前言 今天想和大家深入聊聊Redis为什么能够轻松抗住百万级别的并发请求。 有些小伙伴在工作中可能遇到过这样的场景：系统访问量一上来，数据库就扛不住了，这时候大家第一时间想到的就是Redis。 但你有

Shopee 作为东南亚领航电商平台，商品系统面临诸多挑战。研发团队通过提升缓存命中率、实现数据冷热分离等手段，成功大幅降低数据库服务器成本。详细技术细节及改造效果极具参考价值，本文将带你一探究竟！

Cache-aside下数据变更推荐使用删除缓存的策略，为降低数据不一致通常会配合延迟双删策略。但大厂却很少使用这种方式。背后原因是什么呢？延迟双删策略有致命缺陷么？大厂采用什么策略。

Redis通过结合纯内存操作、单线程模型、IO多路复用技术和一系列精心设计的高效数据结构，实现了在高并发、低延迟场景下的优秀性能表现。

介绍 redis是一种常用的内存数据库，对于使用者如果能从底层了解到各种数据类型的底层原理，可以让我们能在特定的业务场景下选择正确的数据类型。同时redis数据类型也是面试中频繁出现的面试题。

使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况：（1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发（2）如果业务要求锁

库存扣减-订单的第一道关卡 前言 订单在创建的时候，需要扣除对应商品的库存，那么一个核心的问题就是我们不能超卖，那么我们该如何实现不超卖呢，那么我们可以借助数据库乐观锁的思想来实现库存扣减，首先我们有

前言 本期继续分享关于Redis的知识，让你掌握在Redis变慢后不会慌张，冷静下来分析问题，为了方便阅读，文章分为上下两篇！

有个同学去大厂面试，面试官问：redis宕机了，如何恢复数据？ 这位同学当时一脸懵，不知道如何回答。 分析分析这个问题，redis宕机，要想恢复数据，首先redis的数据有没有做持久化，用的是哪