Streams：一个新的Redis通用数据结构

因为用来建模 Redis 流的设计，内存使用率是非常低的。这取决于它们的字段、值的数量和长度，对于简单的消息，每使用 100MB 内存可以有几百万条消息。此外，该格式设想为需要极少的序列化：listpack 块以 radix 树节点方式存储，在磁盘上和内存中都以相同方式表示的，因此它们可以很轻松地存储和读取。例如，Redis 可以在 0.3 秒内从 RDB 文件中读取 500 万个条目。这使流的复制和持久存储非常高效。

我还计划允许从条目中间进行部分删除。现在仅实现了一部分，策略是在条目在标记中标识条目为已删除，并且，当已删除条目占全部条目的比例达到指定值时，这个块将被回收重写，如果需要，它将被连到相邻的另一个块上，以避免碎片化。

关于最终发布时间的结论

Redis 的流特性将包含在年底前（LCTT 译注：本文原文发布于 2017 年 10 月）推出的 Redis 4.0 系列的稳定版中。我认为这个通用的数据结构将为 Redis 提供一个巨大的补丁，以用于解决很多现在很难以解决的情况：那意味着你（之前）需要创造性地“滥用”当前提供的数据结构去解决那些问题。一个非常重要的使用场景是时间序列，但是，我觉得对于其它场景来说，通过 TREAD 来流播消息将是非常有趣的，因为对于那些需要更高可靠性的应用程序，可以使用发布/订阅模式来替换“即用即弃”，还有其它全新的使用场景。现在，如果你想在有问题环境中评估这个新数据结构，可以更新 GitHub 上的 streams 分支开始试用。欢迎向我们报告所有的 bug。:-)

如果你喜欢观看视频的方式，这里有一个现场演示：https://www.youtube.com/watch?v=ELDzy9lCFHQ

【编辑推荐】

1. 再谈数据库的事务隔离性
2. 主流Java数据库连接池分析(C3P0,DBCP,TomcatPool,BoneCP,Druid)
3. Java学习：MySQL数据库之JDBC入门
4. MySQL数据库如何实现多字段过滤
5. MySQL-关于数据库建表的一些关点和建议

（编辑：威海站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!