前言

我們現(xiàn)在做互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的時候，都有這么一個需求：記錄用戶在網(wǎng)站或者App上的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)，來分析用戶行為。這里的數(shù)據(jù)一般包括用戶ID、行為類型（例如瀏覽、登錄、下單等）、行為發(fā)生的時間戳：

UserID, Type, TimeStamp

我之前做過的一個物聯(lián)網(wǎng)項目的數(shù)據(jù)存取需求，和這個很相似。我們需要周期性地統(tǒng)計近萬臺設(shè)備的實時狀態(tài)，包括設(shè)備ID、壓力、溫度、濕度，以及對應(yīng)的時間戳：

DeviceID, Pressure, Temperature, Humidity, TimeStamp

這些與發(fā)生時間相關(guān)的一組數(shù)據(jù)，就是時間序列數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是沒有嚴(yán)格的關(guān)系模型，記錄的信息可以表示成鍵和值的關(guān)系（例如，一個設(shè)備ID對應(yīng)一條記錄），所以，并不需要專門用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如MySQL）來保存。而Redis的鍵值數(shù)據(jù)模型，正好可以滿足這里的數(shù)據(jù)存取需求。Redis基于自身數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及擴(kuò)展模塊，提供了兩種解決方案。

這節(jié)課，我就以物聯(lián)網(wǎng)場景中統(tǒng)計設(shè)備狀態(tài)指標(biāo)值為例，和你聊聊不同解決方案的做法和優(yōu)缺點(diǎn)。

俗話說，“知己知彼，百戰(zhàn)百勝”，我們就先從時間序列數(shù)據(jù)的讀寫特點(diǎn)開始，看看到底應(yīng)該采用什么樣的數(shù)據(jù)類型來保存吧。

時間序列數(shù)據(jù)的讀寫特點(diǎn)

在實際應(yīng)用中，時間序列數(shù)據(jù)通常是持續(xù)高并發(fā)寫入的，例如，需要連續(xù)記錄數(shù)萬個設(shè)備的實時狀態(tài)值。同時，時間序列數(shù)據(jù)的寫入主要就是插入新數(shù)據(jù)，而不是更新一個已存在的數(shù)據(jù)，也就是說，一個時間序列數(shù)據(jù)被記錄后通常就不會變了，因為它就代表了一個設(shè)備在某個時刻的狀態(tài)值（例如，一個設(shè)備在某個時刻的溫度測量值，一旦記錄下來，這個值本身就不會再變了）。

所以，這種數(shù)據(jù)的寫入特點(diǎn)很簡單，就是插入數(shù)據(jù)快，這就要求我們選擇的數(shù)據(jù)類型，在進(jìn)行數(shù)據(jù)插入時，復(fù)雜度要低，盡量不要阻塞?？吹竭@兒，你可能第一時間會想到用Redis的String、Hash類型來保存，因為它們的插入復(fù)雜度都是O(1)，是個不錯的選擇。但是，我在第11講中說過，String類型在記錄小數(shù)據(jù)時（例如剛才例子中的設(shè)備溫度值），元數(shù)據(jù)的內(nèi)存開銷比較大，不太適合保存大量數(shù)據(jù)。

那我們再看看，時間序列數(shù)據(jù)的“讀”操作有什么特點(diǎn)。

我們在查詢時間序列數(shù)據(jù)時，既有對單條記錄的查詢（例如查詢某個設(shè)備在某一個時刻的運(yùn)行狀態(tài)信息，對應(yīng)的就是這個設(shè)備的一條記錄），也有對某個時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)的查詢（例如每天早上8點(diǎn)到10點(diǎn)的所有設(shè)備的狀態(tài)信息）。
除此之外，還有一些更復(fù)雜的查詢，比如對某個時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)做聚合計算。這里的聚合計算，就是對符合查詢條件的所有數(shù)據(jù)做計算，包括計算均值、最大/最小值、求和等。例如，我們要計算某個時間段內(nèi)的設(shè)備壓力的最大值，來判斷是否有故障發(fā)生。

