文章目录
- 1. Redis介绍
- 2.五种基本类型
- 2.1 String字符串
- 2.2 List列表
- 2.3 Set集合
- 2.4 Zset有序集合
- 2.5 Hash散列
- 3. 三种基本类型
- 3.1 Bitmap （位存储）
- 3.2 HyperLogLogs（基数统计）
- 3.3 geospatial (地理位置)
- 4. Stream详解
- 4.1 Stream的结构
- 4.2 增删改查
- 4.3 独立消费
- 4.4 消费组消费
- 4 .5 信息监控
1. Redis介绍
Redis是一个开源的，内存中的高性能的键值存储系统，它可以用做数据库，缓存和消息中间件。
支持多种类型的数据结构
包含五种基本类型 String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合）、Hash（哈希），三种特殊类型 Bitmaps（位图）、HyperLogLog（基数统计）、Geo（地理位置）和 Stream（消息队列）。每种数据结构都是为了解决特定问题而设计的，适用不同的场景。
-
String（字符串） 是 Redis 中最基本的类型，用于存储字符串数据。String 是 Redis 中使用最广泛的数据类型，适用于存储各种类型的数据，例如用户名、密码、商品信息等。
-
List（列表） 用于存储有序的字符串数据。List 适用于存储日志、消息、队列等数据。
-
Set（集合） 用于存储无序的字符串数据。Set 适用于存储用户、商品、标签等数据。
-
Zset（有序集合） 用于存储有序的字符串数据，并带有分值。Zset 适用于存储排行榜、搜索结果等数据。
-
Hash（哈希） 用于存储键值对数据。Hash 适用于存储用户信息、配置信息等数据。
-
Bitmaps（位图） 用于存储二进制数据。Bitmaps 适用于存储用户访问记录、商品点击记录等数据。
-
HyperLogLog（基数统计） 用于统计数据集的基数。HyperLogLog 适用于统计用户数量、商品数量等数据。
-
Geo（地理位置） 用于存储地理位置数据。Geo 适用于存储城市、商店、用户等地理位置数据。
-
Stream（消息队列） 用于存储消息数据。Stream 适用于存储聊天消息、订单消息等数据。
常用的五种数据类型和底层数据结构的对应关系：
2.五种基本类型
2.1 String字符串
String是redis中最基本的数据类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的，意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。如数字，字符串，jpg图片或者序列化的对象。
下图是一个String类型的实例，其中键为hello，值为world
命令使用
| 命令 | 简述 | 使用 |
|---|---|---|
| GET | 获取存储在给定键中的值 | GET name |
| SET | 设置存储在给定键中的值 | SET name value |
| DEL | 删除存储在给定键中的值 | DEL name |
| INCR | 将键存储的值加1 | INCR key |
| DECR | 将键存储的值减1 | DECR key |
| INCRBY | 将键存储的值加上整数 | INCRBY key amount |
| DECRBY | 将键存储的值减去整数 | DECRBY key amount |
命令执行
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379> del hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get hello
(nil)
127.0.0.1:6379> set counter 2
OK
127.0.0.1:6379> get counter
"2"
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get counter
"3"
127.0.0.1:6379> incrby counter 100
(integer) 103
127.0.0.1:6379> get counter
"103"
127.0.0.1:6379> decr counter
(integer) 102
127.0.0.1:6379> get counter
"102"
实战场景
-
缓存： 经典使用场景，把常用信息，字符串，图片或者视频等信息放到redis中，redis作为缓存层，mysql做持久化层，降低mysql的读写压力。
-
计数器：redis是单线程模型，一个命令执行完才会执行下一个，同时数据可以一步落地到其他的数据源。
-
session：常见方案spring session + redis实现session共享。
2.2 List列表
Redis中的List其实就是链表（Redis用双端链表实现List）。
使用List结构，我们可以轻松地实现最新消息排队功能（比如新浪微博的TimeLine）。List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。
命令使用
| 命令 | 简述 | 使用 |
|---|---|---|
| RPUSH | 将给定值推入到列表右端 | |
| LPUSH | 将给定值推入到列表左端 | LPUSH key value |
| RPOP | 从列表的右端弹出一个值，并返回被弹出的值 | RPOP key |
| LPOP | 从列表的左端弹出一个值，并返回被弹出的值 | LPOP key |
| LRANGE | 获取列表在给定范围上的所有值 | LRANGE key 0 -1 |
| LINDEX | 通过索引获取列表中的元素。你也可以使用负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。 | LINDEX key index |
使用列表的技巧
lpush+lpop=Stack(栈)
lpush+rpop=Queue（队列）
lpush+ltrim=Capped Collection（有限集合）
lpush+brpop=Message Queue（消息队列）
命令执行
127.0.0.1:6379> lpush mylist 1 2 ll ls mem
(integer) 5
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "mem"
2) "ls"
3) "ll"
4) "2"
5) "1"
127.0.0.1:6379> lindex mylist -1
"1"
127.0.0.1:6379> lindex mylist 10 # index不在 mylist 的区间范围内
(nil)
实战场景
-
微博TimeLine: 有人发布微博，用lpush加入时间轴，展示新的列表信息。
-
消息队列
2.3 Set集合
Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。
集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
命令使用
| 命令 | 简述 | 使用 |
|---|---|---|
| SADD | 向集合添加一个或多个成员 | SADD key value |
