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 Streams：一个新的 Redis 通用数据结构
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-直到几个月以前，对于我来说，在消息传递的环境中，<ruby>流<rt>streams</rt></ruby>只是一个有趣且相对简单的概念。这个概念在 Kafka 流行之后，我主要研究它们在 Disque 案例中的应用，Disque 是一个消息队列，它将在 Redis 4.2 中被转换为 Redis 的一个模块。后来我决定让 Disque 都用 AP 消息[1]，也就是说，它将在不需要客户端过多参与的情况下实现容错和可用性，这样一来，我更加确定地认为流的概念在那种情况下并不适用。
+直到几个月以前，对于我来说，在消息传递的环境中，<ruby>流<rt>streams</rt></ruby>只是一个有趣且相对简单的概念。这个概念在 Kafka 流行之后，我主要研究它们在 Disque 案例中的应用，Disque 是一个消息队列，它将在 Redis 4.2 中被转换为 Redis 的一个模块。后来我决定让 Disque 都用 AP 消息（LCTT 译注：参见 [CAP 定理][1]） ，也就是说，它将在不需要客户端过多参与的情况下实现容错和可用性，这样一来，我更加确定地认为流的概念在那种情况下并不适用。
 
 然而在那时 Redis 有个问题，那就是缺省情况下导出数据结构并不轻松。它在 Redis <ruby>列表<rt>list</rt></ruby>、<ruby>有序集<rt>sorted list</rt></ruby>、<ruby>发布/订阅<rt>Pub/Sub</rt></ruby>功能之间有某些缺陷。你可以权衡使用这些工具对一系列消息或事件建模。