Redis（内存数据库/缓存）

Redis（内存数据库/缓存）

基础概念

Redis（Remote Dictionary Server，远程字典服务）是一个开源的内存键值数据库。你可以把它理解成一个超快的「字典本」——数据全部放在内存里，查起来比传统数据库快几百倍。

传统数据库（如 MySQL）把数据存在硬盘上，每次查询要做磁盘读写，速度慢；Redis 把数据存在内存（RAM）里，读写速度是微秒级的，单机每秒可以处理 10 万次以上的请求。

Redis 在 AI Agent 开发中的典型用途：

• 缓存 LLM 返回结果，避免重复调用 API 花钱
• 语义缓存（Semantic Cache），通过向量搜索命中相似问题的历史回答
• 任务队列，Agent 的异步任务排队执行
• 会话状态存储，保存用户和 Agent 的对话上下文
• 分布式锁，多个 Agent 实例并发时防止冲突

核心要素

数据结构（Data Structures）

Redis 的强大之处在于它不只能存字符串，还提供了 5 种常用数据结构，每种都对应一类实际业务场景：

过期机制（TTL）

每个 key 可以设置一个存活时间（TTL，Time To Live）。到了时间 Redis 自动删除这个 key。这就是缓存的核心——数据不需要永久保留，过期后从源头重新获取即可。

持久化（Persistence）

Redis 提供两种持久化方式：

• RDB（快照）：每隔一段时间把整个数据库"拍照"存到硬盘。恢复快，但可能丢失最后一次快照后的数据。
• AOF（日志追加）：每条写操作都记到日志文件里。数据更安全，但文件更大、恢复更慢。

纯缓存场景可以关闭持久化，让 Redis 跑得更快。

向量搜索（Vector Search）

Redis 8.0 起内置向量索引能力，支持 HNSW（分层导航小世界）算法做近似最近邻搜索。配合 Redis 的 LangCache 服务，可实现语义缓存——把用户问题转成向量，在缓存中找到语义相似的历史问答，命中则直接返回，无需再调用 LLM，可节省 40-60% 的 API 调用成本。

核心要素关系图

基础用法

安装依赖：

# 安装 Python 客户端
pip install redis

# 本地启动 Redis 服务（用 Docker 一行搞定）
docker run -d --name my-redis -p 6379:6379 redis:latest

最小可运行示例（基于 redis-py==5.2.1 验证，截至 2026-03）：

import redis
import json

# 连接 Redis（默认 localhost:6379）
r = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0, decode_responses=True)

# --- 1. String：最基础的缓存 ---
r.set("greeting", "你好，Redis！")
print(r.get("greeting"))  # 输出：你好，Redis！

# --- 2. 带过期时间的缓存 ---
r.setex("token:user123", 60, "abc123")  # 60 秒后自动删除
print(f"剩余存活时间：{r.ttl('token:user123')} 秒")

# --- 3. Hash：存储结构化数据（像 Python dict） ---
r.hset("agent:session:001", mapping={
    "user_id": "u_42",
    "topic": "如何学Redis",
    "turn_count": "3"
})
session = r.hgetall("agent:session:001")
print(f"会话信息：{session}")

# --- 4. List：简易任务队列 ---
r.delete("task_queue")
tasks = ["分析文档", "生成摘要", "发送邮件"]
r.rpush("task_queue", *tasks)
for _ in range(len(tasks)):
    task = r.lpop("task_queue")
    print(f"处理任务：{task}")

# --- 5. 计数器（原子操作） ---
r.delete("api_calls")
for i in range(5):
    count = r.incr("api_calls")
print(f"API 累计调用：{count} 次")

预期输出：

你好，Redis！
剩余存活时间：60 秒
会话信息：{'user_id': 'u_42', 'topic': '如何学Redis', 'turn_count': '3'}
处理任务：分析文档
处理任务：生成摘要
处理任务：发送邮件
API 累计调用：5 次

同类工具对比

核心区别：

• Redis：「瑞士军刀」型——缓存、队列、锁、向量搜索都能做，AI Agent 开发首选
• Memcached：极致简单的纯缓存，不需要花哨功能时选它
• MongoDB：重点在持久化的文档存储和复杂查询，不是缓存工具

常见误区

优劣势分析

思考题

参考资料

1. 官方文档：https://redis.io/docs/latest/
2. GitHub 仓库：https://github.com/redis/redis
3. Python 客户端 redis-py：https://github.com/redis/redis-py
4. Redis for AI（官方 AI 场景介绍）：https://redis.io/redis-for-ai/
5. Redis 向量搜索文档：https://redis.io/docs/latest/develop/ai/search-and-query/query/vector-search/
6. LangCache 发布博客（2025）：https://redis.io/blog/spring-release-2025/