缓存

Redis 跳表技术博客：为什么不选用红黑树和 B+ 树Redis 作为高性能的内存数据库，其底层数据结构设计经过深思熟虑。在有序集合（Sorted Set）的实现中，Redis 选择了跳表（Skip List），而不是常见的红黑树（Red-Black Tree）或 B+ 树（B+ Tree）。本文将详细介绍跳表的原理，并对比红黑树及 B+ 树，探讨 Redis 为什么最终选择跳表。

系统架构设计中的多级缓存以及缓存预热多级缓存与缓存预热是现代高并发系统架构中保障性能与稳定性的两大核心机制，它们共同构建了抵御流量洪峰的"护城河"。多级缓存通过分层拦截流量减轻数据库压力，而缓存预热则确保系统在启动或关键节点前提前准备热点数据，避免缓存"冷启动"导致的雪崩风险。

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Linux - 缓存利用率我们在一些书上文章上看到过一级二级三级高速缓存，或者大家学习链表和数组的时候了解到过缓存利用率在CPU和内存之间还有一级二级三级高速缓存，都嵌入在CPU之中和核心之间，因此CPU向其访问数据的速度极快。CPU访问一级是CPU访问内存速度的百倍，二级是三十到百倍，三级是十到三十倍。因此只要数据在三级高速缓存里面，那么综合起来的速度会极其快。

在ThinkPHP8中实现缓存降级在ThinkPHP8中实现缓存降级，该方案还在探讨中：这样的实现既保证了系统的高可用性，又具备了生产环境所需的各项稳定性保障措施。

如何在CentOS 7服务器上通过系统调优提升Redis缓存的吞吐量与响应速度？我在跨境电商高并发场景中，曾遇到过Redis在高压下出现响应延迟上升、吞吐量不足的瓶颈问题。本文将基于一台典型的*香港物理服务器 + CentOS 7 + Redis*生产环境，结合具体的系统调优方法、硬件参数、配置示例和性能对比数据，详细介绍如何优化Redis缓存性能。

LeetCode 1390.四因数：因数分解+缓存力扣题目链接：https://leetcode.cn/problems/four-divisors/给你一个整数数组 nums，请你返回该数组中恰有四个因数的这些整数的各因数之和。如果数组中不存在满足题意的整数，则返回 0 。

如何在 Ubuntu 20.04 服务器上通过系统调优提升 Redis 缓存系统的响应速度在生产环境中，我们经常会遇到 Redis 响应延迟高、吞吐下降的问题。单纯依赖 Redis 配置往往无法满足高并发场景的性能需求。A5数据将结合最新的知识与实战经验，从操作系统层面对 Ubuntu 20.04 服务器进行系统级调优，实打实提升 Redis 响应速度与稳定性。

redis智能缓存策略--思想我们先来对比一下redis和mysql的性能差异：可知reids的读取速度远大于mysql，我们对访问次数较多的热点数据引入了redis的智能缓存策略，从而减轻mysql的负载压力，如果数据读取频繁且变更不频繁，就应该缓存它。Redis 是你实现这一目标的最佳工具之一。

AOSP源码下载与编译AOSP官方文档：https://source.android.google.cn/?hl=zh-cn 中科大镜像：https://ipv4.mirrors.ustc.edu.cn/help/aosp.html 清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/AOSP/ AndroidXRef (5~16)：http://aospxref.com/

Redis 的 16 个数据库应用场景核心结论：单体 Redis 的 16 个数据库（db0~db15）是「绝佳设计」，但它的价值仅体现在「单实例环境」中；集群环境下被弃用，不代表这个功能本身鸡肋，而是它和集群的设计目标、使用场景完全不匹配。Redis 官方设计 16 个数据库，是经过深思熟虑的，解决了单体场景下的真实痛点；而集群砍掉多库，也是为了服务集群的核心目标，二者是「不同场景下的最优解」，不存在谁否定谁。

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DNS解析过程以及CDN流程要理解从输入域名到浏览器加载页面的全过程，核心是搞懂两个关键环节：我们以访问 www.taobao.com（淘宝，使用 CDN 加速）为例，拆解从输入域名到页面渲染的每一步细节。

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布隆过滤器解决缓存穿透目录布隆过滤器介绍结构分析使用布隆过滤器解决缓存穿透布隆过滤器主要是为了解决海量数据的存在性问题。它是一种非常节省空间的概率数据结构，运行速度快，占用内存小。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。

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浏览器的条件请求以及缓存HTTP 缓存的核心目标是：让客户端（浏览器）尽可能复用已获取的资源，减少重复请求，提升页面加载速度、降低服务器压力。

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第 6 课：全栈项目性能 & 安全双进阶 ——Redis 缓存 + JWT 认证（打造高并发高安全后端）✅ 课程衔接：已掌握「Python 后端工程化 4 层架构 + Vue 前端组件化 + 前后端联动」，此前项目存在两大核心短板：① 数据全靠 MySQL 支撑，高并发下查询缓慢；② 登录认证用 Session，存在分布式兼容、安全风险等问题。本课直击痛点，完成性能升级（Redis 缓存）+ 安全升级（JWT 认证）双重改造；

数据库和缓存稳定性保障-扩容及升级规范1. 背景数据库和缓存是系统的核心组件，保障其稳定性是确保整个系统稳定运行的基础。通过制定本规范以便在在数据库及缓存相关指标及资源达到一定阈值时，参考本规范提前进行硬件升配、扩容或数据库及缓存升级，帮助减少故障和数据损坏的可能性，增加系统的可靠性和可用性。本规范分别对数据库及缓存硬件扩容、软件升级的前置条件进行说明并期望后续按照此规范进行优化、硬件扩容及软件升级，保障升级操作规范、升级过程平稳。

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解决缓存相关问题（缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿）缓存穿透是指客户端请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库。

Redis BitMap介绍及使用场景示例BitMap（位图）是 Redis 中一种特殊的数据结构，它并不是独立的数据类型，而是基于 String 类型实现的二进制位操作。每个位（bit）只能存储 0 或 1，通过偏移量（offset）来定位具体的位。以下是其底层实现原理：

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Redis未来展望：Redis 7.0新特性与技术发展趋势在高并发、低延迟的现代系统架构中，Redis已经从一个简单的键值存储演变成了一个功能丰富的数据平台。作为一名与Redis共同成长了10年的开发工程师，我见证了它从3.0到7.0的每一次蜕变。每一个版本的更新都像是给这把"瑞士军刀"增加了新功能，而Redis 7.0无疑是近年来变化最为显著的一次升级。

redis - 持久化redis持久化，就是要在内存上存数据，硬盘上也存数据。当写数据时，内存和硬盘同时写。读数据时，读内存中的数据。

redis - 事务事务，在mysql中也有这样的概念。其中事务包括4个概念，原子性、一致性、持久性和隔离性。原子性就是将多个操作，打包成为一个整体执行，要么执行成功，要么执行失败。