redis

从零起步学习Redis || 第十一章：主从切换时的哨兵机制如何实现及项目实战在之前的文章中，我们已经讲过了redis的主从架构，那么此时就出现了这样一个问题：如果Redis的一个主节点突然断连/宕机了，整个redis集群的写操作就会失效，为了解决这一问题，就有了我们今天所要学习的内容：哨兵（Sentinel）机制

PostgreSQL + Redis + Elasticsearch 实时同步方案实践：从触发器到高性能搜索在现代系统架构中，我们常常既希望：但如何让这三者实时同步数据，既可靠又简单？本文将带你从原理到实现，构建一个轻量级、高性能、可扩展的同步方案。

从秒杀系统崩溃到支撑千万流量：我的Redis分布式锁踩坑实录“线上秒杀活动开始3秒，系统直接崩溃！”—— 一次价值百万的Redis分布式锁故障复盘去年双十一，我们团队负责一个知名品牌的线上秒杀活动。活动开始前，我自信地告诉老板：“系统绝对没问题，我用Redis分布式锁保证不会超卖！”

会跑的葫芦怪

Go语言操作RedisRedis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的键值对存储系统，支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。Redis以其高性能、高可用性和丰富功能广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景。

Redis数据库隔离业务缓存对查询性能的影响分析数据库隔离本身不会直接提升Redis查询性能，但合理的隔离设计可以通过以下方式间接优化整体性能：Java验证示例：

Redis 7.2 新特性实战：Client-Side Caching（客户端缓存）如何大幅降低延迟？在当今的高并发应用场景中，微秒级的延迟优化往往意味着巨大的用户体验提升和商业价值。Redis 7.2引入的客户端缓存（Client-Side Caching）功能正是针对这一目标的重要突破。传统缓存架构中，应用程序每次数据请求都需要经过网络往返Redis服务器，即使数据没有发生变化，这种固定的网络开销也成为性能瓶颈。客户端缓存的核心创新在于将频繁访问的"热点数据"存储在应用程序的内存中，当数据发生变化时，Redis服务器会主动通知所有缓存该数据的客户端，使其本地缓存失效。这种机制使得应用程序能够实现微秒

尚庭公寓中Redis的使用提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档学习Redis后，再回看尚庭公寓通过自定义成员变量注入使用Redis；具体位置在ServiceImpl中

【学习篇】Redis 分布式锁Redis 分布式锁是解决分布式系统中并发资源竞争的常用方案，通过 Redis 的原子操作实现多节点间的互斥访问。其核心目标是：在分布式环境下，确保同一时刻只有一个客户端能持有锁，从而安全地操作共享资源。

Redis HyperLogLog 深度解析：从原理到实战，助你优雅解决基数统计问题在互联网时代，数据统计无处不在。比如，一个日活千万的网站需要实时统计每天的独立访客数（UV），或者一个电商平台想知道某款商品的浏览用户量。如果让你来设计这样的功能，你会怎么做？最直观的想法可能是用一个集合（Set）来存储每个用户 ID，然后统计集合的大小。这种方法简单粗暴，但当数据量达到百万甚至亿级时，内存占用会像滚雪球一样迅速膨胀，性能瓶颈也随之而来。传统解决方案的痛点逐渐暴露：内存成本高、计算效率低，难道就没有更优雅的办法吗？

matlab的学徒

nginx+springboot+redis+mysql+elfk最近刚完成一套设备管理平台的部署工作，用到了MySQL、Redis、Nginx、Java微服务和ELK日志体系，过程中踩了不少“雷”——比如文档里隐藏的IP限制、配置冗余、地址写错等问题。今天把完整流程和避坑要点整理出来，希望能帮到同样做运维或项目部署的朋友，少走弯路。

详解redis，MySQL，mongodb以及各自使用场景Redis、MySQL、MongoDB 是后端开发中最常用的三种数据存储工具，但它们的设计理念、数据模型和适用场景差异极大。简单说：MySQL 管 “结构化数据”（如订单、用户信息），MongoDB 管 “非结构化 / 半结构化数据”（如日志、商品详情），Redis 管 “高频访问数据”（如缓存、计数器）。下面通俗详解各自特点和场景：

不良人天码星

redis-zset数据类型的常见指令(sorted set)当你想学zset数据类型的时候，说明你应该已经接触过list，set之类的数据类型，list是一个链表，且list中的元素是可以重复的，就像数组中的元素一致，但是set可以说是一个集合，并且set存的每一个元素都是唯一的，这就像我们学习过的set数据结构一样，可以是TreeSet，HashSet；

Redis（二）——Redis协议与异步方式对比普通的redis交互（非pipeline）： (1)客户端发送一条命令 (2)redis服务器执行命令并返回结果 (3)客户端收到结果后发送下一条命令

Java-143 深入浅出 MongoDB NoSQL：MongoDB、Redis、HBase、Neo4j应用场景与对比AI炼丹日志-31- 千呼万唤始出来 GPT-5 发布！“快的模型 + 深度思考模型 + 实时路由”，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

分布式场景下防止【缓存击穿】的不同方案在高并发的业务场景中，缓存作为缓解数据库压力的关键组件，其稳定性直接影响整个系统的性能。而缓存击穿，作为缓存体系中常见的问题之一，始终是开发者需要重点攻克的难关。当缓存未命中时，大量请求会瞬间涌向数据库，极易造成数据库过载甚至宕机。本文将介绍三种方案来有效应对缓存击穿。

后端_Redis 分布式锁实现指南在分布式系统中，多节点并发操作共享资源时，传统单机锁（如 synchronized、ReentrantLock）无法跨节点生效，Redis 分布式锁通过 Redis 的原子性操作实现跨节点互斥，成为解决分布式并发问题的核心方案。

BIO、NIO、AIO详解可以这么理解:两者的本质区别总结一句话: "阻塞/非阻塞"关注的是线程是否空等，“同步/异步”关注的是I/O完成后通知的方式。

极限实验室

Easysearch 字段'隐身'之谜：source_reuse 与 ignore_above 的陷阱解析前阵子，社区有小伙伴在使用 Easysearch 的数据压缩功能时发现，在开启 source_reuse 和 ZSTD 后，一个字段的内容看不到了。

朝九晚五ฺ

【Redis学习】Redis常用数据类型的万字详解Redis学习笔记：https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_13051025.html?spm=1001.2014.3001.5482

【IT老齐456】Spring Boot优雅开发多线程应用，笔记01【IT老齐456】Spring Boot优雅开发多线程应用