缓存

Redis 常用命令大全：11 大类命令速查手册Redis 是运维日常接触最多的内存数据库之一，命令数量多、参数杂，排查问题时经常需要临时翻文档。本文按数据类型和功能分类，整理 Redis 最常用的 11 大类命令，全部以速查表形式呈现，方便按需检索和收藏。

Redis命令：MGETMGET 一次读取一个或多个 String Key 的值，返回与 Key 顺序一一对应的值列表。不存在的 Key、以及值不是 String 类型的 Key，在结果中对应位置返回 nil，因此这条命令永远不会因个别 Key 而失败。它是 GET 的批量版本，核心价值是把 N 次网络往返压缩为 1 次。

07-KVCache与缓存友好架构「AI-Agent 面试深度指南」· 模块二 · 上下文工程 · 第 7 篇 / 共 32 篇两个团队用同一个模型、做同一个客服 Agent，月度账单差了 4 倍。排查下来，差别不在模型，而在缓存命中率：A 团队的系统提示与工具定义被固定在上下文最前面，命中率 92%；B 团队把当前时间戳放在了 system 提示的第一行，命中率常年接近 0。

ROS教程:01 搭建 ROS1 Noetic Docker 开发环境摘要：这一章只做一件事——把 Ubuntu 24.04 Host、Docker、Ubuntu 20.04 Focal 和 ROS1 Noetic 组合成一个稳定、可重复的开发环境。完成后，你应该能解释 Dockerfile、Image、Container、Compose、bind mount、sleep infinity 和 /ros_entrypoint.sh 各自负责什么，并能手工启动、进入、停止开发 Container。

ros教程02：创建 catkin Workspace、Package 与第一个 ROS1 C++ Node摘要：这一章从空的 catkin workspace 思维出发，逐步理解 src/、package.xml、CMakeLists.txt、catkin init、catkin config 和 catkin build。然后从最小 main() 开始，一步步写出 hello_node Publisher，并确认它最终被编译成可执行 ELF。

【Redis 进阶】主从复制深度解析：从配置落地到 PSYNC 同步原理🎬 博主简介：单机 Redis 虽然性能强劲，但天然存在两个无法回避的短板：一是单点故障，机器宕机则服务完全中断；二是性能上限，单节点能承载的读并发终究有瓶颈。主从复制就是解决这两个问题的基础方案：通过数据多副本实现读写分离，同时为后续的故障转移打下基础。很多开发者配置主从只会在配置文件加一行 slaveof，遇到主从不一致、频繁全量同步、复制延迟等问题时就无从下手。实际上主从复制背后有一套完整的机制：从初次全量同步到网络闪断后的部分续传，从积压缓冲区到心跳保活，每一环都有明确的设计逻辑。本文从基础概念

程序员阿鹏

如何实现MySQL分库分表？分库分表解决了什么问题？什么情况下需要分库分表？1、应对海量数据单台MySQL数据库磁盘内存不足，数据表的数据量巨大，sql查询出现频繁磁盘io导致查询性能急剧下减

爱和冰阔落

【Linux】条件变量为什么必须配合互斥锁：从 pthread_cond_wait 到阻塞队列🔥个人主页：爱和冰阔乐 📚专栏传送门：《数据结构与算法》、C++、《Linux操作系统》 🐶学习方向：C++方向学习爱好者 ⭐人生格言：得知坦然，失之淡然

VMware Ubuntu 虚拟机从 124 GB 压缩到 33 GB摘要：记录 Ubuntu 24.04 在 VMware Workstation 中从约 124 GB 收缩到约 33 GB 的过程，解释快照合并、VMDK 分片、Guest 空闲块与 VMware Tools disk shrink 的关系。

刃神太酷啦

Redis 核心进阶：哨兵、集群、缓存问题与分布式锁详解----《Hello Redis!》(6)在上一篇文章中，我们深入学习了 Redis 持久化、事务与主从复制，解决了数据安全、命令原子性和基础读写扩容的问题。但主从架构仍存在主节点故障需人工切换的致命痛点，单组主从无法支撑海量数据存储的业务需求，同时 Redis 作为缓存核心组件，还会面临穿透、击穿、雪崩三大经典生产问题，分布式系统下的多节点资源竞争，也需要专用的锁机制来保障线程安全。

