我们现在就是Redis
万博体育彩Redis Enterprise允许您无缝集成Redis模块到您的数据库。模块是扩展Redis以覆盖任何行业最流行的用例的附加组件。万博体育彩Redis企业版配备了一系列内置模块，每个模块都经过了信任、测试和验证，可以与Redis企业版以及开源Redis一起工作:
此外，您可以部署列表中列出的认证模块之一模块集线器，但请注意，这些模块经认证可与特定版本的Redis Enterprise和开放源码Redis配合使用，因此未被视为生产就绪。此外，Redis Enterprise允许万博体育彩您部署模块集线器上列出的任何其他模块，甚至您自己的自定义模块，尽管没有功能、高可用性或安全保证。
企业模块在中提供云专业/终极和软件万博电竞客服部署；所有其他模块仅在Redis企业软件部署或非生产使用的开源Redis中可用。万博体育彩万博电竞客服
一旦你配置了一个模块，Redis Enterprise就会万博体育彩确保该模块在数据库的整个生命周期中都是可用的，包括在复制、故障转移、数据持久化、备份、分片迁移、再平衡等操作期间。原生集群感知的模块，如RedisJSON和RedisBloom，将立即使用重新分片和缩放操作。对于需要多分片通信才能在集群配置中正常运行的模块(如RediSearch)， Redis Enterprise以完全透明的方式添加了一个特定于模块的协调实体，负责所有集群操作和多分片通信。万博体育彩
企业模块(redisresearch、RedisJSON、RedisGraph、RedisTimeSeries和RedisBloom)继承了Redis Enterprise的所有伸缩性、高可用性和性能优势，如下所述。万博体育彩
RediSearch是一个功能强大的模块，它不仅为Redis中的数据，而且为任何数据库中的数据提供辅助索引和搜索功能。其显著特点包括在同时搜索和索引大量数据时具有极高的性能。阅读更多关于重新研究．
RedisGraph是一个Redis模块，它使企业能够比传统的关系数据库或现有的Graph数据库更快地处理任何类型的连接数据。RedisGraph将连接的数据表示为稀疏邻接矩阵，而不是每个数据点的普通邻接表表示。稀疏矩阵和GraphBLAS(一个高度优化的稀疏矩阵操作库)的结合，使RedisGraph成为存储、管理和处理图的最快和最有效的方法。读关于RedisGraph的更多信息．
RedisJSON是一种新的数据类型，它提供了本机JSON功能，非常适合快速高效地操作JSON文档。与任何Redis数据类型一样，RedisJSON值存储在键中，可以通过一组专门的命令访问这些键。这些命令的设计目的是让从JSON世界来到Redis的用户直观，反之亦然。考虑这个示例，演示如何设置和获取值：
127.0.0.1:6379>JSON.SET scalar'“你好，JSON！”“确定127.0.0.1:6379>JSON.SET对象。”{“foo”：“bar”，“ans”：42}OK 127.0.0.1:6379>JSON.GET对象“{\“foo\”：\“bar”，“ans\”：42}”127.0.0.1:6379>JSON.GET对象.ans“42”
RedisJSON的命令带有前缀。JSON.SET和JSON.GET都希望键的名称作为其第一个参数。在第一行中，我们将名为“scalar”的键的根（由句点字符“.”表示）设置为字符串值。接下来，使用JSON对象（首先读取整个对象）设置名为“object”的不同键，然后通过path设置单个子元素。
在引擎盖下，无论何时调用JSON.SET，模块都会通过流式lexer获取值，流式lexer解析输入JSON并构建一个树数据结构值：
RedisJSON以二进制格式将数据存储在树的节点中，并支持JSONPath方便子元素的引用。它拥有一个为每个JSON值类型量身定制的原子命令库，包括:
因为RedisJSON是作为Redis模块实现的，所以您可以将其用于任何支持模块或允许发送原始命令的Redis客户端。例如，您可以使用Python代码中支持RedisJSON的Redis服务器redis py，如图所示：
import redis import json data={'foo'：'bar'，'ans'：42}r=redis.StrictRedis（）r.execute_命令（'json.SET'，'object'，'.'，'json.dumps（data））reply=json.loads（r.execute_命令（'json.GET'，'object'））
最初的基准测试表明，RedisJSON在性能方面非常强大:
上面的图表比较了3.4KB JSON负载上三个嵌套级别的读写操作的速率(操作/秒)和平均延迟。RedisJSON与两种将数据存储在string中的变体相比较。这两种变体都实现为Redis服务器端Lua脚本json.lua存储原始序列化JSON的变量，以及msgpack.lua使用MessagePack编码。
Bloom过滤器是一种概率数据结构，它提供了一种有效的方法来验证条目不在集合中。这使得它在试图搜索昂贵的访问资源上的条目时特别有用，例如通过网络或磁盘。对于一个大的磁盘上的数据库，如果你想知道键“foo”是否存在，可以先查询Bloom过滤器。Bloom筛选器查询将确定地返回它是否可能存在(然后磁盘查找可以继续)或不存在，此时您可以放弃昂贵的磁盘查找，直接向堆栈发送一个否定的回复。