| SCARD | 获取集合的成员数 | SCARD key |
| SMEMBERS | 返回集合中的所有成员 | SMEMBERS key member |
| SISMEMBER | 判断 member 元素是否是集合 key 的成员 | SISMEMBER key member |
其它一些集合操作，请参考这里https://www.runoob.com/redis/redis-sets.html
命令执行
127.0.0.1:6379> sadd myset hao hao1 xiaohao hao
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "xiaohao"
2) "hao1"
3) "hao"
127.0.0.1:6379> sismember myset hao
(integer) 1
实战场景
-
标签（tag）,给用户添加标签，或者用户给消息添加标签，这样有同一标签或者类似标签的可以给推荐关注的事或者关注的人。
-
点赞，或点踩，收藏等，可以放到set中实现
2.4 Zset有序集合
Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
有序集合的成员是唯一的, 但分数(score)却可以重复。有序集合是通过两种数据结构实现：
-
压缩列表(ziplist): ziplist是为了提高存储效率而设计的一种特殊编码的双向链表。它可以存储字符串或者整数，存储整数时是采用整数的二进制而不是字符串形式存储。它能在O(1)的时间复杂度下完成list两端的push和pop操作。但是因为每次操作都需要重新分配ziplist的内存，所以实际复杂度和ziplist的内存使用量相关
-
跳跃表（zSkiplist): 跳跃表的性能可以保证在查找，删除，添加等操作的时候在对数期望时间内完成，这个性能是可以和平衡树来相比较的，而且在实现方面比平衡树要优雅，这是采用跳跃表的主要原因。跳跃表的复杂度是O(log(n))。
命令使用
| 命令 | 简述 | 使用 |
|---|---|---|
| ZADD | 将一个带有给定分值的成员添加到有序集合里面 | ZADD zset-key 178 member1 |
| ZRANGE | 根据元素在有序集合中所处的位置，从有序集合中获取多个元素 | ZRANGE zset-key 0-1 withccores |
| ZREM | 如果给定元素成员存在于有序集合中，那么就移除这个元素 | ZREM zset-key member1 |
更多命令请参考这里 https://www.runoob.com/redis/redis-sorted-sets.html
命令执行
127.0.0.1:6379> zadd myscoreset 100 hao 90 xiaohao
(integer) 2
127.0.0.1:6379> ZRANGE myscoreset 0 -1
1) "xiaohao"
2) "hao"
127.0.0.1:6379> ZSCORE myscoreset hao
"100"
实战场景
- 排行榜：有序集合经典使用场景。例如小说视频等网站需要对用户上传的小说视频做排行榜，榜单可以按照用户关注数，更新时间，字数等打分，做排行。
2.5 Hash散列
Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
命令使用
| 命令 | 简述 | 使用 |
|---|---|---|
| HSET | 添加键值对 | HSET hash-key sub-key1 value1 |
| HGET | 获取指定散列键的值 | HGET hash-key key1 |
| HGETALL | 获取散列中包含的所有键值对 | HGETALL hash-key |
| HDEL | 如果给定键存在于散列中，那么就移除这个键 | HDEL hash-key sub-key1 |
命令执行
127.0.0.1:6379> hset user name1 hao
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset user email1 hao@163.com
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "name1"
2) "hao"
3) "email1"
4) "hao@163.com"
127.0.0.1:6379> hget user user
(nil)
127.0.0.1:6379> hget user name1
"hao"
127.0.0.1:6379> hset user name2 xiaohao
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset user email2 xiaohao@163.com
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "name1"
2) "hao"
3) "email1"
4) "hao@163.com"
5) "name2"
6) "xiaohao"
7) "email2"
8) "xiaohao@163.com"
实战场景
- 缓存： 能直观，相比string更节省空间，的维护缓存信息，如用户信息，视频信息等。
3. 三种基本类型
3.1 Bitmap （位存储）
Bitmap 即位图数据结构，都是操作二进制位来进行记录，只有0 和 1 两个状态。
用来解决什么问题？
比如：统计用户信息，活跃，不活跃！ 登录，未登录！ 打卡，不打卡！ 两个状态的，都可以使用 Bitmaps！
如果存储一年的打卡状态需要多少内存呢？ 365 天 = 365 bit 1字节 = 8bit 46 个字节左右！
相关命令使用
使用bitmap 来记录 周一到周日的打卡！ 周一：1 周二：0 周三：0 周四：1 …
127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0
查看某一天是否有打卡！127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 5
(integer) 0
统计操作，统计 打卡的天数！127.0.0.1:6379> bitcount sign # 统计这周的打卡记录，就可以看到是否有全勤！
(integer) 3
3.2 HyperLogLogs（基数统计）
Redis 2.8.9 版本更新了 Hyperloglog 数据结构！
什么是基数？
举个例子，A = {1, 2, 3, 4, 5}， B = {3, 5, 6, 7, 9}；那么基数（不重复的元素）= 1, 2, 4, 6, 7, 9； （允许容错，即可以接受一定误差）
HyperLogLogs 基数统计用来解决什么问题？
这个结构可以非常省内存的去统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV、在线用户数，共同好友数等。
它的优势体现在哪？
