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Redis 高级数据类型

Redis 高级数据类型

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Redis 高级数据类型

关键词：BitMap、HyperLogLog、Geo、Stream

Redis 支持的高级数据类型：BitMap、HyperLogLog、GEO、Stream

使用 Redis ，不仅要了解其数据类型的特性，还需要根据业务场景，灵活的、高效的使用其数据类型来建模。

BitMap

BitMap 简介

Bitmap，即位图，是一串连续的二进制数组（0 和 1），可以通过偏移量（offset）定位元素。由于 bit 是计算机中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间，特别适合一些数据量大且使用二值统计的场景。例如在一个系统中，不同的用户使用单调递增的用户 ID 表示。40 亿（$$2^{32}$$ = $$410241024*1024$$ ≈ 40 亿）用户只需要 512M 内存就能记住某种状态，例如用户是否已登录。

BitMap 实现

实际上，BitMap 不是真实的数据结构，而是针对 String 实现的一组位操作。

由于 STRING 是二进制安全的，并且其最大长度是 512 MB，所以 BitMap 能最大设置 $$2^{32}$$ 个不同的 bit。

BitMap 命令

命令行为
SETBIT对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)
GETBIT对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)
BITOP对一个或多个字符串执行位运算

【示例】SETBIT、GETBIT 操作

假设有 1000 个传感器，标记为 0-999。现在，想要快速确定某传感器是否在一小时内对服务器执行了 ping 操作。

# 传感器 123 在 2024 年 1 月 1 日 00:00 内对服务器执行 ping 操作
> SETBIT pings:2024-01-01-00:00 123 1
(integer) 0
# 传感器 123 是否在 2024 年 1 月 1 日 00:00 内对服务器执行 ping 操作
> GETBIT pings:2024-01-01-00:00 123
1
What about sensor 456?
> GETBIT pings:2024-01-01-00:00 456
0

【示例】BITOP 操作

# BitMap间的运算
# operations 位移操作符，枚举值
  AND 与运算 &
  OR 或运算 |
  XOR 异或 ^
  NOT 取反 ~
# result 计算的结果，会存储在该key中
# key1 … keyn 参与运算的key，可以有多个，空格分割，not运算只能一个key
# 当 BITOP 处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作 0。返回值是保存到 destkey 的字符串的长度（以字节byte为单位），和输入 key 中最长的字符串长度相等。
BITOP [operations] [result] [key1] [keyn…]

# 返回指定key中第一次出现指定value(0/1)的位置
BITPOS [key] [value]

BitMap 应用

Bitmap 类型非常适合二值状态统计的场景，这里的二值状态就是指集合元素的取值就只有 0 和 1 两种，在记录海量数据时，Bitmap 能够有效地节省内存空间。

签到统计

在签到打卡的场景中，我们只用记录签到（1）或未签到（0），所以它就是非常典型的二值状态。

签到统计时，每个用户一天的签到用 1 个 bit 位就能表示，一个月（假设是 31 天）的签到情况用 31 个 bit 位就可以，而一年的签到也只需要用 365 个 bit 位，根本不用太复杂的集合类型。

假设我们要统计 ID 100 的用户在 2022 年 6 月份的签到情况，就可以按照下面的步骤进行操作。

第一步，执行下面的命令，记录该用户 6 月 3 号已签到。

SETBIT uid:sign:100:202206 2 1

第二步，检查该用户 6 月 3 日是否签到。

GETBIT uid:sign:100:202206 2

第三步，统计该用户在 6 月份的签到次数。

BITCOUNT uid:sign:100:202206

这样，我们就知道该用户在 6 月份的签到情况了。

如何统计这个月首次打卡时间呢？

Redis 提供了 BITPOS key bitValue [start] [end]指令，返回数据表示 Bitmap 中第一个值为 bitValue 的 offset 位置。