虽然可以使用其他数据结构来执行此操作，但Bloom过滤器也特别有用，因为它们每个元素占用的空间非常小，通常以比特数(而不是字节数!)计算。假阴性是不可能的，但一定比例的假阳性是可以控制的，但对于一组钥匙是否存在的初始测试，它们提供了极好的速度，最重要的是，极好的空间效率。
Bloom过滤器用于各种各样的应用:
大多数关于Bloom过滤器的文献使用高度符号和/或数学描述来描述它们。这里有另一种解释:
Bloom过滤器是由许多位组成的数组。当一个元素被“添加”到bloom过滤器时，该元素将被散列。然后位[哈希值%n位]设置为1。这看起来非常类似于哈希表中桶的映射方式。要检查项目是否存在，将计算哈希值，并检查过滤器是否设置了相应的位。
当然，这是受碰撞影响的。如果发生冲突，筛选器将返回假阳性，表示找到了条目。重要的是要理解Bloom过滤器永远不会返回假阴性，换句话说，当某些东西实际上存在时，却声称它不存在。
为了减少冲突的风险，一个条目可能使用不止一位:条目被哈希每个元素的位（bpe）每次迭代都使用不同的种子，从而产生不同的哈希值。对于每个哈希值，设置相应的哈希%n位。为了检查条目是否存在，候选密钥也会被哈希bpe次，如果任何对应的位未设置，则可以确定该项不存在。
bpe的值在创建过滤器时确定。通常，每个元素的位数越多，误报的可能性越低。
在上面的示例中，所有三位都需要设置，以便过滤器返回正结果。
Bloom过滤器的精度受填充比率的影响，或者过滤器中实际设置了多少位。当过滤器设置了绝大多数位时，任何特定查找返回false的可能性都会降低，同样，过滤器返回假阳性的可能性也会增加。
通常，在创建Bloom过滤器时，必须预先知道它们将包含多少项。bpe编号必须是固定的，同样，位数组的宽度也是固定的。
与哈希表不同，Bloom过滤器不能“重新平衡”，因为无法知道哪些条目是过滤器的一部分——过滤器可以确定给定条目是否不存在，但并不实际存储存在的条目。
为了使Bloom过滤器能够缩放并容纳比设计更多的元素，可以将其堆叠起来。一旦单个布卢姆过滤器达到容量，将在顶部创建一个新的布卢姆过滤器。通常，新过滤器的容量比前一个过滤器大，以减少需要堆叠另一个过滤器的可能性。
在一个可堆叠(可扩展)的Bloom过滤器中，检查成员现在包括检查每个层的存在。现在添加新项包括检查Bloom筛选器是否预先存在，并将值添加到当前筛选器。然而，哈希值仍然只需要计算一次。
在创建Bloom过滤器(即使是可伸缩的过滤器)时，重要的是要有一个大概的预期包含多少项。如果过滤器的初始层只能包含少量元素，则性能将显著下降，因为需要更多层才能达到更大的容量。
下面是一些RedisBloom工作的例子:
127.0.0.1:6379>BF.AddBloomMark 1）（整数）1127.0.0.1:6379>BF.AddBloomRedis 1）（整数）1127.0.0.1:6379>BF.EXISTS BloomMark（整数）1127.0.0.1:6379>BF.EXISTS BloomRedis Noexist（整数）0127.0.0.1:6379>BF.EXISTS Blooms Blooms Blooms que？（整数）0127.0.0.1:6379>BF.MADD bloom elem1 elem2 elem3 1）（整数）12）（整数）13）（整数）1127.0.0.1:6379>BF.MEXISTS bloom elem1 elem2 elem3 1）（整数）12）（整数）13）（整数）1
您还可以创建自定义Bloom过滤器。BF.ADD命令创建一个新的Bloom过滤器，适用于数量较少的项目。这会消耗更少的内存，但对于大型过滤器可能不太理想：
127.0.0.1:6379 >男朋友。储备大花0.0001 1000000 OK 127.0.1:6379> BF。ADD largebloom mark 1)(整数)1
RedisBloom使用的是libloom，并进行了一些增强：
| 实现 | 添加 | 检查 |
| 卢阿 | 29日k / s | 25k/s |
| 开花 | 250k/s | 200 k / s |
| 重新开花 | 400k/s | 440k/s |
基本上，模块包含具有以下签名的命令处理程序-C函数：
| int MyCommand（RedisModuleCtx*ctx，RedisModuleString**argv，int argc） |
从签名中可以看出，函数返回一个整数，OK或ERR。通常，返回OK(即使向用户返回一个错误)就可以了。
命令处理程序接受再模数转换*对象。这个对象对模块开发人员是不透明的，但在内部它包含调用客户机的状态，甚至内部内存管理，我们将在后面介绍。下一个接收argv和命令行参数个数,这些基本上是用户传递给被调用命令的参数。第一个参数是调用本身的名称，其余参数只是从Redis协议解析的参数。请注意，它们作为再分配对象也是不透明的。如果需要操作，可以将它们转换为普通的C字符串，并且不复制。
要激活模块的命令，模块的标准入口点是一个名为int RedisModule_OnLoad (RedisModuleCtx * ctx)．这个函数告诉Redis模块中有哪些命令，并将它们映射到它们的处理程序。
在本简短教程中，我们将重点介绍一个实现新Redis命令的模块的简单示例：HGETSET
int HGetSetCommand（RedisModuleCtx*ctx，RedisModuleString**argv，int argc）{return REDISMODULE_OK；}
同样，这目前什么也不做，它只是返回OK代码。所以让我们给它一些实质内容。
