本文是Redis作者antirez的一篇博客

原文地址：antirez.com/news/128

我们在Redis5版本迎来了一个新的数据结构，它的名字叫做"Streams"。（撒花）Streams一经推出，就引起了社区中各位大佬的关注。所以我决定过一段时间做一个社区调查，讨论一下它的使用场景，并会在博客中将结果记录下来（是Redis作者的博客）。今天我想聊的是另一个问题：我怀疑有很多用户认为Streams的使用场景是和Kafka一样的。实际上，这个数据结构的设计背景也是消息的生产和消费，但你应该认为Redis Streams只是更擅长做这样的事情。流是一种很好的模型和"心理模型"，它能帮助我们更好的设计系统，但是Redis Streams像其他Redis数据结构一样，它更加通用，可以用来处理更多不同的问题。所以这篇博客我们会重点关注Redis Streams作为一种数据结构有哪些特性，而完全忽略它的阻塞操作、消费群和所有消息相关的内容。

Streams是steroids上的CSV文件

如果你想记录一系列的结构化数据，并且确定数据库是足够大的，你可能会说：我们以追加写入的方式打开一个文件，每一行记录是一个CSV数据项：

time=1553096724033,cpu_temp=23.4,load=2.3 time=1553096725029,cpu_temp=23.2,load=2.1

这看起来很简单，然后人们一直这样做了好多年，并且一直持续着：如果你知道你在做什么，那么这将成为一种固定的模式。如果同样的事情发生在内存中会怎样呢？内存的顺序写入能力更强，并且会自动移除掉CSV文件的一些限制：

1. 很难批量查询
2. 太多的冗余信息：每个条目的时间几乎相同，字段也相同。但是移除字段会降低灵活性，就不能再增加别的字段了
3. 每个条目的偏移量都是它在文件中的字节偏移量，而如果我们修改了文件结构，那么这些偏移量就会失效。所以这里缺少一个唯一标识的ID。
4. 不能删除条目，只能标记无效。如果不重写日志的话，又没有垃圾回收，重写日志经常会因为各种原因出错，所以最好不要重写。

不过使用这样的CSV条目也有一些好处：没有固定格式，字段可以改变，生成比较容易，而且存储格式比较紧凑。我们保留了其优点，去掉了限制，于是设计出了像Redis Sorted Set这样的混合数据结构——Redis Streams。他们看起来像基本数据结构一样，但是为了得到这样的效果，内部是有多种表现形式的。

Streams 101（就是Streams基础部分）

Redis Streams是一种通过基数树连接的增量压缩的宏节点。（好难理解的概念，把原话贴出来：Redis Streams are represented as delta-compressed macro nodes that are linked together by a radix tree）。它的作用是，快速查找一个随机项，获取范围值，删除旧值来创建一个有大小上限的流。对程序员来说，我们的接口和CSV文件很相似：

> XADD mystream * cpu-temp 23.4 load 2.3
"1553097561402-0"
> XADD mystream * cpu-temp 23.2 load 2.1
"1553097568315-0"
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通过这个例子可以看到，XADD命令自动生成并返回了一个entry ID。它是单调递增的，并且有两部分组成，<时间>-<数量>，时间是毫秒级，而数量则是同一毫秒生成的entry数量递增。

所以第一个从上面所说的"追加写入CSV"文件抽象出来概念就是，如果用星号作为XADD命令的ID参数，就从服务器获取了一个entry ID。这个ID不仅仅是entry的唯一标识，也和entry加入流的时间有关。XRANGE命令可以批量获取或获取单个数据项。

> XRANGE mystream 1553097561402-0 1553097561402-0
1) 1) "1553097561402-0"2) 1) "cpu-temp"2) "23.4"3) "load"4) "2.3"
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在这个例子中，为了得到单个数据项，我用了相同的ID作为起始和结束值。然而我可以获取任意范围的数据项，并且用COUNT参数限制结果的数量。我也可以将起止参数都设置为时间戳，获取一段时间内的数据项。

