Redis，作为一种高性能的键值对数据库，因其丰富的数据类型和高效的性能而受到了广泛的关注和使用。在 Redis 的多种数据类型中，Stream 类型可能是最新，也是最具有挑战性的一种。Stream 类型是 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。 在这篇文章中，我们将全面解析 Redis 的 Stream 类型。我们将从 Stream 的基本概念和特性开始，然后深入到它的内部实现和性能优化。我们还将通过实际的示例来展示如何在实际应用中使用 Stream。无论你是刚接触 Redis，还是已经有一定经验的开发者，我相信你都能从这篇文章中学到一些有用的知识。
1、Stream数据类型
1.1、Stream类型简介
Redis Stream 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据类型，它是一个持久化的、可查询的、可扩展的消息队列服务。
Stream 类型的数据结构类似于一个日志系统，数据被添加到 Stream 的末尾，并且每个数据都会被分配一个唯一的序列号，这个序列号是按照时间顺序递增的。这使得 Stream 类型非常适合用于实现消息队列、事件驱动的系统、数据流处理等场景。
Stream 类型的主要特性包括：
- 持久化：与其他 Redis 数据类型一样，Stream 类型的数据也可以被持久化到磁盘，这意味着即使 Redis 服务器重启，Stream 中的数据也不会丢失。
- 消费者组：Stream 类型支持消费者组的概念，这使得多个消费者可以同时从同一个 Stream 中读取数据，每个消费者都会读取到自己还未读取的数据。
- 阻塞读取：消费者可以选择阻塞地从 Stream 中读取数据，如果当前没有新的数据，消费者可以选择等待，直到有新的数据到达。
- 历史数据查询：消费者可以查询 Stream 中的历史数据，这使得消费者可以在处理完当前的数据后，再处理之前的数据。
以上只是 Stream 类型的一些基本特性，实际上，Stream 类型还有很多其他的特性和用法，可以满足各种复杂的应用场景。
1.2、Stream使用场景
Redis Stream 是一种非常灵活的数据结构，可以应用于多种场景，以下是一些常见的应用场景：
- 消息队列：Redis Stream 可以作为一个持久化的、可扩展的消息队列服务，用于在不同的应用组件之间传递消息。消费者可以实时地从 Stream 中读取新的消息，也可以查询历史的消息。
- 事件驱动的系统：在事件驱动的系统中，可以使用 Redis Stream 来存储和传递事件。每个事件都可以作为一个 Stream 元素，包含事件的类型、数据和时间戳等信息。
- 日志记录：由于 Stream 元素是按照时间顺序存储的，因此 Redis Stream 非常适合用于记录日志。你可以将日志事件作为 Stream 元素，包含日志的级别、消息和时间戳等信息。
- 数据流处理：Redis Stream 可以用于实现数据流处理系统。你可以将数据流作为 Stream 元素，然后使用消费者组来并行处理这些数据。
- 实时分析：你可以使用 Redis Stream 来收集实时的事件数据，然后实时分析这些数据，例如统计用户的行为、监控系统的状态等。
以上只是 Redis Stream 的一些常见应用场景，实际上，由于其强大和灵活的特性，你可以在很多其他的场景中使用 Redis Stream。
2、Stream底层结构
2.1、Stream底层结构介绍
Redis Stream 的底层数据结构主要由基数树（Radix Tree）和 Listpack 组成。基数树用于索引 Listpack，而 Listpack 用于存储 Stream Entry。
当一个新的 Stream Entry 被添加到 Stream 中时，Redis 会首先尝试将其添加到最新的 Listpack 中。但是，如果这个 Listpack 的大小已经达到了预设的上限（默认为 4096 bytes），那么 Redis 就会创建一个新的 Listpack，并将新的 Stream Entry 添加到这个新的 Listpack 中。
这个新的 Listpack 会被添加到基数树中，其对应的键是新 Stream Entry 的 ID。这样，基数树就可以用于快速定位到包含指定 ID 的 Listpack。
所以，基数树和 Listpack 的转换条件主要是 Listpack 的大小是否达到了预设的上限。如果达到了上限，就需要创建新的 Listpack 并更新基数树。
2.2、Listpack
Listpack：Listpack 是一种紧凑、高效的列表类型，用于存储多个 Stream Entry。每个 Stream Entry 包含以下几个部分：
