缓存

Redis背景知识目录一、Redis 的本质二、Redis 的核心特性1. 多数据结构支撑：不止是 “键值对”2. 附加功能：自带 “工具包”

Redis持久化机制详解（二）：AOF持久化全解析AOF（Append Only File）是Redis的实时持久化机制，通过记录所有写操作命令来实现数据持久化。

redis缓存雪崩，击穿，穿透前言：用户的数据一般都存储到数据库中，数据库的数据是存储在磁盘上的，当用户的请求特别多时，数据库就很容易进行崩溃，所以为了直接避免用户直接访问数据库，都会用redis作为缓存层。

Redis持久化机制详解（一）：RDB全解析定义：将内存中的数据保存到非易失性存储介质（磁盘），防止进程退出或系统崩溃造成数据丢失。定义：Redis DataBase，定期生成redis的内存数据的完整快照。

redis持久化篇AOF与RDB详解定义：redis每执行一条命令，就将该命令已追加的方式写入到一个文件里，然后重启redis的时候，先去读取这个文件里的命令，并且执行它，就可以实现redis持久化。这种保存写操作命令到日志的持久化方式是redis里面的AOF持久化功能。

爱吃KFC的大肥羊

Redis持久化详解（一）：RDB快照机制深度解析在服务器重启或宕机时，内存中的数据会瞬间消失。Redis作为一款高性能的内存数据库，Redis通过持久化机制保证数据安全不丢失的。

Redis目录一、Redis简介二、Redis数据结构1.字符串（String）2.哈希（Hash）3.列表（List）

Redis核心特性与应用全解析Redis 是一款基于内存存储数据的开源中间件，核心用途为数据缓存。在单机架构下，直接通过定义变量存储数据的性能优于 Redis，其核心价值在分布式系统中得以充分发挥。

可爱又迷人的反派角色“yang”

redis知识点总集本文为总集，详细讲述了redis的概念与各个命令用法和环境配置等。关系型数据库特点： 1、数据必须符合表结构 2、表格格式为行+列 3、事务的aicd（一致性、隔离性、持久性、原子性） 4、纵向扩展（将硬件与内核数进行优化升级）非关系型数据库特点： 1、高并发，高可用 2、没有固定表结构 3、横向扩展（增加服务器节点数量从而达到能够处理高并发）

Redis 性能调优(二)Redis 性能调优是一个系统工程，涉及多个层面。以下是全面的调优指南，分为关键方向、具体措施和实战建议：

LinkedHashMap使用说明：本文介绍 Java 中 LinkedHashMap 的使用。LinkedHashMap，是 HashMap 的子类，是在 HashMap 的基础上维护了双向链表。

STL容器性能探秘：stack、queue、deque的实现与CPU缓存命中率优化大家好啊，我是云泽Q，欢迎阅读我的文章，一名热爱计算机技术的在校大学生，喜欢在课余时间做一些计算机技术的总结性文章，希望我的文章能为你解答困惑~

Redis 哨兵模式哨兵模式是 Redis 提供的一种高可用性解决方案，主要用于在主从复制架构中实现自动故障转移启动哨兵：

高并发场景下的挑战：1688 商品 API 的流量控制、缓存策略与异步处理方案1688 作为大型 B2B 电商平台，其商品 API 承担着海量商家与采购商的查询、详情获取、库存更新等请求。在促销活动（如商人节）或采购高峰期，商品 API 的 QPS 可达到数十万甚至百万级，此时会面临流量突增压垮服务、数据库查询瓶颈、同步处理导致响应延迟等一系列挑战。本文将围绕 1688 商品 API 的实际场景，拆解高并发下的核心痛点，并给出流量控制、缓存策略与异步处理的落地方案，同时配套可复用的代码实现。

redis 中 redisTemplate 的所有操作与函数版本RedisCache 文件一、基础操作1.1 Key 相关操作1.2 通用操作二、String 类型操作

步步为营DotNet

深度解析.NET中LINQ查询的延迟执行与缓存机制：优化数据查询性能在.NET开发中，Language Integrated Query（LINQ）是一项强大的技术，它允许开发者以一种统一的方式查询各种数据源，如集合、数据库等。其中，延迟执行和缓存机制是LINQ的重要特性，深刻影响着查询的性能与资源利用效率。理解这些机制，有助于开发者编写高效、优化的数据查询代码。

不穿格子的程序员

Redis篇8——Redis深度剖析：揭秘 Redis 高性能提到 Redis，所有人的第一反应都是“快”。作为基于内存的中间件，Redis 的 QPS 能轻松达到 10 万级别。但当你深入研究时，会发现两个看似矛盾的现象：

总结之高并发场景下的缓存架构技术方案分析基础流量：20万QPS的稳定业务流量峰值预期：具备平滑扩展至100万QPS的能力数据特性：存在热点数据风险，可能出现单一Key承载10万+QPS的情况

【AI】利用语义缓存，优化AI Agent性能在传统缓存体系中，Redis 的核心价值是 Key 精确命中。但在大模型 / RAG / 智能问答场景下，问题的本质已经发生变化：