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Redis ist ein Open-Source-In-Memory-Datenspeicher, der als Datenbank, Cache und Message Broker eingesetzt wird und durch seine extrem niedrigen Latenzzeiten ueberzeugt.
Redis ist der weltweit fuehrende In-Memory-Datenspeicher und hat sich als unverzichtbares Werkzeug fuer performante Webanwendungen, Echtzeit-Systeme und Caching-Loesungen etabliert. Dank der Datenhaltung im Arbeitsspeicher liefert Redis Antwortzeiten im Sub-Millisekunden-Bereich und ermoeglicht Millionen von Operationen pro Sekunde auf einem einzigen Server. Ob Session-Management, Leaderboard, Rate-Limiting oder Pub/Sub-Messaging – Redis bietet spezialisierte Datenstrukturen fuer eine Vielzahl von Anwendungsfaellen. Von Twitter und GitHub ueber Stack Overflow bis hin zu Snapchat setzen die groessten Technologieunternehmen der Welt auf Redis.
Redis (Remote Dictionary Server) ist ein Open-Source-In-Memory-Datenspeicher, der 2009 von Salvatore Sanfilippo entwickelt wurde. Im Gegensatz zu klassischen Datenbanken, die Daten primaer auf Festplatten speichern, haelt Redis saemtliche Daten im Arbeitsspeicher – was extrem schnelle Lese- und Schreibzugriffe ermoeglicht. Redis ist deutlich mehr als ein einfacher Key-Value-Store: Es unterstuetzt vielseitige Datenstrukturen wie Strings, Hashes, Listen, Sets, Sorted Sets, Bitmaps, HyperLogLogs und Streams. Jede Datenstruktur ist mit atomaren Operationen ausgestattet, die thread-sichere Manipulationen ohne externe Locking-Mechanismen erlauben. Fuer Persistenz bietet Redis zwei Optionen: RDB-Snapshots (periodische Momentaufnahmen) und AOF (Append-Only-File), die Daten auch nach einem Neustart wiederherstellen. Redis unterstuetzt Replikation fuer Hochverfuegbarkeit, Redis Cluster fuer horizontale Skalierung und Redis Sentinel fuer automatisches Failover. Seit der Uebernahme durch Redis Ltd. gibt es neben der Open-Source-Version auch Redis Stack mit zusaetzlichen Modulen wie RedisSearch, RedisJSON und RedisTimeSeries.
Redis speichert alle Daten im RAM und verarbeitet Befehle in einem Single-Threaded-Event-Loop, der Anfragen sequentiell abarbeitet. Dieses Modell vermeidet Locking-Overhead und macht einzelne Operationen atomar und extrem schnell. Clients verbinden sich ueber das Redis-Protokoll (RESP) und senden Befehle wie GET, SET, HSET oder ZADD. Fuer Persistenz kann Redis regelmaessig RDB-Snapshots auf die Festplatte schreiben oder jede Schreiboperation in ein AOF protokollieren – beides ist kombinierbar. Redis Cluster partitioniert Daten automatisch ueber 16.384 Hash-Slots auf mehrere Knoten und ermoeglicht so horizontale Skalierung. Pub/Sub und Redis Streams ermoeglichen Echtzeit-Messaging zwischen Anwendungen, wobei Streams im Gegensatz zu Pub/Sub Nachrichten persistent speichern und Consumer Groups unterstuetzen.
Application-Caching: Eine Webanwendung cached haeufig abgerufene Datenbankabfragen in Redis, wodurch die Antwortzeiten von Hunderten Millisekunden auf unter eine Millisekunde sinken.
Session-Management: Ein E-Commerce-Shop speichert Benutzer-Sessions in Redis, was schnelle Zugriffe ermoeglicht und die Skalierung ueber mehrere Application-Server hinweg vereinfacht.
Echtzeit-Leaderboard: Eine Gaming-Plattform nutzt Redis Sorted Sets, um Spieler-Rankings in Echtzeit zu berechnen und abzurufen – mit Millionen Eintraegen und Sub-Millisekunden-Zugriff.
Rate-Limiting: Eine API nutzt Redis-Zaehler mit automatischer Ablaufzeit (TTL), um die Anzahl der Anfragen pro Benutzer zu begrenzen und Ueberlastung zu verhindern.
Pub/Sub-Messaging: Ein Chat-System nutzt Redis Pub/Sub, um Nachrichten in Echtzeit zwischen Tausenden verbundener Clients zu verteilen, ohne einen separaten Message Broker.
Caching: Zwischenspeicherung von Datenbank-Abfragen, API-Antworten und berechneten Ergebnissen fuer drastische Performance-Verbesserungen
Session-Speicher: Zentrale Speicherung von Benutzer-Sessions in verteilten Anwendungen mit mehreren Application-Servern
Echtzeit-Datenverarbeitung: Leaderboards, Zaehler, Echtzeit-Analysen und Live-Dashboards, die sofortige Datenaktualisierungen erfordern
Message Broker: Leichtgewichtiges Pub/Sub-Messaging und Event-Streaming zwischen Microservices ohne schwere Message-Queue-Infrastruktur
Warteschlangen und Job-Queues: Background-Job-Verarbeitung mit Tools wie Sidekiq (Ruby), Bull (Node.js) oder Celery (Python), die Redis als Backend nutzen
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