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redis的List数据类型作为消息队列，已经比较合适了，但存在一些不足，比如只能独立消费，订阅发布又无法支持数据的持久化，相对前两者，Redis Stream作为消息队列的使用更为有优势。
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相信球迷小伙伴们对文字直播这个东西都不陌生，时常在想，这个功能是怎么实现的？
具体说就是用什么技术实现最为合适？如何面对数以百万计的读压力？广告消息是如何插播进来的？最后的历史消息如何归档，如何持久化存储？
文字直播其实就是解说员作为生产者，生产消息（文字信息），各种客户端作为消费者，消费信息（刷新文字内容）。
典型的消息队列实现，可以用队列或者类似队列的功能实现，这里只是简单想象一下，结合redis中的stream数据类型，来学习stream作为消息队列的功能实现。
1，生成者：生产者队列的创建，与消息的增删改
1.1 创建并写入消息
语法：xadd queue_name Id filed value(filed value)
1，每一组消息需要一个唯一的Id，*号表示服务器自动生成ID，后面顺序跟着一组或者多组消息（filed value）
2，消息ID的形式是timestampInMillis-sequence，例如1527846880572-5，它表示当前的消息在毫米时间戳1527846880572时产生，并且是该毫秒内产生的第5条消息。
消息ID可以由服务器自动生成，也可以由客户端自己指定，但是形式必须是整数-整数，而且必须是后面加入的消息的ID要大于前面的消息ID。
3，消息元素的的结构为key-value,必须成对出现，如果key或者value元素中有空格，必须用"abc def"或者'abc def'括起来
1.2 生产者写入消息
语法：xadd queue_name *|Id filed value
1.3 xlen 当前stream的长度：xlen stream_name
xlen "NBA_Match_001" ，也就是上面写入的10条消息
1.4 限制某一个stream的最大长度，maxlen
依据先进先出的原则，自动删除超出最长长度的消息
xadd "NBA_Match_001" maxlen 50000 * "2019-07-13 08:26:39" "反击哈腾，一条龙上篮得分"
1.5 查询消息（查询是生产者查询自己生产的消息，跟消费者的消费是两码事）
正向查询
xrange "NBA_Match_001" # 查询所有消息
xrange "NBA_Match_001" - + # -表示最小值, +表示最大值
xrange "NBA_Match_001" 1562980142175-0 + # 指定最小消息ID的列表
xrange "NBA_Match_001"- 1562980142175-0 # 指定最大消息ID的列表反向查询
xrevrange "NBA_Match_001"
xrevrange "NBA_Match_001" + -
xrevrange "NBA_Match_001" + 1562980142175-0
xrevrange "NBA_Match_001" 1562980142175-0 -
1.6 删除消息
xdel stream_name id，删除消息并不是真正的物理删除，队列的长度不变，指示标记当前消息被删除
1.7 查看stream属性xinfo stream stream_name
1.8 del stream_name
删除 stream ：del NBA_Match_001
删除本质上本Redis中的其他数据类型一致，stream本身就是一个key值，del key值就删除了整个消息的全部信息。
2 xread：独立消费
类似于List，生产者往list中写数据，消费者从list中读数据，只能有一个消费者
2. 1，从头部读取消息，从某个streams中读取n条消息，0-0只从头开始，或者指定从streams的Id开始
xread count 1 streams "NBA_Match_001" 0-0
xread count 1 streams "NBA_Match_001" 1562980142175-0
2.2，从尾部读取最新的一条消息
xread count 1 streams "NBA_Match_001" $
此时默认不返回任何消息
xread block 0 count 1 streams "NBA_Match_001" $
以阻塞的方式读取尾部最新的一条消息，直到新的消息的到来
3 多消费者xgroup ：消费组，每个组中的消费者独立消费stream中的消息
典型的比如文字直播的安卓App客户端，苹果App客户端，网页客户端等等。多个终端，都可以独立地消费队列里面的
3.1 创建消费组
对消息队列"NBA_Match_001"创建了两个消费组，一个是cg1，一个是cg2，比如网页客户端与App客户端
1，xgroup create "NBA_Match_001" cg1 0-0 # 表示从头开始消费
创建消费组cg1，消费组必须绑定一个steam（NBA_Match_001），从头（0-0 ）开始消费"NBA_Match_001"中的消息
2，xgroup create "NBA_Match_001" cg2 0-0 # 表示从头开始消费
3,2 从消费组中创建消费者
xreadgroup指令可以进行消费组的组内消费
xreadgroup GROUP cg1 c1 count 1 streams"NBA_Match_001" >
号表示从当前消费组的last_delivered_id后面开始读 ， 每当消费者读取一条消息，last_delivered_id变量就会前进
当一个组的消费则消费完全部消息之后，就没有新的消息了
每个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的，相互不受影响。也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。
同一个消费组(Consumer Group)可以挂接多个消费者(Consumer)，这些消费者之间是竞争关系，任意一个消费者读取了消息都会使游标last_delivered_id往前移动。
每个消费者者有一个组内唯一名称。
关于消费组，可能不太好理解，举个例子就比较清楚
假设有2个消费组cg1，cg2，对于cg1，其组内共有3个消费者c1,、c2、c3。一个消息队列中共有5条消息a,b,c,d,e，那么一种可能的消费方式如下
a -> c1
b -> c2
c -> c3
d -> c1
e -> c2也就是说3个消费者，对于消息的消费是互斥的，消费的消息是没有交集的
而对于cg2，同样可以消费a,b,c,d,e这5条消息，不依赖于cg1消费组以及消费情况，同理，具体怎么消费，取决于其组内的消费者数量
就好比体育直播的客户端，正常情况下，网页客户端可以收到所有的直播消息，手机App客户端也可以收到所有的直播消息一样，不同消费组间对消息的消费互不干扰。
4 多个生产者和多个消费者
这种情况类似以上，不用的是增加了多个消费者，在上面的基础上做了扩展。
其实不难想象，文字直播插播的广告消息，可能是类似如下结构，是另外一个独立的生产者，与文字直播员一样生成写入消息到队列，然后客户端看到的就是夹杂了广告的直播。
目前就个人认识而言，stream数据类型实现消息队列并不完美，最大的问题就是单点压力问题：这里是说单点压力，而不是单点故障，stream类型数据，其实从逻辑上看，是一个key值（stream_name），跟着一系列value（消息），这些消息只能存储在一个Redis实例中，如何缓解多个消费者对单个Key值中的消息消费压力？说来说去，不就是想说kafka的partition么……