在 2021 年我就了解到 RediSearch 这个项目，并已经把它用于我的开源项目 newbee-mall-pro 中。
就我的使用体验来说，简单场景下，用来平替 Elasticsearch 的使用场景已经足够。像是 Elasticsearch 中常用中文分词插件可以用 RediSearch 替代，但是拼音转中文插件在 RediSearch 中还没有功能替代，只能通过个人手段处理。
在 newbee-mall-pro 项目中，拼音搜索我是通过先将中文转拼音后作为拼音字段存入 Redis 中，再通过 RediSearch 查询拼音字段来实现的。
RediSearch 对于我来说相比 Elasticsearch 的最大优点就是 内存占用非常低，查询性能也足够高😂。
在我的低配 2 核 4g 内存的服务器上，通过官方提供的 Redis Stack 镜像部署 Redis 以及自带模块 RediSearch 后，内存占用才不到 100m。
相比部署一个 Elasticsearch 起码需要 1g 内存来说，我更愿意部署 RediSearch。本文大纲如下，
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RediSearch 简介
RediSearch 是一个 Redis 模块，为 Redis 提供查询、二级索引和全文搜索功能。
要使用 RediSearch 的功能，我们需要要先声明一个 index（类似于 Elasticsearch 的索引）。然后就可以使用 RediSearch 的查询语言来查询该索引下的数据。
RediSearch 内部使用压缩的倒排索引，所以可以用较低的内存占用来实现索引的快速构建。
目前 RediSearch 最新版支持的查询功能也比较丰富了，除了基本的文本分词还支持聚合统计、停用词、同义词、拼写检查、结果排序、标签查询、向量相似度查询以及中文分词等。
对比 Elasticsearch
基本硬件
数据源
RediSearch 配置
Elasticsearch 配置
版本
索引构建测试
在官方提供的索引构建测试中，RediSearch 用 221 秒的速度超过了 Elasticsearch 的 349 秒，领先 58%，
查询性能测试
通过数据集导入索引数据后，官方使用运行在专用负载生成器服务器上的 32 个客户端启动了两个词的搜索查询。
如下图所示，RediSearch 的吞吐量达到了 12.5K ops/sec，而 Elasticsearch 的吞吐量只有了 3.1K ops/sec，快了 4 倍。此外 RediSearch 的延迟稍好一些，平均为 8 毫秒，而 Elasticsearch 为 10 毫秒。(ops/sec 每秒操作数）
由此可见，RediSearch 在性能上对比 RediSearch 有比较大的优势。
目前 RediSearch 已经更新到 2.0+ 版本，根据官方对于 RediSearch 2.0 版本介绍，与 RediSearch 1.6 相比，吞吐量和延迟相关的指标都提高了 2.4 倍。
RediSearch 安装
对于目前最新的 RediSearch 2.0 版本来说，官方推荐直接使用 redis-stack-server 镜像进行进行部署，也比较简单，
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docker run -d --name redis-stack-server -p 6379:6379 redis/redis-stack-server:latest• 1.
设置登录
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// 设置登录 docker run -e REDIS_ARGS="--requirepass redis-stack" redis/redis-stack:latest• 1. • 2.
通过 redis-cli 连接查看 RediSearch 是否安装了 search 模块，
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redis-cli -h localhost module list > MODULE list ... 3) 1) "name" 2) "search" 3) "ver" 4) "20809" 5) "path" 6) "/opt/redis-stack/lib/redisearch.so" 7) "args" 8) 1) "MAXSEARCHRESULTS" 2) "10000" 3) "MAXAGGREGATERESULTS" 4) "10000" ...• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6. • 7. • 8. • 9. • 10. • 11. • 12. • 13. • 14. • 15. • 16.
索引操作
FT.CREATE 创建索引命令
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> FT.CREATE idx:goods on hash prefix 1 "goods:" language chinese schema goodsName text sortable "OK"• 1. • 2.
- FT.CREATE：创建索引命令
- idx:goods：索引名称
- on hash：索引关联的数据类型，这里指定索引基于 hash 类型的源数据构建
- prefix 1 "goods:"：表示索引关联的 hash 类型源数据前缀是 goods:
- language chinese：表示支持中文语言分词
- schema goodsName text sortable：表示字段定义，goodsName 表示元数据属性名，text 表示字段类型 sortable 表示该字段可以用于排序
添加索引时，直接使用 hset 命令添加一个 key 前缀是 "goods:" 的源数据。如下，
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hset goods:1001 goodsName 小米手机 hset goods:1002 goodsName 华为手机• 1. • 2.
