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使用Redis Stream来做消息队列和在Asp.Net Core中的实现

Redis - Wikipedia
stream1

写在前面

我一直以来使用redis的时候，很多低烈度需求(并发要求不是很高)需要用到消息队列的时候，在项目本身已经使用了Redis的情况下都想直接用Redis来做消息队列，而不想引入新的服务，kafka和RabbitMQ等；

奈何这兄弟一直不给力；

虽然 Redis 的Pub/Sub 是实现了发布/订阅的，但这家伙最坑的是：丢数据

由于Pub/Sub 只是简单的实现了发布订阅模式，简单的沟通起生产者和消费者，当接收生产者的数据后并立即推送或者说转发给订阅消费者，并不会做任何的持久化、存储操作。由此：

消费者（客户端）掉线；
消费者未订阅（所以使用的时候一定记得先订阅再生产）；
服务端宕机；
消费者消费不过来，消息堆积（生产数据受数据缓冲区限制）；

以上情况都会导致生产数据的丢失，基于上坑，据我所知大家很少使用Pub/Sub ；

不过官方的哨兵集群通信的时候就是用的Pub/Sub；

然后，各路大佬结合队列、阻塞等等实现了各种各样的方案，主要是使用：BLPOP+LPUSH 的实现

这里就不一一展开了，有兴趣请看叶老板文章；

可能是各种实现都会带来各种的问题，redis的官方也看到了社区的挣扎。终于，到了Redis5.0，官方带来了消息队列的实现：Stream。

Redis Stream介绍

简单来说Redis Stream 就是想用Redis 做消息队列的最佳推荐；

XADD--发布消息

XADD stream1 * name hei age 18
XADD stream1 * name zhangshan age 19 #再发一条

#也可在发布的时候指定消息长度 MAXLEN
XADD stream1 MAXLEN 10000  * name zhangshan age 19

127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name hei age 18
"1631628884174-0"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name zhangshan age 19 
"1631628890025-0"

其中的'*'表示让 Redis 自动生成唯一的消息 ID,格式是「时间戳-自增序号」

MAXLEN 指定消息长度的时候，每发布一条新消息将丢弃一条最旧消息；如不设置将保存每一条消息；

查看消息长度 XLEN

127.0.0.1:6379> XLEN stream1
(integer) 2

XREAD--订阅消息

订阅消息

XREAD COUNT 5 STREAMS stream1 0-0

127.0.0.1:6379> XREAD COUNT 5 STREAMS stream1 0-0 
1) 1) "stream1"
   2) 1) 1) "1631628884174-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      2) 1) "1631628890025-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"

'0-0' 表示从开头读取

如果需继续拉取下一条，需传入上一条消息的id

阻塞等待消息

XREAD COUNT 5 BLOCK 50000 STREAMS stream1 1631628890025-0

阻塞等待消息id ‘1631628890025-0’ 后的消息

50000 阻塞时间（毫秒） ‘0’ 表示无限期阻塞

从到这里就可以看出 Pub/Sub多端订阅的最大优点，Stream也是支持的。有的同学很快就发现问题了，这里多端订阅后，没有消息确认ACK机制。

没错，因为现在所有的消费者都是订阅共同的消息，多端订阅，如果某个客户端ACK某条消息后，其他端消费不了，就实现不了多端消费了。

由此，引出分组：GROUP

GROUP--订阅分组消息(多端订阅)

同样先发布消息

XADD stream1 * name hei age 18
XADD stream1 * name zhangshan age 19

127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name hei age 18
"1631629080208-0"
127.0.0.1:6379> XADD stream1 * name zhangshan age 19 
"1631629084083-0"

XGROUP CREATE 创建分组

创建分组1

XGROUP CREATE stream1 group1 0-0

127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE stream1 group1 0-0  
OK

‘0-0’ 表示从开头读取

'>' 表示读取最新，未被消费过的消息

XREADGROUP--分组读取

分组 group1

XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >

consumer1 消费者名称， redis服务器会记住第一次使用的消费者名称；


127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >  
1) 1) "stream1"
   2) 1) 1) "1631628884174-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      2) 1) "1631628890025-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"
      3) 1) "1631629080208-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      4) 1) "1631629084083-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >  
(nil)

同样

‘0-0’ 表示从开头读取

'>' 表示读取最新，未被消费过的消息（可以看到命令执行第二遍已经读不到新消息了）

分组 group2

127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE stream1 group2 0-0  
OK
127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 >  
1) 1) "stream1"
   2) 1) 1) "1631628884174-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      2) 1) "1631628890025-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"
      3) 1) "1631629080208-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      4) 1) "1631629084083-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19

可以看到可以读到同样的消息，多端订阅没有问题；

当然分组也支持阻塞读取：

#和XREAD一样
XREAD COUNT 5 BLOCK 0 STREAMS stream1 1618469127777-0 

#分组阻塞
XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 BLOCK 0 STREAMS stream1 >

‘0’ 表示无限期阻塞，单位（毫秒）

XPENDING--待处理消息

消息使用XREADGROUP 读取后会进入待处理条目列表（PEL）；

我们看看：

 XPENDING stream1 group2

127.0.0.1:6379>  XPENDING stream1 group2
1) (integer) 4
2) "1631628884174-0"
3) "1631629084083-0"
4) 1) 1) "consumer1"
      2) "4"

表示：

(integer) 4 //表示当前消费者组的待处理消息的数量
"1631628884174-0" //消息最大id
"1631629084083-0" //最小id
1. 1. "consumer1" // 消费者名称
  2. "4" //消费者待处理消息数量

