3,2 从消费组中创建消费者
xreadgroup指令可以进行消费组的组内消费
xreadgroup GROUP cg1 c1 count 1 streams
>号表示从当前消费组的last_delivered_id后面开始读 ， 每当消费者读取一条消息，last_delivered_id变量就会前进 萨索洛赛事前瞻
当一个组的消费则消费完全部消息之后，就没有新的消息了
每个消费组(Consumer Group)的状态都是独立的，相互不受影响清水鼓动赛事分析预测。也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。
同一个消费组(Consumer Group)可以挂接多个消费者(Consumer)，这些消费者之间是竞争关系，任意一个消费者读取了消息都会使游标last_delivered_id往前移动。
每个消费者者有一个组内唯一名称。
关于消费组，可能不太好理解，举个例子就比较清楚
假设有2个消费组cg1，cg2，对于cg1，其组内共有3个消费者c1,、c2、c3。一个消息队列中共有5条消息a,b,c,d,e，那么一种可能的消费方式如下
a -> c1
b -> c2
c -> c3
d -> c1
e -> c2
也就是说3个消费者，对于消息的消费是互斥的，消费的消息是没有交集的
而对于cg2，同样可以消费a,b,c,d,e这5条消息，不依赖于cg1消费组以及消费情况，同理，具体怎么消费，取决于其组内的消费者数量
就好比体育直播的客户端，正常情况下，网页客户端可以收到所有的直播消息，手机App客户端也可以收到所有的直播消息一样，不同消费组间对消息的消费互不干扰。
4 多个生产者和多个消费者
这种情况类似以上，不用的是增加了多个消费者，在上面的基础上做了扩展。
其实不难想象，文字直播插播的广告消息，可能是类似如下结构，是另外一个独立的生产者，与文字直播员一样生成写入消息到队列，然后客户端看到的就是夹杂了广告的直播。
目前就个人认识而言，stream数据类型实现消息队列并不完美，最大的问题就是单点压力问题：这里是说单点压力，而不是单点故障，stream类型数据，其实从逻辑上看，是一个key值（stream_name），跟着一系列value（消息），这些消息只能存储在一个Redis实例中，如何缓解多个消费者对单个Key值中的消息消费压力？说来说去，不就是想说kafka的partition么……
参考：
http://database.51cto.com/art/201812/588189.htm
https://www.zhihu.com/question/279540635
