摘要：本文将对Stream的常用命令和利用场景进行介绍，并探讨原生Redis Stream音讯队列的缺点以及GaussDB(for Redis)提供的解决方案，供大家学习和选用。

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引言：Redis Stream是Redis 5.0引入的一种新的数据类型，其本质是一个音讯队列，相似于 kafka等消息中间件。它提供了音讯的落地存储性能，并实现了相似kafka生产组和消费者的性能。与kafka相比，Redis Stream同样领有弱小的性能，但因原生Redis无奈无效反对大规模数据存储，老本低廉，并存在数据失落/不统一危险等起因，导致其未能流行起来。本文将对Stream的常用命令和利用场景进行介绍，并探讨原生Redis Stream音讯队列的缺点以及GaussDB(for Redis)提供的解决方案，供大家学习和选用。

一、Redis Stream简介

与Pub/Sub相比，Redis Stream 具备音讯的落地存储性能，每一个客户端能拜访任意时刻的音讯，并且能记录每一个客户端的拜访地位，还能保障音讯不会失落。Redis Stream 的构造如下所示，它有一个音讯链表，将所有退出的音讯都链接起来，每个音讯都有惟一的 ID 和对应的内容。

如图所示，每一个Stream队列蕴含多条音讯，每条音讯由惟一的ID进行标识，由工夫戳和序列号组成，例如1627849609889-0。每条音讯以追加的形式增加到Stream队列中。同一个Stream队列能够蕴含多个生产组（Consumer Group），每个生产组的状态都是独立的，同一个Stream队列的音讯能够被多个生产组反复生产。

同一个生产组又蕴含多个消费者（Consumer），这些消费者之间是竞争关系，不同消费者不会反复生产同一条音讯，任意一个消费者读取了队列中的一条音讯都会使生产组中的游标last_delivered_id往前挪动。该形式进步了并发效率，例如，多个过程并发解决Stream队列中的音讯。每个消费者中维持一个状态变量pending_ids，简称为PEL(Pending Entries List)，记录了以后曾经被客户端读取的但尚未被ACK的音讯，确保音讯被客户端胜利生产。

Redis Stream命令能够分为音讯队列命令和消费者命令两类，如下所示：

以即时通讯中的聊天室场景为例，应用Redis Stream作为中间件，实现聊天室的发言以及信息查看。

1） 应用XADD命令进行发言。

2） 应用XLEN命令获取聊天室发言的数量。

3）应用XRANGE获取音讯队列的音讯。

4）应用XREAD命令读取音讯。能够在不设置生产组和消费者的状况下，应用XREAD的命令进行音讯读取，此时Stream队列相似于一个一般的列表（list）。

更多的Redis Stream命令应用请参考官网文档（https://redis.io/commands/xread）。

二、利用场景

因为Redis Stream人造有序，特地适宜存储时序数据，利用场景包含即时通讯、智慧医疗、流量削峰、智慧城市等畛域。

（1）即时通讯：微信、QQ等是咱们日常生活中罕用的通信软件，罕用的聊天形式蕴含点对点通信和群聊两种形式。下图是一个群聊的模型图，当采纳Redis Stream作为通信的中间件，创立一个群聊时，在Redis中对应地为该群聊创立一个Stream队列。在发送音讯时，将每个用户的音讯依照工夫程序增加到Stream队列中，保障了音讯的有序性。因为Stream是一个长久化的队列，无论是在线还是离线状态，每个用户能够屡次查看历史音讯，保障了通信的完整性。

（2）智慧医疗：医疗行业的信息化，能够更好地服务于每一个人。为每一个人从出世起建设一份衰弱档案，记录相应的衰弱信息，如体检报告、诊断报告、用药信息、以及智能终端实时上传的衰弱指标。这些信息都是一些时序数据，同样能够采纳Redis Stream来实现智慧医疗系统。建设起智慧医疗系统后，应用终端能够查看所有的医疗信息，并会提醒患者按时吃药，在终端上传身材指标异样时，会主动报警并预约挂号。现阶段每个医院都有本人的信息系统，不同的医院很难查到同一个患者的医疗信息，在将来，医疗上云将有利于解决医疗信息孤岛，更好的帮忙每一位患者。