在默认情况下，命令将检测整个位图，用户可以通过可选的 start 参数和 end 参数指定要检测的范围。所以我们可以通过执行这条命令来获取 userID = 100 在 2022 年 6 月份首次打卡日期：

BITPOS uid:sign:100:202206 1

需要注意的是，因为 offset 从 0 开始的，所以我们需要将返回的 value + 1。

判断用户是否登录

Bitmap 提供了 GETBIT、SETBIT 操作，通过一个偏移值 offset 对 bit 数组的 offset 位置的 bit 位进行读写操作，需要注意的是 offset 从 0 开始。

只需要一个 key = login_status 表示存储用户登陆状态集合数据，将用户 ID 作为 offset，在线就设置为 1，下线设置 0。通过 GETBIT判断对应的用户是否在线。50000 万 用户只需要 6 MB 的空间。

假如我们要判断 ID = 10086 的用户的登陆情况：

第一步，执行以下指令，表示用户已登录。

SETBIT login_status 10086 1

第二步，检查该用户是否登陆，返回值 1 表示已登录。

GETBIT login_status 10086

第三步，登出，将 offset 对应的 value 设置成 0。

SETBIT login_status 10086 0

连续签到用户总数

如何统计出这连续 7 天连续打卡用户总数呢？

我们把每天的日期作为 Bitmap 的 key，userId 作为 offset，若是打卡则将 offset 位置的 bit 设置成 1。

key 对应的集合的每个 bit 位的数据则是一个用户在该日期的打卡记录。

一共有 7 个这样的 Bitmap，如果我们能对这 7 个 Bitmap 的对应的 bit 位做 “与”运算。同样的 UserID offset 都是一样的，当一个 userID 在 7 个 Bitmap 对应对应的 offset 位置的 bit = 1 就说明该用户 7 天连续打卡。

结果保存到一个新 Bitmap 中，我们再通过 BITCOUNT 统计 bit = 1 的个数便得到了连续打卡 7 天的用户总数了。

Redis 提供了 BITOP operation destkey key [key ...]这个指令用于对一个或者多个 key 的 Bitmap 进行位元操作。

  • operation 可以是 and、OR、NOT、XOR。当 BITOP 处理不同长度的字符串时，较短的那个字符串所缺少的部分会被看作 0 。空的 key 也被看作是包含 0 的字符串序列。

假设要统计 3 天连续打卡的用户数，则是将三个 bitmap 进行 AND 操作，并将结果保存到 destmap 中，接着对 destmap 执行 BITCOUNT 统计，如下命令：

# 与操作
BITOP AND destmap bitmap:01 bitmap:02 bitmap:03
# 统计 bit 位 =  1 的个数
BITCOUNT destmap

即使一天产生一个亿的数据，Bitmap 占用的内存也不大，大约占 12 MB 的内存（10^8/8/1024/1024），7 天的 Bitmap 的内存开销约为 84 MB。同时我们最好给 Bitmap 设置过期时间，让 Redis 删除过期的打卡数据，节省内存。

HyperLogLog

HyperLogLog 简介

Redis HyperLogLog 是 Redis 2.8.9 版本新增的数据类型，是一种用于“统计基数”的数据集合类型，基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。但要注意，HyperLogLog 是统计规则是基于概率完成的，不是非常准确，标准误算率是 0.81%。

所以，简单来说 HyperLogLog 提供不精确的去重计数。

HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的内存空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

这什么概念？举个例子给大家对比一下。

用 Java 语言来说，一般 long 类型占用 8 字节，而 1 字节有 8 位，即：1 byte = 8 bit，即 long 数据类型最大可以表示的数是：2^63-1。对应上面的2^64个数，假设此时有2^63-1这么多个数，从 0 ~ 2^63-1，按照long以及1k = 1024 字节的规则来计算内存总数，就是：((2^63-1) * 8/1024)K，这是很庞大的一个数，存储空间远远超过12K，而 HyperLogLog 却可以用 12K 就能统计完。