名字还没想好☜

Python 的 __call__ 实战:让实例像函数一样被调用,做带状态计数器、缓存器与可配置策略你肯定写过这样的代码:一个功能需要一点「配置」和一点「状态」,于是你纠结——写成函数吧,配置只能塞一堆参数或者用全局变量;写成类吧,调用时又得先 obj = Foo() 再 obj.run(x),啰嗦。

像风一样自由2020

29.Redis在大模型应用中有哪些用途缓存会话与限流码海寻道 · 大模型、智能体与 RAG 工程组件系列第 29 篇大模型应用通常比普通 CRUD 服务更容易遇到高延迟、高成本和突发流量：一次回答可能要调用 Embedding、向量数据库、Reranker 和大模型。Redis 可以把热点数据、会话状态和限流计数放到内存中，减少重复计算并保护后端服务。

【第二章】Redis基础入门：Redis是什么、为什么快以及核心特性详解在了解 NoSQL 的基本概念之后，接下来就可以正式认识 Redis。Redis 是后端开发中使用非常广泛的一种 NoSQL 数据库，在缓存、分布式系统、排行榜、计数器、Session 共享、消息通信等场景中都十分常见。

敲代码的嘎仔

用 Redis 合并写 + DelayQueue 延迟检测，把视频播放进度写库频率降到 1/60上一篇博客写完学习进度统计功能，留了个尾巴：前端每 15 秒提交一次播放进度直接写数据库，高并发下扛不住。这篇记录我是怎么用"合并写"思路把数据库写频率降下来的：Redis Hash 缓存播放进度 + JDK 的 DelayQueue 做延迟检测 + 只在用户停止播放时才落库。核心思想是——95% 的提交都是"覆盖式"的中间进度，只有最后一次提交才有必要写数据库。

程序猿乐锅

【黑马点评 | 第一篇】从 Session 到 Redis+Token 的改造与拦截器实现这次实现的功能是短信登录，它的具体代码需求有：黑马点评项目先使用 Session 实现，再改造成 Redis+Token。前者适合单机环境下理解流程，后者解决多实例部署和多端请求的问题。

野生技术架构师

Redis Hot Key 与 Big Key：危害、发现与解决方案在 Redis 面试中，Hot Key 和 Big Key 是两个非常高频的问题。它们的名字很像，但解决的问题完全不同：

零依赖极客

Day 9·1 KV 也量化——q8 KV 把缓存与 decode 带宽压到一半源码精读篇：本文为源码/方法论精读，无独立实测；文中数字均引述仓库 docs 的板端实测记录一句话导读：q8 KV：把 K、V 从 f16 压到 INT8，按每 token 每头定标量化，逐字节算清缓存与 decode 扫描带宽省约一半的账，并讲清 KV 为何敢量化、f32 为何只是调试探针。

敲代码的嘎仔

互动问答系统实战：两级评论模型、ES 搜索集成、Caffeine 多级缓存全记录前面写了几篇优惠券、学习进度的博客，这篇切到互动问答系统。业务本身不复杂——用户提问、回答、评论、点赞。但里面藏了几个我觉得很有意思的技术点：怎么把"无限叠楼"的社交场景简化成两级数据模型；管理端按课程名称搜索问题（问题表根本没这个字段）怎么办；Caffeine 本地缓存为什么比 Redis 还快；分页一次查询要组装用户、课程、章节三种远程数据要怎么不 N+1。这篇把这几块一次讲完。

AI 提示词缓存命中机制解析摘要：Prompt Cache（提示词缓存）是现代大模型降低长会话延迟、削减Token成本的核心能力，本质是复用Transformer推理时生成的KV‑Cache张量，避免重复做Prefill计算。很多开发者只看到缓存带来的成本收益，却不理解严格的精确前缀匹配规则；会话中途切换模型、增删/重载MCP服务器，是Agent开发中最常见、最隐蔽的缓存失效反模式，会带来成本暴涨、延迟飙升，且往往没有明显报错提示。本文拆解底层原理，重点剖析MCP变更、会话内切换模型等典型错误做法，给出可落地的工程规范。

从缓存行角度优化链表遍历：批处理与预取策略链表作为一种动态数据结构，其节点在内存中通常不连续存储，导致访问时产生大量缓存未命中。当遍历链表时，每个节点的地址随机分布，难以利用CPU缓存的局部性原理。缓存行（Cache Line）大小一般为64字节，若链表节点过小或分布稀疏，单个缓存行可能仅容纳少数几个节点，造成缓存空间浪费。频繁的缓存未命中会显著降低访存效率，成为链表操作性能的主要瓶颈。