Redis进阶

说到事务，我们想到的都是关系型数据库能实现的。在Redis中，其实也有实现事务的方法。但为什么我们都说Redis不支持事务呢？那就要说到我们对事务的要求-ACID了。

我们都知道，在面对并发问题时，有加锁操作和保证原子操作两种解决方案。当我们采用加锁操作的时候，因为Redis多采用集群的方式部署，因此我们就需要考虑到锁在分布式系统中使用的注意事项。

在使用Redis的过程中，难免会遇到并发访问及数据更新的问题。但很多场景对数据的并发修改是很敏感的，比如库存数据如果没有做好并发读取和更新的版本控制，就会导致严重的业务问题。该如何应对呢？一起往下看。

我们在使用Redis做为缓存时，能加速我们对于热点数据的查询。但是如果缓存中有大量的数据不再热门了，从而占据着大量的内存空间，那么我们的Redis性能就会收到很大影响。该如何解决这个问题呢？往下看吧。

关于Redis的高频问题，缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透一定少不了，相信大家在面试中都被问到过类似的问题。为什么这些问题一直热门呢？本文给你答案。

当我们使用Redis做缓存时，数据不一致问题是绕不过的问题。如果我们没有很好的处理数据一致性问题，就有可能影响用户体验，最严重的会造成业务损失。数据一致性的场景和解决方式都有哪些呢？让我们一探究竟。

后端用Redis做缓存的场景很常见，而Redis的淘汰策略也有很多。那么你知道该如何选择淘汰策略吗？本文给你答案。

我们在用Redis做缓存时，要注意各种问题的应对和措施，比如缓存失效、数据一致性问题等。因此，用redis做缓存需要熟悉这一套逻辑的工作原理、异常处理等。

在Redis架构中，除了客户端与服务端之间存在缓冲区，如果使用了主从集群架构，同样会有缓冲区。那么你知道主从集群的缓冲区有哪些配置和细节吗？本文给你答案。

Redis是典型的客户端-服务端架构，在客户端与服务端通信过程中，缓冲区就是一个常用的方。接下来我们看看客户端与服务端如果发生缓冲区溢出，我们该如何应对及规避。

我们都知道redis基于内存，因此很容易联想到内存及网络是影响Redis性能的主要硬件因素。但我说CPU的结构也会影响到Redis性能，你知道为什么吗？我们往下看寻找答案。

在端与端进行数据交互的时候，考虑到两端有速度不匹配的情况，通常会用缓冲区来解决。我们在使用Redis时同样也会有这样的场景。本文说说pipeline在Redis批量读写中的应用。

如果Redis存了很多数据，当删除很多旧数据后，按理说内存空间会释放出来。但是我们去查看内存信息时，会发现内存占用率还是很高，并没有因为数据的删除把内存空间腾出来。这是怎么回事呢？这篇文章给你答案。

说到redis，大家自然而然的会想到基于内存、单线程执行等。话说回来，Redis真的只有单线程吗？这篇文章来说说Redis的异步机制。

说到消息队列，大家首先想到的是rabitmq, rocketmq，kafka等。这些消息队列在生产中都很成熟，但它们相对来说比较重量级。 Redis同样可做队列用，但是得熟悉它的优缺点。

说到redis的数据类型，常用的有string、list、set等。在我们使用string类型时，需要注意string类型带来的内存占用问题。

当Redis从库故障时，客户端依然能正常读写操作。但是当主库故障时，因为我们设置的是只往主库写数据。此时如果有大量写操作的请求，Redis就无法接收到新数据。这就需要一种机制来解决主库故障的问题。

说到Redis的特点，很容易想到的就是属于Nosql，速度快。再说到Redis为什么速度快，你头脑中第一闪过的可能就是说Redis基于内存、单线程执行了。但是为什么要设计成单线程呢？让我们来一探究竟。

说到Redis的高可靠性，我们很容易想到AOF或者RDB快照，它们通过日志文件的方式恢复数据。但是宕机期间，我们的服务就会受到影响。所以就来聊聊Redis是如何保证数据的一致性。

redis数据是存储在内存中，所以数据的持久化就显得尤为重要，我们都知道，Redis有两大持久化机制，分别是 AOF日志 和 RDB快照，今天就先来说说AOF日志的重要知识吧。