HyperLogLog 实现

HyperLogLog 的实现涉及到很多数学问题，太费脑子了，我也没有搞懂，如果你想了解一下，课下可以看看这个：HyperLogLogopen in new window。

HyperLogLog 命令

HyperLogLog 命令很少，就三个。

# 添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFADD key element [element ...]

# 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFCOUNT key [key ...]

# 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

HyperLogLog 应用

百万级网页 UV 计数

Redis HyperLogLog 优势在于只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

所以，非常适合统计百万级以上的网页 UV 的场景。

在统计 UV 时，你可以用 PFADD 命令（用于向 HyperLogLog 中添加新元素）把访问页面的每个用户都添加到 HyperLogLog 中。

PFADD page1:uv user1 user2 user3 user4 user5

接下来，就可以用 PFCOUNT 命令直接获得 page1 的 UV 值了，这个命令的作用就是返回 HyperLogLog 的统计结果。

PFCOUNT page1:uv

不过，有一点需要你注意一下，HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。

这也就意味着，你使用 HyperLogLog 统计的 UV 是 100 万，但实际的 UV 可能是 101 万。虽然误差率不算大，但是，如果你需要精确统计结果的话，最好还是继续用 Set 或 Hash 类型。

GEO

GEO 简介

Redis GEO 是 Redis 3.2 版本新增的数据类型，主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。

在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS 应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO 就非常适合应用在 LBS 服务的场景中。

GEO 实现

GEO 本身并没有设计新的底层数据结构，而是直接使用了 Zset 类型。

GEO 类型使用 GeoHash 编码方法实现了经纬度到 Sorted Set 中元素权重分数的转换，这其中的两个关键机制就是“对二维地图做区间划分”和“对区间进行编码”。一组经纬度落在某个区间后，就用区间的编码值来表示，并把编码值作为 Sorted Set 元素的权重分数。

这样一来，我们就可以把经纬度保存到 Sorted Set 中，利用 Sorted Set 提供的“按权重进行有序范围查找”的特性，实现 LBS 服务中频繁使用的“搜索附近”的需求。

GEO 命令

# 存储指定的地理空间位置，可以将一个或多个经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称(member)添加到指定的 key 中。
GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

# 从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度），不存在的返回 nil。
GEOPOS key member [member ...]

# 返回两个给定位置之间的距离。
GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]

# 根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。
GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

GEO 应用

滴滴叫车

这里以滴滴叫车的场景为例，介绍下具体如何使用 GEO 命令：GEOADD 和 GEORADIUS 这两个命令。

假设车辆 ID 是 33，经纬度位置是（116.034579，39.030452），我们可以用一个 GEO 集合保存所有车辆的经纬度，集合 key 是 cars:locations。

执行下面的这个命令，就可以把 ID 号为 33 的车辆的当前经纬度位置存入 GEO 集合中：

GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33

当用户想要寻找自己附近的网约车时，LBS 应用就可以使用 GEORADIUS 命令。

例如，LBS 应用执行下面的命令时，Redis 会根据输入的用户的经纬度信息（116.054579，39.030452），查找以这个经纬度为中心的 5 公里内的车辆信息，并返回给 LBS 应用。

GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452 5 km ASC COUNT 10

Stream

Stream 简介

Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据类型，Redis 专门为消息队列设计的数据类型。

在 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，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；
  • List 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，而且生产者需要自行实现全局唯一 ID。

基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加的稳定和可靠。

Stream 命令

Stream 消息队列操作命令：

  • XADD：插入消息，保证有序，可以自动生成全局唯一 ID；
  • XLEN：查询消息长度；
  • XREAD：用于读取消息，可以按 ID 读取数据；
  • XDEL：根据消息 ID 删除消息；
  • DEL：删除整个 Stream；
  • XRANGE：读取区间消息
  • XREADGROUP：按消费组形式读取消息；
  • XPENDING 和 XACK：
    • XPENDING 命令可以用来查询每个消费组内所有消费者“已读取、但尚未确认”的消息；
    • XACK 命令用于向消息队列确认消息处理已完成；

