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数据压缩不仅能节省存储空间，还可以用于提升网络传输性能。这种使用压缩来提升系统性能的方法，不仅限于在消息队列中使用，我们日常开发的应用程序也可以使用。但是数据压缩也有不适用的场景，那我们应该怎么选择呢

开发一个高性能的网络应用程序，有这些优化技巧：全异步化的线程模型、高性能的异步网络传输、自定义的私有传输协议和序列化、反序列化等等，这些方法和优化技巧，你都可以在 Kafka 的源代码找到对应的实现。

其实，现在主流的消息队列产品都提供了非常完善的消息可靠性保证机制，完全可以做到在消息传递过程中，即使发生网络中断或者硬件故障，也能确保消息的可靠传递，不丢消息。 绝大部分丢消息的原因都是由于开发

消息积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。如果你的线上系统出现了消息积压，该如何进行紧急处理，最大程度地避免消息积压对业务的影响。

CPU的多核架构以及多CPU架构，会影响到 Redis 的性能。如果不了解CPU对Redis的影响，在对 Redis 的性能进行调优时，就可能会遗漏一些调优方法，不能把 Redis 的性能发挥到极限。

Redis 被广泛应用，很重要的一个原因就是它支持高性能访问。所以，我们必须要重视所有可能影响 Redis 性能的因素，不仅要知道具体的机制，尽可能避免性能异常情况出现，还要提前准备好应对异常的方案。

在主从模式下，如果从库发生故障了，客户端可以继续向主库或其他从库发送请求，进行相关的操作，但是如果主库发生故障了，那就直接会影响到从库的同步，因为从库没有相应的主库可以进行数据复制操作了。

我们总说 Redis 具有高可靠性，这里有两层含义：一是数据尽量少丢失，二是服务尽量少中断。AOF/RDB 保证了前者，对于后者，Redis 的做法就是增加副本冗余量，将一份数据同时保存在多个实例上。

如果有人问你："你会把 Redis 用在什么业务场景下？" 我想你大概率会说："我会把它当作缓存使用，因为它把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中读取数据，响应速度会非常快。"