RedisMart：一个使用 Redis 的全功能零售应用程序

您还记得 RedisConf 的主题演讲演示吗？如果您记得，您可能会喜欢看到在主题演讲中展示的零售应用程序（RedisMart）的幕后开发。如果您不记得，那么现在是观看 Yiftach 和 Ash 展示它的最佳时机。以下是该视频的链接

本文是系列文章的第一篇。通过查看如何实现产品目录、分布式实时库存和 AI 支持的产品搜索，它为您提供了一些关于 RedisMart 零售应用程序的主要需求和架构的见解。您还将了解 Redis Enterprise 如何为所有这些功能提供支持。

需求

就像软件开发中经常发生的那样，让我们从讨论一些基本需求开始。以下是一些非正式的用户故事

作为一名零售客户
- 我希望能够通过各种标准（例如，全文、价格范围、其他客户的评分或分面搜索）快速（<100 毫秒端到端延迟）访问目录和产品详细信息，并找到产品。高响应时间会导致高跳出率。
- 如果我不知悉产品的品牌名称或想要与之前购买的产品类似的东西，我希望能够通过图像购物。能够找到与我拥有的相机非常匹配或在视觉上类似的相机将非常酷。
- 我希望能够安全送货，或者能够在线购买并在商店或路边取货（点击并取货）。

作为一名库存管理员
- 我需要对库存有准确的实时视图，才能为我的客户提供卓越的履行体验。
- 我希望优化我的库存，以保持高需求商品的库存并减少滞销商品的库存。
- 我需要近实时地查看不同商店和/或配送中心的库存，以便优化库存。

架构

既然我们知道了需求，让我来构想一下 Redis 如何帮助我们

RediSearch 支持使用数字过滤器、全文搜索、地理索引、评分和聚合进行丰富的产品搜索。
Redis Enterprise 的主动-主动功能开箱即用地提供跨库存的地理复制实时更新。
RedisAI、RedisGears 和 RediSearch 用于构建数据库集成机器学习管道，用于实时推理和向量相似性搜索。

从那里，想象以下设计并不难

蓝色框代表服务。红色框显示这些服务使用的数据库。

我们遵循了一些微服务方法，例如

每个服务一个数据存储：每个服务都有自己的数据存储，并且数据通过服务接口进行交换，而不是直接访问另一个服务的数据存储。

多语言持久性：每个服务都使用最适合其需求的数据存储。谈到多语言持久性：Redis 是一个数据平台，允许您将模块提供的不同功能和数据模型结合起来，构建最适合您需求的数据存储！我们使用 Redis 和一些 Redis 模块来实现红色框并不奇怪。

实现

RedisMart 提供了一个用户界面，该界面由网上商店 Web 应用程序提供。RedisMart 有一个前端 UI（面向客户的零售网站）和一个后端 UI（用于管理库存）。我们实现了一堆在幕后由应用程序利用的服务。

购买：购买服务（不出所料）处理客户购买。
库存：库存服务回答有关库存中库存数量的问题，并且当客户购买商品时库存数量会减少。库存更新通过利用 Redis Enterprise 的主动-主动功能，以近实时的方式复制到其他地点的库存。Redis Enterprise 利用无冲突复制数据类型来处理并发更新。在这种情况下，使用可重置的正负计数器数据类型来防止计数器丢失。
产品目录：产品目录服务提供与产品相关的信息，并提供复杂的方法来查找产品。它使用一个部署了 RediSearch + RedisJSON 模块的 Redis 数据库。RedisJSON 允许我们直接将产品详细信息存储为 JSON 文档。RediSearch 可以索引、查询和全文搜索 JSON 文档。产品更新可以通过使用 Redis Enterprise 的主动-主动功能轻松地传播到多个站点。
图像识别：最后，图像识别服务为图像上的向量相似性搜索提供 AI 模型服务功能。它使用一个安装了 RedisGears、RedisAI 和 RediSearch 模块的 Redis 数据库。RedisGears 允许我们构建数据管道并在数据所在位置附近执行它。我们利用 Redis AI 进行 AI 模型服务和推理。RediSearch 用于根据 AI 模型的输出执行对相似图像的实际搜索。

