Redis

Model Context Protocol(MCP)は、AIモデルと外部ツールやデータソースを接続するための標準的な手法として急速に普及しています。MCPの採用が拡大するにつれ、堅牢で本番環境対応のMCP実装には、仕様に従うだけでなく適切なインフラストラクチャが必要であることが開発者の間で明らかになってきました。本記事では、Redisが以下の3つのMCPユースケースをどのように支えているのかを詳しく見ていきます。VercelのSSE実装における分散型サーバーレス関数の連携、長時間稼働するストリームのためのイベント再開(Resumability)機能、そしてClerkによるセキュアなOAuth

n8nは、さまざまなサービスを連携させて複雑なプロセスを自動化できる強力なワークフロー自動化ツールです。 しかし、ワークフローに大量のリクエストが殺到したらどうなるでしょうか？ 適切なレート制限がないと、APIに過大な負荷がかかったり、外部サービスの利用上限に抵触したり、最悪の場合はワークフロー自体が停止してしまうこともあります。 この記事では、Upstash Redisを使ってn8nワークフローに堅牢なレート制限を追加する方法をご紹介します。 シンプルで効果的、しかもニーズに合わせて柔軟に拡張できる構成です。 課題：n8nワークフローの保護 WebhookやAPIエンドポイントのように外部か

Next.js へのリアルタイム機能追加は、なぜこんなに大変なのか 💀 ここでいうリアルタイム機能とは、たとえば次のようなものです。 Vercel AI SDK のリアルタイムストリーミング ライブダッシュボード リアルタイム通知やステータス更新 ライブカーソルや「現在オンライン」のユーザー表示 ファイルアップロードや長時間実行タスクの進捗トラッキング こうした用途に特化した SaaS が存在しないわけではありません。むしろ、すでに複数のサービスが提供されています。しかし、どれも一長一短がありました。 Ably: 料金が高く、価格体系もわかりにくい Pusher: 型安全ではなく、開発

昨年、私たちはRedis向けの新しいアドオンProd Packを発表しました。Prod Packは、有料のRedisデータベース(現在ではQStashインスタンスにも対応)に月額200ドルで追加できるアドオンです。既存の従量課金(Pay-as-you-go)プランや固定(Fixed)プランはそのまま維持しながら、本番運用に必要な機能を上乗せできます。Prod PackとEnterpriseの違いは適用範囲です。Prod Packはデータベース単位、Enterpriseはアカウント単位で提供されます。たとえば10個のデータベースがあっても、重要なトラフィックを扱う2つだけにProd Packを有

Upstashでは、1〜2週間後に「Upstash Redis Search」をローンチする予定です。本記事では、私たちが何を構築しているのか、そしてなぜこの機能に期待しているのかについて、その先行きを少しだけお披露目したいと思います。 なぜこの機能を作るのか 私たちが検索分野に足を踏み入れたのは2024年のことです。まず「Upstash Vector」によってセマンティック(意味ベース)検索を可能にし、その後さらにこの領域へ注力して「Upstash Search」を展開してきました。 たとえば、これは2025年にUpstash Searchを発表した際のローンチツイートです。Upstash

CodexやClaude CodeのようなAIエージェントは、bashコマンドの実行が極めて得意です。ファイルシステム内の検索、grepによる絞り込み、シェル経由でのコンテキスト収集まで、驚くほどこなれます。 そこで試したくなるのが、「AIエージェントが扱うファイルシステム全体を、ディスクではなくRedis上に置いたらどうなるのか？」という発想です。エージェントから見れば通常のファイルシステムを使っているように見えるのに、実際には超高速なインメモリストアで動いている——そんな仕組みです。 以下は、私が思い描いた動作イメージです👇 エージェントがgrepコマンドを実行する際（この種のコマンド

Redis活用に役立つ包括的ハウツーガイド＆チュートリアル集Redisを最大限に活かしたい開発者のために、実践的なハウツーガイドとチュートリアルを厳選してまとめました。AI時代の必須技術であるRAGパイプラインの構築から、アプリのパフォーマンス改善、Kubernetesとの連携、データ移行まで、幅広いトピックを網羅しています。テーマ別に整理しているので、今取り組んでいる課題に合った記事をすぐに見つけられます。AI・RAG関連の最新チュートリアル（2025年）ゼロから始めるRAG：RedisVLで初めてのRAGパイプラインを構築するカテゴリ：ハウツー＆チュートリアル｜公開日：2025年2月3日テ

