#Redis

ArXiv ChatGuru使用LangChain和Redis技术，使ArXiv庞大的科学论文库变得更加互动。该系统通过主题检索相关论文并生成嵌入向量，帮助用户以问答形式探索学术内容，提高科研文献的易接触性和理解度。

基于Redis Vector Search技术，实现高效的arXiv论文语义搜索。项目结合FastAPI、React和Docker等技术，并支持HuggingFace、OpenAI和Cohere的向量嵌入模型。用户只需简单设置，即可通过本地或云端的Redis部署轻松运行和定制该应用。

DiscovAI通过向量搜索、Redis缓存和大语言模型，为用户提供快速且精准的AI工具搜索服务。无需注册即可免费体验。采用Next.js、Vercel AI SDK、Supabase、Pgvector和Upstash等技术，确保界面友好、导航便利。适用于AI爱好者、开发者和研究人员，帮助轻松找到所需的AI工具和解决方案。

RediSearch提供查询、二级索引和全文搜索功能，使用压缩倒排索引实现快速检索和低内存消耗。功能特性包括精确短语匹配、模糊搜索和数字过滤等，显著增强Redis的应用。支持前缀匹配、布尔查询和自动补全，适用于包括中文在内的多种语言查询。可以通过简单步骤快速部署，支持Docker镜像和Redis云服务。拥有丰富的客户端库，适用于多种编程语言。

rueidis是一个高性能的Go语言Redis客户端库，实现了自动流水线和服务器辅助的客户端缓存机制。该库支持非阻塞Redis命令的自动流水线处理，提供通用对象映射和分布式锁等功能。rueidis集成了OpenTelemetry，支持Pub/Sub、Redis集群和哨兵模式，为开发者提供全面的Redis客户端解决方案。其优化设计显著提升了吞吐量和降低了延迟，适用于各种高性能Redis应用场景。

Redsync 是一个 Go 语言开发的 Redis 分布式互斥锁库，实现了 Redis 官方推荐的分布式锁算法，提供高可靠性和性能。它提供简洁 API，支持 Redigo 和 Go-redis 驱动，用于分布式系统的资源同步和互斥访问。Redsync 易于集成，适用于各种规模的分布式系统。多个知名开源项目如 Sourcegraph 和 Google 的 Open Match 都采用了 Redsync，是构建可靠分布式应用的理想选择。

Hangfire.Redis.StackExchange是一个开源项目，为Hangfire提供基于StackExchange.Redis的存储方案。它支持Hangfire Batches功能，优化Redis资源利用，并通过Redis前缀实现多Hangfire实例共享数据库。项目提供自定义列表大小选项，并为ASP.NET Core MVC项目集成提供详细指南，包括配置和仪表板实现。

Redis是一个开源的高性能内存数据结构存储系统。它支持字符串、哈希、列表、集合等多种数据结构,并提供持久化、复制和集群功能。Redis将数据存储在内存中以实现高速访问,同时支持数据持久化到磁盘。其高效的内存使用机制使其比传统数据库占用更少内存。Redis广泛应用于缓存、消息队列和实时分析等场景,是现代互联网应用的重要基础设施。

Node-Redis 是一款面向 Node.js 的现代化 Redis 客户端。它全面支持 Redis 命令,包括事务、阻塞命令和发布/订阅功能。此客户端具备自动管道、异步迭代器和 Lua 脚本支持,可连接 Redis 集群。凭借其易用性和卓越性能,Node-Redis 成为开发 Node.js Redis 应用的优选工具。

KeyDB是Redis的高性能分支,专注多线程、内存效率和高吞吐量。它提供主动复制、FLASH存储等特性,保持与Redis完全兼容。KeyDB采用MVCC架构,可执行KEYS和SCAN查询而不阻塞数据库。在相同硬件上实现更高吞吐量,简化热备份,降低运营成本。KeyDB支持主动-主动复制、子键过期等创新特性,适用于需要高吞吐量、低延迟的大规模分布式系统。

Asynq是基于Redis的Go语言分布式任务队列库,提供简单API创建和处理异步任务。支持任务调度、重试、优先级队列等功能,具有高可靠性和可扩展性。适用于需要异步处理大量任务的场景。项目配备Web UI和CLI工具便于监控管理。

Dragonfly是一款面向现代应用的高性能内存数据存储系统。它完全兼容Redis和Memcached API，便于无缝迁移。相比传统方案，Dragonfly可提供显著更高的吞吐量、缓存命中率和更低延迟，同时大幅降低资源消耗。其创新的共享无状态架构和新型缓存算法支持原子操作和亚毫秒级响应，是各类云端工作负载的理想选择。

fastapi-limiter 为 FastAPI 路由提供限流功能。该工具使用 Lua 脚本和 Redis 后端实现高效限流。它提供 RateLimiter 依赖，支持灵活设置请求频率限制、多重限流器和 WebSocket 限流。开发者可自定义标识符和回调函数。fastapi-limiter 适用于需要可靠限流机制的 FastAPI 应用。

online-exam-system-backend是一个开源的校园在线考试系统后端框架。项目采用SpringBoot、MyBatisPlus等技术栈，支持Redis缓存和主从分离架构。系统功能包括用户管理、试卷中心、考试记录、刷题中心、错题本和证书管理等。该项目目前处于初期开发阶段，为教育机构提供在线考试解决方案。

