- Redis 是一个高性能的键值存储系统，其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构：SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外，Redis 对象通过类型和编码方式动态转换，优化内存使用，并支持引用计数、共享对象和淘汰策略（如 LRU/LFU）。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。 Redis 是一个高性能的键值存储系统，其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构：SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外，Redis 对象通过类型和编码方式动态转换，优化内存使用，并支持引用计数、共享对象和淘汰策略（如 LRU/LFU）。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。
- —— 当理想照进现实，如何用CAP定理打破分布式困局？ 🌟 开篇：为什么分布式系统总是“三难全”？想象你正在设计一个电商秒杀系统：既要保证用户抢购时库存数据准确（一致性），又要让海量请求不卡顿（可用性），还要应对服务器宕机风险（分区容忍性）——但现实往往像“鱼与熊掌”，三者难以兼得。这就是CAP定理的核心矛盾：在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availabilit... —— 当理想照进现实，如何用CAP定理打破分布式困局？ 🌟 开篇：为什么分布式系统总是“三难全”？想象你正在设计一个电商秒杀系统：既要保证用户抢购时库存数据准确（一致性），又要让海量请求不卡顿（可用性），还要应对服务器宕机风险（分区容忍性）——但现实往往像“鱼与熊掌”，三者难以兼得。这就是CAP定理的核心矛盾：在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availabilit...
- 🔍 当技术优雅遇上人为失误凌晨 3 点，某司（懂得都懂）核心交易系统突发大规模服务瘫痪。每分钟损失订单量： 23,451 笔直接经济损失： ￥ 18,760,000+故障根源锁定： 灰度发布配置中的version: v1.2误写成version: v1.1 📌 灰度发布再认知（含避坑清单）正确姿势 ✅致命误区 ❌避坑指南 📝5%流量逐步放开50%流量直接切换PIC未识别多维度健康检查... 🔍 当技术优雅遇上人为失误凌晨 3 点，某司（懂得都懂）核心交易系统突发大规模服务瘫痪。每分钟损失订单量： 23,451 笔直接经济损失： ￥ 18,760,000+故障根源锁定： 灰度发布配置中的version: v1.2误写成version: v1.1 📌 灰度发布再认知（含避坑清单）正确姿势 ✅致命误区 ❌避坑指南 📝5%流量逐步放开50%流量直接切换PIC未识别多维度健康检查...
- 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🚀 前言 Redis 是一个开源的高性能键值存储数据库，广泛用于缓... 🏆本文收录于「滚雪球学SpringBoot」专栏(全网一个名)，手把手带你零基础入门Spring Boot，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows 10 + IntelliJ IDEA 2021.3.2 + Jdk 1.8 🚀 前言 Redis 是一个开源的高性能键值存储数据库，广泛用于缓...
- Redis是一款基于内存的高性能键值对存储系统，凭借极快的读写速度成为提升应用性能的关键技术。它通过缓存热点数据减少数据库压力，结合LRU/LFU等淘汰策略优化内存使用。在电商领域，Redis加速商品详情页加载、保障秒杀活动高并发处理；在社交媒体中，支持实时点赞、评论和在线状态更新；游戏行业利用Redis管理玩家进度与排行榜；CDN场景下，Redis缓存热门内容降低延迟； Redis是一款基于内存的高性能键值对存储系统，凭借极快的读写速度成为提升应用性能的关键技术。它通过缓存热点数据减少数据库压力，结合LRU/LFU等淘汰策略优化内存使用。在电商领域，Redis加速商品详情页加载、保障秒杀活动高并发处理；在社交媒体中，支持实时点赞、评论和在线状态更新；游戏行业利用Redis管理玩家进度与排行榜；CDN场景下，Redis缓存热门内容降低延迟；
- Redis 缓存双写一致性 - 深度解析与实战策略 一、什么是缓存双写一致性问题？缓存双写一致性（Cache-DB Consistency）问题指的是：当我们对数据库中的数据进行了更新，缓存中对应的数据也必须及时同步更新，否则会出现数据不一致的情况，用户可能读取到过期的缓存数据。 二、问题场景重现 经典场景：假设有如下流程：用户请求更新某条商品信息系统更新数据库然后再更新 Redis 缓存... Redis 缓存双写一致性 - 深度解析与实战策略 一、什么是缓存双写一致性问题？缓存双写一致性（Cache-DB Consistency）问题指的是：当我们对数据库中的数据进行了更新，缓存中对应的数据也必须及时同步更新，否则会出现数据不一致的情况，用户可能读取到过期的缓存数据。 二、问题场景重现 经典场景：假设有如下流程：用户请求更新某条商品信息系统更新数据库然后再更新 Redis 缓存...
