好嘞，各位观众老爷们，今天咱们来聊聊 Redis 这小子，在云上是怎么被“包养”的，啊不，是被云服务托管的！ Redis 云服务化：云厂商托管 Redis 服务的架构与特性 大家好，我是今天的讲师，咱们今天的主题是 Redis 的云服务化。Redis 这么好用的东西，单机玩玩当然没问题，但要是想在生产环境里扛大旗，那可得好好伺候着。数据备份要搞，高可用要保证，性能监控要跟上，想想都头大。 这时候，云厂商就跳出来说：“别怕，老铁，这些都交给我！我来托管 Redis，你只管用就行！” 这就是 Redis 的云服务化。简单来说，就是把 Redis 搬到云上，让云厂商帮你打理一切，你只需要关注业务逻辑。 一、为什么要云托管 Redis？ 咱们先来说说，为啥要选择云托管 Redis。这就像租房和买房的区别，各有各的好处。 省心省力： 自己搭建 Redis 集群，要考虑硬件、网络、操作系统、Redis 配置等等，光想想就头疼。云托管 Redis，这些都由云厂商负责，你只需要点点鼠标，就能拥有一个高性能、高可用的 Redis 集群。 弹性伸缩： 业务量忽高忽低，自己搭建的 Redis 集群，扩容缩容 …
Redis `Graph` 与 `Timeseries` 模块的性能优化与扩展
大家好，欢迎来到今天的Redis模块性能优化与扩展专场！今天咱们聚焦Redis的两个重量级模块：Graph 和 Timeseries，聊聊怎么让它们跑得更快、更稳、更能干。 第一部分：RedisGraph性能优化与扩展 RedisGraph，顾名思义，就是把图数据库搬到了Redis上，这听起来就很刺激！但是，图数据库的复杂性摆在那里，用得不好，性能分分钟教你做人。所以，我们得好好优化它。 1. 数据建模：选对姿势很重要 图数据库最核心的就是数据模型。在RedisGraph中，这意味着你需要认真考虑节点（Nodes）和关系（Relationships）如何定义，以及它们之间的属性（Properties）如何组织。 尽量使用整数ID： RedisGraph内部使用整数ID来标识节点和关系。如果你在创建节点和关系时指定了字符串ID，RedisGraph会帮你映射成整数ID，这中间会有额外的开销。所以，能用整数ID就别用字符串ID。 # 避免：使用字符串ID query = “CREATE (:Person{name:’Alice’, id:’alice123′})-[:KNOWS]-> …
Redis `Vector Search` 在 AI 大模型中的应用潜力
好的，没问题，直接进入正题！ 各位老铁，大家好！我是今天的主讲人，一位略懂编程的专家（不敢自称大师，怕被打）。今天咱们聊点硬核的，但保证通俗易懂，那就是Redis Vector Search在AI大模型中的应用潜力。 啥是AI大模型？简单说，就是那些参数贼多，能干很多事儿的神经网络，比如生成文本、翻译、写代码等等。 这些模型需要海量的数据才能训练出来，训练好了之后，怎么用它来快速找到我们想要的信息，这就是个大问题。 传统数据库，像MySQL，找精确匹配还行，但要找“相似”的东西，就有点力不从心了。 这时候，Vector Search就派上用场了。 一、 什么是向量搜索？别怕，不难！ 向量搜索，顾名思义，就是把东西都变成向量，然后在向量空间里找距离最近的。 向量是什么？ 向量就是一个数字列表。比如，[1.2, 3.4, -0.5, 0.8]就是一个4维向量。 怎么把东西变成向量？ 这就得靠AI模型了。 比如，你可以用一个文本嵌入模型（比如Sentence Transformers）把一段文本变成一个向量，这个向量就代表了这段文本的含义。 类似的，图像、音频、视频也都可以通过相应的模型变成 …
Redis `Shard-aware client` (分片感知客户端) 开发指南