那用一個詞概括時間序列數(shù)據(jù)的“讀”，就是查詢模式多。

弄清楚了時間序列數(shù)據(jù)的讀寫特點(diǎn)，接下來我們就看看如何在Redis中保存這些數(shù)據(jù)。我們來分析下：針對時間序列數(shù)據(jù)的“寫要快”，Redis的高性能寫特性直接就可以滿足了；而針對“查詢模式多”，也就是要支持單點(diǎn)查詢、范圍查詢和聚合計算，Redis提供了保存時間序列數(shù)據(jù)的兩種方案，分別可以基于Hash和Sorted Set實現(xiàn)，以及基于RedisTimeSeries模塊實現(xiàn)。

接下來，我們先學(xué)習(xí)下第一種方案。

基于Hash和Sorted Set保存時間序列數(shù)據(jù)

Hash和Sorted Set組合的方式有一個明顯的好處：它們是Redis內(nèi)在的數(shù)據(jù)類型，代碼成熟和性能穩(wěn)定。所以，基于這兩個數(shù)據(jù)類型保存時間序列數(shù)據(jù)，系統(tǒng)穩(wěn)定性是可以預(yù)期的。

不過，在前面學(xué)習(xí)的場景中，我們都是使用一個數(shù)據(jù)類型來存取數(shù)據(jù)，那么，為什么保存時間序列數(shù)據(jù)，要同時使用這兩種類型？這是我們要回答的第一個問題。

關(guān)于Hash類型，我們都知道，它有一個特點(diǎn)是，可以實現(xiàn)對單鍵的快速查詢。這就滿足了時間序列數(shù)據(jù)的單鍵查詢需求。我們可以把時間戳作為Hash集合的key，把記錄的設(shè)備狀態(tài)值作為Hash集合的value。

可以看下用Hash集合記錄設(shè)備的溫度值的示意圖：

當(dāng)我們想要查詢某個時間點(diǎn)或者是多個時間點(diǎn)上的溫度數(shù)據(jù)時，直接使用HGET命令或者HMGET命令，就可以分別獲得Hash集合中的一個key和多個key的value值了。

舉個例子。我們用HGET命令查詢202008030905這個時刻的溫度值，使用HMGET查詢202008030905、202008030907、202008030908這三個時刻的溫度值，如下所示：

HGET device:temperature 202008030905
"25.1"

HMGET device:temperature 202008030905 202008030907 202008030908
1) "25.1"
2) "25.9"
3) "24.9"

你看，用Hash類型來實現(xiàn)單鍵的查詢很簡單。但是，Hash類型有個短板：它并不支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行范圍查詢。

雖然時間序列數(shù)據(jù)是按時間遞增順序插入Hash集合中的，但Hash類型的底層結(jié)構(gòu)是哈希表，并沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行有序索引。所以，如果要對Hash類型進(jìn)行范圍查詢的話，就需要掃描Hash集合中的所有數(shù)據(jù)，再把這些數(shù)據(jù)取回到客戶端進(jìn)行排序，然后，才能在客戶端得到所查詢范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。顯然，查詢效率很低。

為了能同時支持按時間戳范圍的查詢，可以用Sorted Set來保存時間序列數(shù)據(jù)，因為它能夠根據(jù)元素的權(quán)重分?jǐn)?shù)來排序。我們可以把時間戳作為Sorted Set集合的元素分?jǐn)?shù)，把時間點(diǎn)上記錄的數(shù)據(jù)作為元素本身。

我還是以保存設(shè)備溫度的時間序列數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行解釋。下圖顯示了用Sorted Set集合保存的結(jié)果。

使用Sorted Set保存數(shù)據(jù)后，我們就可以使用ZRANGEBYSCORE命令，按照輸入的最大時間戳和最小時間戳來查詢這個時間范圍內(nèi)的溫度值了。如下所示，我們來查詢一下在2020年8月3日9點(diǎn)7分到9點(diǎn)10分間的所有溫度值：

ZRANGEBYSCORE device:temperature 202008030907 202008030910
1) "25.9"
2) "24.9"
3) "25.3"
4) "25.2"

