本文介绍了如何结合LFU淘汰策略与访问频率优化，实现在电商平台等业务场景下，精准管理Redis中20万热点数据。

基于Redis的分布式锁对大家来说并不陌生，可是你的分布式锁有失败的时候吗？在失败的时候可曾怀疑过你在用的分布式锁真的靠谱吗？以下是结合自己的踩坑经验总结的一些经验之谈。 提高效率。比如多个节点计算同一批任务，如果某个任务已经有节点在计算了，那其他节点就不用重复计算了，以免浪费…

一 . 前言 在 Redis 集群里面主要涉及到两种 Hash 算法 ： 一种是一致性哈希 ， 这种算法在 适用dis Cluster方案中并没有实现，主要在外部的代理模式 （Twemproxy） 一

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？

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？

在使用过程中，redis分布式锁往往也伴随着很多坑，今天我们围绕着**非原子操作、锁超时问题**展开来聊一聊，给需要的同学一些参考。

一、同样是缓存，用map不行吗？ Redis可以存储几十个G的数据，Map行吗？ Redis的缓存可以进行本地持久化，Map行吗？ Redis可以作为分布式缓存，Map只能在同一个JVM中进行缓存；

前段时间表妹收到了小米秋招补录的面试邀请，一面还算顺利，很快就通过了，但在看二面面试录屏的时候，我发现了一个问题，回答的不是很好，也就是我们今天要聊的这个问题：Redis 如何保证数据不丢失？ 很多人

Redis的高可用方案: 主从复制(读写分离)和主备切换(哨兵模式)的服务端部署与客户端使用教程,安装简单方便和代码示例