redis 如何保存 k 线数据？

Redis 通常不适合直接作为K线数据的主要存储库，因为K线数据往往包含大量的历史记录，并且有较高的更新频率，这可能导致Redis的内存压力增大。不过，你可以利用Redis的一些特性来辅助管理和加速K线数据的存储和检索：

1. **序列化**: K线数据可以序列化成字符串（比如JSON格式），然后存储在Redis的`STRING`或`HASH`数据类型中。例如，你可以创建一个哈希表，其中键为日期戳或交易编号，值为该时刻的K线数据。

{"timestamp": "2022-01-01", "open": 100, "high": 110, "low": 90, "close": 105}

2. **时间序列存储**: 使用Redis的时间序列数据库模块TSDB（仅在Redis 6.0及以上版本可用），虽然不是原生K线数据类型，但可以用来按时间排序并索引数据，这对于最近数据的高效访问很有帮助。

ts:stock_data:2022_01_01 -> [100, 110, 90, 105]

3. **数据切片策略**: 对于长期历史数据，可以考虑定期导出到文件或者数据库（如MySQL、PostgreSQL）中，只将最近一段时间的数据存放在Redis中，提高Redis的响应速度。

4. **Redis做缓存**: 如果你的应用需要频繁查询K线数据，可以将热点数据缓存在Redis中，实际的K线数据库（如InfluxDB、Elasticsearch等）则负责存储完整的历史记录。

总之，Redis更适合作为K线数据的临时存储和高速访问层，而不是长期存储解决方案。为了优化，结合其他持久化的数据库和合理的数据分发策略是更好的做法。