（3）流量削峰：在常见的秒杀流动或团购中，如春运抢票、商城促销等，通常短时间内有大量的流量，导致系统解体。因为每一个用户在申请时对应惟一的工夫戳，所有的申请都有一个先后顺序，同样能够采纳Redis Stream作为中间件，将申请退出到Redis Stream音讯队列。将音讯转存到音讯队列间接提供给利用，而非间接发送给利用，能够避免大流量冲击导致的零碎解体。当音讯队列中的申请数量达到规定的最大值时，间接回复客户端抢购失败。

三、原生Redis是否真的实用于以上场景？

如上利用场景具备数据规模大、数据持续增长的特点，尽管原生Redis有良好的设计初衷，然而并不能解决理论问题。具体体现在：

  1. 无奈有效应对大规模数据：原生Redis是一个基于内存的数据库，单个节点存储容量无限，当扩大至TB级别的集群，将会呈现治理艰难，运维老本低等问题。
  2. 集群扩容影响业务性能：原生Redis在进行集群扩容时，须要从新划分hash槽并进行数据迁徙，必定会影响业务性能。
  3. 数据可能会失落：原生Redis尽管能够采纳RDB和AOF的形式对数据进行长久化，然而并不会实时地将每一条命令写入到硬盘中，当呈现掉电或集群解体的状况，必定会失落一部分数据，对于相似智慧医疗场景，是难以忍受的。

除此以外，必须思考数据库系统的可用性、数据一致性、老本和备份恢复能力等状况：

  1. 可用性： 原生Redis若采纳一主一备的集群模式，当一对主备节点下线，集群局部数据将不可用。
  2. 数据一致性：当主节点宕机，主备节点切换，数据存在没有齐全同步的状况。
  3. 老本：原生Redis是一种内存型数据库，当内存容量扩大至TB级别，老本将十分低廉。
  4. 备份复原：须要人工连贯数据库执行 SAVE或BGSAVE命令，不能反对定期主动备份，在复原到新实例时须要手动拷贝备份数据。

四、是否有更好的解决方案？

在以上场景中，亟需一种可能存储和解决大规模Stream数据、鲁棒性强、且老本低廉的数据库系统。而GaussDB(for Redis)（下文简称高斯Redis）正是以上场景中一种很好的利用解决方案。高斯Redis是华为云数据库团队自主研发的兼容Redis协定的云原生数据库，该数据库冲破原生Redis的内存限度，可轻松扩大至PB级存储，具备秒扩容、超可用、强统一和低成本等特点。

五、总结

Redis Stream能够广泛应用在即时通讯、智慧医疗、流量削峰等畛域。在面对大规模的Stream数据时，原生Redis存在老本过高、容量太小、可用性差、数据不统一等问题，无奈实用于海量音讯队列的场景。与原生Redis相比，高斯Redis具备海量存储，低成本，可长久化等长处，可做为比原生Redis更现实的Stream队列承载计划。

附：参考资料

  1. 《华为云GaussDB(for Redis)与自建开源Redis的老本比照》

www.modb.pro/db/42739

  1. 《一场由fork引发的超时，让咱们从新探讨了Redis的抖动问题》

bbs.huaweicloud.com/blogs/22752…

  1. 《当Redis遇见计算存储拆散》

developer.huaweicloud.com/hero/forum/…

  1. 《GaussDB(for Redis)与原生Redis的性能比照》

bbs.huaweicloud.com/blogs/23694…

  1. 《华为云PB级数据库GaussDB(for Redis)揭秘第一期：Redis与存算拆散》

bbs.huaweicloud.com/blogs/23858…

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