Redis

一致性 一致性就是数据保持一致, 在分布式系统中, 可以理解为多个节点中数据的值是一致的。 强一致性: 这种一致性级别是最符合用户直觉的, 它要求系统写入什么, 读出来的也会是什么, 用户体验好, 但

什么是脑裂？ 脑裂（Split-Brain）是指在分布式系统中, 由于网络分区或通信故障, 集群中的节点被分成多个孤立的子集, 每个子集都认为自己是唯一的主集群。这种情况可能导致数据不一致和系统行为异

什么是热点key问题？ 所谓热key问题就是, 突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。这样会造成流量过于集中, 达到物理网卡上限, 从而导致这台redis的服务器宕机。 接下来这个ke

什么是Big Key问题？ 在Redis中, 每个key都有一个对应的value, 如果某个 key 的 value 过大, 就会导致Redis的性能下降或者崩溃。 因为Redis需要将大key全部加

当我们谈论Redis数据处理和存储的优化方法时, 「Redis Pipeline」无疑是一个不能忽视的重要技术。 在使用Redis的过程中, 频繁的网络往返操作可能会引发严重的性能问题, 尤其是当大量

为什么使用lua脚本？ Redis 的 Lua 脚本功能用于在服务器端原子性地执行一系列命令。使用 Lua 脚本可以减少网络往返, 提升性能, 并确保操作的原子性。 原子性: 整个脚本作为一个单元执行

一、 提纲 二、 过期删除策略 1. 如何设置过期时间？ Redis是可以对key设置过期时间的, 因此需要有相应的机制将已过期的键值对删除, 而这个工作就叫做过期键删除策略。 设置 key 过期时间

Redis作为一个数据库使用时, 它本身也提供了事务机制的支持。 事务执行期间, Redis服务器不会去中断事务而执行其他客户端的命令请求, 它会将事务中所有的命令都执行完毕之后, 才去处理其他客户端

Redis 和 Memcached 都是常见的键值对存储系统, 用于缓存数据。下面是Redis和Memcached之间的一些对比: 1. 数据结构支持 Redis: 支持多种数据结构, 如字符串、哈希

Redis性能高的原因, 总结: 纯内存操作 合理的线程模型 高效的数据结构 合理的数据编码 虚拟内存机制 一、纯内存操作 内存读写是比磁盘读写快很多的。 Redis是基于内存实现的数据库, 相对于数

1. 缓存 缓存是现在所有中大型应用系统必用的中间件, 合理利用缓存既可以提升系统的访问速度, 还能够大大降低db的访问压力。 Redis提供了键过期功能, 也提供了灵活的键淘汰策略。所以Redis用

Redis因其高效的性能和丰富的类型而被广泛使用。在Redis提供的数据类型中, Zset(有序集合）类型是最复杂也是最强大的一种。 Zset不仅可以存储键值对, 还可以为每一个元素分配一个分数, 然

1. 定期删除（定期扫描） 机制： Redis会周期性地随机抽取一部分设置了过期时间的键进行检查，并删除已经过期的键。 这个过程由一个后台任务执行，默认每100毫秒运行一次。 实现细节： 每次扫描时，

Redis 提供了两种主要的持久化机制：RDB (Redis Database) 和 AOF (Append Only File)。这两种机制各有优缺点，适用于不同的应用场景。下面是对 RDB 和 A

在分布式系统中，使用 Redis 实现分布式锁是一种常见的做法。Redis 提供了多种方式来实现分布式锁，最常见的方法是使用 SETNX 命令。为了确保锁的安全性和可靠性，通常需要考虑锁的自动过期、锁

基础问题 什么是Redis？ Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、高性能的、基于内存的键值存储系统。它支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。

在 Redis 中实现事务主要依赖于 MULTI、EXEC、DISCARD 和 WATCH 命令。事务的基本原理是将一组命令打包，然后一次性地执行这些命令，确保它们要么全部执行成功，要么全部不执行。

在Redis中，列表（List）是一种非常常用的数据结构。它支持链表的基本操作，允许在列表的头部和尾部进行快速插入和删除操作。以下是对Redis列表的使用、原理和应用场景的详细介绍。 列表的使用 创建

1. 缓存穿透 问题描述： 缓存穿透是指查询一个在缓存和数据库中都不存在的数据。由于缓存不命中，每次请求都会直接访问数据库，导致数据库压力过大。 解决方案： 缓存空对象： 当缓存和数据库中都没有查询到

在Redis中，Lua脚本用于实现原子操作和事务性操作，确保在执行脚本期间不会有其他命令插入。这是通过Redis的内嵌Lua解释器来实现的。下面是Redis中Lua脚本执行的原理和机制的详细解释： L