选 Redis 做 MQ 的人，是水平欠缺么？

Kafka 多牛啊，老少通吃，风光无限，从业务服务到大数据，无所不能。

但即使它这么牛，在不少项目中依然能看到很多的替代品，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Pulsar 等。

等等，先不说这些同质的竞争品。在我见到的很多项目里，经常有一只乱入的消息队列，那就是 Redis。还别说，使用还挺广泛的。

是他们傻？还是单纯的水平不够？

Redis 很强

因为 Kafka 的对手是 Redis！

Redis很强，满身的肌肉，几乎是万能的。如果你的内存足够大，你甚至可以把所有的数据放到内存中。

除了常见的 5 种常见的数据结构，Redis 还支持非常多的扩展数据结构，其中就有“借鉴” Kafka 所实现的 Stream 类型。

Stream 就是低配版的 Kafka，有 Kafka 经验的，玩起它来自然不在话下。相对于比较老旧的 LPUSH/BRPOP、PUB/SUB 模式，Stream 在这个场景中完胜。

可以看到，Stream 的生产消费模式，几乎和 Kafka 是一个模子出来的，竟然还有消费组的概念。但 Stream 并没有 Partition 的概念，所以它是个低配版的 Kafka。

我们来看看官网的说明。

Consumer groups were initially introduced by the popular messaging system Kafka (TM). Redis reimplements a similar idea in completely different terms, but the goal is the same: to allow a group of clients to cooperate in consuming a different portion of the same stream of messages.

Redis Can up

在很多软件开发中，尤其是把软件部署到甲方的机器上引入一个新的组件，成本是巨大的。这方面，众多外包和 OD 们应该比较清楚它的凶残。

对于这类系统，甚至是发展势头还不错的中小公司来说，对于消息的需求并没有那么大的要求。与其引入一个新的 Kafka 组件，不如直接用项目中所存在的Redis组件来完成工作。

我们还是来回顾一下消息队列的作用：

• 削峰：用于承接超出业务系统处理能力的请求，使业务平稳运行。这能够大量节约成本，比如某些秒杀活动，并不是针对峰值设计容量；
• 缓冲：在服务层和缓慢的落地层作为缓冲层存在，作用与削峰类似，但主要用于服务内数据流转。比如批量短信发送；
• 解耦：项目尹始，并不能确定具体需求。消息队列可以作为一个接口层，解耦重要的业务流程。只需要遵守约定，针对数据编程即可获取扩展能力；
• 冗余：消息数据能够采用一对多的方式，供多个毫无关联的业务使用；
• 健壮性：消息队列可以堆积请求，所以消费端业务即使短时间死掉，也不会影响主要业务的正常进行。

不好意思，除了内存容量小一点，上面说的这些需求，Redis 的 Stream 全部能够完成。包括对于缓存系统来说比较难得的持久化，它一样支持。

那还犹豫什么，怎么简单怎么玩！

还有好处

Kafka 为了增加吞吐量，可以说用尽了心思。比如，

• 使用 Filesystem Cache、 PageCache 缓存来减少与磁盘的交互；

• 使用顺序写来增加写入的吞吐量；

• 使用 Zero-copy 和 MMAP 来减少内存交换；

• 使用批量，以流的方式进行交互，直顶网卡上限；

• 使用拉模式进行消息的获取消费，与消费端处理能力相符。

这么一优化下来，虽然功能很强大，但同时膨胀的还有代码加上软件的体积。

对于 Redis 来说，领域就在内存里玩，不需要这么多花架子就可以达到比 Kafka 更高的速度。就连 Partition 这个特性，也可以使用不同的 Key 划分来实现，性能自然是比 Kafka 高的。

再一个，就是使用简单。比如 XADD 指令、XLEN、XRANGE、XREAD 等，指令少且好理解，远比 Kafka 使用简单。

这些优点一汇聚，就不能抵挡它成为 MQ 中的香馍馍。

总结

简单、够用好维护，这么多优点，为什么不选 Redis 呢？给客户上个又笨又重的 Kafka、Pulsar，来给自己添麻烦，何必呢？

当然，以上的评价是对于外包、项目类公司来说的。如果你的公司产品是持续迭代的，持续优化的，又有量，一次性到位选择成熟的额消息队列才是正确的选择。

所以，把 Redis 的 Stream 用在正确的项目、正确的地方的人根本就不傻，他们大智若愚，堪负重任！

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