记住，我们的命令是HGETSET
/*HGETSET*/int HGetSetCommand（RedisModuleCtx*ctx，RedisModuleString**argv，int argc）{if（argc！=4）{return RedisModule_errority（ctx）；}return RedisModule_OK；}
RedisModule_Errorarity将以以下形式向客户端返回标准错误：
（错误）“get”命令的参数数目错误。
Redis Modules API的一个重要特性是自动资源和内存管理。而模块作者可以独立分配和释放内存，调用RedisModule_AutoMemory允许你自动创建Redis资源和分配Redis字符串，关键字和响应在处理程序的生命周期。
RedisModule_AutoMemory (ctx);
现在我们运行两个Redis调用中的第一个，HGET. 我们将键和元素argv[1]和argv[2]作为参数传递。我们使用泛型重新分配模块调用命令，它只允许模块开发人员调用任何现有的Redis命令，很像Lua脚本:
RedisModuleCallReply *rep = RedisModule_Call(ctx， " HGET "， " ss "， argv[1]， argv[2]);//如果RedisModule_CallReplyType(rep) == REDISMODULE_REPLY_ERROR) {return redismodule_replywithreply (ctx, srep);｝
请注意,重新分配模块调用的第三个参数“ss”表示Redis应该如何对待传递给函数的可变参数。“党卫军”是指“两个再分配其他的说明符是“c”表示c字符串，“d”表示双精度，“l”表示长，以及“b”表示c缓冲区（字符串后跟其长度）。
现在让我们执行第二个Redis调用，HSET:
RedisModuleCallReply *srep = RedisModule_Call(ctx， " HSET "， " sss "， argv[1]， argv[2]， argv[3]);if (RedisModule_CallReplyType(srep) == REDISMODULE_REPLY_ERROR) {return redismodule_replywithreply (ctx, srep);｝
使用HSET类似于HGET命令，只不过我们向它传递了三个参数。
在这个简单的例子中，我们只需要返回HGET，或更改之前的值。这是通过一个简单的函数实现的，RedisModule_ReplyWithCallReply，将应答对象转发给客户端:
RedisModule_ReplyWithCallReply (ctx,代表);返回REDISMODULE_OK;｝
就这样！我们的指挥人员准备好了；我们只需要正确注册模块和命令处理程序。
所有Redis模块的入口点都是一个名为RedisModule_OnLoad，开发人员必须实现。它注册并初始化模块，并向Redis注册其命令，以便调用它们。初始化模块的工作原理如下：
int RedisModule_OnLoad(redismodulex *ctx){//注册模块本身-它被称为' example '并且有一个API版本为1 if (RedisModule_Init(ctx， " example "， 1, REDISMODULE_APIVER_1) == REDISMODULE_ERR) {return REDISMODULE_ERR;} //注册我们的命令-它是一个写命令，一个键在argv[1] if (RedisModule_CreateCommand(ctx， " HGETSET "， HGetSetCommand， " write "， 1,1,1) == REDISMODULE_ERR) {return REDISMODULE_ERR;}返回REDISMODULE_OK;｝
仅此而已!我们的模块完成了。
剩下的就是编译我们的模块。不必讨论为其创建makefile的细节，您需要知道的是Redis模块不需要特殊链接。一旦你包括了模块h文件并实现了入口点函数，这就是Redis加载模块所需的全部内容。任何其他链接由您决定。使用gcc编译此基本模块所需的命令有：
在Linux上：$gcc-fPIC-std=gnu99-c-o module.o module.c$ld-o module.so module.o-shared-Bsymbolic-lc在OSX上：$gcc-dynamic-fno common-std=gnu99-c-o module.o module.c$ld-o module.so module.o-bundle-undefined dynamic\u lookup-lc
构建模块后，需要加载它。假设您已经从最新的稳定版本（支持模块）下载了Redis，您只需使用加载模块命令行参数:
/ / module.so redis-server loadmodule /路径
Redis现在正在运行，并加载了我们的模块。我们可以简单地连接到redis-cli并运行我们的命令!
这里详细介绍的完整源代码可以作为RedisModuleSDK，它包括一个模块项目模板、makefile和一个实用程序库(带有一些函数，可以自动化一些关于编写原始API中不包含的模块的更枯燥的工作)。您不一定要使用它，但可以这样做。
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