当前位置：首页 > wzjs >正文

网站的设计风格赚钱黑渠道入口

wzjs 2025/9/14 15:31:30

网站的设计风格,赚钱黑渠道入口,网站开发改进,微信小程序制作宣传页Redis Stack 基础知识-构建现代实时数据平台 Redis Stack 是 Redis 生态系统中的重要组件，它扩展了 Redis OSS 的核心功能，为开发者提供了更丰富的数据处理能力和更完整的开发体验。本文将深入介绍 Redis Stack 的概念、特性、应用场景以及如何将其与 S…

Redis Stack 基础知识-构建现代实时数据平台

Redis Stack 是 Redis 生态系统中的重要组件，它扩展了 Redis OSS 的核心功能，为开发者提供了更丰富的数据处理能力和更完整的开发体验。本文将深入介绍 Redis Stack 的概念、特性、应用场景以及如何将其与 Spring AI 结合使用。

一、Redis Stack 简介

Redis Stack 是 Redis 官方推出的一站式解决方案，它整合了 Redis 最先进的模块和功能，为开发者提供了构建实时应用的理想平台。

1.1 Redis Stack 的核心组件

Redis OSS：作为核心基础组件
RedisJSON：支持 JSON 文档存储和查询
RediSearch：提供全文搜索能力
RedisTimeSeries：时间序列数据支持
RedisBloom：概率数据结构支持
RedisGraph：图数据模型支持（使用 Cypher 查询语言）

1.2 为什么选择 Redis Stack？

Redis Stack 的设计理念是为开发者提供一个统一而强大的实时数据平台，同时保持 Redis 的核心哲学：简单性、高性能和可靠性。它不仅满足了缓存需求，还能支持更复杂的数据模型和查询需求，适用于各种实时数据处理场景。

二、Redis Stack 的主要特性

2.1 数据结构与模型支持

JSON 文档：原生支持 JSON 数据的存储、索引和查询
全文搜索：支持复杂的文本搜索、聚合和过滤
时间序列：高效处理时间序列数据，支持降采样和聚合
概率数据结构：支持 Bloom、Cuckoo、Count-Min Sketch 等概率算法
图数据模型：支持图数据的存储和查询

2.2 Redis Insight 可视化工具

Redis Stack 包含了 Redis Insight，这是一个功能强大的可视化工具，能够帮助开发者理解和优化 Redis 数据。通过 Redis Insight，你可以：

可视化浏览数据结构
对大多数 Redis Stack 数据结构进行 CRUD 操作
使用带有智能命令自动完成功能的高级命令行界面
实时分析 Redis 流量
使用内置的 Redis CLI
分析内存使用情况
识别和排除性能瓶颈

三、Redis Stack 的应用场景

3.1 AI 与机器学习

向量数据库：存储和查询嵌入向量，支持语义搜索和推荐系统
特征存储：为机器学习模型提供低延迟的特征访问
语义缓存：缓存自然语言处理结果，提高系统响应速度

3.2 实时数据处理

数据去重：利用概率数据结构高效去除重复数据
消息传递：构建高性能的消息队列和发布/订阅系统
快速数据摄取：处理高速流入的实时数据

3.3 应用优化

缓存：传统的高性能数据缓存
身份验证令牌存储：安全高效地管理用户会话和认证信息
查询缓存：缓存复杂查询结果，减轻数据库负担

四、Redis Stack 的安装与配置

4.1 Docker 安装

使用 Docker 可以快速部署 Redis Stack：

docker run -d --name redis-stack --restart=always \-v redis-data:/data -p 6379:6379 -p 8001:8001 \-e REDIS_ARGS="--requirepass 123456" \redis/redis-stack:latest

安装完成后，可以通过 localhost:8001 访问 Redis Insight 管理界面，默认用户名为 default，密码为 123456。

在这里插入图片描述

4.2 包选择

Redis Stack 提供了两种不同的包装选择：

Redis Stack Server：仅包含 Redis OSS 和模块扩展，适用于生产部署
Redis Stack：包含完整的开发者工具套件，包括 Redis Stack Server 和 Redis Insight 桌面应用程序

五、与 Spring AI 集成实现向量数据库功能

向量数据库是 AI 应用中的核心组件，Redis Stack 可以与 Spring AI 结合，实现高效的向量存储和检索功能。

5.1 添加依赖

在 Spring Boot 项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-redis-store</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId>
</dependency>

5.2 配置连接

在 application.yml 中配置 Redis 连接参数：

spring:data:redis:database: 0timeout: 10slettuce:pool:# 连接池最大连接数max-active: 200# 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）max-wait: -1ms# 连接池中的最大空闲连接max-idle: 10# 连接池中的最小空闲连接min-idle: 0repositories:enabled: falsepassword: 123456

5.3 配置向量数据库

创建 Redis 向量数据库配置类：

@Configuration
// 禁用SpringAI提供的RedisStack向量数据库的自动配置，会和Redis的配置冲突。
@EnableAutoConfiguration(exclude = {RedisVectorStoreAutoConfiguration.class})
// 读取RedisStack的配置信息
@EnableConfigurationProperties({RedisVectorStoreProperties.class})
@AllArgsConstructor
public class RedisVectorConfig {/*** 创建RedisStack向量数据库** @param embeddingModel 嵌入模型* @param properties     redis-stack的配置信息* @return vectorStore 向量数据库*/@Beanpublic VectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel,RedisVectorStoreProperties properties,RedisConnectionDetails redisConnectionDetails) {RedisVectorStore.RedisVectorStoreConfig config = RedisVectorStore.RedisVectorStoreConfig.builder().withIndexName(properties.getIndex()).withPrefix(properties.getPrefix()).build();return new RedisVectorStore(config, embeddingModel,new JedisPooled(redisConnectionDetails.getStandalone().getHost(),redisConnectionDetails.getStandalone().getPort(),redisConnectionDetails.getUsername(),redisConnectionDetails.getPassword()),properties.isInitializeSchema());}
}

5.4 文档嵌入

实现文档嵌入的接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/vector")
@AllArgsConstructor
public class VectorController {private final VectorStore vectorStore;/*** 嵌入文件** @param file 待嵌入的文件* @return 是否成功*/@SneakyThrows@PostMapping("embedding")public Boolean embedding(@RequestParam MultipartFile file) {// 从IO流中读取文件TikaDocumentReader tikaDocumentReader = new TikaDocumentReader(new InputStreamResource(file.getInputStream()));// 将文本内容划分成更小的块List<Document> splitDocuments = new TokenTextSplitter().apply(tikaDocumentReader.read());// 存入向量数据库，这个过程会自动调用embeddingModel,将文本变成向量再存入vectorStore.add(splitDocuments);return true;}
}

5.5 文档查询

实现相似度查询接口：

/*** 查询向量数据库** @param query 用户的提问* @return 匹配到的文档*/
@GetMapping("query")
public List<Document> query(@RequestParam String query) {return vectorStore.similaritySearch(query);
}