如前所述，这是系列文章的第一篇。请继续关注，以了解有关我们如何实现各个服务的更多信息。

RedisMart

既然我们已经看到了幕后情况，让我们看看该应用程序在舞台上的样子。

主页显示了主要产品类别。单击一个类别会通过产品目录服务触发搜索查询，从而返回属于该类别的前 16 个产品。

“搜索产品”字段允许您对产品执行全文搜索。它会转到以下搜索结果页面

搜索结果页面有两个部分：分面搜索和实际结果列表。分面搜索可用于进一步限制搜索结果。您可以通过主类别、子类别、价格和评分进行过滤。我们将在博客系列的第二部分讨论如何使用 RediSearch 实现这种分面搜索的实现细节。让我给您一个提示，让您看看 RedisMart 的调试视图

如您所见，标签和聚合发挥着作用。

单击右上角的小摄像头图标，可以拍摄您想要在产品目录中查找的物品的图像。以下 Doug 的照片在我们数据库中没有找到其他 Doug……

……但它很好地找到了一些耳机。

假设您决定购买一副耳机。做出选择后，RedisMart 允许您将它们添加到您的购物车。在结账过程中，您可以选择送货或在附近的商店取货。

RediSearch 的地理搜索支持此本地取货功能。调试视图再次给您提示了幕后实现方式。

一旦客户完成购买，库存服务就会介入，减少库存中的商品数量。这直接将我们带到应用程序的后端，它允许我们管理库存。RedisMart 可视化了如何观察每个复制站点上的即时库存更新。在美国（GCP us-central1）的购买会在一眨眼的功夫内复制到欧洲（Azure north-europe）。

同样，我们将在后面介绍更多细节。这里的主要观点是，您可以以非常低的网络延迟从附近的位置访问数据，同时在多个站点并发修改数据时防止计数器丢失。

您可以通过观看以下视频来查看应用程序的运行情况

总结

我们希望您喜欢阅读这篇关于使用 Redis 构建全功能零售应用程序的博客系列的第一部分。如您所见，Redis 实时数据平台允许我们通过利用 RediSearch + RedisJSON 的文档数据库功能，满足诸如即时访问（小于 100 毫秒端到端延迟）产品信息等需求。RediSearch + RedisGears + RedisAI 的组合支持 AI 支持的图像搜索，以便在产品目录中查找类似产品。此外，还涵盖了分面搜索和地理搜索等功能。最后但并非最不重要的是，我们向您展示了如何轻松地基于 Redis Enterprise 的主动-主动功能构建地理复制的实时库存。凭借所有这些，Redis 实时平台帮助零售公司积极影响整体购买体验，为客户提供最佳履行体验，并以最具成本效益的方式优化库存。

您想了解有关我们为 RedisMart 实现的各个服务的更多信息吗？那么请继续关注本系列的下一篇博客文章！

想自己尝试一下吗？以下是一些链接，让您开始使用 Redis 作为实时数据平台

致谢

衷心感谢为该演示应用程序做出贡献的所有人

感谢 Yiftach Shoolman 和 Ash Sahu 在 RedisConf 上演示了这个应用。
感谢 Redis 营销团队（特别是 Udi Gotlieb、Ash Sahu、Doug Tidwell 和 Bryson Coles）为演示应用程序的需求列表做出了贡献，组织了 RedisConf，帮助设计了 UI，并为这篇博文做出了贡献。
感谢技术赋能团队（特别是 Martin Forstner、Greg Georges 和 David Maier）实现、测试和设计演示应用程序，并为这篇博文做出了贡献。
感谢 CTO 团队（特别是 Leibale Eidelman、Guy Korland）开发了模块和图像识别服务。
感谢产品管理团队（特别是 Pieter Cailliau、Emmanuel Keller、Jonathan Salomon 和 Amiram Mizne）为演示应用程序的需求列表做出了贡献，并提供了产品功能。
以及所有我们没有提及的人。

我们想将这个博客系列献给 RedisMart 应用程序的主要开发人员 Martin Forstner。我们怀着沉痛的心情分享他最近去世的消息。Martin 的知识、才华和幽默感都是首屈一指的。他不仅仅是 Redis 的软件工程师，他还是同事、队友、导师和朋友。安息吧，Martin，我们会想念你！