Stream 应用

消息队列

生产者通过 XADD 命令插入一条消息：

# * 表示让 Redis 为插入的数据自动生成一个全局唯一的 ID
# 往名称为 mymq 的消息队列中插入一条消息，消息的键是 name，值是 xiaolin
> XADD mymq * name xiaolin
"1654254953808-0"

插入成功后会返回全局唯一的 ID："1654254953808-0"。消息的全局唯一 ID 由两部分组成：

  • 第一部分“1654254953808”是数据插入时，以毫秒为单位计算的当前服务器时间；
  • 第二部分表示插入消息在当前毫秒内的消息序号，这是从 0 开始编号的。例如，“1654254953808-0”就表示在“1654254953808”毫秒内的第 1 条消息。

消费者通过 XREAD 命令从消息队列中读取消息时，可以指定一个消息 ID，并从这个消息 ID 的下一条消息开始进行读取（注意是输入消息 ID 的下一条信息开始读取，不是查询输入 ID 的消息）。

# 从 ID 号为 1654254953807-0 的消息开始，读取后续的所有消息（示例中一共 1 条）。
> XREAD STREAMS mymq 1654254953807-0
1) 1) "mymq"
   2) 1) 1) "1654254953808-0"
         2) 1) "name"
            2) "xiaolin"

如果想要实现阻塞读（当没有数据时，阻塞住），可以调用 XRAED 时设定 BLOCK 配置项，实现类似于 BRPOP 的阻塞读取操作。

比如，下面这命令，设置了 BLOCK 10000 的配置项，10000 的单位是毫秒，表明 XREAD 在读取最新消息时，如果没有消息到来，XREAD 将阻塞 10000 毫秒（即 10 秒），然后再返回。

# 命令最后的“$”符号表示读取最新的消息
> XREAD BLOCK 10000 STREAMS mymq $
(nil)
(10.00s)

Stream 的基础方法，使用 xadd 存入消息和 xread 循环阻塞读取消息的方式可以实现简易版的消息队列，交互流程如下图所示：

前面介绍的这些操作 List 也支持的，接下来看看 Stream 特有的功能。

Stream 可以以使用 XGROUP 创建消费组，创建消费组之后，Stream 可以使用 XREADGROUP 命令让消费组内的消费者读取消息。

创建两个消费组，这两个消费组消费的消息队列是 mymq，都指定从第一条消息开始读取：

# 创建一个名为 group1 的消费组，0-0 表示从第一条消息开始读取。
> XGROUP CREATE mymq group1 0-0
OK
# 创建一个名为 group2 的消费组，0-0 表示从第一条消息开始读取。
> XGROUP CREATE mymq group2 0-0
OK

消费组 group1 内的消费者 consumer1 从 mymq 消息队列中读取所有消息的命令如下：

# 命令最后的参数“>”，表示从第一条尚未被消费的消息开始读取。
> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
   2) 1) 1) "1654254953808-0"
         2) 1) "name"
            2) "xiaolin"

消息队列中的消息一旦被消费组里的一个消费者读取了，就不能再被该消费组内的其他消费者读取了，即同一个消费组里的消费者不能消费同一条消息。

比如说，我们执行完刚才的 XREADGROUP 命令后，再执行一次同样的命令，此时读到的就是空值了：

> XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS mymq >
(nil)

但是，不同消费组的消费者可以消费同一条消息（但是有前提条件，创建消息组的时候，不同消费组指定了相同位置开始读取消息）。

比如说，刚才 group1 消费组里的 consumer1 消费者消费了一条 id 为 1654254953808-0 的消息，现在用 group2 消费组里的 consumer1 消费者消费消息：

> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
   2) 1) 1) "1654254953808-0"
         2) 1) "name"
            2) "xiaolin"

