Redis 多消费队列方案

首先在Redis-cli中使用XADD命令插入一条数据

查看对象编码

可以看到对象的数据类型为stream，返回的streamID 的基本结构为 "{timestamp}-{sequence}"
使用XINFO命令查看该 stream Key 的基本信息

可以看到stream中使用了一种 "radix-tree" 数据结构。

Radix树对上述单词的存储

当插入first时

相比于普通的字典树，Radix树会将单节点树枝压缩为一个节点，以节省存储空间，提高搜索的效率。在Streams结构中，默认生成的StreamID为 时间戳+自增序列号 的形式，当消息的时间分布紧凑时，这种存储结构多个StreamID复用的前缀将很长，可以将存储空间压缩得很小，这对于内存使用内存存储数据的Redis很重要。Radix树的另一个优点是解决了hash冲突的问题。对于一般的hash结构，当遇到hash冲突的情况，一般采用链地址法的方式解决冲突。这样一个hash槽中的链可能会很长，如果采用扩容的方式，执行效率一般也不是很高。采用树结构索引数据解决了hash冲突的问题。当然，Radix树在遇到新插入的数据时也会遇到数据节点拆分的问题。

stream 是一种 append-only 的数据结构，只有 del 命令可以删除对应的Key。

指定添加数据的最大长度（~表示只在节点删除时清除数据，能保证数据个数的最大长度不小于 LENGTH 个，不需要每次调整Radix树，性能相对较好）

阻塞式，获取最新1条的数据（阻塞单位：ms）

根据Streams支持的命令，要使用Streams作为多消费队列，主要有以下几点：

官网介绍
中文官网命令介绍
图解Redis数据结构，讲的比较好
知乎上基于Redis消息队列方案介绍

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