一个大型的网站，每天 IP 比如有 100 万，粗算一个 IP 消耗 15 字节，那么 100 万个 IP 就是 15M。而 HyperLogLog 在 Redis 中每个键占用的内容都是 12K，理论存储近似接近 2^64 个值，不管存储的内容是什么，它一个基于基数估算的算法，只能比较准确的估算出基数，可以使用少量固定的内存去存储并识别集合中的唯一元素。而且这个估算的基数并不一定准确，是一个带有 0.81% 标准错误的近似值（对于可以接受一定容错的业务场景，比如IP数统计，UV等，是可以忽略不计的）。
相关命令使用
127.0.0.1:6379> pfadd key1 a b c d e f g h i # 创建第一组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key1 # 统计元素的基数数量
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfadd key2 c j k l m e g a # 创建第二组元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount key2
(integer) 8
127.0.0.1:6379> pfmerge key3 key1 key2 # 合并两组：key1 key2 -> key3 并集
OK
127.0.0.1:6379> pfcount key3
(integer) 13
3.3 geospatial (地理位置)
Redis 的 Geo 在 Redis 3.2 版本就推出了! 这个功能可以推算地理位置的信息: 两地之间的距离, 方圆几里的人
geoadd
添加地理位置
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 118.76 32.04 manjing 112.55 37.86 taiyuan 123.43 41.80 shenyang
(integer) 3
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 144.05 22.52 shengzhen 120.16 30.24 hangzhou 108.96 34.26 xian
(integer) 3
规则
两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据(这个网址可以查询 GEO：http://www.jsons.cn/lngcode)！
- 有效的经度从-180度到180度。
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
# 当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 39.90 116.40 beijin
(error) ERR invalid longitude,latitude pair 39.900000,116.400000
geopos
获取指定的成员的经度和纬度
127.0.0.1:6379> geopos china:city taiyuan manjing
1) 1) "112.54999905824661255"
1) "37.86000073876942196"
2) 1) "118.75999957323074341"
1) "32.03999960287850968"
获得当前定位, 一定是一个坐标值!# geodist如果不存在, 返回空单位如下mkmmi 英里ft 英尺127.0.0.1:6379> geodist china:city taiyuan shenyang m
"1026439.1070"
127.0.0.1:6379> geodist china:city taiyuan shenyang km
"1026.4391"
georadius
附近的人 ==> 获得所有附近的人的地址, 定位, 通过半径来查询获得指定数量的人
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km 以 100,30 这个坐标为中心, 寻找半径为1000km的城市
1) "xian"
2) "hangzhou"
3) "manjing"
4) "taiyuan"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km
1) "xian"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 500 km withdist
1) 1) "xian"
2) "483.8340"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withcoord withdist count 2
1) 1) "xian"
2) "483.8340"
3) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
2) 1) "manjing"
2) "864.9816"
3) 1) "118.75999957323074341"
2) "32.03999960287850968"
参数 key 经度 纬度 半径 单位 [显示结果的经度和纬度] [显示结果的距离] [显示的结果的数量]
georadiusbymember
显示与指定成员一定半径范围内的其他成员
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city taiyuan 1000 km
1) "manjing"
2) "taiyuan"
3) "xian"
127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city taiyuan 1000 km withcoord withdist count 2
1) 1) "taiyuan"
2) "0.0000"
3) 1) "112.54999905824661255"
2) "37.86000073876942196"
2) 1) "xian"
2) "514.2264"
3) 1) "108.96000176668167114"
2) "34.25999964418929977"
参数与 georadius 一样
geohash(较少使用)
该命令返回11个字符的hash字符串
127.0.0.1:6379> geohash china:city taiyuan shenyang
1) "ww8p3hhqmp0"
2) "wxrvb9qyxk0"
将二维的经纬度转换为一维的字符串, 如果两个字符串越接近, 则距离越近
底层
geo底层的实现原理实际上就是Zset, 我们可以通过Zset命令来操作geo
127.0.0.1:6379> type china:city
zset
查看全部元素 删除指定的元素
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1 withscores
1) "xian"
2) "4040115445396757"
3) "hangzhou"
4) "4054133997236782"
5) "manjing"
6) "4066006694128997"
7) "taiyuan"
8) "4068216047500484"
9) "shenyang"
1) "4072519231994779"
2) "shengzhen"
3) "4154606886655324"
