来源：antirez
翻译：Kevin (公众号：中间件小哥）
Redis 5 中引入了一个名为 Streams 的新的 Redis 数据结构，吸引了社区极大的兴趣。接下来，我会在社区里进行调查，同用户们谈谈他们在实际生产中的使用场景，然后写个博客记录一下。
今天我想解决另一个问题：我有点怀疑许多用户仅仅把Streams 作为解决类似 Kafka 所要解决的问题的一个手段。实际上，这个数据结构，在当初设计的时候，在生产者/消费者消息通信的场景下，也是可以用起来的。而且我意识到 Streams 是很擅长这个场景的，用法也很简洁。Streaming 是一个很好的模式和“思维模型”，在被用来设计系统时，可以获得巨大的成功。但是 Redis Streams 就像大多数 Redis 数据结构一样，是比较通用的结构，可以用来对许多不同的问题进行建模。在本篇博文中，我将聚焦在作为纯粹数据结构的 Streams，完全忽略其阻塞式的操作、消费者群组和所有和消息通讯有关的部分。
作为 CSV 文件加强版的 Streams
如果你要把一系列结构化的数据项记录下来，并且觉得用数据库毕竟有点“杀鸡用牛刀”，那么你可能会说：让我们以“仅追加”（append only）模式打开一个文件，然后把每一行作为 CSV（逗号分隔的值）格式记录下来：
（以 append only 模式打开 data.csv 文件）
time=1553096724033,cpu_temp=23.4,load=2.3
time=1553096725029,cpu_temp=23.2,load=2.1
看起来是很简单的，是吧，人们一直也是这么做的：这是一个一致的模式，如果你知道你在做什么的话。但是和这个（文件）模式对等的 in-memory（内存）模式是怎样的呢？内存比 append only 文件更强大，自然也就没有类似 CSV 文件的一些限制：
做范围查询比较难（效率低）；
太多冗余信息：每条记录中的时间差不多是一样的，而且许多列都是重复的。同时，在你想切换到不同的一组列时，如果移除这些冗余信息，这会使得格式的灵活性更低。
数据项的位移就是文件中的字节位移：如果我们改变文件的结构，那么位移值就会是错的，所以实际上这里没有真正的 primary Id 的概念。
我不能移除这些数据条目，在没有 GC（垃圾收集）能力的情况下，只能将他们标记为“失效”，如果不重写 log（日志）的话。而且因为某些原因，日志重写的性能很差，如果能够避免的话，就再好不过了。
从另外一个角度看，这些 CSV 条目的日志也有好的方面：他们没有固定的结构，数据列可以变化，容易生成，而且毕竟其结构也是比较紧凑的。Redis Streams 的设计理念就是取长补短，其结果就是一个和 Redis Sorted sets 非常类似的混合型数据结构：他们看起来像是一个基础数据结构，为了达到这样一个效果，在底层他们有多种表现形式。
Streams 101
（你可以跳过这个部分，如果你已经了解 Redis Streams 的基础的话）
Redis Streams 由差分压缩（delta-compressed）的宏节点表示，这些节点通过基数树（radix tree）连接在一起。其效果就是，可以非常快的进行随机查找、按需获取范围、删除老的数据项，从而创建一个带上限的 stream，等等。同时，给程序员的接口和 CSV 文件是非常类似的：
> XADD mystream * cpu-temp 23.4 load 2.3
"1553097561402-0"
> XADD mystream * cpu-temp 23.2 load 2.1
"1553097568315-0"
从上面的例子我们看到，XADD 命令自动产生和返回了记录 ID，记录 ID 是单调递增的，由 2 个部分组成：<时间>-<计数器>，时间以毫秒表示，对于在同一毫秒中产生的记录，计数器会递增。
以“只追加（append only）CSV 文件”的思想作为基础，我们构建的第一个新的抽象是：既然我们使用星号作为 XADD 命令的 ID 参数，从服务侧我们就可以免费得到记录 ID。这个 ID 不仅可以用来指示一个 stream 中的某一条数据记录，也关联了这条记录加入 stream 的时间。实际上，XRANGE 命令既可以做范围查询，也可以查询单条记录。
> XRANGE mystream 1553097561402-0 1553097561402-0
1) 1) "1553097561402-0"
2) 1) "cpu-temp"
2) "23.4"
3) "load"
4) "2.3"
在这个例子中，为了标识单个元素，我使用了相同的 ID 作为范围查询的起止条件。但是，我也可以使用任何范围条件，加上一个 COUNT 参数来限制查询结果的个数。同样的，也不必详细指明完整的 ID 作为范围条件，可以只用 ID 的 Unix 毫秒时间戳部分，来获取给定时间范围内的元素。
