1. 前言 Redis作为一款缓存中间件，如今不可谓不火，火了好长一段时间，缘于其优秀的性能和丰富的功能，如今只要是有缓存、性能优化类的需求，都会第一时间想到用Redis。但要知道，世上没有什么东西是

Redis 大 Key 并没有统一的固定标准，当字符串存储了一个很大的值，例如 10M 以上，或集合存储了一个上百万元素的值，那就认为是 Redis 的大 Key 问题了。 1.主要影响 大 Key

Redis 和 Lua，两个看似风流马不相及的技术点，为何能产生“爱”的火花，成为工作开发中的黄金搭档？技术面试中更是高频出现，Redis 执行 Lua 到底能不能保证原子性？

1.背景 缓存，就是让数据更接近使用者，让访问速度加快，从而提升系统性能。工作机制大概是先从缓存中加载数据，如果没有，再从慢速设备(eg:数据库)中加载数据并同步到缓存中。 所谓多级缓存，是指在整个系

1. 写在前面 小伙伴们有时候比较排斥这些八股，但我觉得八股就好比数学课本中的公式和课后习题，关键你要发散开，而不是搞题海战术 2. 面试题 2.1 redis变慢的原因 2.2 什么是redis的大

背景 最近对接了一个卧龙同事的接口，因为接口比较慢，所以打算对第三方接口加个缓存。但是会有大 key 的问题。设计过程中调研了一些解决方案，这里总结下。 关键字：Redis；大Key问题； 大 key

Redis大key问题指的是某个key对应的value值所占的内存空间比较大，导致Redis的性能下降、内存不足、数据不均衡以及主从同步延迟等问题。 到底多大的数据量才算是大key？

list-max-ziplist-size：表示每个quicklistNode的字节大小。默认为2，表示8KB list-compress-depth：表示quicklistNode节点是否要压缩。默认为0，表示不压缩

我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据，随着数据量的增大，如果同时多台机器并发拉取