現(xiàn)在我們知道了，同時使用Hash和Sorted Set，可以滿足單個時間點(diǎn)和一個時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)查詢需求了，但是我們又會面臨一個新的問題，也就是我們要解答的第二個問題：如何保證寫入Hash和Sorted Set是一個原子性的操作呢？

所謂“原子性的操作”，就是指我們執(zhí)行多個寫命令操作時（例如用HSET命令和ZADD命令分別把數(shù)據(jù)寫入Hash和Sorted Set），這些命令操作要么全部完成，要么都不完成。

只有保證了寫操作的原子性，才能保證同一個時間序列數(shù)據(jù)，在Hash和Sorted Set中，要么都保存了，要么都沒保存。否則，就可能出現(xiàn)Hash集合中有時間序列數(shù)據(jù)，而Sorted Set中沒有，那么，在進(jìn)行范圍查詢時，就沒有辦法滿足查詢需求了。

那Redis是怎么保證原子性操作的呢？這里就涉及到了Redis用來實現(xiàn)簡單的事務(wù)的MULTI和EXEC命令。當(dāng)多個命令及其參數(shù)本身無誤時，MULTI和EXEC命令可以保證執(zhí)行這些命令時的原子性。關(guān)于Redis的事務(wù)支持和原子性保證的異常情況，我會在第30講中向你介紹，這節(jié)課，我們只要了解一下MULTI和EXEC這兩個命令的使用方法就行了。

• MULTI命令：表示一系列原子性操作的開始。收到這個命令后，Redis就知道，接下來再收到的命令需要放到一個內(nèi)部隊列中，后續(xù)一起執(zhí)行，保證原子性。
  
• EXEC命令：表示一系列原子性操作的結(jié)束。一旦Redis收到了這個命令，就表示所有要保證原子性的命令操作都已經(jīng)發(fā)送完成了。此時，Redis開始執(zhí)行剛才放到內(nèi)部隊列中的所有命令操作。

你可以看下下面這張示意圖，命令1到命令N是在MULTI命令后、EXEC命令前發(fā)送的，它們會被一起執(zhí)行，保證原子性。

以保存設(shè)備狀態(tài)信息的需求為例，我們執(zhí)行下面的代碼，把設(shè)備在2020年8月3日9時5分的溫度，分別用HSET命令和ZADD命令寫入Hash集合和Sorted Set集合。

127.0.0.1:6379> MULTI
OK

127.0.0.1:6379> HSET device:temperature 202008030911 26.8
QUEUED

127.0.0.1:6379> ZADD device:temperature 202008030911 26.8
QUEUED

127.0.0.1:6379> EXEC
1) (integer) 1
2) (integer) 1

可以看到，首先，Redis收到了客戶端執(zhí)行的MULTI命令。然后，客戶端再執(zhí)行HSET和ZADD命令后，Redis返回的結(jié)果為“QUEUED”，表示這兩個命令暫時入隊，先不執(zhí)行；執(zhí)行了EXEC命令后，HSET命令和ZADD命令才真正執(zhí)行，并返回成功結(jié)果（結(jié)果值為1）。

到這里，我們就解決了時間序列數(shù)據(jù)的單點(diǎn)查詢、范圍查詢問題，并使用MUTLI和EXEC命令保證了Redis能原子性地把數(shù)據(jù)保存到Hash和Sorted Set中。接下來，我們需要繼續(xù)解決第三個問題：如何對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合計算？

聚合計算一般被用來周期性地統(tǒng)計時間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)匯總狀態(tài)，在實時監(jiān)控與預(yù)警等場景下會頻繁執(zhí)行。

因為Sorted Set只支持范圍查詢，無法直接進(jìn)行聚合計算，所以，我們只能先把時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)取回到客戶端，然后在客戶端自行完成聚合計算。這個方法雖然能完成聚合計算，但是會帶來一定的潛在風(fēng)險，也就是大量數(shù)據(jù)在Redis實例和客戶端間頻繁傳輸，這會和其他操作命令競爭網(wǎng)絡(luò)資源，導(dǎo)致其他操作變慢。