- Redis 数据过期策略详解：定时、惰性与定期清理三剑客！ 一、什么是过期策略？在 Redis 中，你可以通过 EXPIRE、SETEX 等命令为键设置一个“生存时间”（TTL）。当这个时间到了，该键就应该被删除。 二、为什么要有过期策略？节省内存（Redis 是内存数据库）实现缓存自动失效避免脏数据长期驻留 三、三种数据过期删除策略Redis 为了兼顾性能与内存控制，采用了三种策略组合：... Redis 数据过期策略详解：定时、惰性与定期清理三剑客！ 一、什么是过期策略？在 Redis 中，你可以通过 EXPIRE、SETEX 等命令为键设置一个“生存时间”（TTL）。当这个时间到了，该键就应该被删除。 二、为什么要有过期策略？节省内存（Redis 是内存数据库）实现缓存自动失效避免脏数据长期驻留 三、三种数据过期删除策略Redis 为了兼顾性能与内存控制，采用了三种策略组合：...
- Redis 哨兵模式与集群脑裂问题深度剖析Redis的高可用机制离不开哨兵（Sentinel）和集群（Cluster）模式，然而在网络异常等场景中常见的“脑裂问题”也成为面试高频考点之一。本文从原理到实践，一步步带你吃透这两个概念。 一、哨兵模式 Sentinel 是什么？哨兵模式是 Redis 提供的高可用解决方案，用于：监控（Monitoring）：监控主从 Redis 实例是否在线通... Redis 哨兵模式与集群脑裂问题深度剖析Redis的高可用机制离不开哨兵（Sentinel）和集群（Cluster）模式，然而在网络异常等场景中常见的“脑裂问题”也成为面试高频考点之一。本文从原理到实践，一步步带你吃透这两个概念。 一、哨兵模式 Sentinel 是什么？哨兵模式是 Redis 提供的高可用解决方案，用于：监控（Monitoring）：监控主从 Redis 实例是否在线通...
- Redis 分布式锁深度解析：从原理到实战，一篇全懂！ 一、为什么需要分布式锁？在分布式系统中，多个进程/线程/服务可能同时操作同一资源，容易导致数据竞争、重复提交、状态错乱等问题。此时需要分布式锁来确保同一时间只有一个客户端操作临界资源。 二、Redis 为啥适合做分布式锁？支持原子操作（SETNX、Lua）高性能、部署方便TTL 能自动释放死锁支持 key 的过期时间和可视化调试 三、... Redis 分布式锁深度解析：从原理到实战，一篇全懂！ 一、为什么需要分布式锁？在分布式系统中，多个进程/线程/服务可能同时操作同一资源，容易导致数据竞争、重复提交、状态错乱等问题。此时需要分布式锁来确保同一时间只有一个客户端操作临界资源。 二、Redis 为啥适合做分布式锁？支持原子操作（SETNX、Lua）高性能、部署方便TTL 能自动释放死锁支持 key 的过期时间和可视化调试 三、...
- Netty做集群Channel共享方案在分布式系统中，服务之间的通信是一个非常重要的环节。Netty作为一款高性能的异步事件驱动的网络应用程序框架，被广泛应用于构建高性能的服务端应用。然而，在集群环境下，如何实现Channel的共享，确保消息能够正确地路由到目标节点，是开发者需要解决的一个关键问题。本文将探讨如何在Netty集群中实现Channel的共享，并提供一个简单的示例来说明其实现方法... Netty做集群Channel共享方案在分布式系统中，服务之间的通信是一个非常重要的环节。Netty作为一款高性能的异步事件驱动的网络应用程序框架，被广泛应用于构建高性能的服务端应用。然而，在集群环境下，如何实现Channel的共享，确保消息能够正确地路由到目标节点，是开发者需要解决的一个关键问题。本文将探讨如何在Netty集群中实现Channel的共享，并提供一个简单的示例来说明其实现方法...
