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/SUB、BLOCKED 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Kafka的Consumer 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
# 目前Redis还不支持创建空的stream，所以我们可以添加一个特殊消息,
# 来创建一个新的stream(频道)
ip:7000> xadd channel1 * create-channel null
1528702126345-0- 发送消息
# 发送一条消息，只需要使用xadd命令即可，我们可以给每条消息命名，顺便带上消息来源，方便业务逻辑处理。
# 我们也可以一次发送多条消息，可以作为优化网络开销的一种手段。
ip:7000> xadd channel1 * msg1-tony "Hello everyone."
1528702503377-0
ip:7000> xadd channel1 * msg2-tony "I am a big Redis fan." msg3-tony "Hope we can learn from each other.:-)"
1528702573546-0- 接收消息
# 新用户初次加入频道时，指定'$'作为一个特殊起始ID读取消息，表示只接收最新的频道消息
# 之后如果新消息，只需从上一次的返回结果ID继续读取即可
# 当没有新消息时，xread命令返回空集
ip:7000> xread BLOCK 100 STREAMS channel1 $
1) 1) "channel1"
2) 1) 1) 1528703048021-0
2) 1) "msg1-tony"
2) "Hello everyone."
ip:7000> xread BLOCK 100 STREAMS channel1 1528703048021-0
1) 1) "channel1"
2) 1) 1) 1528703061087-0
2) 1) "msg2-tony"
2) "I am a big Redis fan."
3) "msg3-tony"
4) "Hope we can learn from each other.:-)"
ip:7000> xread BLOCK 100 STREAMS channel1 1528703061087-0
(nil)- 获取历史消息
前面我们提到了，Redis Stream和PUB/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：
# 1528703061087-0 为用户记录的最后接收的消息的ID
ip:7000> xrange channel1 1528703061087-0 +
1) 1) 1528706457462-0
2) 1) "msg1-andy"
2) "Nice to meet you guys."
2) 1) 1528706497200-0
2) 1) "msg4-tony"
2) "When will Redis 5.0 GA comes out?"
3) 1) 1528706601973-0
2) 1) "msg1-antirez"
2) "I think it will arrive in the second half of 2018."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。