XACK--删除已处理消息（消息确认机制）

我们已经知道group2待处理消息有4条，我们从头读取看看：

XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 0-0

127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
1) 1) "stream1"
   2) 1) 1) "1631628884174-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      2) 1) "1631628890025-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"
      3) 1) "1631629080208-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      4) 1) "1631629084083-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"

假设最后一条消息 ‘1631629084083-0’ 我已处理完成

127.0.0.1:6379> XACK stream1 group2 1631629084083-0
(integer) 1

再看：

127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 5 STREAMS stream1 0-0
1) 1) "stream1"
   2) 1) 1) "1631628884174-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"
      2) 1) "1631628890025-0"
         2) 1) "name"
            2) "zhangshan"
            3) "age"
            4) "19"
      3) 1) "1631629080208-0"
         2) 1) "name"
            2) "hei"
            3) "age"
            4) "18"

127.0.0.1:6379>  XPENDING stream1 group2
1) (integer) 3
2) "1631628884174-0"
3) "1631629080208-0"
4) 1) 1) "consumer1"
      2) "3"

可以清楚看到goroup2 待处理消息剩下3条；

这时 Redis 已经把这条消息标记为「处理完成」不再追踪；

Stream在Asp.net Core中的使用

private static string _connstr = "172.16.3.119:6379";
private static string _keyStream = "stream1";
private static string _nameGrourp = "group1";
private static string _nameConsumer = "consumer1";

发布：

csRedis.XAdd(_keyStream, "*", ("name", "message1"));

static async Task CsRedisStreamConsumer()
{
    Console.WriteLine("CsRedis StreamConsumer start!");

    var csRedis = new CSRedis.CSRedisClient(_connstr);
    csRedis.XAdd(_keyStream, "*", ("name", "message1"));

    try
    {
        csRedis.XGroupCreate(_keyStream, _nameGrourp);
    }
    catch { }

    (string key, (string id, string[] items)[] data)[] product;
    (string Pid, string Platform, string Time) data = (null, null, null);

    while (true)
    {
        try
        {
            product = csRedis.XReadGroup(_nameGrourp, _nameConsumer, 1, 10000, (_keyStream, ">"));
            if (product?.Length > 0 == true && product[0].data?.Length > 0 == true)
            {
                Console.WriteLine($"message-id:{product.FirstOrDefault().data.FirstOrDefault().id}");

                product.FirstOrDefault().data.FirstOrDefault().items.ToList().ForEach(value =>
                {
                    Console.WriteLine($"    {value}");
                });

                //csRedis.XAck(_keyStream, _nameGrourp, product[0].data[0].id);
            }
        }
        catch (Exception)
        {
            //throw;
        }
    }
}

CSRedisCore

动画2

这里的超时报错可通过修改连接参数：syncTimeout 解决

CSRedisCore支持阻塞读取；

StackExchange.Redis

发布：

db.StreamAdd(_keyStream, "name", "message1", "*");

static async Task StackExchangeRedisStreamConsumer()
{
    Console.WriteLine("StackExchangeRedis StreamConsumer start!");

    var redis = ConnectionMultiplexer.Connect(_connstr);
    var db = redis.GetDatabase();

    try
    {
        ///初始化方式1
        //db.StreamAdd(_keyStream, "name", "message1", "*");
        //db.StreamCreateConsumerGroup(_keyStream, _nameGrourp);

        //方式2
        db.StreamCreateConsumerGroup(_keyStream, _nameGrourp, StreamPosition.NewMessages);
    }
    catch { }

    StreamEntry[] data = null;

    while (true)
    {
        data = db.StreamReadGroup(_keyStream, _nameGrourp, _nameConsumer, ">", count: 1, noAck: true);

        if (data?.Length > 0 == true)
        {
            Console.WriteLine($"message-id:{data.FirstOrDefault().Id}");

            data.FirstOrDefault().Values.ToList().ForEach(c =>
            {
                Console.WriteLine($"    {c.Name}:{c.Value}");
            });

            db.StreamAcknowledge(_keyStream, _nameGrourp, data.FirstOrDefault().Id);
        }
    }
}

StackExchange.Redis 有点比较坑的是不存在阻塞读取；理由：https://stackexchange.github.io/StackExchange.Redis/PipelinesMultiplexers.html#multiplexing

QA

Q：Stream是否支持AOF、RDB持久化？

A：支持，其它数据类型一样，每个写操作，也都会写入到 RDB 和 AOF 中。

Q：Stream是否还是会丢数据？若是，何种情况下？；

A：会；

1、AOF是定时写盘的，如果数据还在内存中时redis服务宕机就会；

2、主从切换时（从库还未同步完成主库发来的数据，就被提成主库）；

3、消息队列超MAXLEN限制；

总结

技术中有的时候没有“银弹”，只有更适合的技术，汝之蜜糖彼之砒霜；

很多时候的技术选型都是个比较麻烦的东西，对选型人的要求很高；你可能不是只需要熟悉其中的一种路线，而是要踩过各种各样的坑，再根据当前受限的环境，选择比较适合目前需求/团队的；

回到Stream上，我认为目前Stream能满足挺大部分队列需求；

特别是“在项目本身已经使用了Redis的情况下都想直接用Redis来做消息队列，而不想引入新的更专业的mq，比如kafka和RabbitMQ的时候”

当然，最终决定需要用更专业的mq与否的，还是需求；

引用

http://www.redis.cn/

https://database.51cto.com/art/202104/659208.htm

https://github.com/2881099/csredis/

https://stackexchange.github.io/StackExchange.Redis/Streams.html

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaxiaolu/p/15270334.html