FalkorDB是一款专为大型语言模型设计的知识图谱数据库。它采用稀疏矩阵和线性代数技术实现低延迟图查询,支持属性图模型和OpenCypher查询语言。FalkorDB提供多种编程语言的客户端库,可轻松集成到Redis中,为AI应用提供高效的知识检索能力。

redis_exporter是一款为Prometheus开发的Redis指标导出工具。兼容Redis 2.x至7.x版本，可收集Redis实例的关键性能数据。工具支持多实例监控、TLS加密连接和自定义脚本扩展，提供灵活配置选项。通过全面监控Redis性能，有助于保障系统稳定性。

CacheCloud是一个Redis云管理平台，支持Standalone、Sentinel和Cluster架构。该平台提供快速部署、运维管理、弹性伸缩、监控统计和客户端接入等功能。CacheCloud能有效降低大规模Redis运维成本，提高资源管控和利用率。平台已在处理日均800亿+命令、管理18T+内存的大规模Redis环境中得到应用。

Redka是一个开源项目，基于SQLite重新实现Redis核心功能，完全兼容Redis API。主要特点包括数据不限于内存、支持ACID事务和SQL视图增强分析能力。支持Redis五种核心数据类型，提供键管理、服务器管理和事务处理命令。可作为独立服务器或Go模块使用，性能适合大多数应用场景。

该非官方Windows Redis版本针对x64平台优化，引入多项新功能并提升性能。可作为Windows服务运行，适用于Server和桌面系统。集成默认配置和RedisJson支持，并提供全面的服务管理指导。使用前请注意潜在兼容性问题和相关免责声明。

ChatGPT Memory 项目利用 GPT 和 Redis 技术构建了一个支持多会话的智能对话系统。该系统能够同时处理多个对话，并为每个会话维护连贯的上下文。通过 Redis 存储对话历史，结合嵌入和相似性搜索技术，实现了高效的记忆检索功能。项目提供了完整的代码示例和用户界面，便于开发者快速部署具有长期记忆能力的 AI 对话应用。

ratelimit-js是一个基于HTTP的轻量级速率限制库，专为无服务器函数、Cloudflare Workers、Vercel Edge等云环境设计。它采用滑动窗口算法，提供简洁API，便于快速实现API保护和资源使用控制。该库与Upstash Redis无缝集成，适用于各类需要可靠速率限制的应用场景。

redis-vl-python是一个面向AI应用的Redis Python客户端。该库提供高速信息检索、向量相似度搜索、实时RAG流水线和智能推荐引擎功能。它支持Redis索引管理、灵活查询、向量化工具和LLM语义缓存，助力开发者构建AI解决方案。此外，它还包含命令行接口，便于管理Redis索引配置。

ioredis是一个功能全面的Node.js Redis客户端。它支持Redis集群、哨兵、流处理、管道操作和Lua脚本等特性。ioredis提供直观的API，支持回调和Promise，具备命令参数转换、键前缀等功能。此外，它还支持二进制数据处理、TLS加密和离线队列。ioredis使用TypeScript开发，提供类型声明，兼容Redis 2.6.12及更高版本。

BullMQ是一个专为Node.js环境设计的Redis分布式队列库，具有高性能和可靠性。它支持作业优先级、并发处理和延迟执行等功能，同时保证了稳定性和原子性。BullMQ适用于各种规模的项目，能够有效处理后台任务、消息队列和工作流程。其简单易用的特性使其成为处理分布式任务的理想选择。

RQ是一个基于Redis的Python任务队列库，专注于简单性和易用性。它提供异步任务执行、任务调度和失败重试功能，适用于各种Web应用场景。RQ设计轻量，易于集成，支持分布式工作进程，能够帮助开发者快速构建高效可靠的后台任务处理系统。

docker-redis-cluster项目提供了一个预配置的Redis集群Docker镜像。该镜像默认部署6个Redis实例，构建了3主3从的集群架构。支持最新Redis版本，并允许自定义节点数量和添加Sentinel。这个项目主要用于快速搭建演示、开发和测试环境，不建议用于生产。通过简单的Docker命令，开发者可以轻松管理Redis集群，加速学习和开发过程。项目还支持IPv6和多版本Redis构建，增强了使用灵活性。

redis-py是Redis官方Python客户端库，支持Redis 5.0至7.2版本。该库提供简洁API，实现连接池、管道操作和发布订阅等功能。开发者可通过redis-py在Python应用中与Redis交互，实现高效数据存储和检索。支持RESP3协议，可选用hiredis加速解析，适用于多种Redis使用场景。该库为开发者提供了灵活且可靠的Redis操作工具。

Addok是一款开源的地址搜索引擎，提供地址数据索引和HTTP API全文检索功能。它支持插件扩展，具有高度灵活性。该项目在法国政府部门的实际应用中，可处理约2600万条地址数据，每秒执行2000次搜索查询。Addok基于Python和Redis开发，提供完善的文档支持，为开发者提供了高效可靠的地址搜索解决方案。