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在 Redis 集群模式下，加锁和解锁操作需要确保针对同一个键的请求被路由到正确的集群节点。Redis 集群通过哈希槽（Hash Slot）分配机制实现数据分片。

Redisson 通过客户端唯一标识（UUID + 线程ID）和Lua 脚本的原子性验证确保只有加锁的线程才能解锁，从而避免锁被误释放。以下是其核心实现原理和关键步骤的深度分析。

Redis 的持久化机制中，RDB（快照） 和 AOF（追加日志） 的写回策略直接影响数据安全性、性能及恢复效率。本文是两者的深度对比与分析。

Redis 实现分布式锁的核心目标是在分布式系统中确保对共享资源的互斥访问。其设计需解决锁竞争、死锁预防、容错性等关键问题。

Redis 的数据持久性取决于其持久化配置和使用场景，默认情况下不保证数据绝对不丢失，但通过合理配置可以最大限度降低数据丢失风险。

Redis 的发布/订阅（Pub/Sub）功能是一种基于消息的通信模式，允许客户端通过频道（Channel）或模式（Pattern）实时传递消息。本文是其实现原理和核心机制的深度分析。

Redis的过期键删除策略和内存淘汰机制是保障其高效内存管理的核心设计。本文从工作原理、实现细节到应用场景的深度分析。

Redis 中的 ZSet 是一种结合了Set和 Sorted 特性的数据结构，既能保证元素的唯一性，又能按分数排序。其高效实现依赖于跳跃表和哈希表的混合结构。

Redis 支持三种主要的集群模式，每种模式针对不同的应用场景和需求设计。本文是它们的深度对比分析。

Redis 采用单线程模型的设计是经过深度权衡后的结果，其核心目的是在简化架构的同时最大化性能。本文是具体原因和设计哲学的分析。

Redis 6.0 引入多线程主要是为了解决网络 I/O 瓶颈，提升高并发场景下的吞吐量，同时保持核心逻辑的单线程特性（命令执行仍为原子性）。

Redis 之所以能够实现极高性能，源于其 内存存储、高效数据结构、单线程模型、异步 I/O等多方面的深度优化。本文是其核心速度优势的详细分析。

Redis 的设计定位更倾向于AP 系统（高可用和分区容忍性），但在某些配置下可以部分实现 CP 特性（一致性优先）。

有一次面试官问我，什么时候用READ COMMITTED，什么时候用REPEATABLE READ，本文对两者选择的时机做了深入分析。

在MySQL中，给表添加字段（`ALTER TABLE ... ADD COLUMN`）涉及到的锁机制主要包括元数据锁（Metadata Lock, MDL）和可能的表级锁。

你真的知道group by和order by工作原理吗？知道其原理对我们日常写sql、排查慢sql有着至关重要的作用。

MySQL 中使用两阶段提交主要是为了解决跨存储引擎事务的原子性问题，尤其是在涉及InnoDB存储引擎的 redo log和 MySQL 的 binlog时，确保两者的一致性。

在 MySQL 中，即使第一次查询使用了索引，但仍可能因缓存未命中或初始化开销导致延迟，后续查询因缓存生效而变快。

MySQL 出现“抖动”（性能突然下降或短暂卡顿）通常是由于系统资源争用、后台任务或内部机制触发的瞬时负载增加。本文是可能的原因及解决方案。

在MySQL中，`binlog`（二进制日志）和`redo log`（重做日志）是两种关键的日志机制，分别承担不同的职责并协同工作以确保数据的一致性、持久性和可恢复性。