- Entry ID：每个 Entry 都有一个唯一的 ID，它由两部分组成，时间戳和序列号，用于保证每个 Entry 的唯一性。
- Field and Value：每个 Entry 包含了多个 Field 和 Value 对，用于存储实际的数据。
在 Redis Stream 的底层实现中，所有的 Stream Entry 都存储在 Listpack 中。每个 Listpack 可以存储多个 Stream Entry，而多个 Listpack 则通过基数树（Radix Tree）进行索引，以便于快速查找。
Listpack 是 Redis 5.0 版本引入的一种新的数据结构，它是为了替代 Ziplist（紧凑列表）而设计的。Listpack 提供了与 Ziplist 类似的功能，但在某些方面进行了优化，以提高效率和可用性。
Listpack 和 Ziplist 都是紧凑、高效的列表类型，用于存储多个条目。但是，Listpack 在以下几个方面进行了优化：
- 更大的最大元素数量：Listpack 可以存储的元素数量比 Ziplist 更多。
- 更高效的内存使用：Listpack 的内存布局更加紧凑，使得它在存储相同数量的元素时，使用的内存更少。
- 更快的操作速度：Listpack 的设计使得插入、删除和查找操作更快。
因此，虽然 Listpack 可以被看作是 Ziplist 的替代版本，但它在很多方面都进行了优化和改进。
每个 Listpack 包含以下几个部分：
- Header：包含了一些元数据，如 Listpack 的总字节数（占用 6 字节）和元素数量（占用 2 字节）。如果元素数量超过 65535，这个值就会被设置为 65535，需要通过遍历整个 Listpack 来获取准确的元素数量。
- Entries：这是 Listpack 中的主要部分，包含了所有的元素。每个元素都由一个 header 和一个 body 组成。header 包含了元素的长度和编码方式，body 则包含了元素的实际值。
- End：标记了 Listpack 的结束，由一个单字节的
0xFF组成。
每个 Listpack 的元素可以是任意长度的字符串，也可以是整数。整数可以以不同的方式编码，以节省空间。例如，小的整数可以直接以一到四个字节的形式存储，而较大的整数则可以以字符串的形式存储。
Listpack 的设计使得它在存储大量小元素时非常高效，同时也支持在任意位置插入或删除元素。
2.3、基数树
基数树（Radix Tree）：基数树是一种高效的键值对存储数据结构，Redis Stream 使用基数树来索引 Listpack。基数树的键是 Stream Entry 的 ID，值是对应的 Listpack。通过基数树，可以快速定位到包含指定 ID 的 Listpack。
3、Stream常用命令
Redis Stream 提供了一系列的命令用于操作和管理 Stream 数据结构，以下是一些常用的命令：
XADD：向 Stream 中添加一个新的 Entry。
代码语言：javascript复制XADD mystream * sensor-id 1234 temperature 19.8XRANGE：获取 Stream 中的一系列 Entry。
代码语言：javascript复制XRANGE mystream - XREAD：从 Stream 中读取新的 Entry。
代码语言：javascript复制XREAD COUNT 2 STREAMS mystream 0XDEL：从 Stream 中删除指定的 Entry。
代码语言：javascript复制XDEL mystream 1526569495631-0XTRIM：裁剪 Stream，只保留指定数量的 Entry。
代码语言：javascript复制XTRIM mystream MAXLEN 1000XLEN：获取 Stream 中的 Entry 数量。
代码语言：javascript复制XLEN mystreamXGROUP：管理 Stream 的消费者组。
代码语言：javascript复制XGROUP CREATE mystream mygroup 0XREADGROUP：从消费者组中读取新的 Entry。
代码语言：javascript复制XREADGROUP GROUP mygroup Alice STREAMS mystream >XACK：确认消费者组中的 Entry 已经被处理。
代码语言：javascript复制XACK mystream mygroup 1526569498055-0以上就是一些常用的 Redis Stream 命令，可以用于管理和操作 Stream 数据结构。