在我們這個物聯(lián)網(wǎng)項目中，就需要每3分鐘統(tǒng)計一下各個設(shè)備的溫度狀態(tài)，一旦設(shè)備溫度超出了設(shè)定的閾值，就要進(jìn)行報警。這是一個典型的聚合計算場景，我們可以來看看這個過程中的數(shù)據(jù)體量。

假設(shè)我們需要每3分鐘計算一次的所有設(shè)備各指標(biāo)的最大值，每個設(shè)備每15秒記錄一個指標(biāo)值，1分鐘就會記錄4個值，3分鐘就會有12個值。我們要統(tǒng)計的設(shè)備指標(biāo)數(shù)量有33個，所以，單個設(shè)備每3分鐘記錄的指標(biāo)數(shù)據(jù)有將近400個（33 * 12 = 396），而設(shè)備總數(shù)量有1萬臺，這樣一來，每3分鐘就有將近400萬條（396 * 1萬 = 396萬）數(shù)據(jù)需要在客戶端和Redis實例間進(jìn)行傳輸。

為了避免客戶端和Redis實例間頻繁的大量數(shù)據(jù)傳輸，我們可以使用RedisTimeSeries來保存時間序列數(shù)據(jù)。

RedisTimeSeries支持直接在Redis實例上進(jìn)行聚合計算。還是以剛才每3分鐘算一次最大值為例。在Redis實例上直接聚合計算，那么，對于單個設(shè)備的一個指標(biāo)值來說，每3分鐘記錄的12條數(shù)據(jù)可以聚合計算成一個值，單個設(shè)備每3分鐘也就只有33個聚合值需要傳輸，1萬臺設(shè)備也只有33萬條數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量大約是在客戶端做聚合計算的十分之一，很顯然，可以減少大量數(shù)據(jù)傳輸對Redis實例網(wǎng)絡(luò)的性能影響。

所以，如果我們只需要進(jìn)行單個時間點(diǎn)查詢或是對某個時間范圍查詢的話，適合使用Hash和Sorted Set的組合，它們都是Redis的內(nèi)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，性能好，穩(wěn)定性高。但是，如果我們需要進(jìn)行大量的聚合計算，同時網(wǎng)絡(luò)帶寬條件不是太好時，Hash和Sorted Set的組合就不太適合了。此時，使用RedisTimeSeries就更加合適一些。

好了，接下來，我們就來具體學(xué)習(xí)下RedisTimeSeries。

基于RedisTimeSeries模塊保存時間序列數(shù)據(jù)

RedisTimeSeries是Redis的一個擴(kuò)展模塊。它專門面向時間序列數(shù)據(jù)提供了數(shù)據(jù)類型和訪問接口，并且支持在Redis實例上直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行按時間范圍的聚合計算。

因為RedisTimeSeries不屬于Redis的內(nèi)建功能模塊，在使用時，我們需要先把它的源碼單獨(dú)編譯成動態(tài)鏈接庫redistimeseries.so，再使用loadmodule命令進(jìn)行加載，如下所示：

loadmodule redistimeseries.so

當(dāng)用于時間序列數(shù)據(jù)存取時，RedisTimeSeries的操作主要有5個：

• 用TS.CREATE命令創(chuàng)建時間序列數(shù)據(jù)集合；
• 用TS.ADD命令插入數(shù)據(jù)；
• 用TS.GET命令讀取最新數(shù)據(jù)；
• 用TS.MGET命令按標(biāo)簽過濾查詢數(shù)據(jù)集合；
• 用TS.RANGE支持聚合計算的范圍查詢。

下面，我來介紹一下如何使用這5個操作。

1.用TS.CREATE命令創(chuàng)建一個時間序列數(shù)據(jù)集合

在TS.CREATE命令中，我們需要設(shè)置時間序列數(shù)據(jù)集合的key和數(shù)據(jù)的過期時間（以毫秒為單位）。此外，我們還可以為數(shù)據(jù)集合設(shè)置標(biāo)簽，來表示數(shù)據(jù)集合的屬性。