> XRANGE mystream 1553097560000 1553097570000
1) 1) "1553097561402-0"2) 1) "cpu-temp"2) "23.4"3) "load"4) "2.3"
2) 1) "1553097568315-0"2) 1) "cpu-temp"2) "23.2"3) "load"4) "2.1"
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篇幅原因，我们不再展示更多的Streams API了。我们有相关的文档，感兴趣的同学可以去阅读。目前为止，我们只需要关注基本使用方法：XADD用来增加数据，XRANGE（或XREAD）用来读取数据。我们来看一下我为什么说Streams是一个强大的数据结构。

网球运动员

前几天我和一个最近在学习Redis的朋友一起建模一个应用程序：这是一个用来追踪当地网球场、球员和比赛的app。很明显，球员是一个小的模型，在Redis中只需要用一个hash就足够了，key的形式可以是player:<id>。当你进一步使用Redis建模时，就会意识到你需要去追踪指定网球俱乐部的一场比赛。如果球员1和球员2打了一场比赛，球员1获胜。那么我们可以这样来记录：

> XADD club:1234.matches * player-a 1 player-b 2 winner 1
"1553254144387-0"
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通过这样简单的操作，我们就可以获得如下的信息：

1. 一场比赛的唯一标识：流里的ID
2. 不需要创建一个表示比赛的对象
3. 分页查询比赛情况，或者查看某场比赛是否在指定时间就进行

在Streams出现之前，我们需要创建一个Sorted Set，分数是时间。Sorted Set的元素是比赛的ID（存在一个Hash里）。这不仅是增加了工作量，而且还造成了更多的内存浪费，比你想象的要多得多。

现在看起来Streams像是一个追加模式的，以时间为分数，元素是小型Hash的Sorted Set。简而言之，这是Rediscover建模环境中的一次革命。

内存使用情况

上面的例子不仅仅是固化模式的问题，相比旧有的Sorted Set+ Hash的模式，Streams对内存的节省做了很好的优化，然而这一点是不容易被发现的。

假设我们要记录100万场比赛，

Sorted Set + Hash的内存使用量是220MB（242RSS）

Stream的内存使用量是16.8MB（18.11RSS）

这不仅仅是一个数量级的差异（实际上是13倍的差异），这意味着我们旧有的模式实在是太浪费了，而新的模式是完美可行的。Redis Streams还有其他神奇的地方：宏节点可以包括多个元素，它们使用叫做listpack的数据进行编码。listpacks会对二进制形式的整数进行编码，即时它是语义字符串。最重要的是，我们使用了增量压缩和相同字段压缩。我们可以通过ID或时间进行查询，因为宏节点是用基数树连接的。基数树叶被设计为使用很少的内存。所有的事情都使用极少的内存，但有趣的是，用户并不能从语义上看到使Streams更加高效的实现细节。

现在我们来做一个简单的计算，如果我保存了100万个entry，使用了18MB内存，那么1000万个就是180MB，1亿个使用1.8GB，保存10亿数据也只使用18GB内存。

时间序列

有一个比较重要的事情需要注意，在我看来，上面我们用来记录网球比赛的例子与把Redis Streams作为一个时间序列来使用非常不同。没错，逻辑上我们仍然是记录一类事件，但本质上的区别是记录日志和创建一个entry并存入对象的不同。在使用时间序列时，我们只是记录一个外部事件，而不需要真的展示一个对象。你可能认为这个区别不重要，但事实不是这样。对Redis用户来说很重要的是，如果需要保存一系列有序的对象，并且给每个对象赋一个ID，那么就需要使用Redis Streams。

然而即时是一个简单的时间序列，也是一个很大的用例，因为在Streams出现之前，Redis在面对这种用例时令人有些绝望。一个节省内存，并且灵活的流，对开发者来说是一个重要的工具。

结论

Streams非常灵活并且有很多使用场景，我想尽量用简短的语言，以确保上面的例子和内存分析更加通俗易懂。也许大多数读者已经搞懂了。不过在上个月我和别人交流时感觉到Streams和流式处理还是有着很强的关联。就像这个数据结构只能用来处理流一样，事实并非如此。