Redis Schulung für den Produktivbetrieb: Performance und Suche

Installation, Einrichtung und Server-Optimierung

• Redis im Überblick: Redis Open Source 8 mit Redis Search und JSON, Einordnung von Redis Stack
• Redis-Optimierungen: maxmemory, Verdrängungsstrategien und Persistenz mit RDB/AOF
• Linux-Einstellungen für Redis: Transparent Huge Pages aus, vm.overcommit_memory
• Installation von Redis unter macOS mit Homebrew
• Installation unter Debian Linux aus dem offiziellen Paket-Repository
• Redis 8 als Container für Übungen und Tests
• Valkey als Alternative: gemeinsamer Ursprung, Suche und JSON über valkey-search und valkey-json (Volltext ab 1.2)

Leistungsverbesserung mit Pipelining

• Pipelining: Roundtrip-Zeit als eigentlicher Engpass vieler Anwendungen
• Pipelining mit der Redis-CLI: Massenimport mit redis-cli --pipe
• Pipelining mit dem Python-Client redis-py: pipeline(transaction=False)
• Leistungsgewinn messen: Einzelbefehle und Pipeline in Python im Vergleich
• Eine Textdatei parsen und als Pipeline-Befehle im Redis-Protokoll ausführen
• Pipeline, Transaktion und Lua-Skript abgrenzen: Durchsatz versus Atomarität

Benchmarking und Latenz über Regionen

• Benchmarking: Durchsatz, Latenzperzentile p50/p99 und typische Messfehler
• Benchmarking von Redis mit redis-benchmark für SET, GET und LPUSH
• Benchmark konfigurieren: Clients -c, Anfragen -n, Wertgröße -d, Pipeline -P
• Firewall-Regel für Port 6379 nur zum Testclient, Schutzmodus und ACL
• Cloud-VMs in verschiedenen Regionen instanziieren
• Redis-Server an zwei verschiedenen Standorten betreiben
• Latenzzeiten vergleichen mit redis-cli --latency und --latency-history
• Benchmarking von Pipeline- und Multithreading-Operationen mit --threads
• I/O-Threads mit io-threads aktivieren und messen, wann sie helfen
• Realistische Lastprofile mit memtier_benchmark
• Latenz im Betrieb analysieren: SLOWLOG, LATENCY DOCTOR und INFO

Einfache Volltextsuche mit Redis Search

• Einführung in Redis Search (früher RediSearch bzw. Redis Query Engine, ausgeliefert mit Redis Stack)
• Bereitstellung unter macOS: Redis 8 per Homebrew (Suche in der Formel ab 8.10.1) oder Container statt Redis Stack
• Bereitstellung unter Debian Linux: Redis-8-Paket mit integrierter Suche
• Suchindex mit FT.CREATE auf einem Schlüsselpräfix anlegen, Suche mit FT.SEARCH
• Indizierung und Suche in mehreren Feldern, Gewichtung mit WEIGHT
• Indizes in Echtzeit aktualisieren: Schreiben in Hashes, Kontrolle mit FT.INFO

Komplexe Suche: Filter, Unschärfe und Aggregation

• Logische Operationen in Suchanfragen: Schnittmenge, Oder | und Negation -
• Suche über Optionen steuern: LIMIT, SORTBY, RETURN, HIGHLIGHT, DIALECT
• Tag-Suche über TAG-Felder für Kategorien und Status
• Numerische Felder indizieren und Bereiche filtern, etwa @preis:[10 50]
• Stoppwörter für die Textsuche konfigurieren mit STOPWORDS
• Deutsche Texte: LANGUAGE german und Stemming für Wortformen
• Unscharfe Suche mit %wort%, Präfixsuche und FT.SPELLCHECK
• Gruppierung und Aggregation mit FT.AGGREGATE, GROUPBY und REDUCE

JSON-Dokumente mit Redis JSON

• Arbeiten mit JSON-Objekten: JSON.SET und JSON.GET mit JSONPath
• Arbeiten mit JSON-Arrays: JSON.ARRAPPEND, JSON.ARRINSERT, JSON.ARRLEN
• Operationen auf JSON-Arrays: JSON.ARRPOP, JSON.ARRTRIM, JSON.ARRINDEX
• Operationen mit JSON-Objekten: JSON.OBJKEYS, JSON.DEL, JSON.MERGE
• Strings und Zahlen in JSON ändern: JSON.STRAPPEND, JSON.NUMINCRBY
• JSON-Dokumente durchsuchen: FT.CREATE … ON JSON mit JSONPath-Feldern
• JSON oder Hash? Speicherbedarf, Verschachtelung und Teilaktualisierung abwägen

Ausblick: Vektorsuche in Redis

• Vektorfelder mit FLAT oder HNSW im Index, KNN-Abfragen mit FT.SEARCH
• Hybride Abfragen: Vektorähnlichkeit kombiniert mit Tag- und Zahlenfiltern, ab Redis 8.4 auch FT.HYBRID
• Vector Sets als eigener Datentyp seit Redis 8.0 (dort als Beta eingeführt) im Überblick

Redis-Tuning und Suchschemata mit Coding-Agenten

• Redis-MCP-Server mit ACL-Benutzer, der auf der Testinstanz nur +@read darf
• Agent baut Schleifen mit Einzelbefehlen zu Pipelines um; ein Test zählt die Roundtrips
• Tempo-Aussagen des Agenten erst gelten lassen, wenn redis-benchmark sie vorher/nachher belegt
• Vom Agenten vorgeschlagenes FT.CREATE-Schema mit FT.EXPLAIN und Testanfragen prüfen

Praxisprojekt: Produktsuche für einen Onlineshop

• Produktkatalog aus CSV per Pipeline als JSON-Dokumente importieren
• Suchindex mit Volltext, Kategorien als Tags und Preisbereichen anlegen
• Facetten für die Ergebnisliste per FT.AGGREGATE berechnen
• Suchlatenz lokal und aus einer zweiten Region messen und dokumentieren

Lernziele

• Sie konfigurieren Speichergrenzen, Verdrängung und Persistenz eines Redis-Servers für den Betrieb.
• Sie beschleunigen Massenoperationen mit Pipelining und belegen den Gewinn mit Messungen.
• Sie messen Durchsatz und Latenz mit redis-benchmark und redis-cli --latency – lokal und über Regionen.
• Sie bauen Volltext-, Tag- und Zahlensuchen mit Redis Search und aggregieren Ergebnisse.
• Sie speichern, ändern und durchsuchen JSON-Dokumente mit Redis JSON.

Zielgruppe

• Entwickler:innen mit Redis-Grundkenntnissen, die Leistung und Suchfunktionen ausreizen wollen
• Betriebsteams, die Redis-Server einrichten, messen und überwachen
• Teams, die prüfen, ob Redis eine separate Suchmaschine ersetzen kann