因为我创建两组的消费组都是从第一条消息开始读取，所以可以看到第二组的消费者依然可以消费 id 为 1654254953808-0 的这一条消息。因此，不同的消费组的消费者可以消费同一条消息。

使用消费组的目的是让组内的多个消费者共同分担读取消息，所以，我们通常会让每个消费者读取部分消息，从而实现消息读取负载在多个消费者间是均衡分布的。

例如，我们执行下列命令，让 group2 中的 consumer1、2、3 各自读取一条消息。

# 让 group2 中的 consumer1 从 mymq 消息队列中消费一条消息
> XREADGROUP GROUP group2 consumer1 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
   2) 1) 1) "1654254953808-0"
         2) 1) "name"
            2) "xiaolin"
# 让 group2 中的 consumer2 从 mymq 消息队列中消费一条消息
> XREADGROUP GROUP group2 consumer2 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
   2) 1) 1) "1654256265584-0"
         2) 1) "name"
            2) "xiaolincoding"
# 让 group2 中的 consumer3 从 mymq 消息队列中消费一条消息
> XREADGROUP GROUP group2 consumer3 COUNT 1 STREAMS mymq >
1) 1) "mymq"
   2) 1) 1) "1654256271337-0"
         2) 1) "name"
            2) "Tom"

基于 Stream 实现的消息队列，如何保证消费者在发生故障或宕机再次重启后，仍然可以读取未处理完的消息？

Streams 会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，直到消费者使用 XACK 命令通知 Streams“消息已经处理完成”。

消费确认增加了消息的可靠性，一般在业务处理完成之后，需要执行 XACK 命令确认消息已经被消费完成，整个流程的执行如下图所示：

如果消费者没有成功处理消息，它就不会给 Streams 发送 XACK 命令，消息仍然会留存。此时，消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。

例如，我们来查看一下 group2 中各个消费者已读取、但尚未确认的消息个数，命令如下：

127.0.0.1:6379> XPENDING mymq group2
1) (integer) 3
2) "1654254953808-0"  # 表示 group2 中所有消费者读取的消息最小 ID
3) "1654256271337-0"  # 表示 group2 中所有消费者读取的消息最大 ID
4) 1) 1) "consumer1"
      2) "1"
   2) 1) "consumer2"
      2) "1"
   3) 1) "consumer3"
      2) "1"

如果想查看某个消费者具体读取了哪些数据，可以执行下面的命令：

# 查看 group2 里 consumer2 已从 mymq 消息队列中读取了哪些消息
> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2
1) 1) "1654256265584-0"
   2) "consumer2"
   3) (integer) 410700
   4) (integer) 1

可以看到，consumer2 已读取的消息的 ID 是 1654256265584-0。

一旦消息 1654256265584-0 被 consumer2 处理了，consumer2 就可以使用 XACK 命令通知 Streams，然后这条消息就会被删除。

> XACK mymq group2 1654256265584-0
(integer) 1

当我们再使用 XPENDING 命令查看时，就可以看到，consumer2 已经没有已读取、但尚未确认处理的消息了。

> XPENDING mymq group2 - + 10 consumer2
(empty array)

好了，基于 Stream 实现的消息队列就说到这里了，小结一下：

  • 消息保序：XADD/XREAD
  • 阻塞读取：XREAD block
  • 重复消息处理：Stream 在使用 XADD 命令，会自动生成全局唯一 ID；
  • 消息可靠性：内部使用 PENDING List 自动保存消息，使用 XPENDING 命令查看消费组已经读取但是未被确认的消息，消费者使用 XACK 确认消息；
  • 支持消费组形式消费数据

