当涉及到 Redis 开发案例时，我们可以考虑一个简单的场景：使用 Redis 实现一个缓存系统
来缓存数据库中的热点数据。在这个案例中，我们将模拟一个电商网站的商品信息检索过程，
并使用 Redis 来提高数据检索的性能。
场景描述
假设我们有一个电商网站，用户经常需要查看某些热门商品的信息。这些商品信息存储在数
据库中，但由于访问量很大，直接从数据库中读取数据会导致性能瓶颈。为了解决这个问题，
我们决定使用 Redis 来缓存这些热门商品的信息。
解决方案
设置 Redis：首先，你需要在你的服务器上安装和配置 Redis。Redis 是一个开源的内存数据
结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。
设计数据模型：对于每个商品，我们将存储以下信息：商品 ID、商品名称、价格、库存等。
在 Redis 中，我们可以使用哈希（Hash）数据结构来存储这些信息。
编写代码：
查询商品信息：当用户请求某个商品的信息时，我们首先检查 Redis 中是否存在该商品的缓
存。如果存在，则直接从 Redis 中返回商品信息；否则，从数据库中查询该商品的信息，将
其存储到 Redis 中（作为缓存），并返回给用户。
更新商品信息：当商品信息发生变化时（例如，价格调整、库存更新等），我们需要确保 Redis
中的缓存也被更新。这可以通过删除 Redis 中对应的缓存项来实现，以便下次查询时从数据
库中重新加载数据。
示例代码（使用 Python 和 redis-py 库）
首先，确保你已经安装了 redis-py 库：
bash
pip install redis
然后，你可以使用以下 Python 代码来实现上述功能：
python
import redis
import json
from some_db_library import get_product_from_db # 假设你有一个从数据库中获取商品信
息的函数
# 连接到 Redis 服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def get_product(product_id):
# 尝试从 Redis 中获取商品信息
product_key = f'product:{product_id}'
cached_product = r.hgetall(product_key)
if cached_product:
# 将字节串转换为字典
product = {k.decode('utf-8'): v.decode('utf-8') for k, v in cached_product.items()}