例如，我們執(zhí)行下面的命令，創(chuàng)建一個key為device:temperature、數(shù)據(jù)有效期為600s的時間序列數(shù)據(jù)集合。也就是說，這個集合中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建了600s后，就會被自動刪除。最后，我們給這個集合設(shè)置了一個標(biāo)簽屬性{device_id:1}，表明這個數(shù)據(jù)集合中記錄的是屬于設(shè)備ID號為1的數(shù)據(jù)。

TS.CREATE device:temperature RETENTION 600000 LABELS device_id 1
OK

2.用TS.ADD命令插入數(shù)據(jù)，用TS.GET命令讀取最新數(shù)據(jù)

我們可以用TS.ADD命令往時間序列集合中插入數(shù)據(jù)，包括時間戳和具體的數(shù)值，并使用TS.GET命令讀取數(shù)據(jù)集合中的最新一條數(shù)據(jù)。

例如，我們執(zhí)行下列TS.ADD命令時，就往device:temperature集合中插入了一條數(shù)據(jù)，記錄的是設(shè)備在2020年8月3日9時5分的設(shè)備溫度；再執(zhí)行TS.GET命令時，就會把剛剛插入的最新數(shù)據(jù)讀取出來。

TS.ADD device:temperature 1596416700 25.1
1596416700

TS.GET device:temperature 
25.1

3.用TS.MGET命令按標(biāo)簽過濾查詢數(shù)據(jù)集合

在保存多個設(shè)備的時間序列數(shù)據(jù)時，我們通常會把不同設(shè)備的數(shù)據(jù)保存到不同集合中。此時，我們就可以使用TS.MGET命令，按照標(biāo)簽查詢部分集合中的最新數(shù)據(jù)。在使用TS.CREATE創(chuàng)建數(shù)據(jù)集合時，我們可以給集合設(shè)置標(biāo)簽屬性。當(dāng)我們進(jìn)行查詢時，就可以在查詢條件中對集合標(biāo)簽屬性進(jìn)行匹配，最后的查詢結(jié)果里只返回匹配上的集合中的最新數(shù)據(jù)。

舉個例子。假設(shè)我們一共用4個集合為4個設(shè)備保存時間序列數(shù)據(jù)，設(shè)備的ID號是1、2、3、4，我們在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集合時，把device_id設(shè)置為每個集合的標(biāo)簽。此時，我們就可以使用下列TS.MGET命令，以及FILTER設(shè)置（這個配置項用來設(shè)置集合標(biāo)簽的過濾條件），查詢device_id不等于2的所有其他設(shè)備的數(shù)據(jù)集合，并返回各自集合中的最新的一條數(shù)據(jù)。

TS.MGET FILTER device_id!=2 
1) 1) "device:temperature:1"
   2) (empty list or set)
   3) 1) (integer) 1596417000
      2) "25.3"
2) 1) "device:temperature:3"
   2) (empty list or set)
   3) 1) (integer) 1596417000
      2) "29.5"
3) 1) "device:temperature:4"
   2) (empty list or set)
   3) 1) (integer) 1596417000
      2) "30.1"

4.用TS.RANGE支持需要聚合計算的范圍查詢

最后，在對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合計算時，我們可以使用TS.RANGE命令指定要查詢的數(shù)據(jù)的時間范圍，同時用AGGREGATION參數(shù)指定要執(zhí)行的聚合計算類型。RedisTimeSeries支持的聚合計算類型很豐富，包括求均值（avg）、求最大/最小值（max/min），求和（sum）等。

例如，在執(zhí)行下列命令時，我們就可以按照每180s的時間窗口，對2020年8月3日9時5分和2020年8月3日9時12分這段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值計算了。

TS.RANGE device:temperature 1596416700 1596417120 AGGREGATION avg 180000
1) 1) (integer) 1596416700
   2) "25.6"
2) 1) (integer) 1596416880
   2) "25.8"
3) 1) (integer) 1596417060
   2) "26.1"

