最近做了些基于redis stream做消息队列的工作,有人会问,为什么要用redis,而不是专用消息队列中间件来做呢?好吧,一个是资源不足问题,另一个也是不想增加依赖项,最终导致了不用ons、rocketmq、rabbitmq来做。曾经的概念里,用redis做消息队列都是不正统的,很脆弱的选择,一般是看不上的,直到最近的redis5 stream特性出来后,就另眼相看了。stream特性是模仿k            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录streamStream基本概念消息id消息内容增删查改消息生产添加消息 xadd查看消息长度 xlen限制stream最大长度1.xadd 中添加**maxlen**:2.xtrim查询消息 xrange正向排序:消费id从小到大排反向查询:消费id从大到小排删除消息消息消费独立消费 xread消费组stream中出现很多特殊Ids解释创建消费组消息消费查看stream信息场景问题 s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis Stream类型的使用一、背景二、redis中Stream类型的特点三、Stream的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Redis 数据类型 StreamRedis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。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。简单来说发布订阅 (pub/sub) 可以分发消息,但无法记录历史消息。而 Redis Stream 提供了消息的持久化和主备复制功能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            环境:spark.1.6.2  系统:centos7  jdk: 1.8(spark不使用Java的 lamda表达式的话,就呵呵了,代码非常啰嗦)  hadoop: 2.6鉴于Java相关的 spark streaming 程序比较少,因此本人记录一下Java中怎么使用spark streaming 整合redis 。首先要注意的问题是,spark是分布式的 因此操作redis 的类 需要序列化            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis Stream是Redis 5.0版本引入的一种新的数据类型,它提供了一种持久化的、可查询的、可扩展的消息队列服务。与传统的PUB/SUB模式相比,Stream提供了消息持久化和可靠性投递机制;与专业消息中间件(如Kafka)相比,它更加轻量且完全兼容Redis生态系统            
                
         
            
            
            
            redis redis redis redis redis redis redis redis 2 2 10 月初,Redis 搞了个大新闻。别紧张,是个好消息:Redis 引入了名为 stream 的新数据类型和对应的命令,大概会在年底正式发布到 4.x 版本中。像引入新数据类型这样的变化在 Re            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            redis Stream:redis Stream是redis 5.0版本新增加的数据结构。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。简单来说发布订阅(pub/sub)可以分发消息,但无法记录历使消息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis5.0 中还增加了一个数据类型Stream,它借鉴了Kafka的设计,是一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Redis5.0 中还增加了一个数据类型Stream,它借鉴了Kafka的设计,是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。@pdaiRedis入门 - 数据类型:Stream详解Stream用在什么样场景消息ID的设计是否考虑了时间回拨的问题?消费者崩溃带来的会不会消息丢失问题?消费者彻底宕机后如何转移给其它消费者处理?坏消息问题,Dead Letter,死信问题Stream的结构增删改查独立            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考文档:https://www.runoob.com/redis/redis-stream.html 创建队列 127.0.0.1:6379> xadd s1 * name czg "1631604969523-0" 127.0.0.1:6379> xadd s1 * name zhangsan  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、概述           Redis Stream是Redis5.0版本新加的一个数据结构,Steam数据结构可以被视为一个日志或消息队列。它是一个由多个键值对组成的可持久化、有序、可重复的数据流。每个键值对表示一个消息,其中键表示消息的唯一标识,值标识消息的内容。  &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            拓展 1 : 耳听八方 —— StreamRedis5.0 提供了一个新的数据结构 Stream,它是一个支持多播的可持久化的消息队列。       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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            带你彻底理解 Redis 持久化一、前言redis作为内存数据库,在我们后端开发中应用是非常多的,尤其是在大流量背景下,redis作为缓存数据库就必不可少了。想了解redis使用场景可以移步至redis使用场景。redis 作为内存数据库,就会存在一个致命的问题,比如宕机、停电、自然灾害等等导致redis停止服务,那么内存中的数据就会丢失,对于不重要的数据还好,但是一旦涉及到核心数据,这个是万万不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、发布订阅与Stream1.Redis 中的发布/订阅功能发布/ 订阅系统 是 Web 系统中比较常用的一个功能。简单点说就是 发布者发布消息,订阅者接受消息,这有点类似于我们的报纸/ 杂志社之类的: (借用前边的一张图)从我们 前面(下方相关阅读) 学习的知识来看,我们虽然可以使用一个 list 列表结构结合 lpush 和 rpop 来实现消息队列的功能,但是似乎很难实现实现 消息多播 的功            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录Stream1、增删改查2、独立消费3、创建消费组4、Pending 等待列表5、消息转移6、坏消息问题 / Dead Letter 死信问题 Stream    Redis5.0 被作者 Antirez 突然放了出来,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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis Stream Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。 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 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。 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、Red            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近日,阿里云正式宣布推出全新 Redis 5.0 版本云数据库缓存服务,该服务完全兼容 4.0 及早期版本,继承了其一贯的安全,稳定,高效等特点并带来了全新的 Stream 数据结构及多项优化改进。在互联网行业下的直播,游戏,电商,社交等场景下有着广阔的应用前景。Redis 5.0 优势新增的stream数据结构,丰富的应用场景和想象空间内核的改进和bugfix,使用更健壮支持账号体系,根据账号用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-22 20:37:11
                            
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              摘要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。 内容概述Redis5.0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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-05 15:27:33
                            
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