Redis 模块——JSON、向量搜索与时序

Redis 8 的官方镜像里已经带着这几个能力：嵌套对象、监控曲线、相似检索。

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JSON：按路径读写，不用整段反序列化
时序：TS.ADD 打点，规则帮你做降采样
向量：VADD / VSIM，搭一个最小的问答检索
什么场景值得开，什么场景别硬上

发车前提醒：redis:8.6.2 启动之后，JSON、TimeSeries、Bloom、Search 都已经加载好了，不用再拼 Redis Stack。老版本没有这些命令，先看一眼 MODULE LIST。

按惯例，开启 Redis 客户端，方便后续执行命令：

bash 复制代码

docker exec -it redis-demo redis-cli

一、JSON：对象别再当一整段字符串塞

以前把商品详情 SET 成一段 JSON 字符串，改个价格要取出整段、改完再写回去。

Hash 能改单个字段，但数组、嵌套对象就别扭。

Redis JSON 按路径动手：

bash 复制代码

127.0.0.1:6379> JSON.SET product:1001 $ '{"name":"手机壳","price":29,"sku":"sku_1001","tags":["phone","case"]}'
OK

127.0.0.1:6379> JSON.GET product:1001
"{\"name\":\"手机壳\",\"price\":29,\"sku\":\"sku_1001\",\"tags\":[\"phone\",\"case\"]}"

127.0.0.1:6379> JSON.GET product:1001 $.price
"[29]"

127.0.0.1:6379> JSON.NUMINCRBY product:1001 $.price 10
"[39]"

路径 $ 是根，$.price 返回的是 JSON 数组，因为 JSONPath 可能命中多个位置，一个字段也会带方括号。

改名字、往标签数组里追加，在 redis-cli 里值本身要是合法 JSON（字符串记得加引号）：

bash 复制代码

JSON.SET product:1001 $.name '"手机壳Pro"'
JSON.ARRAPPEND product:1001 $.tags '"sale"'
JSON.OBJKEYS product:1001 $

价格这种加减，不必把整个对象拉到应用里：

扁平、字段少、经常 HINCRBY 的，Hash 仍然合适，文档带数组、嵌套、要按路径改，再用 JSON。

两者可以一起出现：库存用 String 或 Hash，详情正文用 JSON。

二、时序：别用 List 硬堆监控点

接口耗时、CPU、库存水位，这种"时间 + 一个数字"用 List 或 Sorted Set 能凑合，聚合、保留时长、按标签批量查就得自己写。

TimeSeries 就是干这个的。

bash 复制代码

127.0.0.1:6379> TS.CREATE cpu:app-order RETENTION 86400000 LABELS host gw-1 service order
OK

127.0.0.1:6379> TS.ADD cpu:app-order * 12.5
(integer) 1789635861788
127.0.0.1:6379> TS.ADD cpu:app-order * 18.2
(integer) 1789635861861

127.0.0.1:6379> TS.GET cpu:app-order
1) (integer) 1789635861861
2) 18.2

RETENTION 单位是毫秒，86400000 就是只留一天。更老的点会被丢掉，不用自己 LTRIM。时间戳用 * 表示服务器当前时间。

按标签捞一组序列：

bash 复制代码

TS.MGET FILTER service=order

原始点留得太密，磁盘和内存都难受。可以再建一条粗粒度序列，让 Redis 按窗口帮你算平均：

bash 复制代码

TS.CREATE cpu:app-order:avg_1m RETENTION 604800000
TS.CREATERULE cpu:app-order cpu:app-order:avg_1m AGGREGATION avg 60000