- Redis Replication 深度解析：同步机制 + 命令详解 + 面试真题Redis 的主从同步（Replication）是其高可用架构的基石，不论是哨兵模式、集群架构，还是读写分离，主从机制都是绕不开的核心。本篇从原理、流程、命令、问题处理到面试答题技巧，一网打尽！ 一、主从同步是干嘛的？在 Redis 中，可以通过配置让一个 Redis 节点（从节点）复制另一个节点（主节点）的... Redis Replication 深度解析：同步机制 + 命令详解 + 面试真题Redis 的主从同步（Replication）是其高可用架构的基石，不论是哨兵模式、集群架构，还是读写分离，主从机制都是绕不开的核心。本篇从原理、流程、命令、问题处理到面试答题技巧，一网打尽！ 一、主从同步是干嘛的？在 Redis 中，可以通过配置让一个 Redis 节点（从节点）复制另一个节点（主节点）的...
- Redis Zset的实现原理Redis的Zset（有序集合）是一种数据结构，它允许存储一组唯一的元素，并为每个元素关联一个分数（score），通过分数来对元素进行排序。Zset的实现原理涉及到两种主要的编码方式：ziplist和skiplist。编码选择ziplist编码：当Zset中的元素个数小于128个，并且所有元素的长度都小于64字节时，Redis会使用ziplist编码。zipli... Redis Zset的实现原理Redis的Zset（有序集合）是一种数据结构，它允许存储一组唯一的元素，并为每个元素关联一个分数（score），通过分数来对元素进行排序。Zset的实现原理涉及到两种主要的编码方式：ziplist和skiplist。编码选择ziplist编码：当Zset中的元素个数小于128个，并且所有元素的长度都小于64字节时，Redis会使用ziplist编码。zipli...
- Redis和Memcached都是基于内存的数据存储系统，常用于缓存数据以提高应用程序的性能。它们的主要区别在于数据结构、持久化方式、数据分片方式、处理数据的方式、协议、内存管理方式等。区别对比维度RedisMemcached数据结构支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等只支持简单的键值对存储持久化方式支持多种持久化方式，如RDB和AOF，可以将数据持久化到硬盘上不支持持... Redis和Memcached都是基于内存的数据存储系统，常用于缓存数据以提高应用程序的性能。它们的主要区别在于数据结构、持久化方式、数据分片方式、处理数据的方式、协议、内存管理方式等。区别对比维度RedisMemcached数据结构支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等只支持简单的键值对存储持久化方式支持多种持久化方式，如RDB和AOF，可以将数据持久化到硬盘上不支持持...
- Redis并非完全是单线程的，其核心业务部分（命令处理）是单线程的，但在其他功能如持久化、异步删除、集群数据同步等方面是多线程的。Redis单线程快的原因主要有以下几点：单线程的原因简化设计：单线程模型使Redis的代码结构更加清晰，易于维护和扩展。线程安全：避免了多线程环境中的竞态条件，不需要使用锁来保护共享数据，降低了复杂性和性能开销。利用CPU缓存：单线程频繁访问内存中的数据，数据通常... Redis并非完全是单线程的，其核心业务部分（命令处理）是单线程的，但在其他功能如持久化、异步删除、集群数据同步等方面是多线程的。Redis单线程快的原因主要有以下几点：单线程的原因简化设计：单线程模型使Redis的代码结构更加清晰，易于维护和扩展。线程安全：避免了多线程环境中的竞态条件，不需要使用锁来保护共享数据，降低了复杂性和性能开销。利用CPU缓存：单线程频繁访问内存中的数据，数据通常...
- Java 分布式缓存系统 介绍分布式缓存系统是一种用于存储和管理数据副本的技术，旨在提高数据访问速度并减轻后端数据库的压力。通过将缓存共享到多个服务器，分布式缓存能够提供更高的可用性、容错能力和可扩展性。Java 提供了多种框架和工具（如 Redis、Hazelcast 和 Ehcache）来实现分布式缓存解决方案。 引言随着应用程序规模的增加，单一节点的缓存系统难以满足性能和可扩展性需求... Java 分布式缓存系统 介绍分布式缓存系统是一种用于存储和管理数据副本的技术，旨在提高数据访问速度并减轻后端数据库的压力。通过将缓存共享到多个服务器，分布式缓存能够提供更高的可用性、容错能力和可扩展性。Java 提供了多种框架和工具（如 Redis、Hazelcast 和 Ehcache）来实现分布式缓存解决方案。 引言随着应用程序规模的增加，单一节点的缓存系统难以满足性能和可扩展性需求...
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