Choisissez la collection adaptée à chaque type de charge de travail : les listes comme files d’attente FIFO durables, les ensembles pour garantir l’unicité et l’appartenance, et les ensembles triés comme primitive de classement qui permet également la limitation de débit avec des fenêtres glissantes et des recherches géospatiales.

Créez des pipelines de données en temps réel sur Valkey Streams : utilisez les commandes XADD et XREADGROUP pour une transmission « exactly-once », les groupes de consommateurs pour le traitement parallèle, ainsi que XPENDING et XCLAIM pour la reprise après défaillance lorsque les workers tombent en panne au milieu d'un message.

Rendre Valkey apte à la production dans Rust : exécuter des commandes par lots avec mise en pipeline pour les calculs aller-retour, écrire des mises à jour atomiques multi-clés avec MULTI/EXEC + WATCH, et exécuter des scripts Lua côté serveur via EVAL et le cache de scripts.

Découvrez chaque modèle en action au sein d'un service Rust opérationnel. Parcourez le référentiel associé — Docker Compose, valkey-core, valkey-streams et valkey-cli — et assemblez les structures de données, les flux et les transactions que vous avez étudiés pour créer une démonstration cohérente, prête pour la production.