如何使用Redis streams的背压？

Question

我是否遗漏了什么，或者没有办法用Redis streams产生反压力？如果生产商将数据推送到流中，消费者可以更快地使用数据，那么没有明显的方式向生产商发出信号，表明它应该停止或放慢速度。

我预计会有一个阻塞版本的XADD，它会阻塞客户机，直到空间在一个有限制的流中变为可用（类似于XREAD的阻塞版本，它允许用户等待数据变为可用），但情况似乎并非如此。

人们如何应对上述情况-

我知道一些数据流系统，比如Kafka，不需要背压，但Redis似乎没有类似的解决方案，而且对于许多Redis streams用例来说，这似乎是一个相对常见的问题。

Answer 1

你为什么要这么做？除非你的内存不足，否则这不是一个问题，每个消费者都可以在空闲时阅读。

请注意，不要使用消费者组，只需通过XADD发布，读者通过存储在更接近Kafka的密钥中的位置通过XRANGE读取。每个分区使用一个流。

生产商可以检查每1K消息（通过XLEN）的表大小是否变得太大，以降低速度，如果这是一个问题，你不能向它抛出HW 5个节点，每个节点20 Gig，因为流分布在集群中非常容易。。我不明白这应该很容易，所以我可能错过了一些东西。

还有一个XADD版本，可以调整表格的大小，以确保你不会填满上面的内容，但是这个世界需要一些非常极端的东西。对我们来说，这对于发送最新状态的频繁的东西来说是两天的时间，对于其他人来说是9个月的时间。

另一件事不要在流中存储大消息，使用Blob或单独的键/存储。

Answer 2

如果启用了持久性（RDB或AOF），则流消息将被持久化，因此不需要背压<如果你使用复制品，你会有另一种程度的重复
只有当Redis没有足够的内存（或副本的网络带宽）来保存消息时，才需要背压<老实说，我从未见过这种情况。