挑战Kafka!Redis5.0重量级特性Stream尝鲜
2018-07-17 10:16
 | 发布者: 老钱

导读:Redis5.0最新重点推出了Stream的支持,给众多架构师在消息队列方面带来了新的选择,特别是Redis粉丝们绝对是一个福音。那么Redis的Stream有哪些特别的功能?跟kafka有哪些异同?怎么更好的使用它呢?本文作者老钱对此调研颇多,小编读后觉得受益很大,大家也不妨详细了解下。


作者简介:钱文品(老钱),互联网分布式高并发技术十年老兵,目前任掌阅科技资深后端工程师。熟练使用 Java、Python、Golang 等多种计算机语言,开发过游戏,制作过网站,写过消息推送系统和MySQL 中间件,实现过开源的 ORM 框架、Web 框架、RPC 框架等

show.jpgRedis5.0最近被作者突然放出来了,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个数据结构Stream,它是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列,作者坦言Redis Stream狠狠地借鉴了Kafka的设计。

Redis Stream的结构如上图所示,它有一个消息链表,将所有加入的消息都串起来,每个消息都有一个唯一的ID和对应的内容。消息是持久化的,Redis重启后,内容还在。

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。

每个Stream都可以挂多个消费组,每个消费组会有个游标last_delivered_id在Stream数组之上往前移动,表示当前消费组已经消费到哪条消息了。每个消费组都有一个Stream内唯一的名称,消费组不会自动创建,它需要单独的指令xgroup create进行创建,需要指定从Stream的某个消息ID开始消费,这个ID用来初始化last_delivered_id变量。

每个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的,相互不受影响。也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。

同一个消费组(Consumer Group)可以挂接多个消费者(Consumer),这些消费者之间是竞争关系,任意一个消费者读取了消息都会使游标last_delivered_id往前移动。每个消费者者有一个组内唯一名称。

消费者(Consumer)内部会有个状态变量pending_ids,它记录了当前已经被客户端读取的消息,但是还没有ack。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。

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。

增删改查

  1. xadd 追加消息

  2. xdel 删除消息,这里的删除仅仅是设置了标志位,不影响消息总长度

  3. xrange 获取消息列表,会自动过滤已经删除的消息

  4. xlen 消息长度

  5. del 删除Stream

# *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
  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  # 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

独立消费

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 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 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 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 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  1 streams codehole $
(nil)
(1.07s)

show.jpg

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 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

消费

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 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 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 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 1 streams codehole >
(nil)
# 那就阻塞等待吧
127.0.0.1:6379> xreadgroup GROUP cg1 c1 block 0 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 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消息太多怎么办

读者很容易想到,要是消息积累太多,Stream的链表岂不是很长,内容会不会爆掉就是个问题了。xdel指令又不会删除消息,它只是给消息做了个标志位。

Redis自然考虑到了这一点,所以它提供了一个定长Stream功能。在xadd的指令提供一个定长长度maxlen,就可以将老的消息干掉,确保最多不超过指定长度。

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

我们看到Stream的长度被砍掉了。

消息如果忘记ACK会怎样

Stream在每个消费者结构中保存了正在处理中的消息ID列表PEL,如果消费者收到了消息处理完了但是没有回复ack,就会导致PEL列表不断增长,如果有很多消费组的话,那么这个PEL占用的内存就会放大。

show.jpg

PEL如何避免消息丢失

在客户端消费者读取Stream消息时,Redis服务器将消息回复给客户端的过程中,客户端突然断开了连接,消息就丢失了。但是PEL里已经保存了发出去的消息ID。待客户端重新连上之后,可以再次收到PEL中的消息ID列表。不过此时xreadgroup的起始消息ID不能为参数>,而必须是任意有效的消息ID,一般将参数设为0-0,表示读取所有的PEL消息以及自last_delivered_id之后的新消息。

结论

Stream的消费模型借鉴了kafka的消费分组的概念,它弥补了Redis Pub/Sub不能持久化消息的缺陷。但是它又不同于kafka,kafka的消息可以分partition,而Stream不行。如果非要分parition的话,得在客户端做,提供不同的Stream名称,对消息进行hash取模来选择往哪个Stream里塞。如果读者稍微研究过Redis作者的另一个开源项目Disque的话,这极可能是作者意识到Disque项目的活跃程度不够,所以将Disque的内容移植到了Redis里面。这只是本人的猜测,未必是作者的初衷。如果读者有什么不同的想法,可以在评论区一起参与讨论。