FT.SEARCH 查询索引
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> FT.SEARCH idx:goods1 "手机" 1) "2" 2) "goods:1001" 3) 1) "goodsName" 2) "\xe5\xb0\x8f\xe7\xb1\xb3\xe6\x89\x8b\xe6\x9c\xba" 4) "goods:1002" 5) 1) "goodsName" 2) "\xe5\x8d\x8e\xe4\xb8\xba\xe6\x89\x8b\xe6\x9c\xba"• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6. • 7. • 8.
FT.INFO 查询指定名称索引信息
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> FT.INFO idx:goods 1) "index_name" 2) "idx:goods1" 3) "index_options" 4) (empty list or set) 5) "index_definition" 6) 1) "key_type" 2) "HASH" 3) "prefixes" 4) 1) "goods:" 5) "default_language" 6) "chinese" 7) "default_score" 8) "1" 7) "attributes" 8) 1) 1) "identifier" 2) "goodsName" 3) "attribute" 4) "goodsName" 5) "type" 6) "TEXT" 7) "WEIGHT" 8) "1" 9) "SORTABLE" ...• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6. • 7. • 8. • 9. • 10. • 11. • 12. • 13. • 14. • 15. • 16. • 17. • 18. • 19. • 20. • 21. • 22. • 23. • 24. • 25.
- FT.INFO 查询指定名称的索引信息
FT.DROPINDEX 删除索引名称
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> FT.DROPINDEX idx:goods1 "OK"• 1. • 2.
- FT.DROPINDEX 删除指定名称索引，不会删除 hash 类型的源数据
如果需要删除索引数据，直接使用 del 命令删除索引关联的源数据即可。
Java 使用 RediSearch
对于 Java 项目直接选用 Jedis4.0 以上版本就可以使用 RediSearch 提供的搜索功能，Jedis 在 4.0 以上版本自动支持 RediSearch，编写 Jedis 连接 RedisSearch 测试用例，用 RedisSearch 命令创建如下，
Jedis 创建 RediSearch 客户端
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@Bean public UnifiedJedis unifiedJedis(GenericObjectPoolConfig jedisPoolConfig) { UnifiedJedis client; if (StringUtils.isNotEmpty(password)) { client = new JedisPooled(jedisPoolConfig, host, port, timeout, password, database); } else { client = new JedisPooled(jedisPoolConfig, host, port, timeout, null, database); } return client; }• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6. • 7. • 8. • 9. • 10.
Jedis 创建索引
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Schema schema = new Schema() .addSortableTextField("goodsName", 1.0) .addSortableTagField("tag", "|"); IndexDefinition rule = new IndexDefinition(IndexDefinition.Type.HASH) .setPrefixes("idx:goods") .setLanguage("chinese"); # 设置支持中文分词 client.ftCreate(idxName, IndexOptions.defaultOptions().setDefinition(rule), schema);• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6. • 7. • 8. • 9.
Jedis 添加索引源数据
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public boolean addGoodsIndex(String keyPrefix, Goods goods) { Map<String, String> hash = MyBeanUtil.toMap(goods); hash.put("_language", "chinese"); client.hset("idx:goods" + goods.getGoodsId(), MyBeanUtil.toMap(goods)); return true; }• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6.
Jedis 中文查询
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public SearchResult search(String goodsIdxName, SearchObjVO searchObjVO, Page<SearchPageGoodsVO> page) { // 查询关键字 String keyword = searchObjVO.getKeyword(); String queryKey = String.format("@goodsName:(%s)", keyword); Query q = new Query(queryKey); String sort = searchObjVO.getSidx(); String order = searchObjVO.getOrder(); // 查询是否排序 if (StringUtils.isNotBlank(sort)) { q.setSortBy(sort, Constants.SORT_ASC.equals(order)); } // 设置中文分词查询 q.setLanguage("chinese"); // 设置分页 q.limit((int) page.offset(), (int) page.getSize()); // 返回查询结果 return client.ftSearch(goodsIdxName, q); }• 1. • 2. • 3. • 4. • 5. • 6. • 7. • 8. • 9. • 10. • 11. • 12. • 13. • 14. • 15. • 16. • 17. • 18. • 19.
最后聊两句
RediSearch 是这几年新出的一个全文搜索引擎，借助于 Redis 的成功，RediSearch 一出场就获得了较高的关注度。
目前来看，我个人使用 RediSearch 作为 newbee-mall-pro 项目的全文搜索引擎已经够用了，它有易于安装、索引占用内存低、查询速度快等许多优点。不过在对 Redis 集群的支持上，RediSearch 目前只针对 Redis 企业版有解决方案，开源版还没有，这一点需要告诉大家。
如果想要在生产环境大规模使用，我还是不太建议的。
最后本文使用的 Jedis 操作 RediSearch 相关代码，都在 newbee-mall-pro 项目的 JedisSearchTest 类有体现。
