Redis数据库

生成式 AI 项目真正的风险，往往不是模型不够强，而是数据层跟不上：一旦延迟飙升、上下文丢失、检索不稳定，Copilot 会在尖峰流量下变成“昂贵但不可信的聊天窗口”。在多个已公开的 AI 系统实作中

在现代分布式系统的架构设计中，容灾恢复（Disaster Recovery）方案早已不再是为了应付合规审计而存在的形式化文档，而是企业核心业务在关键时刻的生命线。当系统面临突发故障、自然灾害或者区域性

缓存是一种将数据副本存储在临时存储层的技术，通过减少数据访问延迟提升系统响应速度。若缺乏缓存机制，用户请求需直接访问原始数据源，响应时间可能延长至数百毫秒甚至秒级。而借助缓存，系统可在毫秒级甚至更短时

在后端开发中，Redis 几乎就是缓存的代名词。用它撑业务规模的扩张确实信手拈来，但每逢大促、新品上线这类关键节点，总不乏意外发生：缓存命中率跳水，源站 CPU 飙升到 100%，值班群里的告警提示刷

ElastiCache 与 Valkey 的无序扩张问题 当您刚开始小规模使用时，ElastiCache 看起来简单明了。每个工作负载都绑定到其自己的集群，因此团队会随着应用的扩展而启动新集群。久而久

认识 Haink，Redis 的全天候 AI 队友 各行各业的团队正在转向使用 AI 智能体，以加快工作节奏并提升工作智能化水平。在 Redis，我们从零开始构建了一个，以展示将 Redis 作为基础

本文是 Redis × Python 系列终篇，综合运用所有知识，提供生产级的缓存模式、分布式锁和消息队列完整解决方案，包含异常处理、性能优化和监控最佳实践。 前言 经过前五篇的系统学习，我们已经掌握

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前言 Java 开发领域，Redis 已成为构建高性能缓存、分布式锁、会话管理和消息队列等系统的核心组件之一。 然而，许多初学者在第一次将 Redis 引入 Java 项目时，往往被各种客户端选择、连

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