Redisを始めたばかりの方にも、機能のおさらいが必要な方にも役立つように、このガイドではRedisが提供するすべてのデータ構造をわかりやすく解説します。 適切なデータ構造を選ぶ Redisのデータ構造はいずれもシンプルで、解決したい問題に完璧に一致するものは存在しないかもしれません。しかし、データに合った適切な構造を最初に選べば、Redisのコマンドが効率的な解決策へと導いてくれます。多くのRedisコマンドにはプレフィックス（接頭辞）が付いており、それが対象となるデータ構造の種類を示しています。 汎用データ構造 プレフィックス

Redisに組み込みスクリプト言語が搭載されていると聞いたことはあるけれど、まだ試したことがない——そんな方は多いのではないでしょうか。この記事では、LuaのパワーをあなたのRedisサーバーで活かすために必要な基礎知識を、実例を交えながらわかりやすく解説します。 はじめてのLuaスクリプト まずは、Redisと実際にやり取りせず、単に値を返すだけの最もシンプルなスクリプトから始めましょう。 local msg = Hello, world! return msg これ以上なくシンプルですね。1行目でメッセージをローカル変数に格納し、2行目でその値をRedisサーバーからクライアントへ

この記事では、Go言語でRedisクライアントを構成する2つのコンポーネント——コマンドの書き込みと読み取り——を、シンプルで理解しやすい形で実装しながら、Redisプロトコル（RESP）の仕組みと、その設計がなぜ優れているのかを解説します。 本番環境で使えるフル機能のGo向けRedisクライアントをお探しの場合は、Gary Burd氏のredigoライブラリをチェックすることをおすすめします。 始める前に、Redisプロトコルの入門記事に目を通しておいてください。このガイドで必要となるプロトコルの基礎知識がそこでカバーされています。 GoでのRESPコマンドライター 仮想的なRedi

Redisの優れた機能の中でも、あまり知られていないもののひとつがワイヤープロトコルです。これこそが、Redisが高品質なクライアントライブラリの大規模なエコシステムを持つ理由となっています。Redisのワイヤープロトコルは非常にシンプルに設計されており、Redisの主要な機能をすべて実装したクライアントを容易に構築できます。さらに、高速かつ効率的なクライアントライブラリを書きやすいよう工夫されている点も大きな魅力です。 RESPとは何か？ RESP（REdis Serialization Protocol）は、RedisのクライアントとサーバーがTCP上で相互通信するために使用するテキス

はじめに Redisで有効期限付きのキー(「揮発性(volatile)」キー)を運用していると、新しくレプリカを追加した瞬間に戸惑うことがあります。レプリカ側で確認できるキー数が、プライマリDBよりも大幅に少なく表示されるのです。特に、揮発性キーを大量に保有している環境では、この現象が頻繁に観察されます。 「レプリカからキーが消えてしまったのでは?」「データを失ったのでは?」――結論から言えば、その心配はありません。データは失われていません。ただし、なぜレプリカのキー数が少なく報告されるのかを理解しておくことは、トラブルシューティングや監視設計の面でも役立ちます。この挙動には、次の2つのRed

Redisで大きなオブジェクトの削除が遅くなる理由について、まずは概要をご覧ください。大きなキーに対して直接 DEL コマンドを実行すると、Redisはシングルスレッドで動作しているため、削除処理が完了するまでサーバー全体がブロックされ、他のすべてのクライアントに影響を与えてしまいます。 そこで、大きなハッシュをサーバーをブロックせずに削除するには、以下の2段階のアプローチを使用します。 キーの名前を変更する:ハッシュのキーを一意な名前空間付きの新しいキーにリネームします。これにより、他のRedisクライアントからは即座に「削除された」ように見えます。 フィールドを少しずつ削除す

