redis

金融业务、支付系统等高安全性场景下，防止恶意刷接口、撞库、爬虫等攻击至关重要。通过 Redis 的高性能计数器和灵活的数据结构，可以实现基于 IP、用户、设备 ID 的多维度行为限流，有效抵御各类攻击

在金融风控与反欺诈领域，如何高效标记和追踪用户的特定行为（如是否已实名、是否有风险操作等）是系统设计的关键。Redis Bitmaps 以极低的存储成本和高效的位操作，成为用户行为标记、批量统计的利器

在金融等对高可用、低延迟要求极高的系统中，Redis 性能瓶颈与异常往往会直接影响业务连续性。通过 Redis 提供的 MONITOR、INFO、SLOWLOG 等命令，可以实现实时性能调优与异常报警

在金融等高安全性场景下，登录接口极易成为暴力破解攻击的目标。通过 Redis 的高性能计数器和 Lua 脚本原子性，可以实现每分钟登录尝试次数限制，及时阻断异常行为，提升系统安全性。本文系统介绍其原理

Redis 凭借其高性能和丰富的数据结构，成为实现延迟任务队列（如订单超时自动取消）的主流技术选型。本文将系统介绍其原理、金融场景、Go 语言集成实现、常见问题及最佳实践。

本文将系统梳理 Redis 在安全与隔离方面的基础原理、金融业务应用、Go 语言集成示例、常见问题与最佳实践，助力企业级系统安全运维。

通过 Kafka 事件流与 Redis 实时状态同步，可以高效构建风控事件总线，实现账户冻结等关键操作的毫秒级判定与响应。本文将系统介绍其原理、场景、代码实现及最佳实践。

在删除时提供异步延时释放键值的功能，把键值释放操作放在 BIO(Background I/O) 单独的子线程处理中，以减少删除对 Redis 主线程的阻塞，可有效地避免删除 big key 带来的性能

1、主从结构 作用: 支持容灾恢复 读写分离、降低主库压力 优点: 支持主从复制、主机自动将数据同步到从机，可以读写分离，主机负责写、从机负责读 缺点: 不具备自动容错和恢复功能，主机从机宕机都会造成

缓存雪崩：缓存失效或Redis故障导致大量请求直接进入数据库，数据库承载不了大量请求 分散缓存失效时间 不同缓存设置不同的过期时间 热门数据不设置过期时间 热门数据不设置过期时间。我们可以针对一些热门

Redis提供了两种持久化方法 - RDB(Redis DataBase) 和 AOF(Append Only File)。 两者的主要区别和应用场景如下: 优点:恢复速度快,磁盘 io 较少。 缺点

1、缓存 利用Redis的高性能实现缓存,包括数据库查询结果缓存、网页缓存以及用户信息、排行榜等热点数据缓存。进而减轻主数据库压力,优化读性能。 2、消息队列 借助Redis的发布订阅、列表、集合等数