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Redis Stream应用案例
阅读量:7065 次
发布时间:2019-06-28

本文共 2083 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

摘要: Redis Stream Redis最新的大版本5.0已经RC1了,其中最重要的Feature莫过于Redis Stream了,关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章(Redis Stream简介)。

Redis Stream

Redis最新的大版本5.0已经RC1了,其中最重要的Feature莫过于Redis Stream了,关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章(Redis Stream简介)。Redis Stream本质上是在Redis内核上(非Redis Module)实现的一个消息发布订阅功能组件。相比于现有的PUB/SUBBLOCKED LIST,其虽然也可以在简单的场景下作为消息队列来使用,但是Redis Stream无疑要完善很多。Redis Stream提供了消息的持久化和主备复制功能、新的RadixTree数据结构来支持更高效的内存使用和消息读取、甚至是类似于KafkaConsumer Group功能。今天我们重点关注怎么在实际业务场景下去使用Redis Stream

Redis Stream实战——IRC系统

相信大家对IRC都比较了解了(还记得被和谐掉的xx聊天室吗:-)),很多知名的开源项目(包括Redis)都有自己的IRC频道,方便开发者和使用者实时的进行思想火花的碰撞,我们今天介绍的主角——Redis Stream,本身就是起源于IRC中一个用户的idea。IRC的模型如下,

在某个IRC频道中的用户,既可以向所有的其他用户自由的发送消息,也可以接收其他所有用户发送的消息。如果要基于Redis来构建一个IRC系统,那我们不由自主的会想到使用Redis的PUB/SUB功能,

可以看到,基于PUB/SUB,只需要所有的用户(client)都订阅(subscribe)同一个IRC频道(channel1),就可以接收所有用户发出的消息了。发出消息时,只需使用发布命令(publish)命令即可。整个业务逻辑非常的清晰简单,这也是Redis强大和流行的重要原因——提供的功能和数据结构能尽可能提升开发者的开发效率。

但是基于PUB/SUB构建的IRC,有一个问题是PUB/SUB的消息模型是Fire and Forgot。也就是说Redis本身并不保存任何历史消息,如果IRC中某个用户的网络连接出现异常,重新加入IRC后,他是看不到断链期间的聊天记录的,新加入的用户同样也看不到最近一段时间的历史记录,这个对用户迅速的理解当前讨论的问题非常不便。此外,如果Redis发生了重启,所有的用户也需要重新订阅频道。

那如果基于Redis Stream来构建IRC呢?

  • 创建频道

  • 发送消息

  • 接收消息

  • 获取历史消息
    前面我们提到了,Redis StreamPUB/SUB相比,一个重要的区别是,Redis Stream可以获取历史发送的消息,所以当一个用户断开连接重新加入IRC时,可以通过如下方式获取历史消息:

Redis Stream实战——IoT数据采集

Redis除了强大而且丰富的数据结构支持,还有一个很重要的能力是跨平台,甚至是作为一个嵌入式的存储系统跑在基于ARM的平台上,比如作者之前就宣称,Redis成功的跑在了“树莓派”上。

试想一下,在IoT时代,会有无数随时随地可以接入互联网的智能设备,你家里的冰箱会实时的汇报,冰箱里面有哪些食物,数量多少,新鲜程度如何,空调会汇报现在温度多少,空气质量如何,你的车会不断的汇报发动机的各项数据,变速箱的各项数据,车内空气的各项数据。这么多的IoT设备会形成巨大的数据洪流,采集完成后在云端进行分析,产生巨大的用户价值。

这些数据虽然内容各个不同,但是都有一个共同的特点,都是一种时序数据。看到这里,你可能会突然发现,Redis Stream从设计初就是为了支持时间序列数据而生(见第一部分Redis Stream介绍),Redis又成功的跑在了ARM平台,而未来物联网会有万亿级的设备基于ARM平台。所以,我们不由自主的可以猜想,除了现在在各种互联网服务中作为Cache和KV存储广泛应用,Redis下一个大放异彩的领域也许就在物联网。

上面这个图,就是一个典型的物联网设备信息采集,分析,展示的架构。Redis作为一个嵌入式的存储系统跑在各个IoT设备上,各个设备使用Redis Stream暂存产生的时序数据,然后再异步的推送到云端。云上部署的各个业务程序,会读取推送的原始数据,基于一定的规则进行分析,然后将结果写入可靠的数据存储系统。用户读取结果,在APP或者web页面上进行展示,从而整个系统形成一个闭环。

作者简介

夏德军,花名夏周,阿里云Redis技术专家,负责阿里云Redis内核开发和维护。活跃于开源社区,Redis Contributor,设计并实现了阿里云Redis开源项目ApsaraCache的部分核心feature,如时间点恢复,binlog同步等。

转载地址:http://buill.baihongyu.com/

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