面试题

最近在复盘 Redis 面试题时，发现很多人只会背“超过 maxmemory 就淘汰”，却说不清 Redis 回收到底什么时候触发、怎么触发、会不会失败。今天我们用一个仓库管理员的故事，把 Redis

那天面试官端起咖啡，笑着问我一句：“你用 Redis 做过异步队列吗？是怎么实现的？”我脑子里瞬间浮现的，不是 API，而是一家凌晨三点还在出单的外卖店、一堆等着被做掉的订单，以及一个永远不加班却扛下

前几天，一个粉丝私信我，说他在面试时被 Redis 狠狠“教育”了一波。面试官微微一笑：“Redis 里有 1 亿个 key，其中 10 万个以固定前缀开头，你怎么把它们找出来？”他脱口而出一句 ke

Redis 大量数据插入为什么会慢？问题往往不在 Redis 本身，而在写入方式。本文从真实场景出发，讲清批量插入的性能瓶颈，深入解析 Redis 2.6 之后 redis-cli 的 pipe mo

Redis String 最大能存多少？很多人脱口而出 512MB，却在面试官的追问下瞬间沉默。这道看似基础的社招面试题，真正考的不是数字，而是你对 Redis 内存模型、性能边界和工程实践的理解。今

Redis 几乎是每个 Java 工程师都绕不开的缓存中间件，但在学习和面试过程中，很多人都会遇到一个看似简单却很刁钻的问题：为什么 Redis 官方始终不提供 Windows 版本？这背后并不是“偏

在高并发场景下，Redis 明明很快，却常常“越用越慢”。问题不在 Redis 本身，而在于架构和使用姿势不对。本文从真实生产场景出发，用火锅店的故事，把社招面试中 Redis 最常见的性能问题逐一拆

在实际项目中，只要你用了 Redis 缓存，就几乎绕不开缓存与数据库双写的一致性问题。强一致性真的可行吗？读写串行化为什么不现实？为什么主流方案都选择“先更新数据库，再删除缓存”？本文用一个生动的故事

在后端面试中，“Redis 和 Memcached 有什么区别”几乎是绕不开的高频题。很多人能背出答案，却讲不清原理、说不出场景。本文从真实项目出发，用一个“仓储公司”的故事，带你系统理解两者在数据结

Redis 在 Java 面试中几乎是必考，而 Jedis 与 Redisson 的对比，更是社招高频陷阱题。一个偏底层、一个偏工程，一个像万能工具箱。本文用故事的方式，带你真正看懂它们的定位、优缺点

凌晨零点，促销活动准时开启，一个缓存Key悄然过期，成千上万的请求同时扑向数据库，系统瞬间告急。热点Key为何如此致命？它到底是如何一步步压垮DB的？本文用一个超市抢鸡蛋的故事，带你彻底搞懂Redis

前几天和一个刚跳槽的朋友聊天，他说面试官问了一个听起来很简单的问题：“什么数据适合放缓存？”结果他越答越虚。其实，缓存不是“加了就快”，而是只为热点数据服务。这篇文章，我用几个真实业务故事，带你一次讲

高并发场景下，Redis 一旦出问题，最怕的不是缓存失效，而是请求全部打到数据库。缓存降级的意义，就在于主动放弃非核心能力，用“有损服务”换“系统可用”。这篇文章，小米通过故事和实战，带你真正理解 R

位操作符听起来很底层，却常常在面试和高性能代码中“突然出现”。它就像二进制世界里的仓库管理员，默默控制着每一盏灯的开与关。本文从故事出发，对比 Java 和 Python 中的位操作符，用生活化的比喻

28 岁那年，我在一次 Java 社招面试中问到：“Redis 和 Redisson 到底什么关系？”那一刻我突然意识到，很多人会用 Redis，却没真正理解 Redisson的价值。这篇文章，我会用

很多人以为 Redis 缓存预热只是“提前把数据塞进缓存”，但真正上线过系统的人都知道，它解决的是冷启动、高并发和用户第一波体验的问题。本文通过一个生活化的故事，带你拆解 Redis 缓存预热的本质、

缓存没命中并不可怕，可怕的是在高并发下，所有请求同时打到数据库。Redis 缓存击穿，正是很多线上事故和社招面试的“常客”。本文用一个生动的故事，带你搞清缓存击穿的本质、它与缓存雪崩的区别，以及在 J

缓存正常、Redis 稳定，数据库却被打到崩溃？很可能不是缓存雪崩，而是缓存穿透。本文通过一个通俗的故事，带你理解什么是缓存穿透，以及接口校验、缓存空值和布隆过滤器等常见解决方案，帮你在面试和实战中少

一次线上事故，数据库被瞬间打垮，原因却不是代码 Bug，而是缓存雪崩。当大量 Redis 缓存在同一时间失效，请求全部涌向数据库，系统随之崩溃。本文将用通俗的故事，带你看懂缓存雪崩的本质，并掌握面试和

在 JavaScript 的世界里，Number 看起来最普通，却也是最容易踩坑的类型。0.1 加 0.2 为什么不等于 0.3？Infinity、NaN 又从何而来？这篇文章用一个轻松有趣的故事，带