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一、背景与整体架构

在电商、内容推荐等业务里，我们常把 热数据 拆成两层：

数据结构	存什么	为什么要用它
Hash prod:<id>	数值型 KV（价格、库存、点击数…）	HINCRBY、HSET 超快；天然适合计数与并发写
JSON prodjs:<id>	结构化/全文/向量字段	RediSearch 可直接对 JSON 做全文、过滤、KNN

核心挑战：一次业务写请求 → 两份数据都要最新可见，且

• 有时必须 强一致（写失败全回滚）
• 有时需要 高吞吐、可弹性（轻微延迟可接受）

下文给出两种落地方案 + 一套索引迁移套路 + 内存预估方法。

二、Lua 事务双写：强一致实时入库

1.1 典型场景

• 订单入库、库存扣减、价格改动等 不能容忍写丢失
• 应用侧不想维护 Redis 事务指令细节
• 单条写吞吐 < 数千 QPS

1.2 脚本 & 调用

-- save_product.lua  —— 原子写 Hash + JSON
-- ARGV: id  price  stock  jsonBody
local id, price, stock, body = ARGV[1], ARGV[2], ARGV[3], ARGV[4]redis.call('HSET',  'prod:'..id,'price', price,'stock', stock,'ts',    redis.call('TIME')[1])redis.call('JSON.SET', 'prodjs:'..id, '$', body)
redis.call('INCR', 'metrics:prod_write_cnt')
return 'OK'

sha=$(redis-cli SCRIPT LOAD "$(cat save_product.lua)")
redis-cli EVALSHA $sha 0 1001 199 8 \'{"title":"Alpha","desc":"6.7\" AMOLED"}'

1.3 细节拆解

行	说明
redis.call('HSET' …)	写 KV，并记录毫秒时间戳
JSON.SET	一次性覆盖全文 JSON；内部触发 RediSearch 索引更新
INCR metrics:…	监控指标（可观测）
Lua 脚本天然单线程	Redis 内部串行执行 = 原子事务

1.4 优缺点

✅ 优点

• 真·原子，成功或失败毫无中间态
• 客户端代码极简：一次 RPC

⚠️ 局限

• 单节点 Lua 执行；高并发 CPU 上升
• 脚本更新需重新加载 SHA
• 脚本逻辑越重，阻塞时间越长 → 建议只做轻量写

三、RedisGears 异步双写：高吞吐流式同步

2.1 典型场景

• 写入峰值达 数万 QPS+
• 可接受 <1 ms 索引延迟
• 希望同步逻辑热插拔、动态升级

2.2 部署一步到位

MODULE LOAD /opt/redisgears/libredisgears.so \Plugin /opt/redisgears/redisgears-python.so

2.3 JSON→Hash Pipeline

# json2hash.py
import json
from redisgears import executeCommand as cmd, GearsBuilderdef sync_hash(r):k, ev = r['key'], r['event']if ev != 'json.set' or not k.startswith('prodjs:'):returnpid = k.split(':',1)[1]body = json.loads(cmd('JSON.GET', k))cmd('HSET', f'prod:{pid}','price', body.get('price', 0),'stock', body.get('stock', 0),'ts',    body.get('updated_at', ''))cmd('INCR', 'metrics:prod_sync_cnt')GearsBuilder('KeysReader') \.foreach(sync_hash) \.register(prefix='prodjs:*', eventTypes=['json.set'])

RG.PYEXECUTE "$(cat json2hash.py)"

事件流原理

JSON.SET ---> KeySpace Event ---> RedisGears Stream ---> Python Function ---> HSET

2.4 优缺点

✅ 优点

• 写入路径只需操作 JSON，业务简单
• Gears 代码热更新，不影响主线程
• 延迟通常在 µs〜ms 级

⚠️ 局限

• 最终一致，脚本出错会导致滞后
• 依赖 RedisGears 模块（需运维评估）
• 集群模式需每分片都部署同脚本

四、索引热迁移：新 Schema 零停机上线

当你需要：

• 新增向量字段 / 改分词 / 改 SORTABLE
• 重建索引避免碎片（FT.DUMP→FT.LOAD 不支持时）

3.1 流程总览

1. 创建新索引 idx_new，带 SKIPINITIALSCAN
2. 回填历史：FT.ADDHASH or FT.ADD
3. 对比文档数：FT.INFO num_docs
4. FT.ALIASUPDATE 一行切流
5. 验证：业务监控 / A/B
6. 可选删除：FT.DROPINDEX idx_old DD

3.2 Bash 脚本速用

redis-cli FT.CREATE idx_new ON JSON PREFIX 1 prodjs: ... SKIPINITIALSCAN
redis-cli --scan --pattern 'prodjs:*' | while read k; doredis-cli FT.ADDHASH idx_new "$k" 1.0 REPLACE
done
[ $(redis-cli FT.INFO idx_old |grep num_docs|awk '{print $2}') \-eq $(redis-cli FT.INFO idx_new |grep num_docs|awk '{print $2}') ] \|| { echo 'doc mismatch'; exit 1; }redis-cli FT.ALIASUPDATE prod_read idx_new   # 零停机切流
# 回滚： redis-cli FT.ALIASUPDATE prod_read idx_old

3.3 实战小贴士

• 并行回填：用 xargs -P 或多线程脚本
• 回填期间新写入会即时进入 idx_new（未 SKIP 时）
• 监控 indexing 指标确保写放大可接受
• Tag 升级：重建时顺便加 SEPARATOR ";" 等配置

五、RediSearch 容量预估：上线前必做的轰炸测试

4.1 公式来源

组件	估算因子	含义
倒排表	T × 6 MB	百万级词条 ×6
Posting 位图	D × F × 1.5 MB	文档数 × TEXT 字段
SORTABLE	S × 8 MB	排序字段
向量	V × dim × dt MB	HNSW/FLAT 数据

简化公式

Mem(MB) ≈ (T*6) + (D*F*1.5) + (S*8) + (V*dim*dt/1024)

4.2 样例计算

• 1M 商品 (D=1)
• 300 万词条 (T=3)
• 2 个 TEXT (F=2)
• 3 个 SORTABLE (S=3)
• 向量 1M384float32 (V=1, dim=384, dt=4)

Mem ≈ 18 + 3 + 24 + 1.5 ≈ 46.5 MB
≈ 46.5 ×1.2 ≈ 60 MB  （预留 20% + AOF）

上线后 FT.INFO ➜ inverted_sz_mb, vector_index_sz_mb
再 cross-check INFO memory，调整参数：

• 减少 SORTABLE
• 打 Tag 的 SEPARATOR 优化
• 向量改 INT8 + 量化

六、结语与延伸阅读

选型结论	适用场景
Lua 事务双写	写量低 & 强一致
RedisGears 异步	高并发写 & 最终一致
ALIAUPDATE 热切	Schema 频繁演进业务
容量公式 + INFO	上线前粗估 & 线上持续校准