127.0.0.1:6379> zrem china:city manjing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "xian"
2) "hangzhou"
3) "taiyuan"
4) "shenyang"
5) "shengzhen"
4. Stream详解
Redis5.0 中还增加了一个数据结构Stream，从字面上看是流类型，但其实从功能上看，应该是Redis对消息队列（MQ，Message Queue）的完善实现。
4.1 Stream的结构
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。
上图解析：
- Consumer Group： 消费组，使用 XGROUP CREATE 命令创建，一个消费组有多个消费者(Consumer),这些消费者之间是竞争关系。
- last_delivered_id： 游标，每个消费组会有个游标last_delivered_id，任意一个消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。
- pending_ids： 消费者(Consumer)的状态变量，作用是维护消费者的未确认的 id。 pending_ids记录了当前已经被客户端读取的消息，但是还没有 ack (Acknowledgecharacter：确认字符）。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。
此外我们还需要理解两点：
-
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。
4.2 增删改查
消息队列相关命令：
- XADD - 添加消息到末尾
- XTRIM - 对流进行修剪，限制长度
- XDEL - 删除消息
- XLEN - 获取流包含的元素数量，即消息长度
- XRANGE - 获取消息列表，会自动过滤已经删除的消息
- XREVRANGE - 反向获取消息列表，ID从大到小
- XREAD - 以阻塞或非阻塞方式获取消息列表
# *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
1) 1) "name"
1) "laoqian"
2) "age"
3) "30"
2) 1) 1527849629172-0
1) 1) "name"
1) "xiaoyu"
2) "age"
3) "29"
3) 1) 1527849637634-0
1) 1) "name"
1) "xiaoqian"
2) "age"
3) "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
4.3 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 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"
# 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 count 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 count 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 count 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 count 1 streams codehole $
(nil)
(1.07s)
4.4 消费组消费
消费组消费图
相关命令：
- XGROUP CREATE - 创建消费者组
- XREADGROUP GROUP - 读取消费者组中的消息
- XACK -将消息标记为"已处理"
- XGROUP SETID - 为消费者组设置新的最后递送消息
- IDXGROUP DELCONSUMER -删除消费者
- XGROUP DESTROY - 删除消费者组
- XPENDING - 显示待处理消息的相关信息
- XCLAIM -转移消息的归属权
- XINFO - 查看流和消费者组的相关信息
- XINFO GROUPS - 打印消费者组的信息
- XINFO STREAM -打印流信息
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 stream 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
消费组消费
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 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"
# 再继续读取，就没有新消息了
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 >
# 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 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 # 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
4 .5 信息监控
Stream提供了XINFO来实现对服务器信息的监控，可以查询：
查看队列信息
127.0.0.1:6379> Xinfo stream mq
1) "length"
2) (integer) 7
3) "radix-tree-keys"
4) (integer) 1
5) "radix-tree-nodes"
6) (integer) 2
7) "groups"
8) (integer) 1
9) "last-generated-id"
10) "1553585533795-9"
11) "first-entry"
12) 1) "1553585533795-3"
2) 1) "msg"
2) "4"
13) "last-entry"
14) 1) "1553585533795-9"
2) 1) "msg"
2) "10"
消费组信息
127.0.0.1:6379> Xinfo groups mq
1) 1) "name"
2) "mqGroup"
3) "consumers"
4) (integer) 3
5) "pending"
6) (integer) 3
7) "last-delivered-id"
8) "1553585533795-4"
消费者组成员信息
127.0.0.1:6379> XINFO CONSUMERS mq mqGroup
1) 1) "name"
2) "consumerA"
3) "pending"
4) (integer) 1
5) "idle"
6) (integer) 18949894
2) 1) "name"
2) "consumerB"
3) "pending"
4) (integer) 1
5) "idle"
6) (integer) 3092719
3) 1) "name"
2) "consumerC"
3) "pending"
4) (integer) 1
5) "idle"
6) (integer) 23683256
