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Redis的切片集群使用多个实例保存数据，能够很好地应对大数据量的场景。在第八课中，我们学习了Redis官方提供的切片集群方案Redis Cluster，这为你掌握切片集群打下了基础。今天，我再来带你进阶一下，我们来学习下Redis Cluster方案正式发布前，业界已经广泛使用...

Redis的主从同步机制不仅可以让从库服务更多的读请求，分担主库的压力，而且还能在主库发生故障时，进行主从库切换，提供高可靠服务。不过，在实际使用主从机制的时候，我们很容易踩到一些坑。这节课，我就向你介绍3个坑，分别是主从数据不一致、读到过期数据，以及配置项设置得不合理从而导致服...

事务是数据库的一个重要功能。所谓的事务，就是指对数据进行读写的一系列操作。事务在执行时，会提供专门的属性保证，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），也就是ACID属性。这些属性既包括了对事...

上节课，我提到，在应对并发问题时，除了原子操作，Redis客户端还可以通过加锁的方式，来控制并发写操作对共享数据的修改，从而保证数据的正确性。但是，Redis属于分布式系统，当有多个客户端需要争抢锁时，我们必须要保证，这把锁不能是某个客户端本地的锁。否则的话，其它客户端是无法访问...

今天我们来聊聊“链表（Linked list）”这个数据结构。学习链表有什么用呢？为了回答这个问题，我们先来讨论一个经典的链表应用场景，那就是 LRU 缓存淘汰算法。缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的 CPU 缓存、数据库缓存...

在上一讲里，我们在本机的最小化环境了做了两个 HTTP 协议的实验，使用 Wireshark 抓包，弄清楚了 HTTP 协议基本工作流程，也就是“请求 - 应答”“一发一收”的模式。可以看到，HTTP 的工作模式是非常简单的，由于 TCP/IP 协议负责底层的具体传输工作，HTT...

上节课，我们学习了缓存和数据库的数据不一致问题和应对方法。除了数据不一致问题，我们常常还会面临缓存异常的三个问题，分别是缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透。这三个问题一旦发生，会导致大量的请求积压到数据库层。如果请求的并发量很大，就会导致数据库宕机或是故障，这就是很严重的生产事故了。这...

我们在应用Redis时，随着业务数据的增加（比如说电商业务中，随着用户规模和商品数量的增加），就需要Redis能保存更多的数据。你可能会想到使用Redis切片集群，把数据分散保存到多个实例上。但是这样做的话，会有一个问题，如果要保存的数据总量很大，但是每个实例保存的数据量较小的话...

我们应用Redis缓存时，如果能缓存会被反复访问的数据，那就能加速业务应用的访问。但是，如果发生了缓存污染，那么，缓存对业务应用的加速作用就减少了。那什么是缓存污染呢？在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后，如果还继续留存在缓存中...