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本文是 《用 Golang 实现一个 Redis》系列文章第二篇，本文将分别介绍Redis 通信协议以及协议解析器的实现

LSM 树的思想是使用顺序写代替随机写来提高写性能，与此同时会略微降低读性能。LSM 的高速写入能力与读缓存技术带来的高速读能力结合受到了需要处理大规模数据的开发者的青睐，成为了非常流行的存储结构

分页器是 Web 开发中常见的功能，看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑，堪称 WEB 后端开发的一生之敌

在使用快照读时整个 RR 事务使用相同的 ReadView 不会出现幻读；在使用当前读时间隙锁机制保证不会出现幻读。在 RR 事务中只有一条语句使用当前读、另一条语句使用快照读时才可能出现幻读

使用 go 语言的 netpoller 实现简单高性能的 tcp 服务器，并讨论拆包粘包问题的处理方法以及优雅关闭的实现

Feed 流是社交和资讯类应用中常见的一种形态， 比如微博知乎的关注页、微信的订阅号和朋友圈等。Feed 流有推、拉两种基本实现模式，在生产环境中可以使用“在线推 离线拉”的优化策略。

Raft Scope是 Raft 官方提供的互动式演示程序，它展示了 Raft 集群的工作状态。我们可以使用 Raft Scope 亲自“动手” 观察 Raft 集群是如何工作、如何处理各种故障的。

Redis 无疑是一个大量消耗内存的数据库，因此 Redis 引入了一些设计巧妙的数据结构进行内存压缩来减轻负担。ziplist、quicklist 以及 intset 是其中最常用的压缩存储结构