源序列每来点，1 分钟窗口的平均值会写到 cpu:app-order:avg_1m。看盘、看图去读降采样之后的 Key 就行。

Redis 8.6 允许写入 NaN，表示这一拍还没采到，后面再补。

聚合时普通的 avg / sum 会跳过 NaN，不会把曲线拉成 0。

这套适合本机或单集群的指标、业务计数，已经在用 Prometheus + 远程存储的，没必要把 Redis 再当成第二套监控库。

三、向量：先能搜到相似的几段文字

Redis 8 有原生的 Vector Set：一个 Key 里放很多带向量的元素，VSIM 找最近邻。下面用 4 维凑数，线上常见是 768 或 1536，命令一样。

知识库里先放三条：

bash 复制代码

127.0.0.1:6379> VADD kb VALUES 4 0.12 0.88 0.05 0.21 doc:refund
(integer) 1
127.0.0.1:6379> VADD kb VALUES 4 0.11 0.90 0.04 0.22 doc:return
(integer) 1
127.0.0.1:6379> VADD kb VALUES 4 0.91 0.08 0.85 0.02 doc:shipping
(integer) 1

127.0.0.1:6379> VCARD kb
(integer) 3

用户问"怎么退款"，应用把问题编成向量（这里手工写一个接近 refund/return 的）：

bash 复制代码

127.0.0.1:6379> VSIM kb VALUES 4 0.12 0.87 0.06 0.20 COUNT 2 WITHSCORES
1) "doc:return"
2) "1"
3) "doc:refund"
4) "0.9995913505554199"

元素名只是 ID，正文放 JSON 里，搜到 ID 再取内容：

bash 复制代码

JSON.SET rag:doc:refund $ '{"title":"如何退款","body":"订单支付后可在个人中心申请退款"}'
JSON.GET rag:doc:refund $.title

整段问答长这样：

向量从哪来：调用你们现成的 embedding 接口，写入前算好，查询时再算一次问题向量。Redis 不管模型，它只存向量、做近邻。

还要按类目、价格过滤，再用 Query Engine：FT.CREATE 在 JSON 上建 VECTOR + TAG 字段，FT.SEARCH 做混合检索。

Vector Set 没有那套过滤语法，换来的是命令短、不用先建索引。

原型、内部知识库，Set 够用；商城里"相似商品 + 只要 100 元以下"，再上 FT.CREATE。

四、这几个模块值不值得用

你在干嘛	可以	大材小用
商品详情带规格数组	JSON	三个扁平字段，Hash 就够
接口耗时、库存水位曲线	TimeSeries	已经有 Prometheus，别再抄一份
客服 FAQ、RAG 召回	Vector Set + JSON	没有 embedding 服务，硬塞随机数没意义
相似商品还要筛品牌、价格	FT.CREATE 向量字段	只做 TopK 相似，Set 更省事

模块跟核心命令共享这一个 Redis 进程，内存、持久化、淘汰策略仍然是那一套。

向量和 JSON 文档很容易把内存抬上去，maxmemory 和 Key 过期该设还是要设。

老集群还是 6.x / 7.x，没有这些命令，升级到 8，或单独评估要不要为这一项去迁版本，别在业务 Redis 上先 MODULE LOAD 一个来路不明的 so。

五、练手

bash 复制代码

MODULE LIST

能看到 ReJSON、timeseries、vectorset 就可以往下敲，如图所示：

JSON.SET 一个 product:1001，对 $.price 做两次 JSON.NUMINCRBY，确认不用改其他字段。
TS.CREATE 一条 1 小时保留的序列，TS.ADD 三个点，TS.RANGE key - + 能看到。
VADD 三个文档向量，用接近其中一条的向量做 VSIM COUNT 1，看是不是你想的那个 ID。
把第 3 步的 ID 对应一篇 JSON.SET rag:doc:...，JSON.GET 把正文取出来。能走通，最小 RAG 的存储层就齐了。

下期预告：面试常问的 Redis 题，比如 单线程 / I/O 线程、过期删除、淘汰策略 ，RDB 与 AOF、分布式锁、Cluster 槽 ，事务与 Pipeline、穿透击穿雪崩、Cache-Aside 等。

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