Redisで大きなオブジェクトの削除が遅くなる理由について、詳しくはこちらの概要をご覧ください。 Redisに保存された大きなリストを削除するには、以下の手順を実行します。 まずキーを名前空間付きの一意な名前に変更（RENAME）します。これにより、他のRedisクライアントからはリストが即座に「削除された」ように見えます。 次に、リストが空になるまで要素を少しずつ小さなバッチで段階的に削除していきます。削除コマンドのサイズを制限することで、サーバーが長時間ブロックされるのを防ぎます。 なお、以下のコードはRedis接続の失敗を適切にハンドリングしていません。何らかのRedi

Redisでは、ハッシュ・リスト・セット・ソート済みセット（ZSet）といった大きな非文字列型オブジェクトをDELコマンドで削除すると、サーバーが長時間ブロックされ、クライアント側でタイムアウトが発生するなどの問題につながる可能性があります。 この現象は、Redisの動作仕様における次の2つの要因によって引き起こされます。 サーバーがブロックされる2つの理由 1. Redisはシングルスレッドで動作している Redisはシングルスレッドで動作するため、接続されているクライアントの数にかかわらず、同時に処理できるコマンドは1つだけです。そのため、あるコマンドの実行に時間がかかると、それ以外のすべ

Redisで大きなオブジェクトの削除が遅くなる理由について、まずは概要をご覧ください。 Redisで大きなセット(Set)を削除する場合、DELコマンドをそのまま実行するとサーバーが長時間ブロックされ、他のクライアントに大きな影響を与えてしまいます。そこで、以下の2段階の手順で安全に削除を行います。 削除手順の基本 キーの名前を変更する: 対象のキーを一意な名前空間付きの新しいキーにリネームします。これにより、他のRedisクライアントからは即座に「削除された」ように見えます。 メンバーを少しずつ削除する: セットのメンバーを小さなバッチ(まとまり)に

Redisで大きなオブジェクトの削除が遅くなる理由について詳しく知りたい方は、まず概要記事をご覧ください。 Redisで大きなソート済みセット（Sorted Set）を削除するには、以下の手順を実行します。 キーを一意な名前空間付きの新しいキーにリネームします。これにより、他のRedisクライアントからはソート済みセットが即座に「削除された」ように見えます。 ソート済みセットのメンバーを、小さなバッチ単位で少しずつ段階的に削除し、セットが空になるまで繰り返します。削除コマンドのサイズを制限することで、サーバーが長時間ブロックされるのを防ぎます。

Publish/Subscribe（通称Pub/Sub）は、ソフトウェアエンジニアリングの世界で数十年にわたって使われてきたメッセージングパターンです。しかし従来は専用のメッセージングサーバーや専門知識が必要だったため、気軽に導入できるものではありませんでした。RedisのPub/Subは、このパブリッシュ/サブスクライブパターンを軽量かつシンプルに実装したものであり、Redis 2.0以降のすべてのRedisサーバーに標準搭載されています。そのため、Redisが稼働している環境であればどこでも利用可能で、高速でシンプルなPub/Subシステムを短時間で構築できます。自社のアプリケーションにR

RedisのPub/Subに関する概要記事では、Pub/Subの目的と、Redis Pub/Sub特有の設計上の選択について解説しました。本記事では、Node.jsクライアント「node-redis」を使用しながら、Redis Pub/Subの主要な概念——チャンネル、パブリッシュ、サブスクライブ、パターンマッチング——を一つずつ実際に試すことで、Redis Pub/Subの具体的な使い方をステップごとに学んでいきます。 チャンネルの仕組みを理解する チャンネル（channel）とは、Pub/Subシステム上で公開されるメッセージを分類するための「名前」です。チャンネル名には system

Redisは「データ構造サーバー」と呼ばれることが多く、シンプルなデータ構造プリミティブへのネットワークインターフェースを提供しています。Streams（ストリーム）は、何年も前にRedisがソート済みセット（Sorted Set）を導入して以来となる、初めての大型の汎用データ構造です。この記事では、この新しいデータ構造の主要な用途の一つである「時系列データのモデリング」について見ていきます。 Streams：Redisの新しいデータ構造 Redis Streamsは、キーバリューペアの追記専用（append-only）の時系列を表現します。 任意の数のクライアントがStreamに書き込