
3) 1) "1631629080208-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
4) 1) "1631629084083-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >
(nil)
同样 ‘0-0’ 表示从开头读取 '>' 表示读取最新,未被消费过的消息 (可以看到命令执行第二遍已经读不到新消息了)
分组 group2
127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE stream1 group2 0-0
OK
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1631628884174-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
2) 1) "1631628890025-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
3) 1) "1631629080208-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
4) 1) "1631629084083-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19
可以看到可以读到同样的消息,多端订阅没有问题;
当然分组也支持阻塞读取:
#和XREAD一样
XREAD COUNT 5 BLOCK 0 STREAMS queue 1618469127777-0
#分组阻塞
XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 BLOCK 0 STREAMS stream1 >
‘0’ 表示无限期阻塞,单位(毫秒)
消息使用XREADGROUP 读取后会进入待处理条目列表(PEL);
我们看看:
XPENDING stream1 group2
127.0.0.1:6379> XPENDING stream1 group2
1) (integer) 4
2) "1631628884174-0"
3) "1631629084083-0"
4) 1) 1) "consumer1"
2) "4"
表示:
我们已经知道group2待处理消息有4条,我们从头读取看看:
XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1631628884174-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
2) 1) "1631628890025-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
3) 1) "1631629080208-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
4) 1) "1631629084083-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
假设最后一条消息 ‘1631629084083-0’ 我已处理完成
127.0.0.1:6379> XACK stream1 group2 1631629084083-0
(integer) 1
再看:
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
1) 1) "stream1"
2) 1) 1) "1631628884174-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
2) 1) "1631628890025-0"
2) 1) "name"
2) "zhangshan"
3) "age"
4) "19"
3) 1) "1631629080208-0"
2) 1) "name"
2) "hei"
3) "age"
4) "18"
127.0.0.1:6379> XPENDING stream1 group2
1) (integer) 3
2) "1631628884174-0"
3) "1631629080208-0"
4) 1) 1) "consumer1"
2) "3"
可以清楚看到goroup2 待处理消息剩下3条;
这时 Redis 已经把这条消息标记为「处理完成」不再追踪;
private static string _connstr = "172.16.3.119:6379";
private static string _keyStream = "stream1";
private static string _nameGrourp = "group1";
private static string _nameConsumer = "consumer1";
发布:
csRedis.XAdd(_keyStream, "*", ("name", "message1"));
订阅:
static async Task CsRedisStreamConsumer()
{
Console.WriteLine("CsRedis StreamConsumer start!");
var csRedis = new CSRedis.CSRedisClient(_connstr);
csRedis.XAdd(_keyStream, "*", ("name", "message1"));
try
{
csRedis.XGroupCreate(_keyStream, _nameGrourp);
}
catch { }
(string key, (string id, string[] items)[] data)[] product;
(string Pid, string Platform, string Time) data = (null, null, null);
while (true)
{
try
{
product = csRedis.XReadGroup(_nameGrourp, _nameConsumer, 1, 10000, (_keyStream, ">"));
if (product?.Length > 0 == true && product[0].data?.Length > 0 == true)
{
Console.WriteLine($"message-id:{product.FirstOrDefault().data.FirstOrDefault().id}");
product.FirstOrDefault().data.FirstOrDefault().items.ToList().ForEach(value =>
{
Console.WriteLine($" {value}");
});
//csRedis.XAck(_keyStream, _nameGrourp, product[0].data[0].id);
}
}
catch (Exception)
{
//throw;
}
}
}
这里的超时报错可通过修改连接参数:syncTimeout 解决 CSRedisCore支持阻塞读取;
发布:
db.StreamAdd(_keyStream, "name", "message1", "*");
订阅:
static async Task StackExchangeRedisStreamConsumer()
{
Console.WriteLine("StackExchangeRedis StreamConsumer start!");
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect(_connstr);
var db = redis.GetDatabase();
try
{
///初始化方式1
//db.StreamAdd(_keyStream, "name", "message1", "*");
//db.StreamCreateConsumerGroup(_keyStream, _nameGrourp);
//方式2
db.StreamCreateConsumerGroup(_keyStream, _nameGrourp, StreamPosition.NewMessages);
}
catch { }
StreamEntry[] data = null;
while (true)
{
data = db.StreamReadGroup(_keyStream, _nameGrourp, _nameConsumer, ">", count: 1, noAck: true);
if (data?.Length > 0 == true)
{
Console.WriteLine($"message-id:{data.FirstOrDefault().Id}");
data.FirstOrDefault().Values.ToList().ForEach(c =>
{
Console.WriteLine($" {c.Name}:{c.Value}");
});
db.StreamAcknowledge(_keyStream, _nameGrourp, data.FirstOrDefault().Id);
}
}
}
StackExchange.Redis 有点比较坑的是不存在阻塞读取;理由:https://stackexchange.github.io/StackExchange.Redis/PipelinesMultiplexers.html#multiplexing
Q:Stream是否支持AOF、RDB持久化?
A:支持,其它数据类型一样,每个写操作,也都会写入到 RDB 和 AOF 中。
Q:Stream是否还是会丢数据?若是,何种情况下?;
A:会;1、AOF是定时写盘的,如果数据还在内存中时redis服务宕机就会;2、主从切换时(从库还未同步完成主库发来的数据,就被提成主库)
技术中有的时候没有“银弹”,只有更适合的技术,汝之蜜糖彼之砒霜;
很多时候的技术选型都是个比较麻烦的东西,对选型人的要求很高;你可能不是只需要熟悉其中的一种路线,而是要踩过各种各样的坑,再根据当前受限的环境,选择比较适合目前需求/团队的;
回到Stream上,我认为目前Stream能满足挺大部分队列需求;
特别是“在项目本身已经使用了Redis的情况下都想直接用Redis来做消息队列,而不想引入新的更专业的mq,比如kafka和RabbitMQ的时候”
当然,最终决定需要用更专业的mq与否的,还是需求;