基础Stream结构相当于一个消息队列消息是存储在磁盘上的,而且是链式结构。每个stream都有自己的唯名称,是redis的key。stream在集群情况下,也是异步复制的。每个stream上可以有多个消费组,每个消费组都可以有自己的游标last_delivered_id在Stream上往前移动,表示当前消费组消费到了那条消息。消费组有Stream内的唯一的名称,使用xgroup_create创
转载 2023-09-27 10:09:36
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消费组从stream中获取到消息后,会分配给自己组中其中的一个消费者进行消费,消费者消费完毕,需要给消费组返回ACK,表示这条消息已经消费完毕了。当消费者从消费组获取到消息的时候,会先把消息添加到自己的pending消息列表,当消费者给消费组返回ACK的时候,就会把这条消息从pending队列删除。(每个消费者都有自己的pending消息队列)消费者可能没有及时的返回ACK。例如消费者消费完毕后,
转载 2023-10-17 15:14:18
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Redis 5.0 Stream 没出来之前,消息队列的实现方式都有着各自的缺陷,例如:发布订阅模式 PubSub,不能持久化也就无法可靠的保存消息,并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷;列表实现消息队列的方式不能重复消费,一个消息消费完就会被删除;有序集合消息队列的实现方式不能存储相同 value 的消息,并且不能阻塞读取消息。并且以上三种方式在实现消息队列时,只能存储单 valu
# 使用Java实现Redis Stream消息队列 ## 1. 引言 Redis是一个开源的基于内存的高性能数据存储系统,它提供了一种数据结构服务,其中之一便是StreamRedis Stream是一个可持久化的、按时间顺序排列的、可以多个消费者同时消费的消息队列。本文将教会你如何使用Java来实现Redis Stream消息队列。 ## 2. 准备工作 在开始之前,确保你已经安装并配
原创 2023-10-26 06:19:11
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StreamRedis 5.0 版本中新增的一种数据结构,它是一个高性能、持久化的消息队列
原创 2023-06-29 00:44:17
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# 从零开始学习如何在Kubernetes中使用Redis Stream消息队列 在本文中,我将向你介绍如何在Kubernetes中使用Redis Stream消息队列Redis StreamRedis 5.0中引入的一个新特性,它可以有效地处理实时数据流。 ## 步骤概览 首先,让我们来看一下实现Redis Stream消息队列的整体流程。在接下来的步骤中,我们将使用Redis官方的客
原创 2024-05-17 10:45:55
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# Redis Stream 消息队列 ## 介绍 Redis是一个高性能的键值存储数据库,提供了多种数据结构及相应的操作方法。其中,Redis StreamRedis 5.0版本引入的一种新的数据结构,用于处理实时数据流。它允许多个生产者向一个或多个消费者发送消息,并提供了丰富的功能来处理消息队列。 ## 消息队列的概念 消息队列是一种典型的发布/订阅模式,用于在应用程序或系统之间传递
原创 2023-08-13 08:00:53
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Redis的List数据类型作为消息队列,已经比较合适了,但存在一些不足,比如只能独立消费,订阅发布又无法支持数据的持久化,相对前两者,Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。   相信球迷小伙伴们对文字直播这个东西都不陌生,时常在想,这个功能是怎么实现的? 具体说就是用什么技术实现最为合适?如何面对数以百万计的读压力
# Redis Stream 消息队列 Java 实现 ## 什么是 Redis StreamRedis StreamRedis 4.0 版本中引入的新数据结构,它提供了一种高性能、持久化的消息队列解决方案。通过 Redis Stream,可以实现消息的发布和订阅,支持多个消费者并发消费消息,并且可以保证消息的顺序性。 ## Java 实现 Redis Stream ### 第一
原创 2024-06-07 06:23:02
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# 使用Redis Stream实现消息队列Java应用中的应用 ## 1. 简介 Redis StreamRedis 5.0版本引入的新数据结构,它提供了一个类似于消息队列的功能,能够存储和传递消息。在Java应用中,我们可以利用Redis Stream来实现消息队列的功能,轻松地实现消息的生产者和消费者模式。 ## 2. Redis Stream的基本操作 在使用Redis Str
原创 2024-07-11 05:56:23
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# Java Redis Stream队列异步消息 ## 1. 简介 在现代的分布式系统中,消息队列是常用的一种通信方式,用于解耦系统各个组件之间的耦合度。Redis StreamRedis 5.0版本新增的数据结构,用于处理高效的消息队列。本文将介绍如何在Java中使用Redis Stream队列来实现异步消息传递。 ## 2. Redis Stream Redis Stream是一种