好的，同学们，今天咱们来聊聊 Redis 的“Shard-aware client”，这玩意儿听起来高大上，但说白了，就是让你的 Redis 客户端更聪明，知道数据都分布在哪些 Redis 节点上，从而能直接找到它们，不用瞎猜，效率嗖嗖的！ 一、 为什么要 Shard-aware client？ 首先，咱们得明白 Redis 分片 (Sharding) 是个啥。当你的数据量太大，一台 Redis 服务器扛不住的时候，就需要把数据拆开，放到多台 Redis 服务器上。这就像你家东西太多，一个房间放不下，就得再开几个房间。 但是问题来了，你的客户端怎么知道哪个房间里放着啥东西呢？ 方案一：傻瓜式客户端 (Naive Client) 最简单的办法就是，客户端啥也不管，每次操作都随机选一个 Redis 节点去问。如果这个节点没有要找的数据，就让它再问别的节点。 这效率嘛… 就像大海捞针，运气好一次中，运气不好问到天荒地老。 方案二：中心化路由 (Centralized Routing) 弄一个专门的“路由器”，比如 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster，客 …
Redis `Raft` 共识算法的探索与实践（可能出现在未来版本）
Redis Raft 共识算法的探索与实践（可能出现在未来版本） 大家好！今天咱们来聊点刺激的，关于 Redis 未来版本可能出现的 Raft 共识算法。Redis 大家都熟悉，快如闪电，但是单机版总归让人心里没底，万一挂了，数据就没了。主从复制虽然能解决一部分问题，但切换起来总归有点麻烦，而且一致性也需要自己操心。所以，如果 Redis 也能像 Etcd、Consul 那样用 Raft 来保证高可用和数据一致性，那岂不是美滋滋？ 当然，目前 Redis 官方还没有正式发布基于 Raft 的版本，但这并不妨碍我们提前探索一下，为未来做好准备。今天我们就从 Raft 的基本概念开始，结合 Redis 的特性，一步步分析如何将 Raft 算法应用到 Redis 中，并给出一些实践性的代码示例。 Raft 算法：简单易懂的分布式共识 Raft 算法是一种为了解决分布式系统中的一致性问题而设计的共识算法。它的目标是让一组机器（通常是奇数个）对外表现得像一台机器一样，即使其中一部分机器出现故障，也能保证数据的一致性和服务的可用性。 Raft 算法的核心思想是将集群中的节点分为三种角色： Lead …
Redis `RESP3` 协议：新数据类型与客户端兼容性
大家好，欢迎来到今天的Redis RESP3协议专场！今天咱们要聊聊Redis的最新协议 RESP3，以及它带来的那些让人兴奋的新数据类型，还有大家最关心的：它跟老客户端兼容性怎么样？别担心，我会用最通俗易懂的方式，外加一些“骚操作”代码，让大家彻底搞懂它。 RESP是什么？ 为什么需要RESP3? 首先，咱们先来回忆一下，Redis客户端和服务器之间是怎么“眉目传情”的。它们用的语言就是RESP（REdis Serialization Protocol）。简单来说，RESP就是一种文本协议，客户端发送命令，服务器返回结果，都是用RESP格式编码的。 RESP最初的版本非常简单，支持的数据类型也比较基础，比如字符串、整数、错误、批量字符串和数组。在Redis发展的早期，这套协议足够用了。但是，随着Redis的功能越来越强大，支持的数据类型越来越多，最初的RESP协议就显得有点力不从心了。 举个例子，如果我们要返回一个浮点数，或者一个更复杂的结构体，用老的RESP协议就有点麻烦了，需要进行额外的编码和解码。而且，老的RESP协议不支持推送（Push）操作，也就是服务器主动向客户端发送消息 …
Redis Persistent Memory (PMEM) 支持：非易失性内存的利用
好的，咱们今天就来聊聊Redis Persistent Memory (PMEM) 这个听起来有点高级，但其实挺有趣的话题。简单来说，就是让Redis也能“记住”东西，即使断电了也不怕！ 大家好，我是今天的“内存老司机”，今天就带大家飙车，体验一下Redis PMEM的快感！ 一、 啥是Persistent Memory (PMEM)？ 首先，得搞清楚啥是PMEM。 传统的内存(DRAM)呢，断电就啥都没了，跟金鱼的记忆一样。但是PMEM就不一样了，它是非易失性的，也就是说，即使断电，数据依然能保存下来。 你可以把它想象成一个速度很快的SSD，但它的延迟又接近DRAM。 这货的学名比较多，比如Storage Class Memory (SCM), Non-Volatile Dual In-line Memory Module (NVDIMM)等等，都是指的类似的东西。 PMEM的优点： 持久性: 数据断电不丢失。 高性能: 延迟远低于传统SSD，接近DRAM。 字节寻址: 可以直接像访问内存一样访问，不需要像块设备那样进行读写操作。 PMEM的缺点： 价格: 通常比DRAM贵。 耐久性 …
