Redis Streams – XINFO命令

2020年8月9日19:14:14 评论 62

XINFO [CONSUMERS key groupname] key key [HELP]

这是一个内省命令,用于检索关于流和关联的消费者组的不同的信息。有三种可能的形式:

  • XINFO STREAM <key>

在这种形式下,此命令返回有关存储在特定键的流的一般信息。

> XINFO STREAM mystream
 1) length
 2) (integer) 2
 3) radix-tree-keys
 4) (integer) 1
 5) radix-tree-nodes
 6) (integer) 2
 7) groups
 8) (integer) 2
 9) last-generated-id
10) 1538385846314-0
11) first-entry
12) 1) 1538385820729-0
    2) 1) "foo"
       2) "bar"
13) last-entry
14) 1) 1538385846314-0
    2) 1) "field"
       2) "value"

在以上例子中,你可以看到报告的信息是流的元素的数量,有关表示流的基数树的详细信息(主要用于优化和调试任务),与流关联的消费者组的数量,最后生成的ID(某些条目被删除时,此ID可能与最后一个条目的ID不同),最后显示了流中完整的第一个和最后一个条目,以便了解流的内容是什么。

  • XINFO GROUPS <key>

在这种形式中,我们只获得与流关联的所有消费者组的输出:

> XINFO GROUPS mystream
1) 1) name
   2) "mygroup"
   3) consumers
   4) (integer) 2
   5) pending
   6) (integer) 2
2) 1) name
   2) "some-other-group"
   3) consumers
   4) (integer) 1
   5) pending
   6) (integer) 0

对每一个列出的消费者组,该命令还显示该组中已知的消费者数量,以及该组中的待处理消息(已传递但尚未确认)数量。

  • XINFO CONSUMERS <key> <group>

最后,还可以取得指定消费者组中的消费者列表:

> XINFO CONSUMERS mystream mygroup
1) 1) name
   2) "Alice"
   3) pending
   4) (integer) 1
   5) idle
   6) (integer) 9104628
2) 1) name
   2) "Bob"
   3) pending
   4) (integer) 1
   5) idle
   6) (integer) 83841983

我们可以看到这个消费者的空闲毫秒时间(最后一个字段)以及消费者名称和待处理消息数量。

请注意,你不应该依赖字段的确切位置,也不应该依赖字段的数量,因为将来可能会增加新的字段。因此,表现良好的客户端应该获取整个列表,并将其报告给用户,例如,作为字典数据结构。低级客户端(例如C客户端,其中项目可能以线性数组报告)应该注明顺序是不确定的。

最后,通过使用HELP子命令,可以从命令获得帮助,以防用户无法记住确切的语法:

> XINFO HELP
1) XINFO <subcommand> arg arg ... arg. Subcommands are:
2) CONSUMERS <key> <groupname>  -- Show consumer groups of group <groupname>.
3) GROUPS <key>                 -- Show the stream consumer groups.
4) STREAM <key>                 -- Show information about the stream.
5) HELP

相关参考链接

Streams相关命令:

命令组 命令
Streams(流) XACK;   XADD;   XCLAIM;   XDEL;   XGROUP;
XINFO;   XLEN;   XPENDING;   XRANGE;
XREAD;   XREADGROUP;   XREVRANGE;   XTRIM;

全部命令组:Keys(键)Strings(字符串)Hashes(哈希表)Lists(列表)Sets(集合)Sorted Sets(有序集合)Pub/Sub(发布/订阅)Scripting(脚本)Server(服务器)Transactions(事物)Geo(地理位置)Cluster(集群)Connection(连接)Streams(流)HyperLogLog

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