XADD/XREADGROUP被选用是因为其原生支持消息持久化、多消费者协作与显式ACK，而List无消费状态跟踪、Pub/Sub无持久化保障。
为什么不用 List 或 Pub/Sub，而选 XADD/XREADGROUP
因为 List 没有消费状态跟踪，RPOP 一执行消息就没了，消费者崩了就丢；Pub/Sub 更惨，PUBLISH 后没人在线就彻底消失，连 Redis 持久化都救不了。而 XADD + XREADGROUP 是唯一原生支持「消息持久化 + 多消费者协作 + 显式 ACK」的 Redis 方案。
- 消息 ID 自带时间戳，天然有序，适合订单、支付等强顺序场景
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XREADGROUP调用后不自动确认，必须显式XACK，否则消息会留在 Pending Entries List（PEL）里，宕机恢复后可重试 - 一个 Stream 可建多个消费者组，比如
orders流同时供「通知组」「风控组」「对账组」独立消费，互不干扰 - 注意：
XREAD是广播式读取，所有客户端都能拿到同一条消息；真要解耦，必须用XREADGROUP+ 消费者组
创建消费者组时 $ 和 0 的区别必须搞清
这是上线后消息“收不到”或“重复消费”的最高发原因。
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XGROUP CREATE orders notify_group $ MKSTREAM：从创建时刻起的新消息才投递，历史消息全部跳过 -
XGROUP CREATE orders notify_group 0 MKSTREAM：从 Stream 开头第一条消息开始消费，适合补数据或灰度迁移 - 误用
$后发现没消息？别急着删组——用XINFO GROUPS orders查看当前组的last-delivered-id，再用XRANGE orders <id> + COUNT 1</id>确认消息是否存在 - 生产环境建议默认用
$，避免冷启动时刷出大量旧事件冲击下游
如何防止 Stream 无限膨胀导致内存爆掉
Stream 不设上限就是定时炸弹，尤其日志类事件每秒几百条，一周就能吃光 Redis 内存。
- 最稳妥是写入时加
MAXLEN ~ N，例如XADD events MAXLEN ~ 10000 *，波浪线表示“近似裁剪”，Redis 会定期清理旧消息，性能比精确裁剪高得多 - 不要用
MAXLEN N（无波浪线），它每次插入都强制检查并删除，QPS 高时延迟飙升 - 如果业务要求保留全部消息（如审计日志），改用
XTRIM定期清理，但必须搭配监控：用XINFO STREAM events查length和first-entry，触发告警阈值（如长度 > 50w） - 注意：
MAXLEN对已存在的 Stream 无效，只对后续XADD生效；老数据得靠XTRIM
Spring Boot 中监听 Stream 的坑：别直接用 RedisMessageListenerContainer
那个是为 Pub/Sub 设计的，硬套 Stream 会漏消息、不支持 ACK、无法绑定消费者组。
- 必须用
StreamMessageListenerContainer，它是 Spring Data Redis 2.2+ 才提供的专用容器 - 注册监听器时，
StreamOffset.fromStart()对应0，StreamOffset.latest()对应$，别写反 - 消费逻辑里务必调用
acknowledge()，否则消息永远卡在 PEL；异常时别吞掉，要抛出让容器触发重试（默认 3 次） - 示例关键行：
container.receive(ConsumerOptions.builder().groupId("notify").consumerId("inst-1").build(), StreamOffset.latest("events"))
最容易被忽略的是消费者组名称的全局唯一性——不同服务如果共用同一个 Stream 和同名 group，会互相干扰位点。微服务环境下，建议 group 名带上服务名前缀，比如 order-service-notify。
