从零起步学习Redis

​ 引言： 在日常后端开发中，Redis 凭借其高性能与多样的数据结构，几乎成为系统缓存和分布式架构中的标配。然而，随着业务数据量的持续增长与系统高可用需求的提升，单机版 Redis 的性能瓶颈与单点

​  前言： 在之前的文章中，我们已经讲过了redis的主从架构，那么此时就出现了这样一个问题：如果Redis的一个主节点突然断连/宕机了，整个redis集群的写操作就会失效，为了解决这一问题，就有了

​ 一、前言 Redis 的主从复制（Replication）是 Redis 高可用架构的基础之一。 通过复制机制，可以实现数据的冗余备份、读写分离、负载均衡，并为后续的哨兵（Sentinel）和集群

​ 前言 在高并发系统中，我们通常会使用 Redis 来做缓存，以减轻数据库压力、提高系统性能。然而，在实际开发中，如果缓存机制设计不当，就容易出现三种经典问题： 缓存雪崩（Cache Avalanc

​ 一、前言 在日常开发中，Redis 凭借其高性能和丰富的数据结构，成为后端缓存系统的首选。然而，随着数据量不断增加，内存占用与数据过期管理 成为必须关注的问题。 本文将系统讲解 Redis 的两大

​ 引言 Redis 是典型的内存型键值数据库。它的高性能、高吞吐、低延迟，离不开把数据主要放在内存中的设计。但纯内存也意味着：“断电 / 进程崩溃 / 机器重启”可能造成全部数据丢失。 为了兼顾“内

​ 前言： 最近实验室纳新网站做完了，要忙上线工作，图库项目的进度有些落下了，今天补充一下云图库项目的学习记录。 理解多级缓存的必要性是构建高性能、可扩展后端系统的关键。结合 Caffeine（本地缓

​ 切入点： Redis 的核心是 基于事件驱动的单线程模型，它通过 I/O 多路复用（epoll/kqueue/Select） 来管理所有客户端的请求。 流程大概是这样的： 客户端请求来了（比如 S

​ 1.在Redis中，我们知道zset是用压缩列表或跳表来实现的？那么我想问的是跳表又是怎么实现的？ 答： Redis 为了高效支持这两种需求（既要能按分数有序遍历，又要能快速按成员查找），用了 两

​ 前言： 最近国庆假期，有点放松了，好久没写博客，今天学习了利用Redis构造分布式全局唯一ID，正好整理一下所学内容。 ​编辑 问题分析： 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标

前言： 今天继续我们的Redis学习，主要讲解一下Cache Aside Pattern（旁路缓存模式） 概念： Cache Aside Pattern，又称 Lazy Loading（懒加载）模式，

​  前言： 昨天讲解了Redis中String和List的数据类型的相关知识，今天我们来讲解一下剩余的几种常用数据类型：Hash，Set，Zset ​编辑 一、 Hash （哈希） 底层实现： 在底

前言： 在前文中已经带大家初步了解了Redis并在本地环境进行了Redis的配置，接下来我会讲解一下Redis中一些常用数据类型的底层实现，并与所学过的知识进行对比解析 ​ 高层概念（先拿图看整体）

前言：解锁Java后端性能的密钥——Redis入门指南 作为Java后端开发者，你是否曾面临这样的困境？ 高并发请求下数据库频频告急，接口响应越来越慢 需要实现实时排行榜或秒杀计数，SQL语句却越发臃