> 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"
现在，没必要展示更多的 Streams API 了，详细的内容可以参考 Redis 文档。让我们聚焦在其使用模式上：XADD 用来添加元素，XRANGE(也包括 XREAD)是用来获取范围内的元素（取决于你的目的），让我们看下为什么我把 Streams 称为一个如此强大的数据结构。
如果你想对 Streams 及其 API 了解更多的话，请一定看下这篇教程：https://redis.io/topics/streams-intro
网球选手
几天前我和一个最近正在学习 Redis 的朋友一起对一个应用进行建模，这个应用是用来记录本地的网球场、本地的选手和比赛的。用来对选手建模的方法是显而易见的：一个选手是一个小的对象，所以一个 hash 值加上选手:
> XADD club:1234.matches * player-a 1 player-b 2 winner 1
"1553254144387-0"
通过这个简单的操作，我们得到了：
一个唯一的比赛 ID：stream 中的 ID；
不需要为了标识一场比赛而创建一个对象；
免费的范围查询可以对比赛记录进行分页，也可以查看在过去一个给定时刻的比赛记录；
在 Streams 出现前，我们需要创建一个按时间排序的 sorted set。sorted set 中的元素就是比赛的 ID，同时还需要作为 hash 值保存在一个不同的 key 中。这不仅意味着更多的工作，同时也带来了难以想象的内存浪费。还有更多的你能想到的情况（后面可以看到）。
目前，可以看到的一点是，Redis Streams 就是一种处于仅追加模式（append only）的 Sorted Set，以时间作为键，每个元素是一个小的 hash 值。在对 Redis 进行建模的场景下，带来革命性的一点就是他的简洁。
内存使用
上述用例不仅意味着一个从行为上看更为一致的模式。比起老的 Sorted set + hash 的方式，Stream 方案的内存开销是如此之低，以至于之前不具有可行性的东西，现在完全是可行的。
以下数字是按之前的配置计算的、保存 100 万条比赛数据的开销：
Sorted Set + Hash 内存开销 = 220 MB (242 RSS)
Stream 内存开销 = 16.8 MB (18.11 RSS)
这超过了一个数量级的差别（准确的说是 13 倍的差别），而且这意味着那些之前在内存中开销太大的用例，现在完全是可行的。神奇的地方就在于 Redis Streams：宏节点可以包含多个以 listpack 数据结构、非常紧凑的方式编码的元素。例如，即使整数在语义上是字符串，但 listpack 可以把他们编码为二进制形式。在这个基础上，我们可以进行差分压缩和“相同列”的压缩。同时，因为宏节点在基数树（在设计上仅占用很少的内存）中链接在一起，我们也可以通过 ID 和时间进行查询。所有这些加在一起，使得内存占用很少。有意思的是，在语义上，用户看不到任何使得 Streams 如此高效的实现细节。
现在，让我们做一个简单的计算。如果我可以用 18MB 的内存存储 1 百万条记录，180MB 存 1 千万条，1.8GB 存 1 亿条记录。如果有 18GB 内存的话，可以存 10 亿条记录。
时间序列
依我看，我们需要重点关注的是，上述我们使用 Stream 表示网球比赛的用法，在语义上，同使用 Stream 处理一个时间序列是完全不同的。是的，逻辑上我们仍然在记录某种事件，但一个重要的区别是，在一种场景下，我们记录和创建记录条目来呈现对象；在时间序列场景下，我们只是测量某些外部发生的事情，而这并不会表示成一个对象。你可能认为这个区别不重要，但其实不然。对于 Redis 用户，重要的一点是需要建立一个概念，Redis Streams 可以用来创建具有全序的小对象，每个对象都有一个 ID。
时间序列是一个最基础的使用场景，显然，也是最重要的使用场景，但在 Streams 出现前，Redis 对这种场景是有些无能为力的。Streams 的内存特性和灵活性，加上带上限的 stream（capped stream）的能力（参考 XADD 命令的参数选项），在开发者的手中是一个非常有力的工具。
结论
Streams 是非常灵活的，而且有很多使用场景。好了，话不多说，上述的例子我想要传达的一个关键信息就是关于内存使用的分析，也许对于许多读者来说这已经很明显了，但是最近几个月和人们的交谈给我一种感觉，在 Streams 和 Streams 的使用场景之间有着很强的关联性，就好像这个数据结构只擅长这种场景一样，但其实不是这样的。：-）
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