Redis 基于 Stream 消息队列与专业的消息队列有哪些差距？

一个专业的消息队列，必须要做到两大块：

  • 消息不丢。
  • 消息可堆积。

1、Redis Stream 消息会丢失吗？

使用一个消息队列，其实就分为三大块：生产者、队列中间件、消费者，所以要保证消息就是保证三个环节都不能丢失数据。

Redis Stream 消息队列能不能保证三个环节都不丢失数据？

  • Redis 生产者会不会丢消息？生产者会不会丢消息，取决于生产者对于异常情况的处理是否合理。从消息被生产出来，然后提交给 MQ 的过程中，只要能正常收到（MQ 中间件）的 ack 确认响应，就表示发送成功，所以只要处理好返回值和异常，如果返回异常则进行消息重发，那么这个阶段是不会出现消息丢失的。
  • Redis 消费者会不会丢消息？不会，因为 Stream（MQ 中间件）会自动使用内部队列（也称为 PENDING List）留存消费组里每个消费者读取的消息，但是未被确认的消息。消费者可以在重启后，用 XPENDING 命令查看已读取、但尚未确认处理完成的消息。等到消费者执行完业务逻辑后，再发送消费确认 XACK 命令，也能保证消息的不丢失。
  • Redis 消息中间件会不会丢消息？会，Redis 在以下 2 个场景下，都会导致数据丢失：

可以看到，Redis 在队列中间件环节无法保证消息不丢。像 RabbitMQ 或 Kafka 这类专业的队列中间件，在使用时是部署一个集群，生产者在发布消息时，队列中间件通常会写“多个节点”，也就是有多个副本，这样一来，即便其中一个节点挂了，也能保证集群的数据不丢失。

2、Redis Stream 消息可堆积吗？

Redis 的数据都存储在内存中，这就意味着一旦发生消息积压，则会导致 Redis 的内存持续增长，如果超过机器内存上限，就会面临被 OOM 的风险。

所以 Redis 的 Stream 提供了可以指定队列最大长度的功能，就是为了避免这种情况发生。

当指定队列最大长度时，队列长度超过上限后，旧消息会被删除，只保留固定长度的新消息。这么来看，Stream 在消息积压时，如果指定了最大长度，还是有可能丢失消息的。

但 Kafka、RabbitMQ 专业的消息队列它们的数据都是存储在磁盘上，当消息积压时，无非就是多占用一些磁盘空间。

因此，把 Redis 当作队列来使用时，会面临的 2 个问题：

  • Redis 本身可能会丢数据；
  • 面对消息挤压，内存资源会紧张；

所以，能不能将 Redis 作为消息队列来使用，关键看你的业务场景：

  • 如果你的业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。
  • 如果你的业务有海量消息，消息积压的概率比较大，并且不能接受数据丢失，那么还是用专业的消息队列中间件吧。

补充：Redis 发布/订阅机制为什么不可以作为消息队列？

发布订阅机制存在以下缺点，都是跟丢失数据有关：

  1. 发布/订阅机制没有基于任何数据类型实现，所以不具备“数据持久化”的能力，也就是发布/订阅机制的相关操作，不会写入到 RDB 和 AOF 中，当 Redis 宕机重启，发布/订阅机制的数据也会全部丢失。
  2. 发布订阅模式是“发后既忘”的工作模式，如果有订阅者离线重连之后不能消费之前的历史消息。
  3. 当消费端有一定的消息积压时，也就是生产者发送的消息，消费者消费不过来时，如果超过 32M 或者是 60s 内持续保持在 8M 以上，消费端会被强行断开，这个参数是在配置文件中设置的，默认值是 client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60。

所以，发布/订阅机制只适合即时通讯的场景，比如构建哨兵集群open in new window的场景采用了发布/订阅机制。

总结

Redis 后续版本又支持四种数据类型，它们的应用场景如下：

  • BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；
  • HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；
  • GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；
  • Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息 ID，支持以消费组形式消费数据。

针对 Redis 是否适合做消息队列，关键看你的业务场景：

  • 如果你的业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。
  • 如果你的业务有海量消息，消息积压的概率比较大，并且不能接受数据丢失，那么还是用专业的消息队列中间件吧。

参考资料

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