吞吐量和停顿时长，这两个优化目标是有冲突的。那么有没有可能提高吞吐量而不影响停顿时长，甚至缩短停顿时长呢？答案是有可能的，提高内存占用（Memory Footprint）就有可能。

上周知识星球的同学在阿里云技术面终面的时候被问到这么一个问题：假设一个每天100w次登陆请求的平台，一个服务节点 8G 内存，该如何设置JVM参数？ 觉得回答的不太理想，过来找我复盘。 下面以面试题的

Redis是一款性能强劲的内存数据库，但是在使用过程中，我们可能会遇到Big Key问题，这个问题就是Redis中某个key的value过大，所以Big Key问题本质是Big Value。

写这期其实比较纠结，我之前的写的比较通俗易懂，一是我都知道这些点，二是之前我在所在的电商公司对雪崩，击穿啥的还算有场景去接触。但是线上的Redis集群我实际操作经验很少，总不能在公司线上环境实践那些操作吧，所以最后看了下官网，还有一些资料（文章后面我都会贴出来），强行怼了这么篇…

在测试工作中，涉及到与 redis 交互的场景变的越来越多了。关于redis本身就不作赘述了，网上随便搜，本人也做过一些整理。 今天只来复盘一下，在测试过程中与 redis 的二三事儿。其中提到的案例

推荐一个用Spring Boot搭建的文档在线预览解决方案： kkFileView，一款成熟且开源的文件文档在线预览项目解决方案，对标业内付费产品有【永中office】【office365】【idoc