與使用Hash和Sorted Set來保存時間序列數(shù)據(jù)相比，RedisTimeSeries是專門為時間序列數(shù)據(jù)訪問設(shè)計的擴(kuò)展模塊，能支持在Redis實例上直接進(jìn)行聚合計算，以及按標(biāo)簽屬性過濾查詢數(shù)據(jù)集合，當(dāng)我們需要頻繁進(jìn)行聚合計算，以及從大量集合中篩選出特定設(shè)備或用戶的數(shù)據(jù)集合時，RedisTimeSeries就可以發(fā)揮優(yōu)勢了。

小結(jié)

在這節(jié)課，我們一起學(xué)習(xí)了如何用Redis保存時間序列數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)的寫入特點(diǎn)是要能快速寫入，而查詢的特點(diǎn)有三個：

• 點(diǎn)查詢，根據(jù)一個時間戳，查詢相應(yīng)時間的數(shù)據(jù)；
• 范圍查詢，查詢起始和截止時間戳范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)；
• 聚合計算，針對起始和截止時間戳范圍內(nèi)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，例如求最大/最小值，求均值等。

關(guān)于快速寫入的要求，Redis的高性能寫特性足以應(yīng)對了；而針對多樣化的查詢需求，Redis提供了兩種方案。

第一種方案是，組合使用Redis內(nèi)置的Hash和Sorted Set類型，把數(shù)據(jù)同時保存在Hash集合和Sorted Set集合中。這種方案既可以利用Hash類型實現(xiàn)對單鍵的快速查詢，還能利用Sorted Set實現(xiàn)對范圍查詢的高效支持，一下子滿足了時間序列數(shù)據(jù)的兩大查詢需求。

不過，第一種方案也有兩個不足：一個是，在執(zhí)行聚合計算時，我們需要把數(shù)據(jù)讀取到客戶端再進(jìn)行聚合，當(dāng)有大量數(shù)據(jù)要聚合時，數(shù)據(jù)傳輸開銷大；另一個是，所有的數(shù)據(jù)會在兩個數(shù)據(jù)類型中各保存一份，內(nèi)存開銷不小。不過，我們可以通過設(shè)置適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)過期時間，釋放內(nèi)存，減小內(nèi)存壓力。

我們學(xué)習(xí)的第二種實現(xiàn)方案是使用RedisTimeSeries模塊。這是專門為存取時間序列數(shù)據(jù)而設(shè)計的擴(kuò)展模塊。和第一種方案相比，RedisTimeSeries能支持直接在Redis實例上進(jìn)行多種數(shù)據(jù)聚合計算，避免了大量數(shù)據(jù)在實例和客戶端間傳輸。不過，RedisTimeSeries的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用了鏈表，它的范圍查詢的復(fù)雜度是O(N)級別的，同時，它的TS.GET查詢只能返回最新的數(shù)據(jù)，沒有辦法像第一種方案的Hash類型一樣，可以返回任一時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

所以，組合使用Hash和Sorted Set，或者使用RedisTimeSeries，在支持時間序列數(shù)據(jù)存取上各有優(yōu)劣勢。我給你的建議是：

• 如果你的部署環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)帶寬高、Redis實例內(nèi)存大，可以優(yōu)先考慮第一種方案；
• 如果你的部署環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存資源有限，而且數(shù)據(jù)量大，聚合計算頻繁，需要按數(shù)據(jù)集合屬性查詢，可以優(yōu)先考慮第二種方案。

每課一問

按照慣例，我給你提個小問題。

在這節(jié)課上，我提到，我們可以使用Sorted Set保存時間序列數(shù)據(jù)，把時間戳作為score，把實際的數(shù)據(jù)作為member，你覺得這樣保存數(shù)據(jù)有沒有潛在的風(fēng)險？另外，如果你是Redis的開發(fā)維護(hù)者，你會把聚合計算也設(shè)計為Sorted Set的一個內(nèi)在功能嗎？

總結(jié)

到此這篇關(guān)于在Redis中如何保存時間序列數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis保存時間序列數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！