Redis Stream 助力：打造实时用户行为日志处理平台

import redis
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 定义一个简单的日志处理函数
def process_log_entry(log_entry):
    # 这里只是打印出来，实际应用中可以进行更复杂的处理
    print(f"处理日志: {log_entry}")
 
# 定义处理用户行为日志的函数
def process_user_behavior_logs(stream_key):
    # 使用XREADGROUP命令跟随新消息，并以块的形式读取数据
    while True:
        response = redis_client.xreadgroup(
            group='behavior_log_consumers',  # 消费者组名
            consumer='consumer1',  # 消费者名
            streams={stream_key: '>'},  # 流的ID和位置
            count=10  # 每次读取的数量
        )
        for stream_name, messages in response.items():
            for message_id, message in messages:
                # 对每条消息执行处理
                process_log_entry(message)
 
# 使用示例
stream_key = 'user_behavior_logs'
process_user_behavior_logs(stream_key)

这段代码演示了如何使用Redis Streams来实现一个简单的实时用户行为日志处理平台。它首先连接到Redis，然后定义了一个处理日志的函数，并使用xreadgroup命令在无限循环中读取消息。每当有新的日志进入流时，它就会被处理。这个例子简单易懂，并且可以作为构建实时数据处理应用程序的起点。