Redis `replica-serve-stale-data`：主从断开时是否提供过期数据
各位Redis探险家们，欢迎来到“Redis主从断线求生记”特别讲座！今天我们要聊的是一个相当刺激的话题：当Redis主从服务器突然闹脾气，断线了，你的从库该怎么办？是抱着“宁为玉碎，不为瓦全”的原则啥也不提供，还是“死马当活马医”，把过期的旧数据拿出来顶一下？ 这个问题的答案，就藏在replica-serve-stale-data这个配置项里。 replica-serve-stale-data：生死攸关的开关 简单来说，replica-serve-stale-data 就是个开关，决定了当Redis从库检测到和主库的连接断开时，是否继续提供数据服务。它有两个选项： yes (默认值)：从库会继续响应客户端请求，即使它提供的数据可能是过期的。 no：从库会拒绝所有客户端请求，返回一个错误信息。 场景模拟：断线危机！ 想象一下，你正在运营一个电商网站，用户正在疯狂地抢购商品。Redis主库突然宕机了！这个时候，从库就成了你的救命稻草。 如果replica-serve-stale-data设置为yes： 从库会继续提供商品信息，让用户可以继续下单。虽然这些信息可能是过期的，比如库存数量可能 …
Redis 的多线程 IO 线程模型：性能提升与潜在问题
好的，各位朋友，大家好！今天咱们聊聊 Redis 的多线程 IO 模型，这玩意儿听起来高大上，其实理解起来也不难，就像吃辣条一样，吃多了会上瘾，用好了能让你的 Redis 性能嗖嗖地往上窜！ Redis 的前世今生：单线程的爱恨情仇 话说 Redis 早期是个单线程的少年，所有客户端的请求都排着队，一个一个地处理。这就像只有一个服务员的餐厅，客人再多，也只能一个一个点菜、上菜、结账。 单线程的好处是简单粗暴，不用考虑线程同步的问题，避免了锁的开销，减少了上下文切换。但是，缺点也很明显，如果某个请求处理时间过长，后面的请求就得等着，这就像餐厅里有个客人点了佛跳墙，做半天，其他客人都饿得嗷嗷叫了。 Redis 之所以能用单线程扛住高并发，主要归功于： 内存操作： Redis 的数据都存在内存里，读写速度非常快。 高效的数据结构： Redis 提供了各种各样的数据结构，比如 String、List、Hash、Set、ZSet，每种数据结构都针对特定场景做了优化。 非阻塞 IO： Redis 使用了 epoll 等 IO 多路复用技术，可以同时监听多个客户端的连接，当某个连接有数据可读时，就去 …
Redis 7.x 新特性：`Redis Functions` 的原子性与持久化
Redis Functions：原子性与持久化的新纪元（Redis 7.x） 各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊 Redis 7.x 引入的一个重量级选手——Redis Functions。 记住，Redis Functions 不是你的老朋友Lua脚本的简单升级版，它是Redis脚本的未来，是Redis朝着更强大、更灵活方向迈出的重要一步。 今天主要围绕Redis Functions的原子性和持久化这两大核心特性，深入扒一扒它的底裤。 什么是Redis Functions？ 首先，让我们明确一下Redis Functions到底是个啥。简单来说，它允许你将一段代码（目前支持Lua语言）注册到Redis服务器上，并像调用普通Redis命令一样执行它。想象一下，你可以把复杂的业务逻辑封装成一个函数，然后在任何需要的地方直接调用，是不是很爽？ 与Lua脚本相比，Redis Functions的主要区别在于： 函数注册与持久化： Functions可以被注册并持久化到Redis服务器上，这意味着即使Redis重启，这些函数依然可用。而Lua脚本通常需要在每次连接时重新加载。 原子性： F …