原创 2024-04-25 06:04:41
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目录截图一、代码示例1.1 pom.xml依赖1.2 application.xml配置1.3 启动类1.4 配置类1.5 消息实体1.6 自定义错误1.7 自定义注解1.8 服务类1.9 监听类1.10 自动配置类1.11 controller 截图一、代码示例1.1 pom.xml依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proje
# 使用Python Redis Stream实现消息队列 ## 介绍 在开发过程中,消息队列是一种常见的通信模式,用于解耦不同的系统组件或处理异步任务。Redis作为一种高性能的内存数据库,提供了Stream数据结构来实现消息队列的功能。本文将教你如何使用Python和Redis Stream来实现一个简单的消息队列。 ## 整体流程 下面是使用Python和Redis Stream实现消息
原创 2023-10-15 07:21:40
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# Redis Stream延迟消息队列的探讨 ## 引言 在现代的微服务架构中,异步处理、延迟任务和消息队列几乎无处不在。Redis作为一种高性能的内存数据库,提供了一种强大的数据结构——Streams,常常被用作消息队列。本文将探讨如何利用Redis Streams实现一个延迟消息队列,并通过示例代码加以说明。 ## 什么是Redis Streams? Redis Streams是Re
原创 2024-08-23 07:17:23
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1.1 概念Redis Stream 主要用于消息队列(MQ,Message Queue),Redis 本身是有一个 Redis 发布订阅 (pub/sub)来实现消息队列的功能,但它有个缺点就是消息无法持久化,如果出现网络断开、Redis 宕机等,消息就会被丢弃。1.2 消息队列1.2.1 什么是消息队列?说明:把数据放到消息队列叫做生产者,从消息队列里边取数据叫做消费者,我们知道队列 Queu
转载 2023-11-07 01:15:42
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# 用 Python 实现 Redis Stream 消息队列 在当前的开发环境中,消息队列是处理数据流、解耦系统和实现异步操作的重要工具。而 Redis Stream 是一种高效且易于使用的消息队列解决方案。本篇文章将指导你如何使用 Python 和 Redis Stream 实现一个简单的消息队列。 ## 流程概述 步骤如下所示: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-04 05:30:12
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1:redis数据集合set无序集合sorted set无序集合这几种集合list集合 可以重左边移除,右边写入。(我想上面面试的人想问的我这个,可惜当时没理解,因为我一直认为list不是集合是数组数据所以被绕进去了,这也是他沉思的原因吧)不过这个我Rpoplpush可以解决一些他说的问题吧!这也是我百度之后对他问题的诠释了2:redis消息类型1:用的最多的生产消息:set(sadd添加),so
转载 2024-06-19 08:46:39
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redis stream 实现消息队列Redis5.0带来了Stream类型。从字面上看是流类型,但其实从功能上看,应该是Redis消息队列(MQ,Message Queue)的完善实现。基于redis实现消息队列的方式有很多:PUB/SUB,订阅/发布模式基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现redis 实现消息对列4中方法发布订阅发布订阅优点: 典型的一对的,所有消费者都能同时消费到
# Spring Boot 集成消息队列 Redis Stream 在现代应用程序中,分布式系统的架构渐渐成为了一种常态。为了实现高效的信息交互,许多系统选择使用消息队列作为其核心组件。本文将介绍如何在 Spring Boot 应用程序中集成 Redis Stream 作为消息队列,并提供简单的代码示例和状态图。 ## 什么是 Redis StreamRedis Stream 是 Red
原创 2024-09-09 05:31:12
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Redis 中实现消息队列的方式有几种?早在 Redis 2.0 版本之前使用 Redis 实现消息队列的方式有两种使用 List 类型实现使用 ZSet 类型实现其中使用List 类型实现的方式最为简单和直接,它主要是通过 lpush、rpop 存入和读取实现消息队列的,如下图所示lpush 可以把最新的消息存储到消息队列(List 集合)的首部,而 rp
转载 2024-09-18 11:07:18
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